2019年人工智能的状态

A-小鲸鱼 2019-12-23 10:36:02 2506

这是一种常见的心理现象:任何一个单词重复足够多次,它最终就失去了所有的意义,就像湿透的组织瓦解成语音虚无。对我们许多人来说,“人工智能”这个词在很久以前就以这种方式土崩瓦解了。人工智能现在在科技领域无处不在,据说可以为从电视到牙刷的一切东西提供动力,但从来没有哪个词本身意味着更少的东西。

不应该是这样的。

尽管“人工智能”一词毫无疑问被误用,但该技术的作用比以往任何时候都更大——无论是好还是坏。它被用于医疗保健和战争;它帮助人们创作音乐和书籍;它会审查你的简历,判断你的信誉,调整你手机上的照片。简而言之,做决定影响你的生活,不管你喜欢与否。

科技公司和广告商对人工智能的大肆宣传和吹嘘,实际的可能很难与之相符。以Oral-B的Genius X牙刷为例,这是今年在CES上发布的众多号称“人工智能”能力的设备之一。但是,在新闻中,它仅仅提供了非常简单的反馈,就是关于你是否在正确的时间和正确的地点刷牙。有一些聪明的传感器可以计算出牙刷在你嘴里的位置,但因为这就称它为人工智能实在是不合适吧。

没有炒作,就会有误解。媒体报道可能会夸大研究结果,在任何模糊的人工智能故事上都加上终结者的图片。通常,这可以归结为对“人工智能究竟是什么”的困惑。对于非专业人士来说,这可能是一个棘手的问题,人们经常错误地将当代人工智能与他们最熟悉的版本混为一谈:即一个比人类聪明许多倍的有意识计算机的科学视觉。专家们将这种特殊的人工智能称为人工一般智能,如果我们真的想要创造出这样的东西,那将还要走一段很长的路。在那之前,没有人会因夸大人工智能系统的智能或能力而受益。

那么,与其说是人工智能,不如说是“机器学习”。这是人工智能的一个子领域,它包含了几乎所有对当今世界影响最大的方法(包括所谓的深度学习)。正如,它没有“人工智能”的神秘,但它更有助于解释这项技术的作用。关于机器学习是如何工作的?在过去的几年里,我阅读和观看了几十个解释,我发现最明显的区别就是这个名字:机器学习就是让电脑自己学习,但这意味着学习什么是一个更大的问题。

让我们从一个问题开始。假设您想创建一个可以识别猫的程序。(出于某种原因,总是猫)。你可以尝试用老式的方式来做这件事,通过明确的规则来编程,比如“猫有尖尖的耳朵”和“猫有毛”。“但是当你给程序展示一张老虎的图片时,它会做什么呢?”在需要的每个规则中进行编程都是非常耗时的,而且在此过程中必须定义各种各样的困难概念,比如“毛茸茸”和“尖尖的”。“最好让机器自己学习。所以你给它一个巨大的猫的照片集合,它通过这些照片寻找自己的模式。它把这些点连接起来,一开始几乎是随机的,但是你一遍又一遍地测试它,保留最好的版本。随着时间的推移,它变得非常善于分辨什么是猫,什么不是猫。

到目前为止,一切都是可以预测的。事实上,你以前可能读过这样的解释,我很抱歉。但重要的不是读它,而是真正思考它的含义。让一个决策系统像这样学习有什么副作用?

这个方法最大的优点是最明显的:您永远不需要实际地对它进行编程。当然,你做了大量的修补工作,改进了系统处理数据的方式,也想出了更聪明的方式来获取信息,但你并没有告诉它应该寻找什么。这意味着它可以发现人类可能错过或从未想过的模式。因为所有的程序需要的是数据1和0,有这么多的工作,你可以训练它,因为现代世界充满了数据。有了机器学习锤在手,数字世界充满了随时可以钉入的钉子。

但再想想它的缺点。如果你没有明确地教电脑,你怎么知道它是如何做决定的?机器学习系统不能解释它们的思维,这意味着你的算法可能因为错误的原因而表现良好。类似地,因为计算机只知道你输入的数据,它可能会对世界产生偏见,或者它可能只擅长于看起来与它之前看到的数据相似的狭窄任务。它不具备人类的常识。你可以建立世界上最好的猫识别程序,但它永远不会告诉你小猫不应该开摩托车,或者一只猫更可能被称为“潮水”,而不是“永恒的巨花”。


教计算机自己学习是一个聪明的捷径。和所有的捷径一样,它也可以抄近路。人工智能系统中有智能,如果你想这么称呼它的话。但它不是有机智能,也不像人类那样遵守规则。你不妨问:一本书有多聪明?

那么,人工智能的现状如何呢?几年来,头条新闻宣布了一个重大突破之后(当然,他们还没有完全停止),一些专家认为我们已经到达了一个平台。但这并不是进步的真正障碍。在研究方面,在我们现有的知识中有大量的途径可以探索,而在产品方面,我们只看到了算法的冰山一角。

风险投资家、前人工智能研究员李开复将目前的时代描述为“实施时代”,在这个时代,技术开始“走出实验室,走向世界”。另一位风投策略师班尼迪克特·埃文斯(Benedict Evans)将机器学习比作关系数据库。关系数据库是一种企业软件,在上世纪90年代创造了财富,彻底改变了整个行业。这两个人想说的是我们现在正处在人工智能快速恢复正常的阶段。埃文斯说:“最终,几乎所有的东西都会有(机器学习)在里面,没有人会在意。”

他是对的,但我们还没到那一步。

在当下,人工智能、机器学习仍然是一种经常无法解释或未经充分检验的新事物。所以在科技前沿特刊《人工智能周》中,我们将向你展示这一切是如何发生的,这项技术是如何被用来改变事物的。因为在未来,它会是如此的正常,你甚至不会注意到。


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