美國《麻省理工科技評(píng)論》2017.5

去年，芯片制造商英偉達(dá)（Nvidia）在美國新澤西州的僻靜道路上對(duì)一款無人駕駛汽車進(jìn)行了測試。初看之下，這輛車和通用、谷歌、特斯拉等公司正在測試的無人汽車并無二致，其實(shí)不然。英偉達(dá)的這款車并非遵循工程師或程序員設(shè)定好的指令來行動(dòng)，而是通過觀察人類開車并進(jìn)行自發(fā)的深度學(xué)習(xí)后，形成了一套運(yùn)算法則。這樣充滿科幻色彩的汽車讓人著迷，但是同時(shí)讓我們也有些不安，因?yàn)闆]有人清楚地知道人工智能是如何進(jìn)行決策的。

無人車的傳感器掃描獲取周圍信息后，傳遞給人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，這一網(wǎng)絡(luò)在分析處理收到的數(shù)據(jù)后，發(fā)出相應(yīng)指令。聽起來，好像跟人類的行動(dòng)機(jī)制沒太大區(qū)別，但事實(shí)是，人類現(xiàn)階段并未完全掌控人工智能。一旦其做出什么反常舉動(dòng)或錯(cuò)誤指令，即使是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)者，也很難給出合理的解釋。

人工智能所普遍采用的深度學(xué)習(xí)機(jī)制，近幾年已經(jīng)在聲音識(shí)別、語言翻譯、圍棋對(duì)弈、醫(yī)療等方面展現(xiàn)了威力，并且擁有改變行業(yè)的巨大潛力。不過，大范圍推廣人工智能還不是時(shí)候，因?yàn)槲覀兪紫纫x懂它的心。