人工智慧比你更懂你 將成為人類生活的一部分

網易科技訊7月5日消息，根據CNET網站報道，這將成為你夜生活的一部分：將手機放在床頭櫃桌面的充電板上，它開始詢問你一天的工作情況。你跟它無話不談，這位虛擬私人助理就像你的一位好朋友。這樣有何不好？你手機的人工智慧對你的了解程度不亞於你（甚至超過你）。因此，如果它提出一些改善明天日程表的建議，你應該欣然接受。

請準備好，人類：這種日子並不遙遠。

事實上，人工智慧（AI）已經無處不在，並且在變得越來越聰明。今後計算機可以為癌症找到新的治療辦法，譜寫樂曲，駕駛汽車搭你的小孩去上學。

60年前在達特茅斯學院（Dartmouth College）的一個會議上，人類開始了首次人工智慧研究，至此之後人類一直朝這種基於計算機的系統進發，期待它們最終能夠自我學習和自我應變。大學、初創企業和全球最大的科技企業的工程師都將威力強大的計算機與創造神經網路聯繫在一起，希望將這種神經網路投入工作中，消化和理解大量儲存數據。

此種網路已經可以識別照片中的臉，發現詐騙，理解人類說話，推薦歌曲和建議郵件回復。谷歌的研究項目Magenta能夠作曲，這個早期例子足以證實出自機器之手的創造力的。Comma.ai正利用從真實世界司機處學得的行為模式來訓練其人工智慧技術，使之可以為我們駕駛汽車。該公司希望在今年年底前出售這種技術。

上述是我們奔向理想的巨大進步，我們的最終目標是：創造出能抽象地思考並即時應變的機器人。就像我們人類一樣。

谷歌、Facebook、微軟、蘋果和IBM都在開發人工智慧項目。單單谷歌就有超過100個專註於人工智慧的團隊。據報道，該公司在2014年斥資超過4億美元收購機器學習初創企業DeepMind。今年年初後者的AlphaGo項目在被認為是全球最難的策略遊戲——圍棋中擊敗人類冠軍，引起轟動。

市場研究公司Forrester分析師迪亞戈·朱迪切(Diego Lo Giudice)預測，幾年後，許多企業每年將投入數十億美元用於研發人工智慧。

儘管計算行業才剛剛起步，但我們可以預期人工智慧會改變人類關於計算機可以做什麼的思維。微軟聯合創始人比爾·蓋茨（Bill Gates）稱人工智慧為計算領域的「聖杯」，儘管他擔心人工智慧的潛在威脅。

能力超強的人工智慧也有其負面影響。工作機會將減少，尤其是那些處理客服電話、填寫報稅表、駕駛卡車以及護理老人和病人等需要單純人工完成的職業。人工智慧還會令小偷盜竊、政府追蹤公民、軍隊製造自動武器變得更容易。

安德魯·摩爾（Andrew Moore）曾在谷歌從事機器智能研究，現在擔任卡內基-梅隆大學計算機學院院長，他說「這將引發巨大的社會變革」，相像「一個小小的天使助理在你的肩膀上，輕聲向你提出建議，安排各種事宜。這種認知性的幫助會使我們所有人更為聰明。」

個人助理

人工智慧的進步不僅來自於數學奇才和天才程序員。我們都在做出貢獻。谷歌上每次搜索、亞馬遜上每次購物，Instagram上每次發帖都為世上最大規模的數據集添磚加瓦。這是一種能讓人工智慧系統成長的「食物」。

如今，蘋果Siri、亞馬遜Alexa、谷歌Google Assistant以及微軟Cortana等數字語音助理可以加速網路搜索和回答問題。一種名為Viv的新型智能助理可以幫助用戶完成各種在線活動。摩爾預測，5年內，人工智慧將使個人助理更加強勁——通過與我們交談及檢查數據，能夠在我們意識到之前就診斷疾病。

他認為，10年內，「我們將想朋友一樣交談。」

通過分析所學的數據，人工助理甚至能向我們作出社交關係建議。它們會告訴你，你的女朋友對你不感興趣，或者建議邀請同事前來參加戶外燒烤，從而更好地了解他們。這就像你無需拜訪精神病學家或精神領袖，就可獲得了長期幸福的秘訣。

目前每個月有差不多17億人使用Facebook，該公司通過用戶分享的內容和「點贊」越來越多地了解我們，該公司人工智慧研究主管雅恩·勒坤（Yann LeCun）表示，這家社交網路最終將擁有足夠多的人工智慧項目來了解用戶。

智力如嬰兒

人工智慧可以讓計算機自我學習，就像人類可以從每天所面對的雜亂無章的信息中汲取有用信息一樣。這不同於今天的神經網路，它需要吸收工程師們精心構建和注釋的數據。

傑夫·迪恩（Jeff Dean）是谷歌資深研究員，設計了該公司許多核心的搜索和數據中心數據，他表示：「我們的終極目標是製造智能的機器。我們實現這一目標的主要方式是讓機器自我學習。」

他指出，通過機器智能，計算機將觀察世界，並「向所有會學習的有機器一樣」運轉。實際上，一旦我們推動機器前進，它們必須找到自己前進的道路。

計算機科學家布萊恩·卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）為中國互聯網巨頭百度領導一個矽谷的神經網路研究團隊，他也有同樣的目標。他指出了終極學習機器：年輕的人類。「小孩所進行的大部分學習都是無人指導的。」

