|
在紐約約克敦海茨的IBM實(shí)驗(yàn)室,，可以一瞥正快速到來(lái)且人們期待已久的人工智能。這里是Watson的家,，它在2011年稱霸智能競(jìng)賽節(jié)目Jeopardy!,。初版Watson還在這,，大概有一個(gè)臥室大，10臺(tái)冰箱狀的機(jī)器組成了四面墻,。這些機(jī)器內(nèi)部的小細(xì)孔可以讓技術(shù)人員們連到機(jī)器后面的線纜上,。而且這里面很溫暖，就像這個(gè)集群活過(guò)來(lái)了一樣,。 現(xiàn)在的Watson發(fā)生了天翻地覆的變化,。它不再只存在于由十幾臺(tái)機(jī)器組成的集群中,，而是在由開(kāi)源標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器組成的云中，一次運(yùn)行數(shù)百個(gè)人工智能“實(shí)例”,。和所有云端化的東西一樣,，Watson要同時(shí)服務(wù)世界各地的客戶，這些客戶通過(guò)手機(jī),、桌面機(jī)或數(shù)據(jù)服務(wù)器連接,。這種人工智能可以按需擴(kuò)大或縮小規(guī)模。 隨著人們的使用,，人工智能會(huì)得到改善,，Watson正變得越來(lái)越聰明；它從一個(gè)實(shí)例中學(xué)到的東西會(huì)立即傳輸給其他實(shí)例,。它不是一個(gè)程序,，而是由多個(gè)軟件引擎組成的集合體，它的邏輯推導(dǎo)引擎和語(yǔ)言解析引擎可能使用不同的代碼,，運(yùn)行在不同的芯片上,，位于不同的地理位置。所有這些部分都聰明地集合成了統(tǒng)一的智能流,。 消費(fèi)者們可以直接連線這一永久在線的智能,，也可以使用駕馭了這一人工智能云力量的第三方應(yīng)用。就像許多睿智的父母一樣,，IBM希望Watson能從醫(yī),，因此有一款醫(yī)療診斷工具正在開(kāi)發(fā)中也就不稀奇了。此前,，大部分試圖制造診斷AI的企圖都以失敗告終,，但Watson真的可行。比如,，你告訴Watson自己曾染上的一種病的癥狀,，它給出了一張可能性由高到低的疾病清單。目前這一技能還沒(méi)有直接提供給病人,；IBM的合作伙伴們可以利用Watson的智能,，從而開(kāi)發(fā)對(duì)用戶友好的界面，提供給訂閱服務(wù)的醫(yī)生和醫(yī)院,?！拔矣X(jué)得Watson很快就能成為全世界最好的診斷醫(yī)生。按照現(xiàn)在AI技術(shù)的提高速度,，這個(gè)時(shí)代出生的孩子長(zhǎng)大成人時(shí),，就很少需要看醫(yī)生了”，Scanadu首席醫(yī)學(xué)官Alan Greene表示道,。Scanadu是一家創(chuàng)業(yè)公司,，正在開(kāi)發(fā)一款借鑒了《星際迷航》中醫(yī)用三錄儀( tricorder),，由云AI驅(qū)動(dòng)的診斷設(shè)備。 醫(yī)療只是開(kāi)始,。所有大云服務(wù)公司以及眾多創(chuàng)業(yè)公司都爭(zhēng)先恐后地推出了類似于Watson的認(rèn)知服務(wù),。根據(jù)定量分析公司Quid的數(shù)據(jù)，在2009年以來(lái),，AI吸引了超過(guò)170億美元的投資,。去年一年就有超過(guò)20億美元投資給了擁有類AI技術(shù)的322家公司。Facebook和Google已經(jīng)招募研究人員加入它們的內(nèi)部AI研究團(tuán)隊(duì),。自去年以來(lái),，雅虎、英特爾,、Dropbox,、LinkedIn、Pinterest和Twitter都收購(gòu)了AI公司,。過(guò)去四年間,，AI領(lǐng)域的私人投資以年增長(zhǎng)率62%的速度增加，預(yù)計(jì)這一速度將延續(xù),。 在所有這些活動(dòng)中,，未來(lái)的AI正逐漸顯現(xiàn)，它不是像《2001：太空漫游》中的HAL 9000一樣擁有與人類相似的意識(shí),，也不是奇點(diǎn)論者宣稱的超智能,。未來(lái)的AI更像是廉價(jià)、可靠,、工業(yè)化的亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù),，讓數(shù)字智能運(yùn)行在所有事物之后，平時(shí)幾乎不可見(jiàn),。這一通用設(shè)施將提供你所需要的智能,，不多不少，恰如其分,。和所有設(shè)施一樣,，AI會(huì)超級(jí)無(wú)聊，即便它轉(zhuǎn)變了互聯(lián)網(wǎng),、全球經(jīng)濟(jì)和文明,。它會(huì)讓無(wú)生命的物體活躍起來(lái)，就像一個(gè)世紀(jì)之前的電一樣,。如今，我們接受了所有電器,。而新的實(shí)用性AI也將增強(qiáng)個(gè)人生活（加深我們的記憶,，加速我們的認(rèn)知）和整個(gè)人類的生活,。通過(guò)加入額外的智能，所有東西都能變得有趣而不同,。事實(shí)上,，接下來(lái)一萬(wàn)家創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)計(jì)劃書很容易預(yù)測(cè)：在某件事情中加入AI。這是了不起的事情,，現(xiàn)在它出現(xiàn)了,。
