围棋比赛不算什么,更牛的是机器人能预测未来
Michael I. Jordan是知名的计算机科学和统计学学者,主要研究机器学习和人工智能。目前担任加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授。他的许多学生包括吴恩达、邢波、Zoubin Ghahramani、 Tommi Jaakkola等,现在也已经成为机器学习领域的重要学者。
一、智能增强技术已经融入到我们生活的方方面面
八九十年代出现另外一个趋势:智能增强技术,机器人通过搜索引擎帮我们找到想要的答案,帮助人类有了更好的存储、沟通、交流能力。另一个发展趋势是智能基础设施(IaaS),我们身边的每一个行业、每一个模块,现在都出现了智能化的趋势,我们也发现世界更了解我们了,能够根据我们的需求提供服务。
二、现在的人工智能没有你想象的那么智能
机器人目前只能将语音和文字进行相互转换,而无法了解声音和文字背后的含义,所以机器人无法清晰的认识到它所处于的环境。机器人的沟通能力应该突破语音识别的框架往更深的层次发展。医疗行业中,机器做很多的医学诊断是不太可能的,机器准断可能会剂量出现问题,特别是某种竞争的情况下,如果出现任何问题,这个机器没有办法做出有效的诊断,我们的病人都有可能去世。
三、人工智能将带来经济、安全、信息安全等问题
随着人工智能的发展,机器人可能会造成大量的工作流失,致使越来越多的人没有办法得到收入。另一方面,智能机器人本身是没有恶意去伤害人类的,而是有些人想要利用人工智能去做坏事。预防人类利用人工智能犯罪也是将来要面对的一个严峻的问题。从技术方面,云的数据越庞大,机器就会变得越智能,但是实现信息共享还需要克服很多困难,共享信息带来的隐私泄露问题,目前还没有很好的解决方案。这意味着人工智能的发展速度也会因此的减慢.
首先我们简单了解一下到底目前人工智能行业发展是什么样的。在60年代刚刚出现了“智能”这个词,也是刚刚出现了人工智能这个说法,那时候我们说要建立一个机器人,让它可以和人一样思维,加入到人的世界当中来,那个时候大部分人工智能的电影向大家展示的是机器人最终进入到人的世界中,以及包括我们的云系统、视觉系统,还有我们的自然语言系统,能够让机器人越来越像一个人。
但是 在80年代、90年代出现了另外一个趋势,这个趋势对我们来说也是非常重要的,我们叫做IA,也就是智能增强技术 ,那时候我们提到搜索引擎,这也是我们的智能方面的应用,通过智能引擎,我们可以非常快的找到我们所要问的任何问题的答案,这些东西不需要存储在人的大脑中,所以人的智能得到了引擎的支持,帮助我们能够更好地用自然语言来进行增强,电脑可以帮助我通过自然语言的处理,增强我的自然语言的表现,所以我可以通过自然和科技的技术,以及智能技术说多种语言。
还有一个部分是IaaS,也就是智能基础设施,这对我们来说是最重要的,现在我们的交通和金融行业,在我们身边的每一个行业、每一个模块,现在都出现了智能化的趋势,我们也发现世界更了解我们了,能够根据我们的需求提供服务,所以在我们前方是有一个系统的,如果你要说云的话,这个系统就是云,这个云变得更加智能,所以它并不是机器人和我们沟通,而是这个云的架构和云的基础设施在和我们沟通。之前我们大部分的研发都是与机器人,以及包括智能领域的发展,它主要是制约与我们的技术发展,它和人的发展是非常相似的,但是智能是完全不同的。现在我们在这种所谓的智能设施的建立的时候,我们遇到了很多问题,在腾讯也是如此。比如说我们要对相关的大型的设施做出相应的决定,比如说 我们要做一个金融、交通,以及包括对人类做出一些医疗决定的时候,作为一个单独的机器,如果要能够仅仅跟周围的信息做决策,这是很不好的,有时候机器了解的信息是不够的,一个机器做出的决策往往是不对的,它没办法意识到我们周围环境的变化 。特别是这样的决策如果要影响到大部分人,它更是危险的。
下面回到我们的机器人、智能发展,包括从人工智能的角度来看,我们看看哪些是可能的,哪些是不可能的。我们看到机器视觉,在过去几年,我们通过摄像机对场景中的物体进行标识,但是它还是没有办法能够像我们清晰的了解到所有的情况,就像我在这里站在台上,大家在台下,我没办法了解到所有人的注意力在哪里,通过人工智能可以帮我们更好地了解语义,但是现在也没办法做到,语音识别也是如此,我们现在可以把语音转化成文字,文字也可以转换成语音,在各种语言上都可以实现,但是我们的机器人还没办法帮我们了解听觉、视觉之后的真正的意义。