通過無人指導的學習，計算機能夠利用來自工廠感應器的大量數據，找出麻煩何時會爆發。你的手機可能在假日期間發現你變得焦慮。

但目前這些還不能實現。要讓神經網路理解人類語言，必須要對其進行培訓。這意味著需要處理成千上萬小時的錄音和演講等。

這些努力需要大量動力支持。例如，為了擊敗全球頂級的圍棋選手，AlphaGo使用了1200個處理器，輔以170多個圖形處理器晶元。

不過，在未來10年，這種計算力將擴展至手機、無人駕駛汽車和家庭網路路由器上。書架大小的IBM S/360主機電腦在半個世紀里就變成了蘋果iPhone。

負面影響

計算機成為自我啟動、開放思維的思想家的前景，讓有些人開始憂慮智能機器的負面影響。

包括史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）、艾倫·馬斯克（Elon Musk）在內的數百名科學家和科技界領袖已經簽署公開信，承諾將確保人工智慧的進步不會超出人類控制。蓋茨去年曾表示，他屬於擔心超級智能的陣營。

《超級智能》（Superintelligence）作者尼克·博斯特羅姆雖然也看好人工智慧的前景，但卻將大部分精力花在探索可能出錯的地方，包括可能我們沒有恰當地描述計算機對人類友好的目標。如果計算機變得比人類更聰明怎麼辦？

他在這本2014年出版的書籍中寫到：「在只能爆發之前，我們人類就像在玩炸彈的小孩。」

人工智慧的其中一個關鍵指標是自主性。當前的計算機可以按照預先寫好的劇本好好乾活，但是人工智慧會讓計算機通過複雜的世界繪製出自己的進程。

摩爾說：「自主性，你不能使用傳統技術對待它。」

谷歌、沃爾沃以及優步（Uber）等公司正在研發無人駕駛汽車，這種汽車就是說明自主性的好例子。風投機構Motus Ventures正投資於這個新興市場，該公司預計2026年許多國家的公路上將出現數百萬輛無人駕駛汽車。

谷歌公司的迪恩說：「10年內，你將會看到無人駕駛汽車比人類駕駛汽車好得多。」機器學習也會降低成本。無人駕駛汽車的原型車需要昂貴的激光掃描儀，從而生成圍繞其周邊的世界的3D模型，以幫助確認和追蹤汽車、行人、建築物及交通標誌等。神經網路可以使用編譯很多的數字攝像頭。

對於像在裝配線上校正擋風玻璃等特定的預編程工作，機器人將會非常有用。不過人工智慧的視覺意識與人類更為相似，能夠識別周圍的物體，因此清潔機器人可以分辨出玩具和垃圾的區別。

現在，計算機主要是固定不同的電子元件的集合。不過，由人工智慧驅動的設備可以變得非常擅於運動。在經過80多萬次嘗試抓握桶內不同的塑料物體後，谷歌機器人的機械臂基本上具備了手眼協調能力。缺少人工智慧支持的機器人在開門或穿過瓦礫方面依然顯得笨拙不堪，而人工智慧將提高它們的能力，無論是駕駛汽車、清理房間還是在倉庫中儲存物體，都將可以勝任。

人工智慧公司X.ai首席執行官丹尼斯·莫滕森（Dennis Mortensen）押寶自然語言技術將讓他的公司售出一種看似困難的服務：為人們找出合適的見面時間。

X.ai的日程安排程序會進入你的電子郵件系統，尋找一個合適雙方的見面時間，使用類似人類語調的語言回復郵件。它能處理人類之間溝通的微妙細節，例如找出各方一致同意的時間或者處理那些老是更改見面時間的煩人同事。這跟目前嚴格定義的計算機界面非常不同。

理解故事

一份2013年的牛津大學研究預測，47%的工作崗位處於危險中。但，這是假設所有一切的發展都如人工智慧樂觀者所預想的那樣。有些人持不同意見。

美國大數據公司Lattice Engines首席執行官沙希·烏帕德亞伊（Shashi Upadhyay）說：「即使再過十年，機器也不會理解講故事的藝術。」他認為，這種缺陷將阻礙人工智慧進化。該公司的軟體可預測我們何時將買什麼。

烏帕德亞伊還指出：「從營銷到醫學、法律、城市規劃等職業領域，都要求員工能夠理解故事，擁有同情心。如果不能理解人類故事，如他們的問題、恐懼以及成功，即使最專業的人也無法成功完成他們的工作，無法產生長時間的影響力。」

但是，在計算機學習我們是什麼以及我們需要什麼的過程中，我們可能會發現自己向計算機示好。對於人類來說，只有當我們犯了錯誤，人工智慧只會成為問題。即使床頭上放著最敏感的設備，我們也不應該睡不安寢，擔驚受怕。

Facebook公司的勒坤表示：「對我們來說，不應讓人工智慧成為人類的競爭對手，除非我們的目的就是要讓它們與人類競爭。」

（楚慎）

本文來源：網易科技報道 作者：楚慎 責任編輯：李德雄_NT2021
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