别怕人工智能名片

    这是一个AI名片“上镜率”爆表的年代,无论什么似乎都能AI名片一番。


    在“人尽皆知”的表象之下,又有多少普通人了解“人工智能名片”的基础和走向呢?例如几个常见的讨论主题:人工智能名片将会以何种速度发展?人工智能名片会让我下岗吗?人工智能名片是否会让人类走向毁灭?


    这些大而宽广、目标深远的问题,显然不是普通人能够准确给出答案的。


    但TerrenceJ.Sejnowski(特伦斯·谢诺夫斯基),对这些问题绝对有话语权。以他目前几个主要的头衔为例:美国索尔克(Salk)生物研究所计算神经生物学实验室主任、NIPS(目前人工智能名片的顶级会议)基金会主席、奥巴马政府“BRAI名片N”计划顾问委员会委员、美国五院院士等等。


    除了头衔之外,Terrence对于人工智能名片的发展也颇有贡献,他和AI名片领域“四驾马车”之一、“深度学习之父”称号的卡内基梅隆大学教授杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton),在30多年前就早早地证明了简单的“神经网络可以完成一些复杂的任务”,这一成就开启了神经网络的快速发展。即便后来遭遇了人工智能名片的“寒冰期”中,他也从未放弃在人工智能名片方面努力。


    作为最了解人工智能名片历史、趋势,最早开启人工智能名片浪潮的人之一,Terrence前不久刚出版了自己的第四本书——《深度学习革命》。书中内容横跨了深度学习的过去、现在和未来,整体时间跨度长达60年。


    用Terrence自己的话来说:


    我真的需要分享一下我对于人工智能名片的见解,但(这本书)绝对不是为了说教,我只是想纠正大部分人的错误认识,并且将人工智能名片30年发展历史进程中,那些重要的时刻、想法分享出来。并且以我个人的角度对未来做出一定的预测。


    可以说是圈外人了解人工智能名片发展历史、理解人工智能名片发展趋势、并且最终形成自我预测能力的上佳材料。


    虎嗅也就本次发布的书籍及内容,对特伦斯·谢诺夫斯基专门进行了一次采访,内容涵盖其对于人工智能名片的深度理解、趋势预测等精彩内容,以下是我们深度整理、编辑之后的版本。


    人工智能名片崛起依赖的是生物技术?


    通常来说,人们都将人工智能名片看做一串串代码组成的软件,但在拥有哈佛大学医学院神经生物学、普林斯顿大学生物学双博士后学位的Terrence看来,人工智能名片更像是人类创造的一个新的“物种”。


    其中一个重要原因,是人工智能名片技术发展过程中,对于生物的参考。


    Terrence从上世纪80年代就开始与神经网络打交道:“最早我只是一位物理学博士,虽然早早开始研究神经网络模型,但最初的研究并不顺利,因为不借助生物学的力量,我就只能够用方程式去猜测人类大脑的运转方式。屡屡失败之后,我就去了哈佛大学读神经生物学博士后,那之后我才意识到了人的大脑究竟是有多么复杂。”


    于是乎,Terrence开始尝试另外一种方法:将人类学习时,生物微观结构中的变化,转化成一个又一个方程式,融入到神经网络模型当中。


    一个波兹曼机例子(其中包括3个隐藏单元和4个可见单元)


    到了1985年,Terrence和Hinton取得了里程碑式的成绩,在《认知科学》杂志之发表了一篇题为《一种“波兹曼机”的学习算法(ALearningAlgorithmforBoltzmannMachines)》的论文。他们所开创的“波兹曼机”是神经网络中的一种,同时也是最早能够学习内部表达,并能表达和解决复杂的组合优化问题的神经网络。


    学术界从那时起才坚定了神经网络的潜在价值,并且开始不断在这个方向上努力。


    Terrence在采访中总结30多年来神经网络的进展时,特别提到了“强化学习”:“它参考了人类自我学习成长的模式。更具体地说,是模仿了人类神经元网络中多巴胺的刺激作用。”