还有一点就是自然语言的处理,我们可以看到到目前为止 ,自然语言的处理得结果还没有达到我们需要的发展,我们现在有大量的语言的翻译,但是大部分的语言和语句因为没有办法得到有效的语义的阐述 ,没办法让我们的受众了解到这个语义的意思,有时候我们问问题仅仅能了解部分的答案,而不能了解全部的答案,对机器人学来说也是如此,我们看到世界上有很多工业可编程的机器人,他们也在和我们沟通,但是它们没办法了解到我们的环境、处境以及我们的情绪,我相信这对我们大家来说,如果我们都觉得机器智能将会无处不在的话,这是不太可能的。
相信在未来,短期内不会出现太多的像人这样的灵活性和可变化性。也许机器可以了解一些事实,它们看上去非常有知识,但是它们没法真正得到人这样一种高级智能,甚至像小孩一样的高级智能,它没有办法了解抽象思维,没有办法进行抽象的处理,机器人还不能实现这方面的能力。这些机器人就像小孩一样,他们知道一些非常棒的现实,他们知道每条河流、每个国家,但是它们仍然没有很高的智能进行人的抗衡,所以在这方面,我们还是很难看到一个超人类的发展,我们相信这个技术可能要很多年的发展才能够出现。我相信我们真正要关注的不仅仅只是这样一种技术的发展,到目前为止,在我们这代人身上还看不到这种高水平的人工智能的出现。
除此之外,我们即使没有办法进行抽象、识别语义,我们也是非常难接近人的发展的,但是我们仍然要进行等待,让我们了解到通过大量的数据的处理,比如说机器人以及人工智能可以帮助我们大批次的处理数据,能够通过数据了解未来一些事件的走向,同时能够保证我们的数据结果不断地提高,同时我们还可以用这个机器人做一些简单的人工工作的处理,但是机器人永远不可能像人这样聪明,同时我们可以看到,我们的人工智能的系统也会有很多的智能,它们知道这个现实,但它们不知道哪些现实是真的,哪些是有可能出现未来的一些颠覆式的发展,所以这个机器人并没有办法实现像人一样的能力,它没有办法引领一个公司的发展,在我们这代人身上,在机器上没法做出这样一个前景化的决定。
比如说在医疗行业中,我们让机器做很多的医学诊断,这是不太可能的,有很多人会因为这种不畅的诊断,可能会剂量出现问题,特别是某种竞争的情况下,如果出现任何问题,这个机器没有办法做出有效的诊断,我们的病人都有可能去世。与此同时,我们真正要关注的是机器人可能会造成大量的工作的流失,以及大多数人因为丢了工作没有办法得到收入。在过去我们可以看到工业的发展,在七八十年代都是如此,但是在过去50年中,人们在不断地调整,现在我们可以看到未来10到20年,人们没有机会更多的调整,机器人会取代更多的人,获得更多的工作。同时它还可以帮助现有的智能设备的发展,在世界上也有很多人会恶意使用人工智能的系统,如果出现人工智能系统的误用,我相信也会有问题。机器人本身是没有任何恶意要伤害人类的,只是使用这些及其人的人本身含有恶意。
如果机器做出了一个决定,我们必须要让机器向我们阐释为什么做这样的决定,是否还有其它的潜在方法。还有我们要找到问题发生的原因。还有一点是实时,我们可以看到很多的数据和机器需要花几天、几个小时来学习这些数据,但是到目前为止,我们的机器学习方面还没有办法能够达到真正的实时操作。这是我们所面临的技术挑战,是需要我们关注的,我们只是做AI,让这个机器人能够跨过去,或者做计算机视觉,我们需要像工程师一样解决一些问题。
当然还有云端的互动,这也是挑战非常大的,如果把这个数据放到云上,你需要关注隐私的问题,要看一下实施的问题,同时你还要考虑现实的情况,有时候它可能离我们太远,它不一定是和事实一样的,我们有可能会做出错误的决定,所以我们现在要有更好的方案。当然还有一个不确定性,这也是人类的一个非常重要的特点,围棋的比赛其实并不是一个很好的例子,因为你知道棋盘上的东西,但是人的生活有很多不确定性,比如说我不知道今天会发生什么事情,我不知道将来会发生什么,这就是所谓人的一生,这和围棋是不一样的,所以我们需要解决更深层次的人工智能方面的问题。
_________摘自《推酷》 陶艳杰
总结:
人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。