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人工智能会给我们带来什么

2019年06月13日 15:17 来源:光明日报 参与互动 

  人工智能会给我们带来什么

  编者按

  日前,第三届世界智能大会在天津举行。国家主席习近平致信向大会的召开致以热烈祝贺,向出席会议的国际知名企业家、业界领军人物和图灵奖获得者等各界人士表示诚挚的欢迎。图灵奖是计算机领域的最高奖,有“计算机界的诺贝尔奖”之称。在世界智能大会期间,约翰·霍普克罗夫特、曼纽尔·布卢姆、雷伊·雷蒂3位图灵奖获得者在大会的论坛上,回答了公众关心的人工智能问题。比如人的意识是怎样工作的?机器能否拥有人的意识?机器有了意识会不会全面战胜人类?本期与读者分享他们的观点。

  约翰·霍普克罗夫特:

  高维空间对机器学习非常重要

  在人类历史上发生过很多次革命。第一次革命可以称之为“农业革命”。当人类第一次出现在地球上的时候,他们以采集天然食物为生,距今10000年前才开始从事农业。农业生产改变了人类的生产生活方式,使人类形成了“社区”的概念,“农业革命”与后来的工业革命的区别在于——在农业社会中教育不是很重要,人们只要跟着自己的父母就可以学会如何进行种植。而在工业革命到来后,教育的重要性大大提高,人们至少要经历高中和大学的教育才能足够胜任自己的工作。而今我们正在进入信息革命时代,信息革命带来了极其重大的影响,这种影响对人类社会的改变不亚于农业革命和工业革命。

  比如未来制造业的就业机会可能一去不复返。举例而言,在我小时候,每一部电梯里都有专门的操作员,帮助客人操作达到指定的楼层。后来电梯的操作系统越来越先进,停降在各个楼层可以实现自动化,所以“电梯操作员”这个工作也就消失了。再比如说,当代的工厂生产一辆汽车所需要的人手比20年前少很多,大家可以看一下今天的汽车组装车间的照片——与几十年前热火朝天、人声鼎沸的汽车工厂相比,今天的汽车生产车间里可能只有一名工人,而且这名工人也许还穿着西服,打着领带,成了现代化车间系统的管理者。

  电梯操作员、汽车工人……科技和生产力即将改变的下一个职业是什么?比如卡车司机,“智能无人汽车”技术的出现很可能让这些人也工作不保。很多经济学家说不必为此担心,因为一些工作正在消失,而社会总是在创造新的职业。这到底是不是真的呢?现在不得而知,但我想,当智能时代真正来临,社会所需要的人力劳动力可能只有现在的四分之一。

  我们应该从现在开始思考这些问题:智能时代将在哪一时刻真正来临?到时候多少人还有所谓的工作?找到一份不错的工作需要什么新的素质?大学教育还需不需要?是否还有足够的资源来保证我们的正常生活?人工智能社会人们需要思考像这样有意义的事情。

  常常有人问我,机器学习是不是代表着人工智能技术。对此,我的回答是否定的。界定人工智能技术,要看这个系统本身是否能够“思考”到更深的层次。比如说,一张简笔画上画着一个图案,看上去仿佛是一辆自行车,可它其实没有自行车的功能。机器学习可能会将这幅画直接归纳到“自行车”这个类别,但人并不会这样做。人可以透过这张图画,分辨和判断它的属性,提取出眼前这一信息真正的价值和功能。但是现在所谓的人工智能技术只是停留于表面,只是做图形形象的识别,这种学习和识别与人类的认识尚有巨大的差距。

  当前,机器学习仍然存在很多问题,比如,如果想相对精准地判断某一事物,机器需要学习至少50000张图片,还要对每张图片进行归类,将这几万张图片归为大概1000个类别,从而形成一个“深度学习图片网络”。通过这个网络,机器可以对图像的内容和风格进行识别、定义。可是这依然无法与人类的学习认知水平相提并论。我女儿四岁的时候,我翻开儿童百科全书,给她看各式各样的图像,其中有一页画着消防车的彩图。过了几天之后我们上街看到消防车,她指着消防车说“爸爸快看,这是消防车!”仅仅见过一次图片,她就在大街上认出了消防车的事物,这体现了人类强大的学习能力和认知水平。

  机器学习还面临一个急需解决的难题——互动问题。比如说这里有一张猫的照片,我把这个猫的照片的几个像素进行了调整,机器在识别的时候就会把“猫”当成“汽车”,一些微小的操作就能让机器产生误判,把图片归结到完全不同的类别,作为科研人员,我们必须认识到目前机器深度学习技术的不足,并致力于解决这些问题。

  从本质上来说,我们对空间的视觉感知实际上是基于人类本能的三维维度,但是更高维度空间对于机器深度学习其实非常的重要。在这里我就不能不提到中国,中国有占全世界五分之一的人口,有大量高素质人才,只要给人工智能技术研究、高维空间研究更多支持,中国人工智能领域的学习者、从业者就有机会成长为世界级的高水平科研人员。

  曼纽尔·布卢姆:

  人工智能可以让机器有意识

  20世纪50年代,计算机科学之父阿兰·图灵在《思想》杂志上发表了题为“计算的机器和智能”的论文,首次提出了机器智能的概念,论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法:让人和机器进行交流,如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器,就说明这个机器有智能了,这就是后来鼎鼎有名的人工智能“图灵测试。”

