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人工智能有可能統(tǒng)治人類嗎?

電子工程師 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-17 08:43 ? 次閱讀
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卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、圖靈獎獲得者Raj Reddy

本文轉(zhuǎn)自微軟亞洲研究院

5月31日上午,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、圖靈獎獲得者Raj Reddy蒞臨微軟亞洲研究院,為我們帶來了一場題為“重新審視人工智能:以歷史的視角”的精彩講座。Reddy教授從歷史的視角出發(fā),帶領(lǐng)我們回溯了60年來計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的成就,回應(yīng)了大眾對“人工智能威脅論”的疑慮,并對未來的“超智能”作出了展望。本文是演講的文字精簡版。

60多年前,我們的行業(yè)先驅(qū)開創(chuàng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能這些全新的研究領(lǐng)域。但是直到今天,人們對人工智能依然抱有大量的誤解和恐懼,認(rèn)為人工智能將取代人類、統(tǒng)治世界。面對這些質(zhì)疑,我認(rèn)為,只有理解我們從何而來、身處何處,我們未來將去往何方,才不會對這些關(guān)于人工智能的誤解感到困惑。

人工智能將永遠(yuǎn)無法統(tǒng)治世界,相反,由于人工智能可以成為每一個(gè)人的“超能力”,人類是平等的,沒有誰將因?yàn)槭褂萌斯ぶ悄芏桉{于他人之上。如果我們向前回溯科技發(fā)展的歷程,我們會發(fā)現(xiàn),人工智能的發(fā)展與以往任何一次的技術(shù)進(jìn)步都是相似的,不同的是我們比過去多了幾百萬倍的數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)庫正是我們今天所獲得的一切成就的基礎(chǔ)——無論是機(jī)器文本翻譯、語音翻譯,還是機(jī)器問答,這些創(chuàng)造性突破都離不開數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的強(qiáng)有力支撐。

60年前,當(dāng)我的導(dǎo)師John McCathy在1956年的達(dá)特茅斯會議上首次提出“人工智能”這一概念時(shí),當(dāng)時(shí)的初心是想讓電腦像人一樣智能地幫助人們完成一些繁瑣的任務(wù),人們就有更多的時(shí)間從事自己喜歡的事業(yè)。事實(shí)上,60年前機(jī)器就能幫助人們完成一些任務(wù)了,比如加減乘除的運(yùn)算。于是人們繼續(xù)發(fā)問,機(jī)器還能幫助我們完成其它任務(wù)嗎?科學(xué)家們就開始了嘗試,圖靈說他相信機(jī)器可以擁有某些智能,Arthur Samuel開始研究如何讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)下棋。所以機(jī)器學(xué)習(xí)在50年代就出現(xiàn)了,那時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)是簡單的規(guī)則學(xué)習(xí),探索機(jī)器是否能發(fā)現(xiàn)、辨認(rèn)和使用模式(pattern)。所以在人工智能的最初階段,人們探討的都是下棋、玩游戲、理論驗(yàn)證這樣的問題。接下來人們開始探索計(jì)算機(jī)能不能擁有解決問題的能力,他們編寫程序讓計(jì)算機(jī)嘗試處理一些數(shù)學(xué)問題。由于這些問題只需要窮盡所有的可能性就可以解決,所以計(jì)算機(jī)解決得比人類更好更快。

在達(dá)特茅斯會議之后的第一個(gè)十年里,當(dāng)時(shí)我還是斯坦福大學(xué)的一名學(xué)生。那時(shí),人們認(rèn)為電腦能夠看、聽、說并不是智能的表現(xiàn),因?yàn)槊恳粋€(gè)普通人都可以做到這一點(diǎn)。但事實(shí)證明這種想法是錯(cuò)誤的,從第二個(gè)十年開始,我們就開始研究制造機(jī)器人,讓計(jì)算機(jī)能夠說話,也開始了計(jì)算機(jī)視覺等新領(lǐng)域的研究,我們一路走來,歷經(jīng)困難,也有了許多新的突破。

