——AI并非无所不能
文/姚斌
《如何创造可信的AI》是我最近阅读的有关人工智能(AI)的论著。我之前阅读的一本是《AI的25种可能》。在那一本书中,我们看到了人工智能的25种“可能”。归纳起来,科学家们对人工智能有时或者形成了两个极端,或夸大其词,或直接看淡,如此,皆无助于对人工智能的客观认知和研究进程。
盖瑞·马库斯本身既是首屈一指的人类智能科学家,又是创建机器智能公司的企业家。由于他的深度思考,他看到了当今人工智能的局限性,认为人工智能真正要达到人类水平的智能还很遥远。因此,在他所著的《如何创造可信的AI》这本书中,他清晰地揭示了如今的人工智能能做什么和不能做什么,并指出了通往更少“人工”,更多“智能”的道路。
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在早期的研究中,人工智能曾被赋予宏大的愿景。包括马文·明斯基、赫伯特·西蒙在内的许多先驱者一致认为,AI问题将在20世纪末之前被彻底解决,在2029年之前将超越人类本身的智慧。他们的后继者,比如雷·库兹韦尔、埃里克·施密特、彼得·戴曼迪斯等人更是信心满满,相信AI无所不能。然而,直到今日,几乎可以确定,在人工智能发展中可谓“愿景有余而落地不足”。我们距离具有人类智能灵活性的通用人工智能太过遥远,不是再走几小步就能到达的。
马库斯认为,人们总是倾向于过高估计AI的实际能力,其原因在技术大鳄与新闻媒体的夸大其词,将每一次小小的成绩描述成天翻地覆的历史性突破,而现实却远远没有那么性感。因此,马库斯的这本书就是帮助读者以怀疑的眼光看待现实。在怀疑之中,追问时至今日AI依然没有步入正轨的原因,提出究竟该怎么做才能获得稳健而可信的AI。
实际上,近年来,AI许多成功的案例大都得到两个因素的驱动:一是硬件的进步,通过让许多机器并行工作,更大的内存和更快的计算速度成为现实;二是大数据,包含10亿字节、万亿字节乃至更多数据的巨大数据集,在几年前还不存在。与此同时,深度学习和数据一起出现,这是用于数据处理的算法,是一种极其强大的统计引擎。从DeepMind下围棋的AlphaZero和下国际象棋的AlphaZero,到谷歌推出的对话和语音合成系统谷歌Duplex, AI近几年所取得每一项进展,其核心都是深度学习。大数据、深度学习再加上速度更快的硬件,便是AI的制胜之道。
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AI有狭义与
文/姚斌
《如何创造可信的AI》是我最近阅读的有关人工智能(AI)的论著。我之前阅读的一本是《AI的25种可能》。在那一本书中,我们看到了人工智能的25种“可能”。归纳起来,科学家们对人工智能有时或者形成了两个极端,或夸大其词,或直接看淡,如此,皆无助于对人工智能的客观认知和研究进程。
盖瑞·马库斯本身既是首屈一指的人类智能科学家,又是创建机器智能公司的企业家。由于他的深度思考,他看到了当今人工智能的局限性,认为人工智能真正要达到人类水平的智能还很遥远。因此,在他所著的《如何创造可信的AI》这本书中,他清晰地揭示了如今的人工智能能做什么和不能做什么,并指出了通往更少“人工”,更多“智能”的道路。
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在早期的研究中,人工智能曾被赋予宏大的愿景。包括马文·明斯基、赫伯特·西蒙在内的许多先驱者一致认为,AI问题将在20世纪末之前被彻底解决,在2029年之前将超越人类本身的智慧。他们的后继者,比如雷·库兹韦尔、埃里克·施密特、彼得·戴曼迪斯等人更是信心满满,相信AI无所不能。然而,直到今日,几乎可以确定,在人工智能发展中可谓“愿景有余而落地不足”。我们距离具有人类智能灵活性的通用人工智能太过遥远,不是再走几小步就能到达的。
马库斯认为,人们总是倾向于过高估计AI的实际能力,其原因在技术大鳄与新闻媒体的夸大其词,将每一次小小的成绩描述成天翻地覆的历史性突破,而现实却远远没有那么性感。因此,马库斯的这本书就是帮助读者以怀疑的眼光看待现实。在怀疑之中,追问时至今日AI依然没有步入正轨的原因,提出究竟该怎么做才能获得稳健而可信的AI。
实际上,近年来,AI许多成功的案例大都得到两个因素的驱动:一是硬件的进步,通过让许多机器并行工作,更大的内存和更快的计算速度成为现实;二是大数据,包含10亿字节、万亿字节乃至更多数据的巨大数据集,在几年前还不存在。与此同时,深度学习和数据一起出现,这是用于数据处理的算法,是一种极其强大的统计引擎。从DeepMind下围棋的AlphaZero和下国际象棋的AlphaZero,到谷歌推出的对话和语音合成系统谷歌Duplex, AI近几年所取得每一项进展,其核心都是深度学习。大数据、深度学习再加上速度更快的硬件,便是AI的制胜之道。
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AI有狭义与