  “图灵测试”的概念极大影响了人工智能对于功能的定义,以此为途径,我们做了大量的前期工作,甚至证明了罗素《数学原理》52道中的38道。当时有言论甚至宣称在10年之内,机器就可以达到和人类智能一样的高度。

  当20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标后,这一领域经历了近20年的辉煌。研究人员开展了一系列项目,表明计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家心理实验、作曲家谱曲这样的活动。但是,过分简单的算法以及计算能力的限制,严重阻碍了人们使用人工智能来解决更加困难和多样化的问题。

  当前,我们正在从一个人类必须理解计算机的世界,迈向一个计算机必须理解人类的世界。亚里士多德曾说过,如果机器能干很多活,岂不能让人类解放出来,或许这一解放的起点就是——“理解”。

  我认为人工智能技术下一步重要的发展方向是让机器产生“意识”。我们都知道,意识让人拥有了思考力和灵活性。同样,意识能够让计算机和机器人有强大的解决问题的能力。在天津大学,我曾经对现场的学生们说:希望你们未来能够创造出有意识的电脑。

  意识让生命充满了活力,意识来自于哪里呢——意识来自大脑的架构。这里指的不是神经元,而是在神经元基础之上的更高层面的架构系统设计。神经科学家曾经提出一个天才的理论,叫作剧场意识。以剧场作为类比,描述什么是意识——意识就好比是舞台上的演员凭借短期的记忆从事一系列的表演。短期记忆,一个非常短的记忆,它就是你的意识。

  现在我们如何发展人工智能基础的“意识”?我想神经科学能够给我们答案,下一步我们的人工智能技术将在“短期记忆”领域取得突破。那哪些东西能够进入短期记忆呢?此后长期记忆的处理器如何产生?需要什么样的长期记忆,处理器才能够真正形成类似于人的意识呢?这有很多问题,都需要科学家不断努力才能够最终解答。

  从这个角度去展望,我的观点是——最多10年,机器意识就会出现。据我所知,目前已经有大学教授在做相关的实验。我们会活在一个美好世界,远比父母辈更充分。一旦人类可以制造机器意识,自然可能被善用,也可能被滥用。机器可以帮助我们,可以是个好东西,可以增加洞察力,他们是我们的孩子,我们可以让机器聪明且有意识。

  雷伊·雷蒂:

  人工智能可实现社会包容式发展

  很多人看到人工智能,看到的都是悲观的景象,但我看到的是光明的未来。在过去的60多年当中,科技进步最重要的是电脑的发明,以及互联网和智能手机的出现,这些都大大改变了所有人的生活。当然,在展望未来时,要有相关的法律法规和引导,来保证技术的发展不会对社会产生负面的影响。

  人工智能技术只是一个工具,正如曾经人类想象自己是不是能飞起来,后来就发明了飞机,现在想象中的时空旅行在未来都有可能会变成现实。

  什么是人工智能技术最重要的价值?人工智能能为世界带来怎样的改变?很多人提出:科学家需要保证人工智能的技术伦理。其中有这样一种观点——人工智能技术要有包容性,让“边缘人群”也能从中受益,对此我甚为认同。

  有一个概念叫作“数字鸿沟”。“数字鸿沟”包括教育程度的鸿沟和语言的鸿沟。在当今的印度有22种不同的官方语言,大家彼此之间没有办法交流,所以只能够用英语进行对话。这个问题之于全球而言就更加明显了——全世界影响力较大的语言就超过100种,其中每一种语言的使用人数都超过了1000万人。

  而今,人工智能技术在语言交流上的应用日臻成熟,我们可以进行语音到语音的翻译,我用印度语讲话,你用中文讲话,我们之间还是可以相互理解,实时进行沟通。

  在过去10年中,人工智能技术在语言交流方面取得了极大的进步,这意味着人工智能带来了某种可能——让不会读写的人也能够从数字革命中获益。

  这个技术会让互联网使用的人数至少翻一番。整个经济的效益就可以增加3倍,从而带动全球GDP提高4到10倍,达到千万亿级别。我们会越来越多地看到全球GDP的增长,现在是100万亿美元,接下来20年内可能会是10倍,而这将成为人工智能的技术赋能带给世界的实实在在的财富。因为因特网带来人工智能和大数据的应用,在这个过程中产生海量的数据,现在慢慢地收集起来就可以利用起来造福社会。比如你可以根据天气的原因,或者你睡眠的深度来决定你的手机要不要叫醒你等等,我们希望这些应用可以深入到我们的日常生活。

  另一个是深度学习。很多程序具有学习能力,学习能力哪里来呢?来自大数据,手机的大数据,这些大数据所有的大众都可以用。如果机器有学习能力,你就不需要让程序员再去写一个新程序,而是机器可以跟你直接进行互动。因为它有学习的能力,这个就叫深度学习,是未来发展的方向。

  未来几十年相信会有新的重大的要素突破,带来计算效率的几万倍增长,从而使相同成本情况下效率达到更高,成本变得更低。个人的数据已经被政府和企业收集在安全的范围内,将这些数据进行合理地分析,寻找他们的规律,通过纠错机制进行学习,通过阐述来学习。每个人都能获益于人工智能的语音助手,深度学习机器学习是未来的趋势。就像你的助理在你身边学习你做的事情,并且帮你代理一样,未来机器就可以通过计算大数据来做这些事情。

  (本报记者陈建强 刘茜 本报通讯员 焦德芳 采访整理)

【编辑:丁宝秀】

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