大約在2002年時(shí)，Google舉辦了一個(gè)小聚會(huì),，這時(shí)Google還沒(méi)有IPO,，重心完全放在搜索上。聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇被問(wèn)到,，“拉里,，我還是不明白，市面上有這么多搜索公司,。免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)搜索,？你是怎么想到這個(gè)主意的？”當(dāng)時(shí)Google還沒(méi)有改善其廣告拍賣機(jī)制來(lái)產(chǎn)生真實(shí)收入,，也沒(méi)有進(jìn)行諸多大收購(gòu),。一邊用著Google一邊想著它撐不了多久的人很多。但佩奇的回答道：“噢,，我們其實(shí)在做一個(gè)AI,。” 過(guò)去幾年間,，Google收購(gòu)了14家AI和機(jī)器人公司,，他的話也讓人思考了很久。乍一看,，你可能覺(jué)得Google正通過(guò)擴(kuò)大AI投資組合來(lái)改善搜索能力,，因?yàn)樗阉髫暙I(xiàn)了Google 80%的收入。但也許正相反,，Google并沒(méi)有用AI來(lái)讓搜索變得更好,，而是用搜索讓AI變得更好。每次用戶輸入查詢?cè)~,，點(diǎn)擊搜索引擎生成的鏈接,，或者在互聯(lián)網(wǎng)上創(chuàng)造一個(gè)鏈接，用戶都是在訓(xùn)練Google AI,。當(dāng)用戶在圖片搜索欄輸入“復(fù)活節(jié)兔子”,，并點(diǎn)擊最像復(fù)活節(jié)兔子的圖片時(shí)，他們都是在告訴AI,，復(fù)活節(jié)兔子長(zhǎng)什么樣,。Google 12億搜索用戶每天進(jìn)行的121億次搜索都是在不斷訓(xùn)練Google AI,。再對(duì)其AI算法進(jìn)行10年的穩(wěn)定改進(jìn)，加上1000多倍的數(shù)據(jù)和100多倍的計(jì)算資源,，Google將擁有一個(gè)無(wú)可匹敵的AI,。到2024年，Google的主要產(chǎn)品將不是搜索,，而是AI,。 當(dāng)然，這一觀點(diǎn)很值得懷疑,。近60年來(lái),，AI研究者們都預(yù)測(cè)AI即將到來(lái)，然而幾年前,，AI好像還是遙不可及,。甚至有一個(gè)詞被發(fā)明出來(lái)，描述這個(gè)結(jié)果糟糕研究發(fā)現(xiàn)更暗淡的時(shí)代：AI寒冬,。是不是有什么事情真的改變了,？ AI領(lǐng)域的三大突破是的。近年來(lái)的三大突破推動(dòng)了人們期待已久的人工智能的到來(lái),。 1. 廉價(jià)的并行計(jì)算思考天然就是一個(gè)并行過(guò)程,，數(shù)十億神經(jīng)元同時(shí)運(yùn)作來(lái)創(chuàng)造同步的皮層計(jì)算波。為了打造作為AI軟件主要架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，需要多個(gè)不同的進(jìn)程同時(shí)進(jìn)行,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都大致代表大腦的一個(gè)神經(jīng)元，與周邊節(jié)點(diǎn)互動(dòng),，理解接收到的信號(hào),。為了理解一個(gè)說(shuō)出來(lái)的詞，程序必須能聽(tīng)到所有相關(guān)的音素,；為了識(shí)別一張圖片,，它需要看到每一個(gè)像素以及周邊像素；這些都是需要深度并行計(jì)算的任務(wù),。但直到最近,，通常的計(jì)算機(jī)芯片都只能一次處理一項(xiàng)任務(wù)。 這一切從十多年前就開(kāi)始改變了,，圖形處理單元（GPU）芯片的出現(xiàn),，可以用來(lái)滿足視頻游戲中繁重的視覺(jué)和并行計(jì)算需求，即每秒需要多次重新計(jì)算數(shù)百萬(wàn)像素,。這一任務(wù)需要一塊專門的并行計(jì)算芯片,，作為PC主板的補(bǔ)充。這種并行圖形處理芯片奏效了，游戲性大幅飆升,。