人工智能在未來扮演什么角色,見證人工智能60年的偏見與誤判

　　人工智能隨著時(shí)間過得的推移逐漸走進(jìn)我們的實(shí)現(xiàn)，從中他經(jīng)歷了六十年，在這六十年的漫漫時(shí)光里，它又經(jīng)歷了多少的偏見和誤判。在未來他又會(huì)扮演著什么角色，他又會(huì)給我們帶來哪些深思和危險(xiǎn)。

? ? ? 近兩年，人工智能和深度學(xué)習(xí)，成為創(chuàng)業(yè)顯學(xué)。硅谷一些研究室為了招聘工程師，全球撒網(wǎng)，薪水之高，令人咋舌。大到一個(gè)國(guó)家的規(guī)劃，小到一本創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書，無人工智能，寸步難行。

　　其實(shí)，自1956年“人工智能”一詞誕生以來，人工智能研發(fā)熱，幾起幾落。究其因，包括科學(xué)家在內(nèi)的眾人，對(duì)人工智能抱有偏見和誤判。

　　這一次，人類能夠摒棄偏見，少一些誤判嗎？

　　1、AI從何來

　　消除偏見，從人工智能的詞匯起源開始。

　　人工智能這個(gè)詞由誰創(chuàng)造的？

　　回答這個(gè)問題，繞不開1956年的“人工智能夏季研討會(huì)”（Summer Research Projection Artificial Intelligence）。

　　那個(gè)年代，這真是個(gè)別出心裁的會(huì)議名稱，給這個(gè)會(huì)議取名的是麥卡錫（John McCarthy），時(shí)任達(dá)特茅斯學(xué)院數(shù)學(xué)系助理教授。

　　1955年夏天，麥卡錫到IBM一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)打臨工，該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人是羅切斯特（Nathaniel Rochester），IBM第一代通用機(jī)701主設(shè)計(jì)師，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)素有興趣。兩人一見如故，決定第二年夏天在達(dá)特茅斯大學(xué)搞一次活動(dòng)，于是給洛克菲勒基金會(huì)寫了個(gè)項(xiàng)目建議書，希望得到資助。

　　麥卡錫申請(qǐng)的預(yù)算是1.35萬美元，但洛克菲勒基金會(huì)只批了7500美元。麥卡錫預(yù)計(jì)有六位學(xué)界代表出席，最終有10個(gè)人參加，其中有一位研究跳棋，一位研究象棋。

　　原本計(jì)劃是兩個(gè)月閉門研討，但是，只有所羅門諾夫嚴(yán)肅地待了整整一個(gè)暑假。

　　普遍的誤解是“人工智能”這個(gè)詞是麥卡錫創(chuàng)造出來的，其實(shí)不是。麥卡錫晚年回憶時(shí)承認(rèn)，“人工智能”這個(gè)詞最早是從別人那里聽來的，但記不清是誰。

　　英國(guó)數(shù)學(xué)家菲利普·伍德華（Woodward）給《新科學(xué)家》雜志寫信說，他才是人工智能一詞的創(chuàng)造者，麥卡錫是聽他說的，因?yàn)槲榈氯A1956年曾去麻省理工大學(xué)交流，見過麥卡錫?？墒?，麥卡錫的建議書1955年開始用“人工智能”了。

　　由于那個(gè)時(shí)代多位科研代表先后離世，人工智能一詞究竟由誰創(chuàng)造，已成為公案。

　　2、AI有多熱

　　“我這么年輕，當(dāng)然希望自己一直贏下去，一直驕傲下去，統(tǒng)治棋盤多少多少年？？”2016年3月，韓國(guó)圍棋選手李世石對(duì)陣谷歌人工智能圍棋軟件阿爾法狗（AlphaGo）之前，中國(guó)圍棋選手柯潔剛剛在一項(xiàng)公開賽決賽中擊敗了他。

　　一個(gè)月后，阿爾法狗贏了李世石;一年后，阿爾法狗贏了柯潔。

　　其實(shí)，谷歌有很多狗：自動(dòng)駕駛狗（已行駛超200萬公里）、醫(yī)療狗（DeepMind對(duì)疾病診斷已初試身手）、翻譯狗（谷歌幾十種語言的自動(dòng)翻譯）、軍事狗（Boston Dynamic機(jī)器人）、金融狗？？

