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60年沉浮,人工智能還要經(jīng)歷多少偏見與誤判

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 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(wú)人工智能,寸步難行。

60年沉浮,人工智能還要經(jīng)歷多少偏見與誤判

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(wú)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(shuí)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(wàn)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(shuí)。

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。可是,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(shuí)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(wàn)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(yǔ)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(wú)法想象的事物化為可能。

這種對(duì)人工智能的無(wú)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?gòu)?qiáng)調(diào)人工智能的威脅,無(wú)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(wàn)到1000萬(wàn)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(gòu)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(gòu),已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購(gòu)。僅2016年第三季度的收購(gòu)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(gòu)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(gòu)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(shī)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(wú)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(wú)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瑁?ldquo;硅谷有泡沫,中國(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:

一、自動(dòng)計(jì)算機(jī);二、編程語(yǔ)言;三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);四、計(jì)算規(guī)模的理論(theory of size of acalculation);五、自我改進(jìn)(機(jī)器學(xué)習(xí));六、抽象;七、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(yǔ)音識(shí)別(voice recognition);

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


來源:36大數(shù)據(jù)

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