作者|Jimmy 校對(duì)|Sharon
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集微網(wǎng)消息,美國作家Pamela McCorduck在《Machines Who Think (2nd ed.)》一書中寫道:“某種形式上的人工智能是一個(gè)遍布于西方知識(shí)分子歷史的觀點(diǎn),是一個(gè)急需被實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想,先民對(duì)人工智能的追求表現(xiàn)在諸多神話,傳說,故事,預(yù)言以及制作機(jī)器人偶(自動(dòng)機(jī))的實(shí)踐之中?!?/p>希臘神話出現(xiàn)的機(jī)械人和人造人,中世紀(jì)出現(xiàn)的巫術(shù)或煉金術(shù),中國西周時(shí)期的偃師造人等賦予了人工智能基本設(shè)想:人類思考過程的機(jī)械化。與其說是一項(xiàng)技術(shù),人工智能更像是某種精神因子,它貫穿在電影、藝術(shù)、商業(yè)、工業(yè)、生活中。從1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上正式確立人工智能研究領(lǐng)域后,人工智能從知識(shí)驅(qū)動(dòng)來到了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。但幾經(jīng)周折,到現(xiàn)在也未達(dá)到第一代AI研究員所預(yù)期的那樣——具有人類同等智能水平。而AI這些年的發(fā)展歷程中也飽受非議:變聰明,則底層勞動(dòng)力對(duì)失業(yè)惶恐加?。贿€不夠聰明,有關(guān)倫理道德,不可靠,不可信的指責(zé)也絡(luò)繹不絕。不可否認(rèn)的是,人工智能的發(fā)展確實(shí)是在向前,但似乎也存在可見的瓶頸,這背后原因會(huì)是哪些,我們能否尋找另一條路?以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI的硬傷清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)、中科院院士張鈸曾在《邁向第三代人工智能的新征程》演講中對(duì)第一代、第二代人工智能的優(yōu)劣進(jìn)行了闡述。第一代人工智能提出了以知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的推理模型,它的優(yōu)點(diǎn)是可解釋、魯棒性強(qiáng),但局限性在于對(duì)人類的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)很難準(zhǔn)確表達(dá)。第二代人工智能最重要的成果便是深度學(xué)習(xí),與知識(shí)驅(qū)動(dòng)的第一代AI不同的是,第二代AI是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),加上優(yōu)秀的算法,形成了基于概念的深度學(xué)習(xí),再加上云計(jì)算等技術(shù),使以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的連接主義模型得到了極大推廣和應(yīng)用,這也是為何數(shù)據(jù)在當(dāng)下是極其關(guān)鍵且核心的因素的緣由,如果類比風(fēng)力發(fā)電,數(shù)據(jù)便是風(fēng),有它才能有電。但以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI有根本性的問題,張鈸舉例圖像識(shí)別系統(tǒng),它的識(shí)別率可以超過人類,但與人類感知不同,如果它一旦受到外界干擾,它就會(huì)出錯(cuò)。換言之,模式識(shí)別并未達(dá)到人類認(rèn)知的水平,只能達(dá)到低等動(dòng)物的水平,感知即是感覺+知覺,而模式識(shí)別只有感覺,沒有認(rèn)知。他表示,按照大數(shù)據(jù)建立起來的人工智能系統(tǒng)似乎不可信、不可靠、不安全、不易推廣,這都是目前用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行人工智能研究帶來的問題,也可以說是大數(shù)據(jù)遇到的挑戰(zhàn)。遙想前兩年利用DeepFake進(jìn)行詐騙的案件,人臉識(shí)別的種族歧視等問題,都從側(cè)面反應(yīng)出了上述困境。如何讓機(jī)器有“常識(shí)”?