到2005年,，GPU價(jià)格大降,。2009年,，斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)(Andrew Ng，現(xiàn)已加入百度)及其團(tuán)隊(duì)意識(shí)到,，GPU芯片可以并行運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。 這一發(fā)現(xiàn)釋放了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新的可能性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)可達(dá)數(shù)億,。傳統(tǒng)處理器計(jì)算一個(gè)一億節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)的所有級(jí)聯(lián)可能性需耗時(shí)數(shù)周,。而吳恩達(dá)發(fā)現(xiàn)，一個(gè)GPU集群完成同一任務(wù)只需一周,。如今,，諸多使用云的公司使用運(yùn)行在GPU之上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如識(shí)別照片中用戶好友的Facebook,，為其5000萬(wàn)訂戶提供可靠推薦的Netflix,。 2. 大數(shù)據(jù)每一種智能都需要教育。就算是天生能進(jìn)行分類的人腦,，也需要看到十幾個(gè)例子,，才能分辨貓和狗。這一點(diǎn)對(duì)于人工智能而言更是如此,。即便是編得最好的程序也需要玩至少一千局國(guó)際象棋才能表現(xiàn)良好,。AI突破的部分原因是我們收集到的海量數(shù)據(jù)，為訓(xùn)練AI提供了所需的材料,。巨型數(shù)據(jù)庫(kù),、自追蹤、網(wǎng)絡(luò)cookie,、在線足跡,、TB級(jí)存儲(chǔ)、十幾年的搜索結(jié)果,、維基百科以及整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)都成了讓AI變得更聰明的老師,。 3. 更好的算法數(shù)字化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)明于20世紀(jì)50年代，但計(jì)算機(jī)科學(xué)家們花了數(shù)十年時(shí)間來(lái)駕馭100萬(wàn)到1億個(gè)神經(jīng)元之間龐大的組合關(guān)系,。解決問(wèn)題的關(guān)鍵是按層來(lái)組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。就比如識(shí)別人臉這個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)。當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有一組比特被發(fā)現(xiàn)符合某個(gè)模式（比如眼睛）時(shí),，這一結(jié)果就會(huì)傳輸給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一層來(lái)進(jìn)一步解析,。下一層可能會(huì)將兩只眼睛組合到一起，然后將這一有意義的結(jié)果傳輸給下下一層，而下下一層又可以將這一結(jié)果與鼻子的模式聯(lián)系在一起,。識(shí)別一個(gè)人臉可能需要幾百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)（每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)生成供周圍節(jié)點(diǎn)使用的結(jié)果）,，層數(shù)可達(dá)15層。2006年,，當(dāng)時(shí)供職于多倫多大學(xué)的Geoff Hinton對(duì)這一方法進(jìn)行了一次關(guān)鍵改良,，并將它命名為“深度學(xué)習(xí)”。他能從數(shù)學(xué)上優(yōu)化每一層的結(jié)果,，從而使學(xué)習(xí)速度加快,。幾年后，深度學(xué)習(xí)算法被移植到GPU上,，速度提升巨大,。深度學(xué)習(xí)算法并不足以保證復(fù)雜的邏輯思考，但它是目前所有AI必不可少的組成部分,，包括IBM的Watson,、Google的搜索引擎以及Facebook的算法。
