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別怕人工智能,你遲早要跟它“談戀愛”

發布時間:2019-03-08 分類:趨勢研究

這是一個AI“上鏡率”爆表的年代,無論什么似乎都能AI一番。

在“人盡皆知”的表象之下,又有多少普通人了解“人工智能”的基礎和走向呢?例如幾個常見的討論主題:人工智能將會以何種速度發展?人工智能會讓我下崗嗎?人工智能是否會讓人類走向毀滅?

這些大而寬廣、目標深遠的問題,顯然不是普通人能夠準確給出答案的。

但Terrence J. Sejnowski(特倫斯·謝諾夫斯基),對這些問題絕對有話語權。以他目前幾個主要的頭銜為例:美國索爾克(Salk)生物研究所計算神經生物學實驗室主任、NIPS(目前人工智能的頂級會議)基金會主席、奧巴馬政府“BRAIN”計劃顧問委員會委員、美國五院院士等等。

除了頭銜之外,Terrence對于人工智能的發展也頗有貢獻,他和AI領域“四駕馬車”之一、“深度學習之父”稱號的卡內基梅隆大學教授杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton),在30多年前就早早地證明了簡單的“神經網絡可以完成一些復雜的任務”,這一成就開啟了神經網絡的快速發展。即便后來遭遇了人工智能的“寒冰期”中,他也從未放棄在人工智能方面努力。

作為最了解人工智能歷史、趨勢,最早開啟人工智能浪潮的人之一,Terrence前不久剛出版了自己的第四本書——《深度學習革命》。書中內容橫跨了深度學習的過去、現在和未來,整體時間跨度長達60年。

用Terrence自己的話來說:

我真的需要分享一下我對于人工智能的見解,但(這本書)絕對不是為了說教,我只是想糾正大部分人的錯誤認識,并且將人工智能30年發展歷史進程中,那些重要的時刻、想法分享出來。并且以我個人的角度對未來做出一定的預測。

可以說是圈外人了解人工智能發展歷史、理解人工智能發展趨勢、并且最終形成自我預測能力的上佳材料。

虎嗅也就本次發布的書籍及內容,對特倫斯·謝諾夫斯基專門進行了一次采訪,內容涵蓋其對于人工智能的深度理解、趨勢預測等精彩內容,以下是我們深度整理、編輯之后的版本。

人工智能崛起依賴的是生物技術?

通常來說,人們都將人工智能看做一串串代碼組成的軟件,但在擁有哈佛大學醫學院神經生物學、普林斯頓大學生物學雙博士后學位的Terrence看來,人工智能更像是人類創造的一個新的“物種”。

其中一個重要原因,是人工智能技術發展過程中,對于生物的參考。

Terrence從上世紀80年代就開始與神經網絡打交道:“最早我只是一位物理學博士,雖然早早開始研究神經網絡模型,但最初的研究并不順利,因為不借助生物學的力量,我就只能夠用方程式去猜測人類大腦的運轉方式。屢屢失敗之后,我就去了哈佛大學讀神經生物學博士后,那之后我才意識到了人的大腦究竟是有多么復雜?!?

于是乎,Terrence開始嘗試另外一種方法:將人類學習時,生物微觀結構中的變化,轉化成一個又一個方程式,融入到神經網絡模型當中。

一個波茲曼機例子(其中包括3個隱藏單元和4個可見單元)

到了1985年,Terrence和Hinton取得了里程碑式的成績,在《認知科學》雜志之發表了一篇題為《一種“波茲曼機”的學習算法(A Learning Algorithm for Boltzmann Machines)》的論文。他們所開創的“波茲曼機”是神經網絡中的一種,同時也是最早能夠學習內部表達,并能表達和解決復雜的組合優化問題的神經網絡。

學術界從那時起才堅定了神經網絡的潛在價值,并且開始不斷在這個方向上努力。

Terrence在采訪中總結30多年來神經網絡的進展時,特別提到了“強化學習”:“它參考了人類自我學習成長的模式。更具體地說,是模仿了人類神經元網絡中多巴胺的刺激作用?!?