　　用谷歌執(zhí)行長(zhǎng)桑德爾·皮查伊（Sundar Pinchar）的話說，人工智能已經(jīng)將幾年前無法想象的事物化為可能。

　　這種對(duì)人工智能的無盡熱情和期待，幾乎席卷整個(gè)世界。

　　在美國(guó)，谷歌、蘋果與國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）等公司早已推出各自的人工智能計(jì)劃。在開發(fā)者大會(huì)上，谷歌宣布“人工智能為先”的戰(zhàn)略;在阿斯彭理念大會(huì)（Aspen Ideas Conference），微軟總裁Satya Nadella號(hào)召人類與人工智能系統(tǒng)協(xié)作，用設(shè)計(jì)出來的機(jī)器增強(qiáng)人類。即便馬斯克再強(qiáng)調(diào)人工智能的威脅，無論是特斯拉還是Space X火箭，都離不開人工智能。特別是特斯拉自動(dòng)駕駛技術(shù)，核心就是人工智能。

　　有了目標(biāo)和追求，就要有人才。

　　近幾年，頂尖教授離開學(xué)術(shù)界，進(jìn)入科技行業(yè)的案例比比皆是。多倫多大學(xué)的杰佛里·辛頓（Geoffrey Hinton）加盟谷歌，紐約大學(xué)揚(yáng)·勒丘恩（Yann LeCun）去了臉書，斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)（Andrew Ng）加入了百度，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)亞力克斯·斯姆拉（Alex Smola）去了亞馬遜。

　　那些剛剛拿到畢業(yè)證的學(xué)生也成為搶手貨。

　　“人工智能系畢業(yè)生價(jià)值介于500萬到1000萬美元之間，這是科技公司的底線。”卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）電腦科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)安德魯·摩爾（Andrew Moore）說。

　　除了“掠奪”人才，大企業(yè)還大力“收割”初創(chuàng)項(xiàng)目。

　　根據(jù)CB Insights報(bào)告，自從2011年以來，人工智能行業(yè)的并購活動(dòng)增加了7倍，大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司在首輪融資的前四年內(nèi)會(huì)被收購，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購。僅2016年第三季度的收購額就達(dá)到了10.5億美元。

　　為了獲取最佳的人工智能解決方案，谷歌、蘋果、IBM、雅虎、英特爾等科技巨頭，一直在加大收購人工智能初創(chuàng)公司的力度。微軟在人工智能領(lǐng)域投資了大約25年了，專門“投資那些增長(zhǎng)快、對(duì)社會(huì)積極影響很大的人工智能初創(chuàng)公司”。

　　根據(jù)The Information報(bào)道，過去兩年時(shí)間收購人工智能公司最多的是谷歌，全資買了9家。蘋果買了5家，英特爾和推特分別買了4家。

　　在中國(guó)，據(jù)投資中國(guó)等多家機(jī)構(gòu)的不完全統(tǒng)計(jì)，2016年中國(guó)公開披露的AI領(lǐng)域投資超過200起，累計(jì)投資金額超過200億元。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，未來兩年內(nèi)，AI領(lǐng)域的投資金額將保持高速增長(zhǎng)，2017年投資總金額可能是2016年的三倍甚至更高。

　　消費(fèi)端又是一幅怎樣的景象？

　　中央電視臺(tái)的《開學(xué)第一課》欄目，讓意大利的機(jī)器人TEO與兩位年輕的鋼琴演奏家同臺(tái)“飆”琴技。

　　那個(gè)剛剛被阿爾法狗打敗的柯潔，參加了一檔科學(xué)挑戰(zhàn)類節(jié)目《機(jī)智過人》，向人工智能機(jī)器人“少女詩人”小冰“告白”！

　　3、AI走彎路

　　以史為鑒，可知興替。

　　人工智能的這波熱潮，似曾相識(shí)。

　　一個(gè)細(xì)節(jié)是，人工智能，作為一個(gè)詞匯被廣泛認(rèn)可，源于一位哲學(xué)家的質(zhì)疑，那是達(dá)特茅斯會(huì)議召開十年后。

　　1965年，加州大學(xué)伯克利分校歐陸派哲學(xué)家德雷弗斯（Hubert Dreyfus）發(fā)表了《煉金術(shù)與人工智能》，針對(duì)紐厄爾和司馬賀的工作，談了一點(diǎn)意見，引發(fā)討論。

　　幾年后，德雷弗斯以這篇文章為基礎(chǔ)，擴(kuò)充內(nèi)容成書———《計(jì)算機(jī)不能干什么》，人工智能成為靶子。

　　為什么一個(gè)質(zhì)疑能引起如此大的轟動(dòng)效應(yīng)？因?yàn)槟切┠耆斯ぶ悄芊较虻难芯空邔?duì)形勢(shì)產(chǎn)生了誤判。

　　紐厄爾和司馬賀（Herbert Simon）是當(dāng)年參加達(dá)特茅斯的兩位重量級(jí)參與者。

　　因緣際會(huì)，紐厄爾和司馬賀合作搞研究一輩子。1975年，他們共享了圖靈獎(jiǎng)，三年后司馬賀再得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。

