凱文·凱利:真正的AI時代還未來臨
台上有一把椅子,連鬢白髮白須的凱文·凱利走上來,記者以為他會像在TED演講一樣坐下和聽眾聊天,然而他不看那把椅子,精神抖擻地站著就開講了,演講中還不時走動著,用他特有的肢體語言補充表達著自己的思想。台下,有太多國內外的人工智慧與機器人的專家在靜心聆聽,學者、企業家、投資家和創業者,也許還有學生。凱文·凱利說:「很高興我又來到中國。對於各位在場的專家而言,我只是講了一些顯而易見的事實,但我想向公眾描述一下人工智慧與機器人領域的發展方向和我們觀察到的那些被視為是邊界或者是前沿的思考,那些看起來似乎還不太確定的未來。」 KK說:千真萬確,人工智慧已經來了,不需要再解釋它是怎樣走入我們的生活,它其實已經無處不在。KK從十個方面的前沿思考闡述了人工智慧和機器人的發展方向。
前沿領域1、差異——所思迥異,就是我們新的經濟引擎 KK認為,人工智慧(AI),是不同的思維方式。人類的智能水平被稱作IQ,人們常常把握不準自己到底有多聰明。他指出:如果將IQ理解成是一個單維度,就像老鼠的智商、人的智商再到人工智慧,如此將其由小及大的排列是錯誤的。 人的思維千差萬別,非常個性化。動物也是包括了不同類型和不同思維模式,比如一個松鼠能夠記住成千松果所埋藏的地方。單維度上看,人工智慧強於我們,更強於那些動物們。例如:你口袋裡的計算器計算能力比你強,你手機里的GPS在空間的導航尋路能力比你強。還有搜索引擎,百度在總的記憶方面比你強,因為它記住了60萬億的網頁當中每一個詞。
人類發明製造了這些不同種類的智能設備,它們一開始小而美,再將其組合,就會如交響樂般宏大。我們稱它們是人造的聰明,它們單方面能力超越人類,記憶力也超越人類。所有這些都非常重要,它們是一些與人類智商完全不同類的智能。 作為人類,我們發明了飛機這樣的人工飛行。一開始我們是想裝上翅膀模仿自然的飛行,但最後是擁有固定羽翼的飛行器在空中飛行,這種飛行方式自然中不存在,是人類發明的完全嶄新的飛行方式。在人工智慧方面我們所做的,就是創新一種自然當中並不存在的新思維方式。這些有別於人類的「思維」會以千差萬別的模式回報給人類以驚喜,幫助解決那些在科學或商務活動中人們原本難以解決的問題。 「所思迥異,是我們新的經濟引擎」,發明能超越人類思維的智能來幫助我們解決問題,將其載入在機器上幫助我們能夠有差異化的思維,這是真正的價值所在。人工智慧的前沿,就是要發明自然當中不存在的思維方式。
前沿領域2、集成——智能機器人是各種人工智慧的組成 我們來思考一下把不同的思維模式集成在一起,那些基於視覺、聽覺、語言的各種感知,我們用人工智慧來替代,將空間認知、符號推理、演繹推理、邏輯推理、情感智慧、算術、長期記憶和語言集成為擁有AI的機器人,這是更加複雜、高階的一個行業前沿,需要有人領先一步踏入這樣的前沿科學中去。
前沿領域3、雲——把我們的AI搬到雲上去。 創業團隊成功的方程式是什麼? KK站在那一大朵藍色的雲前告訴我們: 工業革命之前,我們所做的很多工作必須要用自然的人或動物的肌肉力。比如我們用人力建造了公路、建造了房屋、製作了傢具,例如一把椅子,都是人工製造的。
工業化之後,人們開始使用來自於煤碳、石油或者水力產生的人工動力——電,並通過電網輸送電能到任何地方。人人都可以購買這種人工動力,用以製造所需要的東西,使得家庭、工廠、農場自動化成為可能。由此這個動力成為了商品。電非常便宜,它無處不在,每個人都可以購買。企業家就將原本靠人力送水的手搖泵,製造成電動泵,人工電動泵就這樣發明出來了,比較人力泵送水,我們因為購買人工動力將原本所做的事情進行了100倍放大,這就是工業革命。
一個點子,就將過去是人力完成的工作換成電——人工動力了。短時間內我們的房子就建造成功了,或者是摩天大樓、鐵路公路都可以很快得以建成,成百的椅子都可以通過這樣的人工動力完成,整個城市因為電而變得生機勃勃。所以電成為了一種商品,大宗商品。 現在又有了新的「電力」,我們稱它「人工智慧(AI)」。將電泵加上人工智慧,使它成為智能電泵,然後其功能可進行1000倍放大;同此,將所有的電器加上AI,其功能該是多少倍的放大呢。
