“原地打轉”的人工智能,是理想主義的產物嗎?

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【摘要】

  曉楓說 原創  ·  2019-09-05 21:05
“原地打轉”的人工智能,是理想主義的產物嗎? - 金評媒
作者: 曉楓說   

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前幾天,2019世界人工智能大會上,“唇槍舌劍”的“雙馬”代表了如今整個行業對人工智能持不同觀點的兩大陣營,一邊是充滿希望的“理想主義者”,以大批“樂觀派”未來學家為首,致力于打造以一種全新的人工生命形式為核心的新型人工智能;另一邊是著眼于現實的“經驗主義者”,他們穿過一層層附加在現代科技上的迷霧,既不盲目肯定來自“大多數”的聲音,也不完全否定時代浪潮中看似必然的發展趨勢,客觀又帶有批判地審視人工智能這一最具爭議性的人類智慧結晶。

一向以天馬行空、富有煽動力的演講著稱的馬云顯然是后者陣營中的一員,面對馬斯克的未來科技將超越人類的看法,馬云回應,“我不認為人工智能是一種威脅,也不是恐怖的東西,人類也可以學會。”

他在大會上對馬斯克的“火星移民計劃”提出的種種質疑不免讓聽眾思考,人工智能在如馬斯克一樣的“人類未來建筑師”的宏偉藍圖中究竟扮演了怎樣的角色,它又能否真如他們所說的成為人類最大的恐懼?還是說這一切都是人工智能的新一輪寒冬到來前未來學家們為消除人們疑慮所施的障眼法?如果人工智能真的在一定程度上決定了我們的未來,我們現在該用怎樣的目光審視它以及審視我們自己?沒人能夠給出確信的答案。

隨著數據科學分析在互聯網時代悄然興起,除了大型公司以外,很多中小型公司也正試圖借助宏觀數據分析結合人工智能進行多方面預測,這種預測模型從建模到產生結果所耗費的人力并不大,2017年以前人工智能剛剛進入商務領域時,就有很多咨詢公司打著“科技轉型”的旗號高效地將AI數據分析普及到各個領域。但近幾年咨詢公司賺錢不再像起初那樣容易了,問題既出在這個行業本身,也出在停滯不前的核心技術上。

目前的大型企業都擁有了自己的數據團隊,“數據”已經影響了企業文化和企業決策,數據分析不再是和咨詢公司簽訂一張合同書之后全權交付他人那樣被動的過程。如果一個企業能用堅實的數據分析能力面對大眾,那么人們就更有理由相信人工智能在這個領域是無法被取代的。

但事實上,數據分析員所做的工作是數據科學衍生的行業中含金量最低的,與機器學習工程師和數據科學家要求創造力和扎實的領域知識的工作比起來,數據分析雖然幾乎完全依靠計算機來進行,但卻和我們認識的人工智能關系不大,機器僅僅帶來了更高的準確性與效率,對于人們輸入的基于事實的數據,計算機并未做出任何思考。

在這一背景下,是人類變得越來精明了,這也是數據分析行業不斷萎靡的根本原因。

“人機互聯”、“人像及語音識別”、“生產自動化”等等,迄今人工智能涉足的領域都與大數據分析一樣陷入低谷,由于長期沒有突破,大眾的新鮮感與熱情同樣在慢慢退卻。所以當馬斯克談到移民火星的話題,人們就像聽到量子計算、返老還童這樣的科幻電影中的情節一樣感嘆一個實業家有如此偉大的科技愿景,卻不會像放飛腦洞的未來學家們一樣總把眼前的現實放在抽象的未來中考量。

對待人工智能也是如此,雖然它已經慢慢滲透進普通人的生活,在諸多方面為人類帶來便利,甚至真的不乏有人相信機器會取代人類、征服人類,但今天我們切身體會到的,仍然是人類自身的智慧和高科技對生活的改造與修飾,是千百年來人類社會未曾停下的進步的腳步。從這角度看,馬云所說的AI 可以讓你更好的理解自己、更好理解人類的本質,很實在地道出了普羅大眾的心聲。

拋開人工智能已經取得的造福人類的所有實體化成就,究其本質,它是一項技術形態,是和人類生理學、大腦科學緊密關聯的。它早已不是機器人的代名詞,也不能僅用早期的“圖靈測試”等標準加以判別,它與時代共同向前,具備了更多現代化的新定義。

有科學家將人工智能分為弱人工智能、強人工智能、超人工智能三類,目前我們接觸到的是弱人工智能,從弱到強的過渡是科學界正在試圖解決的難題。牛津哲學家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多,包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點,也可以是各方面都比人類強萬億倍的。

人工智能登上技術巔峰的旅途有多么漫長,是不言而喻的。

而對于人工智能的商業化道路而言,人們關注的更多是如何利用AI強大的學習能力構建一種服務體系,而非賦予AI真正與人類相近的意識與智力。這便要求開發者們讓AI技術產品符合人類社會的價值觀念,這是AI服務于人類的另一層面的表達,因為真正主導產業發展的仍舊是人的思考與實踐,AI產品帶來的社會影響直接體現出開發者的價值觀,但也因為人工智能富有爭議性和持續不下的輿論熱度,人們往往將無辜的計算機程序當成了眾矢之的。

比如,最近非常流行的換臉軟件在非常短的時間里就被國內外的安全機構列入“潛在危險名單”,美國一些聯邦州出臺法案針對軟件內存在的色情內容加以管控;中國正在征求意見的《數據安全管理辦法》規定:“網絡運營者利用大數據、人工智能等技術自動合成新聞、博文、帖子、評論等信息,應以明顯方式標明“合成”字樣;不得以謀取利益或損害他人利益為目的自動合成信息。”

軟件開發者們起初一定也考慮到了出現這個結果的可能性,當反對者們將“泄露用戶隱私”、“侵犯肖像權”、“損害知識產權”等一系列標簽冠在軟件頭上,甚至連國家都出面干預的時候,這個被眾多時髦年輕人追捧的娛樂消遣必然要做好提前夭折的準備了。

中國的人工智能制造領域一直走在前列,AI的各項生物識別技術也趨于成熟,國內的技術人員同樣在尋找應用這一技術的機會,從國外流行過來的換臉軟件提供了很充分的經驗教訓,于是近日出現了一則利用人臉識別和AI大數據對學生課堂行為進行監測的新聞,這個AI系統可以識別學生舉手、玩手機、睡覺、聽講等行為。

人工智能又一次為了滿足人類需求,接受了新的程序代碼。如果這一“監視”系統真的廣泛應用到全國各個學校之中,誰會感到開心,誰又會感到不滿,到時由AI來判斷,也不無可能。

對AI領域充滿向往的人都在談論著“大數據”與“深度學習”,即使每個群體對人工智能寄予的期望和各自想要實現的目標都并不相同,在人與機器攜手走向未來的路上,這些日漸積累得來的知識和經驗,與無數的概念、產品雛形都是我們完成這張科技答卷不可或缺的基礎。

而站在“全球AI實驗室”外觀望著的人們,有的焦灼難耐,有的惶恐不安,有的雀躍以盼,所有人都只期待一個結果,一個答案,可我們仍沒有理由堅信人工智能會將人類置于危險的境地,同樣也沒有理由貶低技術派們心中那神圣的烏托邦。

如果這是一個太過復雜燒腦的問題,不妨帶著夢想,或者懷抱寬容,靜靜等待吧。


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