　　也許是因?yàn)閷W(xué)術(shù)自信，1957年，司馬賀預(yù)言，十年內(nèi)計(jì)算機(jī)打敗職業(yè)棋手。

　　1968年麥卡錫與象棋大師列維（David Levy）打賭，十年內(nèi)下棋程序會(huì)戰(zhàn)勝列維。列維為此輸了2000美元。

　　正是在這樣的“娛樂”氣氛下，德雷弗斯找到了攻擊點(diǎn)。

　　這是人工智能發(fā)展中的一個(gè)花絮，從側(cè)面見證了人工智能的第一次泡沫的興起和破滅———1956年至1974年，邏輯證明器、感知器、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等只能做很簡(jiǎn)單、專門面很窄的任務(wù)，當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)，無論是內(nèi)存，還是處理速度，不足以解決任何實(shí)際的人工智能問題。

　　沉寂了約10年，人工智能于上世紀(jì)80年代迎來第二波熱潮，一類名為“專家系統(tǒng)”的人工智能走俏，“知識(shí)處理”成為研發(fā)焦點(diǎn)。但是，“專家系統(tǒng)”的實(shí)用性僅限于某些特定情景，無法普及，第二次泡沫破滅。

　　司馬賀1957年的預(yù)言，直至1997年才實(shí)現(xiàn)，1997年，IBM的“深藍(lán)”擊敗了卡斯帕羅夫。

　　四十年，終成夙愿。為此，司馬賀和日本計(jì)算機(jī)科學(xué)家宗像俊則（Munakata）合寫了篇《人工智能的教訓(xùn)》（AI Lessons）。

　　伴隨著深藍(lán)的勝利，人工智能迎來第三波熱潮，阿爾法狗的勝利，為這波浪潮再添一把火，深度學(xué)習(xí)和人工智能成為顯學(xué)。

　　騰訊研究院近日推出的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，自1999年美國(guó)第一筆人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在18年內(nèi)，投資到人工智能領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)資金累計(jì)1914億元。

　　初創(chuàng)大師、斯坦福大學(xué)兼職教授史蒂夫·布萊克（Steve Blank）表示，未來，一切事物都將擁有人工智能。

　　這一次，泡沫會(huì)破滅嗎？

　　美國(guó)硅谷人工智能研究院院長(zhǎng)皮埃羅·斯加魯菲，“在硅谷待了三十多年，專注了一個(gè)科技領(lǐng)域，就是人工智能”，親身經(jīng)歷過人工智能的兩次退潮。

　　對(duì)于目前正在興起的第三次高潮，他保持著相當(dāng)?shù)木?，“硅谷有泡沫，中?guó)學(xué)習(xí)了硅谷，泡沫更大”。

　　市場(chǎng)里，“會(huì)”或“不會(huì)”的“答案”都有。其實(shí)，這個(gè)問題的最大不確定性，還是在于技術(shù)能夠給人類的想象多大的發(fā)揮空間。

　　4、AI有何用

　　1955年，在寫給洛克菲勒基金會(huì)的項(xiàng)目申請(qǐng)書上，麥卡錫羅列了計(jì)劃研究的七個(gè)領(lǐng)域：

　　自動(dòng)計(jì)算機(jī);

　　編程語言;

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

　　計(jì)算規(guī)模的理論（theory of size of acalculation）;

　　自我改進(jìn)（機(jī)器學(xué)習(xí)）;

　　抽象;

　　隨機(jī)性和創(chuàng)見性。

　　六十多年過去了，人工智能的研究主要專注于六大能力的塑造：

　　感知能力，主要分為視覺和聽覺。目前，公眾較為熟悉的是計(jì)算機(jī)視覺（CV）和語音識(shí)別（voice recognition）;

　　語言能力（NLP），該能力延伸出的范圍也是相當(dāng)廣。除了語音識(shí)別，還有語音轉(zhuǎn)文字，文字轉(zhuǎn)語音，文本語義抽取，文本情感分析，文本分類，語法分析等;

　　記憶能力。這個(gè)能力看似容易，實(shí)際非常困難;

　　推理能力;

　　規(guī)劃能力（planning），對(duì)最優(yōu)決策/路線/動(dòng)作的求取。比如自動(dòng)駕駛技術(shù)離不開高性能高精度的規(guī)劃算法;

　　學(xué)習(xí)能力。比如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。特別是深度學(xué)習(xí)，是目前市場(chǎng)最為火熱的一個(gè)人工智能分支。

