別擔心機器人會掌管地球,人工智能在技術領域還像個青少年

分類:資訊 時間:2016-10-24
[摘要:  編者註:Swapnil Shinde是小我購物助理公司Mezi的首創人及CEO。他是一名正在技巧止業有15年產物履歷的創業者。之前,他團結建立了音樂公司Dhingana,後被Rdio收買。正在Rdio,他]

  編者註:Swapnil Shinde是個人購物助理公司Mezi的創始人及CEO。他是一位在技術行業有15年產品經驗的創業者。之前,他聯合創立了音樂公司Dhingana,後被Rdio收購。在Rdio,他擔任國際市場產品副總監。在創立Mezi和Dhingana之前,他在雅虎擔任高級產品經理,帶領雅虎的網絡優化產品團隊。本文中,他解讀了目前人工智能未來發展必須突破的障礙。

  如果你還擔心機器人會突然掌管地球,我勸你可以省省心,因為無論好萊塢大片裏的機器人多牛叉多“智能”,其實現實中,它們都還嫩著呢。人工智能(AI)本身在技術領域還像一個青少年,如果你還記得前陣子微軟悲催的TAY機器人,原本設定為一個單純的好少年,短短16個小時就被洗腦成為比川普還口無遮攔的大惡人,既歧視女性又種族仇視。也許在流行文化中AI聽起來很時髦,實際上,這項技術還在慢慢進步。

  至少在最近這幾年,我們還不用擔心邪惡強大的終結者,更有可能的是,我們會遇見更多像TAY一樣的中二病熊孩子。

  青春期突變

  市場上各種機器人的大流行帶來了人工智能技術的青春期突變,推動了智能個人助理和無人車等新領域的發展。每一次突變,都好像青春期的突然發育——技術往前推進一步,人們對AI的接受度也提高一些。但是正如人類的青春期一樣,人工智能的發展過程也不會一帆風順,難免有一些波折、走一些彎路。

  尷尬癥發作

  無論AI閱讀多少小說、研究多少英語語言的文法,計算機也許永遠也沒法像人類那樣,自然流暢地和人聊天。要讓計算機在與人聊天時,毫無違和感地插入一些搞笑段子,這比學會語法結構要困難多了,而且也不是背下一整本《搞笑詞匯大全》就能做到的。現在的機器人,如果讓它們獨立進行造句,大部分都會讓與它們對話的人類一臉懵逼。人類必須時時刻刻為它們提供指導,就像小學老師指導學生作為一樣,為生硬的句子進行梳理和潤滑。

  鐵石“心”腸

  有一項非常基本的人類技能,AI一直無法掌握:理解他人的情感。機器學習目前還比較像小孩:只能應付最基本的“是”或“否”命令。人類還得一直當機器人的導師,直到機器人可以理解類似“愛”或“悲傷”之類的抽象概念。不然,機器人還是會像TAY一樣,說話得罪了人都不知道。沒有同理心的機器人,即使不像TAY那樣黑化,也容易給人“鐵石心腸”、無法與人親近的印象。

  “人們容易忽略這個事實,同理心對於人類來說也是後天習得的。這對於AI來說也是一樣。”《有心的人工智能:用人性成就機器》一書作者John C。 Haven如是說道,“我們得感謝老天,人們在開發情感計算(專註於情感智能)的同時,還有越來越多的人努力設計塑造人工智能倫理的方法,可以將使用AI造成的影響,與終端用戶的價值觀統一起來。“

  愉快地玩耍

  就像努力融入新班級的青春期少年,AI想要討好自己的小夥伴們。現在,大部分機器人都會聽人類的話,讓它做啥就做啥。廣義的“人工智能”定義包含了大約30項不同的技術,包括機器學習、機器人、計算機視覺等等。WhizRobotics的創始人Sabri Sansoy之前是支持美國空軍研究的MIT火箭科學家,他相信微軟的TAY機器人最有可能是一次遞歸神經網絡(RNN)方面的試驗,並且/或者是逆向增強學習(IRL)的一個變種。逆向增強學習是一種機器學習的類型,人工智能系統通過觀察,學會“好”與“壞”的行為。

  “RNN和IRL的危險在於,人工智能的習慣是基於外界壓力形成的,”他說,“人都不會願意自己的行為是被一群互聯網巨頭控制著,也許人工智能也不會願意吧。目前,科技從業者們需要留心,他們會把自己的人格復制給誰。“

  如果有一天,機器人真的開始違抗人類的命令、提出不同的“個人“見解,我們才能真正領略到人工智能的完整形態。科技從業者們需要進一步開發這個領域,並且讓機器人在不同的文化環境、用不同的語言都能與人交流。這樣,人工智能才能從青春期慢慢成熟、“長大成人”。

  雖然現實中的AI時不時會發生暴走,爆出一些負面新聞,就像任何青春期的少年一樣,AI總是讓人對其遠大前程抱有無限期望。我們正在見證人工智能領域的快速發展,不過在近期新出現的一些領域——例如分析用戶的偏好和情感——自動化變革的難度與之前的領域相比,不是同一個量級的。許多業內專家相信,下一個改變世界的AI“爆款”,是開發可以模仿神經元的軟件系統,可以讓人們條件反射模擬一些他們看到的行為。舉個例子來說,當你看見打哈欠的圖片,有時候你自己也會想打個哈欠。

  許多創業公司都在搶占人工智能領域這塊戰略高地,但是每一個團隊能否成功、甚至整個人工智能領域能否成功,很大程度上還是取決於執行,足夠用心、細致才能贏得用戶的信任,甚至可能讓我們人類自我改善、成為更好的人類。

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