人工智慧與工業革命一樣將帶給我們巨大的變化。如此,我們可以把智力像電一樣放在網路上,我們把這個網稱作「雲」,使得AI可以像電力一樣傳輸,流動到每個人手中,你可以購買自己想要的AI,非常便宜,隨時可以買。通過這樣的「雲」,你可以購買你所需要的人工智慧了。
未來將有數以萬計的創業公司,從事與AI應用有關的工作,他們的成功方程式就是把傳統的東西拿過來,然後再加上人工智慧,就可以進入新的領域創業了,這就是一般創業者的方向。我們把AI理解成人們可以共同擁有的大宗商品,人人都能夠獲得。對於創業者而言,這樣的前沿科技是值得期待的。
前沿領域4、情感——智能機器人和我們已經有情感的紐帶了 關於情感,KK談到:人有智商,因而有情感。情感看起來非常複雜,但我們發現軟體可以追蹤識別不同的情感,而且非常精準。他是不是分心了?是不是害怕了?或者憤怒了、驚訝了?以及你表情的真假都可以被識別,說明這個機器能夠理解我們的情感,由此可以響應我們的情感,這樣的智能機器已經擁有了很強的情感。
有些寵物,比如貓狗,它們會與我們相互交流愛意。人們驚訝地發現:這樣的情感也進入到我們和機器人的關係中來,它們會向我們表達情感,使我們與機器人有了情感的紐帶。而你並不擁有與它們一樣的智商。
前沿領域5、可解釋——AI將其思維的過程解釋出來 KK說,關於道德問題,機器人也能夠為我們做出判斷,為我們做出決定。當然我們也希望它們能夠考慮到我們的價值觀。我們希望知道人工智慧是如何做出決定的?這樣的前沿技術就是AI可以進行解釋,幫助引導我們了解它到底是如何做出符合人類道德準則決定的。
可解釋的AI,對我們更加透明,或者將它們進一步訓練,使其做出更符合我們讚許的決定。AI不僅給出我們答案,還會給出判斷的過程和理由,比如它是貓,它的耳朵豎起來了等等。另外有一種AI可以透視人的內心,幫助人做出決定,這個決定是社會能夠接受並批准的。並不是說我們可以將價值觀編進程序,我們自己觀點也常常不一致,或者認識比較膚淺,並不確定我們想要什麼。像思維的過程,我們也需要改善自己,某些時候AI作出的決定可以促使我們人類變得更好。這樣一個讓AI自己解釋自己的過程,其實也是幫助人類在道德方面做得更好的過程。
前沿領域6、小數據——應用小數據的學習 像百度、谷歌、微軟這樣的大公司擁有大量的數據,他們處於行業的領先地位,是數據的領袖。對於一般的人工智慧而言,需要大量的樣品和數據,甚至需要數十億的數據樣品進行培訓,直到我們能夠大規模利用它們。這些神經網路如何變得可用呢?方法就是給他數百萬的例子,比如看過數百萬貓狗的照片之後,AI就開始能夠識別它是不是一隻貓了,因為你用很多的數據教育了它。非常有意思的現象是,如果讓一個剛剛學走路的小孩學習識別貓狗,也許他只知道十二個例子就能夠進行判斷貓、狗之間的差異了。AI應用小數據就能夠學習,這確實是一個顛覆性的轉變。未來應用小數據就可以創業了,大公司不再有特殊的優勢。有了人工感知這樣一個前沿技術,模仿人類利用小數據,一樣會帶給創業公司更多的機會。
前沿領域7、創造力——讓AI和機器人擁有學習創造能力 培訓AI和智能機器人擁有創造力,這是又一個前沿領域。創造力是一種機械的過程,不僅人可以做到,通過培訓AI及其機器人一樣能做到。過去的十年當中,人們在玩視頻遊戲的時候,多數情況下都是人機對弈,對手是AI;而谷歌教AI自己學習打遊戲,谷歌的阿法狗就是更了不起的一個AI,它為了戰勝對手,已經可以自己一邊下棋,一邊學習,通過不斷的嘗試和試錯,它擁有了一些深入的演算法。這就是人工智慧的學習,我們可以看到這是非常具有創意的行為。大家一定還記得它與李世石的第三場比賽,在第37步棋時走出了一招從未有人走過的棋,AI開始有創意,有別於人類智慧的創意。
這是一張由AI完成的繪畫,是由深度學習演算法生成的,看起來十分具有異域風情,由此可以看到AI實現的創意實例。科學家們的創造力很多時候與精神層面有關,但對於AI來說實際上我們可以進行編程創造創意,它的創意是一個機械化的過程,與人有所不同。