　　不難看出，目前大家推崇的阿爾法狗，只是人工智能的一個(gè)細(xì)小分支。

　　正如一位知乎用戶所言，當(dāng)前被稱為“人工智能”學(xué)界的，實(shí)際上是相當(dāng)廣泛的一批人，人工智能的問題相當(dāng)多樣化，主流學(xué)術(shù)界一般都不會(huì)稱自己是搞“人工智能”的，一般都是搞機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯編程等。

　　從這個(gè)角度看，人工智能的商業(yè)泡沫，不會(huì)也不能阻擋這個(gè)學(xué)科的發(fā)展。

　　2006年，達(dá)特茅斯會(huì)議五十年，十位當(dāng)時(shí)的與會(huì)者，僅有五位還在世，摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗里奇和所羅門諾夫在達(dá)特茅斯再聚首，憶往昔，展未來。

　　參會(huì)人之一霍維茨（Horvitz）和老婆拿出一筆錢在斯坦福大學(xué)捐助了一個(gè)“AI100”的活動(dòng)：在下面一百年里各路豪杰聚會(huì)，每五年出個(gè)AI進(jìn)展報(bào)告。

　　5、AI有多危險(xiǎn)

　　你是做什么的？

　　我們做的是人工智能！

　　為什么你是在熱錢來了后創(chuàng)辦這家公司？

　　2016年3月28日，在一場(chǎng)投資洽談會(huì)上，硅谷風(fēng)投Greylock合伙人Josh Elman與創(chuàng)業(yè)者交談時(shí)，反復(fù)強(qiáng)調(diào)，人工智能不是“創(chuàng)業(yè)噱頭”，要能解決真問題。

　　芝加哥大學(xué)在硅谷舉辦人工智能論壇，投資人這樣談如何評(píng)估一家人工智能初創(chuàng)公司：產(chǎn)品第一天上市就能給用戶“價(jià)值”，而不是需要其他有的沒的配套才能跟用戶價(jià)值;產(chǎn)品有獲利模式，不用損益平衡但要有營(yíng)業(yè)額;最重要的是，每一個(gè)新來的用戶帶給公司更多的價(jià)值。

　　其實(shí)，面對(duì)如今的人工智能風(fēng)潮，投資人和企業(yè)都在用一條商業(yè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，丈量風(fēng)險(xiǎn)。但是，他們都忽略了倫理風(fēng)險(xiǎn)。

　　事實(shí)上，人類在倫理面前，充滿偏見。

　　日本制造公司NISSEI ECO企劃書中，有一項(xiàng)內(nèi)容備受矚目，用人型機(jī)器人Pepper主持葬禮。

　　美國(guó)臉書（Facebook）人工智能研究所實(shí)驗(yàn)室，兩個(gè)機(jī)器人有時(shí)竟然用非人類語言，進(jìn)行談判性對(duì)話。研究人員不得不調(diào)整模型，不讓其肆意聊天。

　　前者的商用價(jià)值就一定比后者大嗎？

　　真不一定。沒人能肯定，死者家屬能夠坦然面對(duì)機(jī)器人的禱告，因?yàn)槟切┞曇衾锊豢赡茱柡楦泻妥诮糖閼选?/p>

　　對(duì)于“未來人工智能（AI）在人類社會(huì)中扮演的角色”這一問題，美國(guó)硅谷兩大巨頭近日的爭(zhēng)論，是上述問題的一個(gè)縮影。

　　特斯拉（Tesla）執(zhí)行長(zhǎng)馬斯克（Elon Musk）認(rèn)為，未來人類會(huì)被人工智能主宰，“人工智能的潛在危險(xiǎn)不是空穴來風(fēng)，在未來確實(shí)有可能危及人類生存。”他表示，在未來人工智能有可能反倒變成人類的主人，而人類則淪落為次等公民，甚至有可能面臨人工智能的叛變。

　　臉書執(zhí)行長(zhǎng)扎克柏格（Mark Zuckerberg）則認(rèn)為，這樣悲觀的態(tài)度非常不負(fù)責(zé)任，“運(yùn)用人工智能不會(huì)導(dǎo)致如馬斯克所預(yù)言的情況，而是對(duì)人類大有助益，以自動(dòng)駕駛為例，車禍仍是人類主要死因之一，如果你用人工智能解決這個(gè)問題，那將會(huì)是重大的進(jìn)步”。

　　推特前執(zhí)行長(zhǎng)迪克（Dick Costolo）也加入討論，扎克柏格低估了人工智能的潛在危險(xiǎn)。

　　1950年，阿蘭·圖靈考慮了一個(gè)問題：“機(jī)器能思維嗎？”

　　67年過去了，馬斯克開始考慮一個(gè)問題：“機(jī)器有多危險(xiǎn)？”

　　67年間，人類對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)已經(jīng)足夠多，但是，偏見依然在，因?yàn)槊恳粋€(gè)關(guān)于人工智能的思考，都沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。