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        人工智能與未來

        2018-11-06 05:09:36賈斯汀·卡塞爾
        中國經(jīng)濟報告 2018年6期
        關(guān)鍵詞:機器語音人工智能

        賈斯汀·卡塞爾

        脫離了人類需求的人工智能,其實已經(jīng)偏離了其本身應該具有的存在價值

        1956年,當時美國達特茅斯學院數(shù)學系的助理教授約翰·麥卡錫(John McCarthy)和一幫數(shù)學家們共同研究了一個全新的領(lǐng)域,他們將其命名為“人工智能”。隨后在紐約舉辦過一場會議,出席會議的嘉賓不僅包括約翰·麥卡錫這樣的信息學專家,還有很多人類學家、批判理論家和心理學家等。這就讓人工智能有了完全不同的解釋。事實上,我們今天給人工智能下的定義——“試圖打造一臺可以完成全部人類行為的機器”——最早的出處正是紐約的這場會議。

        我眼中的人工智能

        想要正確理解人工智能,首先就要明確“智能”的定義。人工智能并不能簡單稱之為一項技術(shù),而是一種技術(shù)使用的方法,其特點在于仿造人類的能力。它涉及計算機視覺、云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習等目前可用的所有技術(shù)。

        業(yè)界有一句流行語,“數(shù)據(jù)決定了機器學習的上限,而算法只是盡可能逼近這個上限?!边@里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟P偷挠柧殧?shù)據(jù)的過程,它的目的就是獲取更好的訓練數(shù)據(jù)特征,使得機器學習模型逼近這個上限。傳統(tǒng)的機器學習方法需要由人來設計并輸入想要電腦學習的知識,因為需要掌握大量的專業(yè)知識,導致特征工程成為機器學習的瓶頸。而深度學習打破了這一瓶頸,它通過多層結(jié)構(gòu)算法,機器對數(shù)據(jù)集的“特征”進行篩選和提取,通過反復訓練,找到差異和規(guī)律,最終獲得了提取抽象概念的能力。

        人工智能的發(fā)展階段

        得益于深度學習這項工具,很多人都認為,新的人工智能時代又到來了。然而目前,人工智能仍然存在很多看似很小的缺陷。比如,盡管看起來很先進,但它們?nèi)狈ΤWR。人們知道拿杯子的時候杯口要朝上,但機器人會選擇更直接、更容易的抓取方式,而這往往并不是特別安全。例如,如果杯子里面有熱水,那靠近機器人的人就危險了?;蛟S你也曾看到過,有人對著蘋果手機里的語音助手Siri說話、聊天,甚至讓她幫助設置日程提醒等。這就需要自動語音識別和自然語言理解。與20年前相比,自然語言已經(jīng)取得很大進步,雖然自動語音識別依然不夠理想。比如,你建了一個可以識別金融術(shù)語的語音識別系統(tǒng),如果有人突然說他喜歡棒球,那這個系統(tǒng)就不能很好地識別。不過,對于那些在語言不通的國度,比如出國旅游的游客來說,實時語音翻譯軟件會是個好幫手。它融合了邏輯推理、模仿類比、自然與語言導出等更多領(lǐng)域的研究成果及技術(shù)。

        AlphaGo近幾年特別火。但早在1968年,世界上就已經(jīng)存在會下圍棋的電腦系統(tǒng)。發(fā)展到AlphaGo差不多用了50年,這樣的速度其實并不算快。業(yè)內(nèi)人士經(jīng)常說“AI總是在經(jīng)歷夏天和冬天”,夏天意味著很多和人工智能相關(guān)的大事件在發(fā)生,每個人都很激動;而冬天意味著,你能聽到的與人工智能有關(guān)的聲音少之又少,人們對人工智能的未來很悲觀。歷史的車輪就這樣在夏天和冬天之間往復循環(huán)。

        即使現(xiàn)實如此,我也希望年輕人都要抱著樂觀的態(tài)度前行。我認為,人工智能會為年輕人創(chuàng)造一個更開放的未來,讓年輕人有更多的機會去做自己想做的事情。無論你來自哪里,無論你出身貧窮還是富裕,都應該為自己的夢想而奮斗。

        中國的人工智能

        中國對人工智能的研發(fā)和投入都發(fā)展得非???,成效顯著?;蛟S5年前,中國還不被認為是人工智能的大國,但今天,世界已經(jīng)意識到中國人工智能的迅猛崛起。

        在當下的人工智能熱門技術(shù)中,最強大的應該是計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和網(wǎng)絡安全等。而自然語言技術(shù)是人工智能的核心技術(shù)之一,它的發(fā)展離不開中文。所以,中國的人工智能技術(shù)可通過產(chǎn)品、算法和數(shù)據(jù)來應用到龐大的國內(nèi)市場中去。中國有14億人口,其中一半以上都是網(wǎng)民,體量上遙遙領(lǐng)先。這會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)源,形成一個巨大的試驗場。一些初創(chuàng)公司得以利用龐大的數(shù)據(jù)庫來發(fā)展機器學習,大量的數(shù)據(jù)又能支持它們進行算法學習,從而達到相同體量的美國公司所無法企及的高度。數(shù)據(jù)即財富,所以說,中國在人工智能領(lǐng)域有著得天獨厚的優(yōu)勢。

