既然说AI进程相当可控 那为什么不能按我们的走?

2018-03-20 10:44 出处:PConline原创 作者:黄哩个黄、太平洋J2台

  【PConline 杂谈】虽然作为一个科技行业观察者,日常会接触人工智能的发展,但笔者对AI的发展进程现今仍然保持相当保守的态度。倒不是说不认可AI的发展速度,也不是忽视了自DeepMind接连战胜多位世界顶级棋手所表现出的强大,只是正如微博博主@千面娇娃杨老师 所说,“稍微有一点AI mechanism常识的人,其实都知道不应该对当代AI发展感到不必要的担忧。”对于这个行当,也许用佛系的心态对待,会更加合适。

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  另一方面,虽然说AI的发展进程现今仍然是可控的,但最近发生的很多事情同时也表明,AI之于我们处于一个相对安全,但不可控的状态。早前两个星期亚马逊人工智能助手Alexa无缘无故深夜阴笑,就让很多朋友捏了一把汗。微博上早就传播的各种“人工智障”,更是让人觉得现在消费者能够触碰到的人工智能产品,其实还真不会对我们的生活构成威胁,虽然要帮忙的时候还真是没能帮到什么。

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  以语音助手为代表的人工智能,是大众消费者现阶段最容易接触到的泛用性产品。自苹果在2012年发布iPhone4同时发布Siri以来,根据语音分析创业公司VoiceLabs发布的《2017语音报告》预测,2017年将会有2.45亿台带有语音助手的设备出货,同比2015年的170万台,和2016年的650万台,有了长足的增长。然而,当初苹果描画的美好未来,到现在仍然没有如手机普及那样出现在大街小巷。

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  根据Business Insider的2017年5月对4135位美国用户的调查,当中只有46%的受访者表示有使用语音助手的习惯。在这46%的受访者当中,有42%的受访者在智能手机上使用语音助手,14%的受访者在智能音箱上使用语音助手,至于其他设备上使用的概率就更低了。语音助手作为AI民用化的一个普遍缩影,如此的表现不禁让人怀疑,为什么在技术日新月异的今天,AI的发展仍然未能按消费者和厂商所共同希冀的去走呢?

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  我们仍然是以语音助手这个富有共性的例子来探讨,大家在实际使用的过程中,也许会遇到一个普遍性很强的问题——语音助手无法准确理解你说的是什么。墨尔本大学人机交互博士候选人Fraser Allison的一篇文章中提到,学习使用语音系统可能是一件很困难的事。不仅是要在长时间的使用中摸清楚语音助手的逻辑脾性,并且还要准确无误地进行表达。

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  在当下智能硬件逐步简化使用步骤的大环境下,这种堪比DOS年代学习指令的操作模式,无形中提高了使用门槛。加上语音识别在硬件方面——诸如降噪麦克风——的需求,语音助手的市场拓展真是举步维艰。话虽如此,但语音助手现在的处境,反倒刺激了业界以更高的视觉和思维,去解决存在的问题。

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  解决问题的重点如前文所说,是应该让机器去学习用户的使用习惯,而不是要用户“冷面贴屁股”地迎合语音助手的运作。事实上,这也是现在很多智能硬件,乃至智能化发展,最核心的重点。那么,真正能够帮助人类发展的AI模式,未来在哪呢?其实在文章的开头已经给出了答案——以DeepMind为代表的神经网络。

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  神经网络的优势在于,它是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。在全球范围来说,各地风土人情,用户之间操作习惯,这些变数越不同,越有利于神经网络的学习。也许神经网络并未能让我们看到AI觉醒的未来,但在可期的时间段内,它的影响力正在扩散蔓延。

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  然而神经网络并不是AI的终点,相信很多朋友也不希望这就是终点,我们能够看到预期的未来吗?美国著名科技媒体《连线》撰文分析了量子计算在机器学习系统中应用的优势、弊端以及现有范例,表示两者的结合或终将修成正果,解决人工智能等诸多问题。强大的运算力加上模仿神经元的学习系统,让AI变得越来越能听懂人话。至于对于很多朋友而言更加陌生的生物计算机,更是让我们对未来有着不小的希冀。

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  神经网络,量子计算机甚至生物计算机,它们的强大的确让人咋舌,但某些看过《新世纪福音战士》的朋友,也许会担心生物计算机的未来,会因为拥有自己的“独立人格”,而像动画中MAGI那样,在关键时刻出于个人感情,作出与人类所希望的相反的决定。对比文章开头所描述的“不可控”,这种发展处人格,相当强大的人工智能一旦不可控,对人类的影响可是举足轻重。

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  阿西莫夫在发表《我,机器人》这部对后世科幻小说影响深厚的著作同时,也发表了“机器人三定律”。这三个定律历经多年还是被人类普遍承认,证明人类对人工智能的态度,是期待但又小心翼翼。也许很多人都在等待人工智能的觉醒,等待真正有能够“听人话”进而“讲人话”的人工智能出现。但在真正的觉醒之前,我们能做的,就是让机器不断学习,让它们在面对众多情况的时候,能够逐渐拥有属于自己的,更成熟迅捷的逻辑判断。成熟的逻辑判断对于人工智能的发展也许只是一小步,但在我们有生之年,也许已经是值得一书的一大步。

标签: 杂谈 AI
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