你以为的人工智能,都还是「人工智障」

 新闻资讯     |      2019-12-30 20:02

今年初,海底捞开了一家全智能餐厅,里面号称从配菜、出菜到上菜环节都进行了人工智能化改造,全程都由机器人来完成服务。

但在人工智能研究发展一片热火朝天时,有个人却说,你们的方向都错了,现在的人工智能的各种运用,根本连智能的门都没摸到。

他是谁?他为何这么说?我们认为的人工智能到底智能不?本期新常识,我们来一起讨论这些议题。

语音智能设备,可能是最为普及的人工智能应用设备了。它由2011年的Siri起头,到2016年,中国科技公司也纷纷入局。

据2018、2019年的调查显示,两年来中国每季度的智能音箱的销量,都在千万以上。618促销活动中,某度出品的“智能音箱”累积销量突破一百万。

似乎一夜之间,白菜价的“人工智能”走进了寻常人家。招呼一声就可以帮你开灯、查机票、看菜谱、定闹钟、逛网店,无聊了还可以赔聊。

虽然智能音箱听懂人话的技能令人惊叹,仿佛是个有灵魂的音箱。但是,在整个人工智能的理论体系上讲,它还是个很原始的产品。

现在智能音箱可以听取大、小、远、近的声音指令,甚至一些方言,中英文混杂都难不倒它,可以说在语音识别方面已经做得十分优秀了。

不过语音识别在基本原理上并不复杂:一硅胶制品个语言的数据库,外加一套声音数据的算法。虽然技术在这套算法上越来越精细,不过这种“听写”的技能,远没有触及“智能”的核心领域。

不知道大家发现没,在人工智能领域领先的公司,大多是做搜索引擎的公司:谷歌、百度,还有同样自带搜索的淘宝和京东。

这背后的逻辑在于:目前我们看到的“机器智能”“机器理解”“机器翻译”,基础上是搜索的结果。

说白了,机器给你的回答,归根到底,都是搜出来的。所谓的“人工智能”,只不过是把已有的答案找出来,念给你听而已。

目前,“人工智能”搜得越来越好、越来越精准,还会记忆你的喜好。只是扒开它的底裤,它还是个搜索引擎而已。

Comscore(美国的一家信息服务公司)在2018年进行的一项调查显示,美国用户用得最多的智能音箱功能,居然是聊闲天。

音箱:怎么会?你会发现生活中总有对你好的人。认真地对待生活,生活也会给你回报的。(好吧,似乎有那么点安慰效果)

早在1966年,就有科学家设计出了能和人对话的程序。到如今,对话机器人(chatbot)说话越来越像个小机灵鬼。

即便如此,它本质上还是一个数据库,它会提取人话中的关键词,然后调用数据库中的内容,组织相应的回答。

1950年,人工智能先驱阿兰·图灵提出了“图灵测试”的预想,也就是说:如果人在和一个机器对话时,感觉不到对方是机器,那么这个机器才算具有人类智能。

除此之外,智能音箱还包含了影音资料库的关联、物联网等功能,它们和“人工智能”的关系就更远了。当然,这些本身都是很优秀的技术(手动狗头)。

那么,什么是更高级的人工智能呢?目前大家普遍接受的观点是(当然还有人不这么认为,这个到后面再说),运用到“深度学习”才算人工智能的高阶玩家。

前面我们虽然稍微diss了下智能音箱,但有一点还是要为它正名:智能音箱的核心——语音识别的高段位是需要动用到深度学习的,它也被认为是人工智能未来发展的方向。

我们知道,同一句话,甚至同一个词,在不同语境下表达的意思可以千差万别。当机器经过千万次的神经网络训练获得了这种捕捉句意的能力,才算一只高级别的智能机器。

深度学习根植于数学、计算机科学和神经科学中。它从数据中学习,就像婴儿认知周围世界那样,从睁开眼睛开始,到慢慢获得驾驭新环境所需的各种技能。

目前,深度学习在AI医疗的自动诊断、投资回报预判、牌场竞技、自动驾驶、智能翻译、情绪识别等领域都有比较前沿的运用成果。

当大家都以为深度学习是人工智能的发展未来时,贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔却说,现阶段的深度学习,根本谈不上是真正的人工智能。