某些人認(rèn)為只有通用人工智能才能解決某些常識性問題,事實(shí)上,根本就不存在通用人工智能,所有的智能都是應(yīng)用于某一特殊領(lǐng)域的智能。馬文·明斯基在《心智社會》(The Society of Mind)中提到,人腦的智能不是整個(gè)大腦一起運(yùn)作的,而是分為成千上萬個(gè)區(qū)域,每一片區(qū)域具有一種特定功能。大腦的研究人員發(fā)現(xiàn)大腦有大約1立方厘米的區(qū)域?qū)iT用來識別媽媽的臉。當(dāng)然,大腦會把負(fù)責(zé)圖像識別的區(qū)域和負(fù)責(zé)語言的區(qū)域連接起來,這樣一來我們就會把媽媽本身和“Mother”這個(gè)單詞聯(lián)系起來,所以連接就成為智能最重要的一部分。

我們希望計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)那些人類可以做的事情,比如說話、學(xué)習(xí)等等。然后,大家開始研究專家系統(tǒng)、機(jī)器人、自動駕駛汽車等等。到了20世紀(jì)末,我們用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了幾個(gè)對人類來說非常容易或者稍微有些困難的工作,比如,證明理論、下象棋等。隨后,我們遇到了技術(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn),我們擁有了足夠的計(jì)算能力、儲存和帶寬來實(shí)現(xiàn)那些我們過去認(rèn)為永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)的能力。

AI已經(jīng)可以完成某些被認(rèn)為是人類才能完成的任務(wù)。未來,AI能不能完成人類沒辦法做的事情?這不僅僅是通用人工智能,而是超智能。我認(rèn)為未來這一點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)的。回到AI和計(jì)算機(jī)科學(xué)的定義,我在1965年有過一個(gè)定義——AI和計(jì)算機(jī)科學(xué)是提高大腦能力的學(xué)科。你的大腦可以做的任何事情,計(jì)算機(jī)和AI都可以做地更好更快,甚至可以完成一些人類沒辦法完成的事情。

20世紀(jì),計(jì)算機(jī)科學(xué)家們所做的就是對已有知識進(jìn)行編程,采用各種各樣的方式來讓機(jī)器學(xué)習(xí)自己解決人類的任務(wù)。從比較簡單的解數(shù)學(xué)題、下棋,到理解語言、語音、圖像,再到機(jī)器人可以畫畫、創(chuàng)作音樂、完成股票自動交易這些更有創(chuàng)造力的任務(wù)。

與20世紀(jì)相比,21世紀(jì)的人工智能有兩點(diǎn)不同:

第一,我們經(jīng)歷了一個(gè)范式轉(zhuǎn)換,在21世紀(jì),計(jì)算機(jī)科學(xué)的重大突破將由大數(shù)據(jù)來驅(qū)動——微軟技術(shù)院士、圖靈獎得主Jim Gray將大數(shù)據(jù)命名為繼實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論推演、計(jì)算機(jī)仿真三大范式之后的“第四范式”。因此下一代人工智能系統(tǒng)就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)。

第二,20世紀(jì)人們在訓(xùn)練人工智能時(shí)使用的知識大多來自書籍,而到了21世紀(jì),我們需要運(yùn)用人工智能和大數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)各個(gè)行業(yè)里的新知識。龐大的數(shù)據(jù)量將超過人類的處理能力,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)就成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心,也許有一天,計(jì)算機(jī)將學(xué)會自己編寫它們需要的程序。

我想舉一個(gè)大家熟悉的例子。中國目前的基礎(chǔ)教育還存在地區(qū)、性別不平等的現(xiàn)象,比如西部地區(qū)的孩子可能很難通過高考擠進(jìn)高校教育的金字塔尖,在某些領(lǐng)域女性的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及男性等等,美國加州的教育也存在類似的不平等,那些來自普通學(xué)校的學(xué)生將無法和頂尖學(xué)校的學(xué)生一樣展現(xiàn)自己良好的學(xué)術(shù)水平。我們可以基于大數(shù)據(jù)做一張地圖來呈現(xiàn)和分析這個(gè)話題,使它成為政府決策的有效依據(jù)。所以在21世紀(jì),我們要盡可能地發(fā)現(xiàn)、使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識資源去解決我們社會中的問題。

那我們怎么運(yùn)用人工智能去自動發(fā)現(xiàn)新知識呢?我們今天的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)都在使用大數(shù)據(jù),但當(dāng)下深度學(xué)習(xí)面臨的一個(gè)問題是我們無法解釋正確答案是如何被找到的。這個(gè)問題可能在未來的5-10年內(nèi)會得到解決,也是我們接下來的任務(wù)。

