微软研究院洪小文:人工智能到底是个什么东西?我们应该怎样看待它?

2016-08-31 10:30:50     作者:黄鑫      来源:雷锋网

我们需要一个“可控”的机器人,这个“可控”是关键中的关键

雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按:大众似乎都比较喜欢关心一些更具惊悚性和颠覆性(不管是好的还是坏的)的话题,在人工智能领域的表现,就是大众更多会倾向于相信一些“AI灭世论”之类的话题。这同时其实也意味着大家对AI抱有过分乐观的期望。历史上已有数次人工智能的低潮因为对AI的盲目乐观与实际情况未能达到预期造成的失望而产生了。因此,在一些学者出面警告我们小心AI的威胁的同时,也有更多的学者想要不断的提醒我们:AI不是洪水猛兽,现在的AI还远未达到会取代我们的水平。

在28日举行的首届语音与智能技术高峰论坛上,微软亚洲研究院的院长洪小文给我们详细的解释了他对AI、对智能本身的理解,以及我们该如何看待AI,我们到底需要一个怎样的AI的问题。

什么是智能?

洪小文认为,智能包括四个层面的定义,这几层定义层层递进,代表着“智能”的不同等级。

第一级是功能(Capability),这点基本是没有争议的,机器的内存、CPU的主频、缓存、相机的像素,这都是实打实的数据。是很客观的东西。

第二级是智能(Intelligence),不过“智能”这个概念其实一直在变。洪小文说,他还记得当时他买的第一台“智能电视机”,那是很久以前的时候,一个叫珍妮丝的电视机品牌,第一次给电视机加上了遥控器,然后就叫那个电视叫智能电视了。那时候那个算不算智能电视呢?其实真的是算的,因为那之前所有电视都是没有遥控器的,你想换台必须要走到电视面前去换。非常麻烦,所以当年这样的一个改进已经足以让人相信它是智能电视,但是到了今天,我想没有任何人再会认为有个遥控器就叫智能电视了。

今天已经没有人认为计算能力是智能的体现了,洪小文说,甚至下棋也是这样。下棋就是比谁算的多。当然AlphaGo已经有一些推理的东西了,但主要还是在拼计算能力。

而到了第三和第四级的智力(Intellect)和智慧(Wisdom),定义就更模糊了。人类经常要做出决定,有的时候这些决定也不是很有智慧,但是其中很关键的一点是,很多时候人的决定是在数据不足的时候做出的,而在这种情况下还仍然能维持相当高的准确率。如果有足够的数据,很多计算机也能做出正确的决定,但一旦数据不足,计算机就会立即哑火。

关于这个还有一个极端的例子是引力波:人们今年才第一次勉强检测到引力波,这是今年的一个大新闻,然而这个东西早在一百年前就被爱因斯坦预测其存在了。那时候哪有数据?别说小数据了,任何数据都没有。而人可以在完全没有数据的情况下做到预言的这么准确,这就是人类厉害的地方。

我们该如何对待智能?

分析一下我们的大脑,洪小文说,我们的大脑分为两个半球,多年来心理学家和脑科学家的研究成果表示,左右脑的分工是有区别的。左脑更多负责逻辑,右脑更多负责直觉。左脑的分析能力更强,右脑的整合能力更强。左脑是“我知道”,右脑是“我相信”。

其实计算机是最好的左脑,比左脑还好,因为没有人会跟计算机比计算能力。不过计算机里还有个很重要的东西叫算法,什么叫算法?洪小文说,算法就是一种按照既定顺序按部就班的解决一个问题的流程(Step-by step set of operaions to solve problem)。根据这个定义我们可以引申出创造力的定义,什么叫创造力?洪小文说,他的定义就是:解决还未解决的问题。比如费马大定理,如果你能在这个定理被解决之前就把它解出来,或者这个问题你能解的比已有的方法更好,那说明你拥有了很强的创造力。

所以我们可以看出来,计算机现在根本没有创造力,目前的计算机只有计算,而它用来计算的算法全部都来自于人。所以每当机器打败一次人类,我都不会觉得计算机怎么这么强,我会觉得人怎么这么强,居然能设计出这么厉害的算法。

现在很多领域内机器人对人的胜利,其实完全是胜之不武。比如说,让你和计算机同时算1、2、3……100的和,我们都看过高斯的算法,我们把我们自己想象成高斯,在第一次听说这道题之后去把这个问题用巧妙的办法解了出来,然而我们会发现这样算的速度其实还是没有计算机快,即使计算机用的是最笨的方法,但由于它的计算能力强,它可以在一瞬间就把这个结果算出来,但我们会因此觉得计算机比人聪明吗?显然不会。

洪小文表示,计算机真的是一个很适合当“左脑”的东西。至于强AI,如果我们要做一个东西,要逼近、甚至超越人的智慧和创造力的话,首先要了解人。而我们目前还不够了解自己。而且,最后我还想说一点,我们到底需不需要一个各方面都很像我们的机器人呢?其实,如果这个机器人有自觉,真的有智能的话,意味着我们就是没有办法控制它的(机器人三定律的可行性其实很低)。洪小文说,他常常举一个例子:如果我们造一个机器人,想让它去帮我们倒咖啡,那我们肯定希望我们叫它去十次它就会去帮我们倒十次。但是如果你是叫一个有自觉的东西去,比如我叫我太太帮我倒咖啡,我太太十次可能有五次跟我说你有手有脚,干嘛不自己去?然后我只能说是是是。也就是说,我们希望造的是一个可控的机器人,而可控的意思就是没有自觉,我不希望我们造一个机器人,叫它帮我倒咖啡,结果它说主人你干嘛不自己去啊?如果我们非得要得到一个东西,希望它跟我们一样,甚至比我们聪明,有自觉,且不可控,那我们在这方面的经验就太丰富了,我们生个孩子就好了。

最后洪小文说:我们大可不必恐惧AI,而且其实也没有太多需要去造一个通用型AI。就像他刚刚分析的那样,建造一个AI在学术上肯定是有很强的意义的,但是在实用性上,它可能反而不如现在这些AI,现在的AI虽然是弱AI,但是它对人类已经非常有用了,计算机帮我们收集、处理数据,我们再在其基础上做最终的决策,这种人+机器就是最好的组合,也是AI发展的另一个意义。

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