前沿領域8、界面——人與AI的交互與溝通 另外一個就是界面,我們如何與AI進行相互的溝通。想像一下,你能夠使用自己的身體進行姿勢調節,你的姿勢就是一個數據集。可以看到大小體態姿勢都能夠讓我們的納米級雷達感受到,大體態和小體態不斷在變化中調整著我們的數據,我們能夠採用不同的方式與AI或機器人進行互動。
我們的身體會越來越多地成為我們的密碼,比方說在百度搜索引擎公司,他們不再要求員工胸前掛上身份卡進出,因為員工刷臉就可以進人辦公區域了;我們的身體、聲音和指紋都是更高級別的安全通行證。我們認為,終極的界面會是虛擬現實。讓我們的一些體態進入電腦的內部,由此創造出虛擬現實,人們會奇怪我們將怎樣進到設備中去?另外,乘坐無人駕駛汽車的時候我們做些什麼?實際上可以在車內與同事或朋友、家人進行虛擬現實的互動;當你坐在蘋果無人汽車駕駛行進中時,可能你需要有一個能夠與你電腦相連的界面,我們車上的寬頻可能要比家裡的寬頻還要大。我們還不確定自己身體究竟有多少這樣的密碼可以被利用,無論是身體體態還是對話語音以及面部及指紋,我們如何和設備溝通與交互都還是探索中的前沿技術。
前沿領域9、利用——智能機器人能為我們做什麼? KK說:我最喜歡生態機器人,它從事精準農業。我們的夢想是希望它能夠替代很多的農場勞動力,實現自動化,其實這已經基本實現了。更進一步的,我們需要將農場植物進行逐一的管理,觀察這些植物是否健康,記住每個植物生長的位置,進行定製化的管理,並且降低化學農藥、水和其他材料的用量,通過關注個體的植物,為現代農業帶來顛覆式的革命。效率是非常重要的,機器人可以承擔那些體現效率的任務,那麼這一類的崗位會被機器人取代。機器人去完成需要提高效率的工作,解放生產力是機器人擅長的,由此機器人會給人類創造更多新的工作崗位。比如人與人之間的內部交流,比如科學創新、藝術創作等等這是人類擅長的。
KK反覆強調,未來人類會有更多新的工作產生出來,那些有趣的、具有創新性的工作。 卡斯帕羅夫被深藍打敗後說:做為象棋大師,如果我有一個相同的AI系統,我就可能打敗深藍。對於卡斯帕羅夫與AI ,的確他們可以組成一個同盟去比賽國際象棋,這樣一種人與AI組成的團隊——半人半機器的團隊我們稱之為半人馬。現在世界上最好的象棋大師不是AI,而是半人馬,也就是一個象棋大師組成的團隊,擁有AI系統的數據支持,能夠最大化地利用各自不同的思維方式,互相取長補短。今後類似的人機混合組隊會成為常態,比方說在軍事上的應用。人類與機器人攜手,而不是與其對抗,這將會是我們未來發展的一個重要方向。
前沿領域10、人工智慧到人工智慧——真正的AI專家尚未出現 我們需要構建人工智慧的網路,尤其是有相似功能的人工智慧,KK強調,我們說到共享經濟與互相合作,未來20年,我們將會有全球數十億人合作,共同構建人工智慧的一個全新網路。我們需要思考如何讓AI和AI溝通、AI和人類溝通,這是我們還未到達的一個前沿領域。現在我們有許多大規模機器設備的應用組合,這在20年前是不可想像的。而AI也是一個不斷改善的過程,會擁有更完善的功能,有更多人願意用AI,進入這樣一個良性循環,我們也希望用AI編程另外一個AI,這是一個加速化的過程。KK說:我們總認為人工智慧尚未開始,但當我們一旦完成它的時候,我們稱它為學習系統。50年前我們可能會說人工智慧還沒有開始,50年後也不會說人工智慧開始了。而實際上人工智慧是悄然發生的,發展速度之快令人驚詫。 我們正身處人工智慧開始的第一天,它還在起步階段。展望一下未來,也許30年以後,我們還說自己在路上,還沒有真正開始。就像1958年網路悄然出現的時候,人們感覺非常神奇,可直到1990年還沒有出現網路方面的權威專家,只因為那時互聯網才剛剛起步。 2047年,30年後的今天我們再來回顧,大家會意識到30年前的我們沒有人是AI專家。因為我們現在正身處AI的起步階段,擺在我們面前的是比較容易實現的大量問題和業務機會,因此現在的我們正生逢其時。
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