要知道,人工智能的发展在很多方面都得益于珀尔早期的研究,但他却在最近推翻了自己,甚至说,沿着目前的基于贝叶斯网络开展的深度学习探究方向是错误的,这条路永远也到不了实现真正人工智能的彼岸。

于是,他提出了一个因果关系之梯的概念,说我们现在的人工智能研究都在因果之梯的第一层,也就是观察模仿层。

比如大家都觉得厉害得不得了的AlphaGo以4:1战胜了世界围棋顶尖高手李世石,但底层设计也是计算机上亿次对人类棋手动作的追踪、观察和记录。

“人工智能赢了不可怕,至少说明它还不懂得韬光隐晦,如果它假装输给人类,那才更加可怕。”

这句看似戏言的话,却暗藏了人工智能当前最大的发展瓶颈:只会学习和处理数据,却不懂得像人类一样去思考和模拟存在于数据之外的其他可能性。

珀尔将这一层级定义为反事实推理,刚好与尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中的观点不谋而合。

尤瓦尔认为,人类所以变成今天的样子,是忽然学会了“虚构”——从幻想某一棵大树可以保佑我们,一直到后来的有限责任公司和资本信贷体系,人类不断虚构出美丽的故事,最终建立起庞大而牢固的人类帝国。

人类发展出描绘虚构事物的能力正是人类进化过程中的认知革命,反事实推理是人类独有的能力,也是真正的智能。

当人工智能具备了“虚构”甚至“反事实推理”的能力时,那么强人工智能时代终将到来。

读到了这里,一定会有人问:人工智能都是科技圈的概念,跟我有什么关系的?就算我理解了人工智能的发展新方向,又有何用呢?

当下的社会信息实在嘈杂,为了防止被蒙骗、被忽悠,我们都需要具备一些认知力和判断力傍身。

现在有一种卖得很贵的保健品,号称用的材料都是货真价实的珍贵的药材炼,对身体有好处,吃了可以延年益寿。

最底层的判断力是既然这个东西“贵”,那就肯定有效。卖得贵,自然品质好。这就是相信权威,但显然逻辑是经不起推敲的。

“贵”可以让你觉得有效,最多相当于“理论上应该有效” —— 可真正有没有效,得看实践。

一个例子能证明有效吗?可能熟人那几天偶然身体不好,本来不吃也能恢复,吃保健品和恢复完全是巧合。

所以,一个样本是没有参照意义的。你不仅要问身边的一个人,更要问身边的一群人,甚至将样本群放得更大。你才起码能大致了解吃了这个保健品到底有没有效。

保健品公司委托某野鸡大学出了一个报告,说吃了这个保健品的人群的身体状况,平均而言,比没吃的人群好。那这个报告能说明这个保健品有效吗?

保健品定价高,目标用户是高消费群体。这无形中向用户样本切了一刀:这些消费得起如此高昂保健品的人的医疗保障、生活环境、饮食结构各方面都比穷人要好,他们的身体状况、基因底子本来就“应该”更好。

鸡生蛋、蛋生鸡的哲思实在是太考验吃瓜群众的判断力了。事实上,大部分人的判断力都停留在这一层级上面。

在当下的信息体系中获得一点知识是很难的。有谁能想到,一句“这东西真有效吗?”居然引出了一个规则怪异的数学游戏,这也正是科学家与吃瓜群众的区别。

吃瓜群众的判断方法多是看看产品介绍、询询价格、问问身边人的评价;稍稍精进一点的,在网上看看更多的用户评论。

现在都说当今世界的贫富差距正在拉大,同样的,人跟人的判断力的差距更大。在这个知识碎片化满天飞的时代,没有一点判断力傍身,是万万不可的。

用训练人工智能的思维方法来训练我们的这种判断能力,也许正如珀尔所说,是“人工智能奉献给人类的第二个礼物”。

而未来的人工智能到底能不能如珀尔所说,拥有认知、预判和虚构故事的想象力,让我们拭目以待吧。