最后我想重溫一下人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得的成就。1963-1969年間,我在斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室,當(dāng)時(shí)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開始著手機(jī)器人、語言、知識工程、計(jì)算機(jī)視覺等方向的研究。60年代,我們發(fā)明了“所見即所得”的圖形編輯器、PIECESOF GLASS(POG)、計(jì)算理論等。70年代,出現(xiàn)了知識中心型人工智能,還有一場關(guān)于太空探索的熱潮,我們在思考如何將人工智能應(yīng)用于太空探索,這個(gè)問題我們至今仍未解決。80年代,我們在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)建立了機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室,研究如何讓機(jī)器人自動處理自己的系統(tǒng)。90年代,機(jī)器人成為了世界象棋冠軍,已經(jīng)學(xué)會了閱讀理解、回答問題,等等。

一直以來我感興趣的一個(gè)問題是,人工智能技術(shù)是否能夠被沒有受過教育的人所使用,他們?nèi)绾问褂茫课覀儸F(xiàn)有的技術(shù)可以做語言翻譯、發(fā)音,這個(gè)過程中包含語音識別、轉(zhuǎn)錄、翻譯等技術(shù)。多語言之間的翻譯已經(jīng)可以用技術(shù)部分實(shí)現(xiàn),但還沒有完全實(shí)現(xiàn),因?yàn)槭澜缟线€有一百多種語言的元數(shù)據(jù)沒有收集,而收集數(shù)據(jù)需要大量的時(shí)間和金錢。

回到我們的主題,20世紀(jì)的人工智能領(lǐng)域已經(jīng)完成了很多重大突破,也留下了一系列棘手的問題,諸如通用語言翻譯、自然語音識別等,我曾經(jīng)認(rèn)為它們在我有生之年都不會實(shí)現(xiàn)。但在21世紀(jì)的第一個(gè)十年,這些問題很快就有了突破,我們有了通用語言翻譯、語音對話、自動駕駛汽車、深度問答系統(tǒng)、撲克機(jī)器人冠軍等等。

為什么我們能夠?qū)崿F(xiàn)這些突破呢?因?yàn)樗鼈兌际窃诖髷?shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下成長起來的,計(jì)算機(jī)已經(jīng)開始有能力做一些人類無法實(shí)現(xiàn)的事情。在今年11月份的“二十一世紀(jì)的計(jì)算”大會上,我將會為大家介紹認(rèn)知放大器(cognition amplifier)和守護(hù)天使(guardian angel)的內(nèi)容,同樣是關(guān)于計(jì)算機(jī)完成一些人類無法完成的任務(wù)。舉一個(gè)簡單的例子,假設(shè)地震引發(fā)了一場海嘯,如果我們對此毫不知情,這將成為一場傷亡慘重的大災(zāi)難,但如果我們有一個(gè)守護(hù)天使,能夠預(yù)測10分鐘后即將到來的巨大海浪,我們就能夠拯救很多生命。如果馬航的MH370航班上有一個(gè)守護(hù)天使,檢測到機(jī)長沒有按照原定航線行駛,他就會接管飛機(jī)的控制權(quán),就近降落,那么所有人都會被拯救。

所以這就是未來,我們創(chuàng)造技術(shù)的目的是保障人類的能力,拓展人類的局限。我們每個(gè)人都將可以使用大規(guī)模的人工智能系統(tǒng),它們就像我們的守護(hù)天使,可以保護(hù)人類、幫助人類、延伸人類的知覺與能力。放眼看更遙遠(yuǎn)的未來,我認(rèn)為我們將不僅僅只有人工智能和人類智能,更會出現(xiàn)超人類智能。但別忘了最重要的一點(diǎn),由于它們是高度專業(yè)化的智能機(jī)器,所以它們永遠(yuǎn)都不會統(tǒng)治世界,更不會奴役我們。謝謝大家!

Raj Reddy簡介

Raj Reddy,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授,1994年圖靈獎獲得者,美國國家工程院、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士,1999年至2001年曾擔(dān)任克林頓總統(tǒng)信息技術(shù)咨詢委員會(PITAC)聯(lián)合主席。Reddy博士在人工智能、語音理解、圖像識別、機(jī)器人、多傳感器應(yīng)用、智能代理等領(lǐng)域有超過50年的研究經(jīng)驗(yàn)。

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原文標(biāo)題:圖靈獎得主Raj Reddy:以歷史的視角重新審視“人工智能”

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