有人這樣概括“強化學習算法”——就是在訓練的過程中,不斷的去嘗試,錯了就扣分,對了就獎勵,由此訓練得到在各個狀態環境當中最好的決策。

讓絕大多數普通人第一次了解到人工智能、在圍棋上打敗人類最強棋手的AlphaGo,最核心的算法就是“強化學習”。所以在對決過程中,計算機不再需要去計算所有的結果,而是可以像人一樣、甚至更高效地去不斷做決策,最終獲得勝利。

這一成就在Terrence看來,還不算是最令人激動的,因為“強化學習”中需要人類扮演引導的角色,除了為神經網絡樹立目標之外,人們還需要不斷修正神經網絡的參數。相比之下,人工智能目前另外一個熱門的方向是“無監督學習”,后者最大的特點就是嘗試讓計算機自己對數據進行總結歸納,并且進行學習。

用他自己的話來說:“這與人類嬰兒階段,通過視覺、觸覺、味覺等感官對世界進行觀察、收集、判斷是“如出一轍”的。這個時候我們再來看搭載了無監督學習的機器人,它不就是‘嬰兒機器人’嗎?那再給它一些時間,不就會成長為青少年機器人,最終再成為成熟的機器人嗎?”

雖然Terrence表示未來很難預測,但最終還是給出了一個:“所以未來如果真的有能跟人類比肩的機器人制造出來,它也必須經歷與人類相似的成長、進化的過程。而且相比于特定生態位(種群在生態系統中的位置)和進化而得到的并不能算‘智慧’,那些更多是對于環境的適應,而人工智能將會橫跨整個生物智能的范圍,這將讓世界變得更加豐富?!?

也就是說,未來人工智能物種中還可以有AI貓、AI狗?

人工智能會帶來什么?

在進一步探討是否應該恐懼之前,我們決定先跟Terrence聊聊一些對于未來的暢想。他直接拿筆記本的鍵盤舉了個例子:“未來我們肯定是不再需要鍵盤了,當你都可以和你的電腦對話了,誰還需要鍵盤呢?到時候,筆記本都會像25年前的打字機一樣,被直接送進博物館?!?

這一個例子也曾被“硅谷鋼鐵俠”Elon Musk提過,就在我們期待Terrence聊聊由其引發的基礎商業模式改變時,他先強調了自己謹慎的態度:“以前我車上都有一本地圖,每次去一個地方我都要看著地圖來開車,現在我需要的只是輸入地址,然后手機就會給我發送指令,指引我去到目的地。再比如社交網絡,它完全改變了人們交流的方式,也改變了信息的傳播?!?

“這相對于互聯網創建之初的1990年,完全就是兩個世界。1990年也沒有人能夠預測到同樣的東西?!盩errence頓了一下笑著說道,“可能還是因為人類沒有足夠的智慧吧(去預測未來)?!?

“隨著AI的引入,人類將通過復雜的機器算法與計算機形成腦機接口,我們不知道未來會發生什么。但參考前面的例子(互聯網)來看,這將會是一件非常神奇的事情,它(未來)將會與今天的生活大不相同?!?

不過改變并不只有正向的,我們也向Terrence提了一個“挑戰性”的問題:我們如何保證互聯網公司這樣的人工智能、數據平臺,不會作惡?

Terrence這樣回答道:“我們還是倒回到歷史中來看,對我比較喜歡回顧歷史。250年前的工業革命,蒸汽引擎的誕生提供了大量的動力,往往一臺發動機就能干一百個人的機械工作。人們隨后開始把大量的發動機投入到工廠,百倍的產品從工廠中生產出來。但同時那個時代又是非??膳碌?,大量的蒸汽機燒著煤炭,向大氣中源源不斷地排放著大量的污染物,整個倫敦都被污染所籠罩?!?

“不夸張的說,那就是新技術帶來的改變,生活在其中就像是一‘地獄’。那么我們(人類)是怎么應對的呢?人們意識到工業革命必須要調整之后,開始建立各種全新的法律,例如如何控制污染,例如有了機器也不能使用童工等等。人類會自然地選擇去阻止負面的事情發生,這某種程度上就是政府的職責,在這個過程中,政府實際上是在監管、甚至拖慢技術的應用?!?