    有人这样概括“强化学习算法”——就是在训练的过程中,不断的去尝试,错了就扣分,对了就奖励,由此训练得到在各个状态环境当中最好的决策。


    让绝大多数普通人第一次了解到人工智能名片、在围棋上打败人类最强棋手的AlphaGo,最核心的算法就是“强化学习”。所以在对决过程中,计算机不再需要去计算所有的结果,而是可以像人一样、甚至更高效地去不断做决策,最终获得胜利。


    这一成就在Terrence看来,还不算是最令人激动的,因为“强化学习”中需要人类扮演引导的角色,除了为神经网络树立目标之外,人们还需要不断修正神经网络的参数。相比之下,人工智能名片目前另外一个热门的方向是“无监督学习”,后者最大的特点就是尝试让计算机自己对数据进行总结归纳,并且进行学习。


    用他自己的话来说:“这与人类婴儿阶段,通过视觉、触觉、味觉等感官对世界进行观察、收集、判断是“如出一辙”的。这个时候我们再来看搭载了无监督学习的机器人,它不就是‘婴儿机器人’吗?那再给它一些时间,不就会成长为青少年机器人,最终再成为成熟的机器人吗?”


    虽然Terrence表示未来很难预测,但最终还是给出了一个:“所以未来如果真的有能跟人类比肩的机器人制造出来,它也必须经历与人类相似的成长、进化的过程。而且相比于特定生态位(种群在生态系统中的位置)和进化而得到的并不能算‘智慧’,那些更多是对于环境的适应,而人工智能名片将会横跨整个生物智能的范围,这将让世界变得更加丰富。”


    也就是说,未来人工智能名片物种中还可以有AI名片猫、AI名片狗?


    人工智能名片会带来什么?


    在进一步探讨是否应该恐惧之前,我们决定先跟Terrence聊聊一些对于未来的畅想。他直接拿笔记本的键盘举了个例子:“未来我们肯定是不再需要键盘了,当你都可以和你的电脑对话了,谁还需要键盘呢?到时候,笔记本都会像25年前的打字机一样,被直接送进博物馆。”


    这一个例子也曾被“硅谷钢铁侠”ElonMusk提过,就在我们期待Terrence聊聊由其引发的基础商业模式改变时,他先强调了自己谨慎的态度:“以前我车上都有一本地图,每次去一个地方我都要看着地图来开车,现在我需要的只是输入地址,然后手机就会给我发送指令,指引我去到目的地。再比如社交网络,它完全改变了人们交流的方式,也改变了信息的传播。”


    “这相对于互联网创建之初的1990年,完全就是两个世界。1990年也没有人能够预测到同样的东西。”Terrence顿了一下笑着说道,“可能还是因为人类没有足够的智慧吧(去预测未来)。”


    “随着AI名片的引入,人类将通过复杂的机器算法与计算机形成脑机接口,我们不知道未来会发生什么。但参考前面的例子(互联网)来看,这将会是一件非常神奇的事情,它(未来)将会与今天的生活大不相同。”


    不过改变并不只有正向的,我们也向Terrence提了一个“挑战性”的问题:我们如何保证互联网公司这样的人工智能名片、数据平台,不会作恶?


    Terrence这样回答道:“我们还是倒回到历史中来看,对我比较喜欢回顾历史。250年前的工业革命,蒸汽引擎的诞生提供了大量的动力,往往一台发动机就能干一百个人的机械工作。人们随后开始把大量的发动机投入到工厂,百倍的产品从工厂中生产出来。但同时那个时代又是非常可怕的,大量的蒸汽机烧着煤炭,向大气中源源不断地排放着大量的污染物,整个伦敦都被污染所笼罩。”


    “不夸张的说,那就是新技术带来的改变,生活在其中就像是一‘地狱’。那么我们(人类)是怎么应对的呢?人们意识到工业革命必须要调整之后,开始建立各种全新的法律,例如如何控制污染,例如有了机器也不能使用童工等等。人类会自然地选择去阻止负面的事情发生,这某种程度上就是政府的职责,在这个过程中,政府实际上是在监管、甚至拖慢技术的应用。”