光“喂”數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠“過去的人工智能要做什么需要研究人員將人類已經(jīng)存在的信息變成算法,留在計(jì)算空間中,讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行人類已經(jīng)設(shè)計(jì)好的程序。而現(xiàn)在的通用計(jì)算機(jī),是一個(gè)自動(dòng)計(jì)算機(jī),自動(dòng)執(zhí)行程序,人類程序員形似'天啟’為其注入智力,也如同我們無意之中提供的行為數(shù)據(jù)。”國防科技大學(xué)教授王懷民院士在2021世界人工智能大會(huì)期間這樣指出。所謂“天啟”即是圖靈1939年博士論文中提出的概念。天啟圖靈機(jī)是一種抽象計(jì)算機(jī),用來研究決定性問題,通常可以執(zhí)行很多對(duì)一般圖靈機(jī)而言很特殊的操作,而現(xiàn)在最接近于天啟圖靈機(jī)概念的便是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,它通過搜集用戶每天的行為數(shù)據(jù),經(jīng)過大數(shù)據(jù)算法形成了對(duì)于個(gè)體行為特征的分析和抓取,進(jìn)而推送專屬于每個(gè)用戶自身的信息內(nèi)容。我們不經(jīng)意間在某個(gè)視頻上多停留的幾秒,對(duì)同一家店的多次打卡,又或是對(duì)于某些消費(fèi)品類的青睞,都會(huì)給人工智能帶去海量的行為數(shù)據(jù),而在這過程中,人工智能不再只是執(zhí)行人類設(shè)計(jì)好的程序的計(jì)算系統(tǒng),它同時(shí)也在理解人類。對(duì)此,王懷民指出,這是一個(gè)意外,但已超出有窮表達(dá)的概念,這在今天應(yīng)該給予高度重視。那么為何我們需要對(duì)這些細(xì)微的變化給予高度重視?因?yàn)槌WR(shí)往往不在數(shù)據(jù)中,自然語言理解就是最好的例子。它是人工智能領(lǐng)域最核心的問題,不管是機(jī)翻也好,自然語言應(yīng)用也罷,人工智能系統(tǒng)當(dāng)下的問題,在于缺乏常識(shí),所以真正重要的場(chǎng)合還是以人為核心的同聲傳譯為主。知識(shí)的發(fā)展,經(jīng)驗(yàn)的傳承是在海量數(shù)據(jù)中難以提取的。第三代人工智能:人機(jī)混合的群體智能或是一大方向國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了五種人工智能的技術(shù)形態(tài),即從數(shù)據(jù)到知識(shí)到?jīng)Q策的大數(shù)據(jù)智能、從處理單一類型媒體數(shù)據(jù)到不同模態(tài)(視覺、聽覺和自然語言等)綜合利用的跨媒體智能、從“個(gè)體智能”研究到聚焦群智涌現(xiàn)的群體智能、從追求“機(jī)器智能”到邁向人機(jī)混合的增強(qiáng)智能、從機(jī)器人到智能自主系統(tǒng)。那我們?cè)撊绾螌?shí)現(xiàn)?我們所迎來的人機(jī)混合的群體智能時(shí)代或許是一條出路。賽迪顧問人工智能產(chǎn)業(yè)研究中心高級(jí)分析師杜欣澤表示,第一代AI和第二代AI只是從兩個(gè)維度,不同側(cè)面描述人類心智,依靠單個(gè)范式不可能觸及人類真正的智能。而第三代AI是融合第一代的知識(shí)驅(qū)動(dòng)和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能,利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和算力四個(gè)要素,建立新的可解釋和魯棒的AI理論與方法,發(fā)展安全、可信、可靠和可擴(kuò)展的AI技術(shù)。未來,AI與人類的關(guān)系將從“功能輔助”轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)同”。人類知識(shí)將在未來的AI技術(shù)發(fā)展中至關(guān)重要,需要構(gòu)建起AI與人類的協(xié)作體系,而不是傳統(tǒng)的人工智能單純、單方向幫助人類完成特性功能性任務(wù)。當(dāng)機(jī)器增強(qiáng)人類能力的同時(shí),人類專家也在給予機(jī)器指引,讓機(jī)器更加理解人類。
圖源|網(wǎng)絡(luò)
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