“因此對于任何新技術的出現,我們實際上都需要一段時間來研究如何調節。最優的調節手段甚至還不是一次練就的,它需要時間,因為人們需要時間來理解技術的影響,并且對其中負面的因素進行抵制?!?

Terrence在說完整體的情況之后,開始著重分享自己對于互聯網巨頭的看法:“人工智能的算法、數據這些關鍵性的資源目前的確被谷歌、微軟、阿里巴巴這樣的大公司所掌控。但這些資源更像是公共資源。再加之今天的很多大公司早已國際化了,他們的觸角都是全球化的。也許100年之后,國家的邊界就會消失甚至變得無關緊要。這的確可能是一個瘋狂的猜測,但大公司的權利在與日俱增的確是事實。他們未來甚至能影響國家如何規范商業,規范個體的行為等等?!?

Terrence還給出了一個他的結論:“我唯一能夠保證的只有一點——未來會讓所有人大吃一驚。期望環境保持不變,一直延續下去,絕對是愚蠢的?!?

我們是否應該對AI恐懼?

這個所有人都會關心的問題,實際上也是Terrence決心寫下這本書的其中一個主要原因。當時他在野外徒步了一個星期,但腦海里面卻重復在想此前人們對于人工智能的恐懼。有的人說世界末日要來了,有的人說人類將要被淘汰等等。

“這實在是太瘋狂了。但我確信事情不會像他們想象的那樣糟糕,因為對于人工智能,我比普通人知道得多得多。所以我真的需要分享一下我對于人工智能的見解,但(這本書)絕對不是為了說教,我只是想糾正大部分人的錯誤認識?!盩errence平靜而認真地說道。

“我更多想要講述的是一整個(人工智能發展)故事,一個關于過去的故事。人工智能的靈感你從哪里來?基于我們這些從業者,它的優缺點有哪些?會造成哪些影響等等。當然還包括我的一些小猜測,人工智能將會如何影響我們的生活?這些都在書里?!?

Terrence隨即又舉了一個具體的例子:“早在1994年,人類打造的計算機就已經在國際象棋上打敗了人類??雌饋韲H象棋似乎已經‘過時’了,但人們并沒有說再也不下國際象棋了。相反一個有趣的變化發生了:原來國際象棋高手主要依靠互相切磋來提升水平,大城市中的棋手和俱樂部往往會占據優勢,但最新的國際象棋世界冠軍,實際在挪威偏遠的一個小村莊中生活,跟他對弈的正是電腦。所以不管你在世界何地,哪怕是在非洲的村莊,你都可以借助計算機來加深你的熱愛,甚至推動更多的普通人來下國際象棋?!?

“這明顯和大部分人設想的情景不同,所以說預測未來是不靠譜的?!盩errence繼續說道,“每一次新技術被引進社會,不總會有人會說它是文明的終結嗎?你看核能、又或者是轉基因,這些技術每個都擁有滅絕人類的可能,但人類每次憑借互相的交流溝通、法律等手段就是能避免最壞的情況?!?

除了對人類抱有信心之外,Terrence還點出了人們無需過多擔憂的另外一個原因——人工智能發展并沒有想象中那么快。

“最近幾年無人駕駛火熱,各種技術、各種方案紛紛出現。但這種技術最終想要轉化成可以商業化的產品,往往還需要十年以上的時間,更不要提自動駕駛這種可能有幾十年過渡期的新技術,按我自己來看,20年可能才會完全可靠。但科技就是這樣發展的,你手上拿著的手機并不是變魔術一瞬間變出來的,而是許多人數十年的心血?!?

“所以最瘋狂的想象大多數都不會靠譜,電影中那樣的終結者也不會出現?!盩errence充滿信心地說到,然后像是開玩笑一樣說了個看法:“我們反倒是要思考下怎么和人工智能談戀愛,因為它們可能會具備人類所有的情感?!?

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