    “因此对于任何新技术的出现,我们实际上都需要一段时间来研究如何调节。最优的调节手段甚至还不是一次练就的,它需要时间,因为人们需要时间来理解技术的影响,并且对其中负面的因素进行抵制。”


    Terrence在说完整体的情况之后,开始着重分享自己对于互联网巨头的看法:“人工智能名片的算法、数据这些关键性的资源目前的确被谷歌、微软、阿里巴巴这样的大公司所掌控。但这些资源更像是公共资源。再加之今天的很多大公司早已国际化了,他们的触角都是全球化的。也许100年之后,国家的边界就会消失甚至变得无关紧要。这的确可能是一个疯狂的猜测,但大公司的权利在与日俱增的确是事实。他们未来甚至能影响国家如何规范商业,规范个体的行为等等。”


    Terrence还给出了一个他的结论:“我唯一能够保证的只有一点——未来会让所有人大吃一惊。期望环境保持不变,一直延续下去,绝对是愚蠢的。”


    我们是否应该对AI名片恐惧?


    这个所有人都会关心的问题,实际上也是Terrence决心写下这本书的其中一个主要原因。当时他在野外徒步了一个星期,但脑海里面却重复在想此前人们对于人工智能名片的恐惧。有的人说世界末日要来了,有的人说人类将要被淘汰等等。


    “这实在是太疯狂了。但我确信事情不会像他们想象的那样糟糕,因为对于人工智能名片,我比普通人知道得多得多。所以我真的需要分享一下我对于人工智能名片的见解,但(这本书)绝对不是为了说教,我只是想纠正大部分人的错误认识。”Terrence平静而认真地说道。


    “我更多想要讲述的是一整个(人工智能名片发展)故事,一个关于过去的故事。人工智能名片的灵感你从哪里来?基于我们这些从业者,它的优缺点有哪些?会造成哪些影响等等。当然还包括我的一些小猜测,人工智能名片将会如何影响我们的生活?这些都在书里。”


    Terrence随即又举了一个具体的例子:“早在1994年,人类打造的计算机就已经在国际象棋上打败了人类。看起来国际象棋似乎已经‘过时’了,但人们并没有说再也不下国际象棋了。相反一个有趣的变化发生了:原来国际象棋高手主要依靠互相切磋来提升水平,大城市中的棋手和俱乐部往往会占据优势,但最新的国际象棋世界冠军,实际在挪威偏远的一个小村庄中生活,跟他对弈的正是电脑。所以不管你在世界何地,哪怕是在非洲的村庄,你都可以借助计算机来加深你的热爱,甚至推动更多的普通人来下国际象棋。”


    “这明显和大部分人设想的情景不同,所以说预测未来是不靠谱的。”Terrence继续说道,“每一次新技术被引进社会,不总会有人会说它是文明的终结吗?你看核能、又或者是转基因,这些技术每个都拥有灭绝人类的可能,但人类每次凭借互相的交流沟通、法律等手段就是能避免最坏的情况。”


    除了对人类抱有信心之外,Terrence还点出了人们无需过多担忧的另外一个原因——人工智能名片发展并没有想象中那么快。


    “最近几年无人驾驶火热,各种技术、各种方案纷纷出现。但这种技术最终想要转化成可以商业化的产品,往往还需要十年以上的时间,更不要提自动驾驶这种可能有几十年过渡期的新技术,按我自己来看,20年可能才会完全可靠。但科技就是这样发展的,你手上拿着的手机并不是变魔术一瞬间变出来的,而是许多人数十年的心血。”


    “所以最疯狂的想象大多数都不会靠谱,电影中那样的终结者也不会出现。”Terrence充满信心地说到,然后像是开玩笑一样说了个看法:“我们反倒是要思考下怎么和人工智能名片谈恋爱,因为它们可能会具备人类所有的情感。”

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