        人工智能的未來

        人工智能無疑能夠很大地提升人們的生活水平,在健康、交通、家居、生產(chǎn)效率等很多方面潛力巨大。比如,人工智能可以幫助人們實現(xiàn)目前醫(yī)療領(lǐng)域中對疑難雜癥的診斷治療,無人駕駛汽車將解放我們的雙手,無人駕駛飛機可以讓我們在原有的駕駛室里欣賞美景,語音識別可以幫忙預定出行機票。

        人工智能帶來的變化,讓我們不得不再次思考人類的道德、法律、自我管理、財富分配、對于工作的認識、對職業(yè)的看法以及我們之所以為人的意義、社會的意義。對于人機交互的未來,只有把人的社交意識和社會屬性納入機器中,才能夠給我們帶來更多新的可能。

        未來,每一個燈泡可能都在觀察、在學習;人機交互將走向極簡,因為計算機就像人一樣,有自己的行動和反應;同時又具有搜索能力、知識儲備庫、思想模式和運作規(guī)律。通過人機關(guān)系的加強,機器可以和用戶建立起更好的關(guān)系、更強的共識和更和諧的相處模式。

        比如,朋友見面的時候,我們都會進行這樣一番寒暄,簡單地問一句,“最近怎么樣?”“孩子們都好吧?”而未來的人工智能可以通過身體語言及更好的面部識別,感受到人類的情緒。舉個最簡單的例子,通過我們點頭的動作就可以分辨我們是否同意。

        但問題是,人類往往無法確定自己想要的到底是什么,所以確保人工智能在不帶來意外后果的情況下造福人類很難。因此,最有價值的技術(shù)點在于如何讓人工智能和人類進行聯(lián)合,使人類更加強大,又能和機器共生。

        未來我們會被人工智能取代嗎

        一直以來,人工智能的發(fā)展都飽受非議。很多人都會對人工智能的安全性及其道德觀念表示擔憂。的確,我們對人工智能還有著無數(shù)的未知之處。但我們也應該相信我們自己,因為人工智能并不會跳出人類本來的一套邏輯而存在。比如,數(shù)學、哲學、心理學等一系列內(nèi)容。

        現(xiàn)在世界上,已經(jīng)有了對機器道德的研究。在對于人工智能能否正確判斷是非曲直上,也取決于我們自身對人工智能的設定。就拿我自己來說,我從不制造獨立于人類工作之外的人工智能,我只制造與人類合作的人工智能。因為我相信,脫離了人類需求的人工智能,其實就已經(jīng)偏離了其本身應該具有的存在價值。

        我們應該將它們看作一同工作的“戰(zhàn)友”、或者當成協(xié)助我們工作的工具。人工智能作為我們的合作伙伴時才最有用,它不是人類勞動的替代品。如同前面所說,人類未來依舊占據(jù)思維能力的頂端,人類作為管理者和控制者的角色也依然重要。就像曾經(jīng)脫離了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、傳統(tǒng)手工業(yè)的大量勞動力,在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和城市服務業(yè)中找到新的就業(yè)機會那樣,人工智能的進步也將如此。由當前數(shù)據(jù)密集型機器學習、通過機器學習與人工智能會話的系統(tǒng)而延伸出的很多領(lǐng)域,將會在未來帶來很多工作機遇。

        我們正處于一個將持續(xù)數(shù)十年的大趨勢的開始階段。未來15年,隨著自動駕駛、超人類視覺聽覺、智能工作流程等技術(shù)的發(fā)展,很多工作都將可能被人工智能所取代,部分工作的轉(zhuǎn)型在所難免。所以我建議樹立終生學習的理念,現(xiàn)在就開始行動起來。通過不斷學習,提升自己再就業(yè)的能力。也許每5年就得重新考慮一下自己的職業(yè)道路(因為自1955年后,人類每5年就會宣布一次“人工智能時代”已經(jīng)到來)。

        人工智能的每一步發(fā)展,新算法的每一次編輯,新應用的每一輪試驗,其目標都是為了更好地服務社會。我很高興看到中國在數(shù)字世界和人工智能領(lǐng)域變得越來越強大。中國的科學家和工程師們知道如何在自己的領(lǐng)域開拓深耕,也知道如何培養(yǎng)一批有天賦的年輕人,中國真的能做好這些事情。

        (作者為世界經(jīng)濟論壇未來計算理事會主席、達沃斯世界經(jīng)濟論壇人工智能委員會前主席、卡耐基梅隆大學計算機學院副院長,被譽為“人工智能女王”。王藝璇譯)

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