這一由并行計(jì)算,、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法組成的完美風(fēng)暴使得進(jìn)行了60年的AI一夜成真,。而這一交叉也表明，只要這些技術(shù)趨勢(shì)延續(xù)下去（也沒(méi)有理由不延續(xù)）,，AI將繼續(xù)得到改進(jìn),。 隨著改進(jìn)的繼續(xù)，這一基于云的AI將日益成為我們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠?。但這一切都有代價(jià),。云計(jì)算遵循收益遞增的法則（有時(shí)候也被稱為網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)），即網(wǎng)絡(luò)越大,，增長(zhǎng)越快,。網(wǎng)絡(luò)越大，對(duì)新用戶的吸引力就越大,，從而使得網(wǎng)絡(luò)變得更大,，這又進(jìn)一步增大了吸引力，如此往復(fù),。提供AI的云也遵循同樣的法則,。越多人使用AI，AI就會(huì)變得越聰明,。一旦一家公司進(jìn)入這一良性循環(huán),，它就會(huì)變得更大，增長(zhǎng)得更快,，沒(méi)有任何新興競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手能與之匹敵,。因此，未來(lái)的AI將由兩到三家大的通用云AI公司統(tǒng)治。 半人半AI1997年,，Watson的前任深藍(lán)擊敗了當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋大師Garry Kasparov,。在機(jī)器又勝了幾場(chǎng)類似的比賽后，人類基本上失去了對(duì)此類比賽的興趣,。你可能以為這就是故事的結(jié)局了,，但Kasparov意識(shí)到，如果自己也能像深藍(lán)一樣立刻訪問(wèn)此前國(guó)際象棋棋局的海量數(shù)據(jù)庫(kù),，他能表現(xiàn)得更好,。如果這一數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)于AI來(lái)說(shuō)是公平的，為什么人類不能用呢,？為了探索這一想法，Kasparov率先倡導(dǎo)人加機(jī)器比賽的概念,，即用AI增強(qiáng)人類國(guó)際象棋選手,，而不是人類對(duì)抗機(jī)器。 如今這類比賽被稱為自由風(fēng)格國(guó)際象棋比賽,，選手們可以使用任意對(duì)抗技術(shù),，可以單人上，也可以完全按照國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)的要求移動(dòng)棋子,，或者如Kasparov 所倡導(dǎo)的成為“半人半AI”選手,。“半人半AI”選手將聽(tīng)取AI提供的下棋建議,，但通常會(huì)不顧這一建議,，就像我們?cè)谄嚿鲜褂肎PS導(dǎo)航一樣。在2014年的自由風(fēng)格國(guó)際象棋冠軍賽中,，純粹的國(guó)際象棋AI引擎贏了42場(chǎng)比賽,，而“半人半AI”選手贏了53場(chǎng)比賽。現(xiàn)在最優(yōu)秀的國(guó)際象棋選手就是“半人半AI”的Intagrand,，這是一個(gè)由人類和多個(gè)國(guó)際象棋程序組成的團(tuán)隊(duì),。 但最令人驚訝的是：AI的出現(xiàn)并沒(méi)有降低純?nèi)祟悋?guó)際象棋選手的表現(xiàn)。相反,，便宜,、超級(jí)聰明的國(guó)際象棋程序激發(fā)了更多人來(lái)玩國(guó)際象棋，聯(lián)賽場(chǎng)數(shù)增多,，選手們也變得更好了?，F(xiàn)在的國(guó)際象棋大師人數(shù)是深藍(lán)擊敗Kasparov時(shí)的兩倍多。如今排名第一的人類國(guó)際象棋選手Magnus Carlsen接受了AI的訓(xùn)練,，他被視為最像計(jì)算機(jī)的人類國(guó)際象棋選手,，同時(shí)也是有史以來(lái)排名最高的人類國(guó)際象棋大師。 AI定義了人類如果AI能幫助人類成為更好的國(guó)際象棋選手，它也能幫助我們成為更好的飛行員,、醫(yī)生,、裁判和老師。大多數(shù)由AI完成的商業(yè)工作都將使用專門的軟件AI,，比如某個(gè)AI能將任意語(yǔ)言翻譯成另一語(yǔ)言,，但在其他方面就無(wú)能為力了；能開(kāi)車,，但不能對(duì)話,；或者能回憶起YouTube上所有視頻的每一個(gè)像素，卻不能預(yù)測(cè)用戶的日常工作,。在未來(lái)10年中,，人們直接或間接打交道的AI中有99%會(huì)是高度專一的專家AI。 事實(shí)上,，這并非真正的智能,，起碼不是我們所認(rèn)為的智能。實(shí)際上,，智能可能是一種傾向,，尤其是如果我們認(rèn)為“智能”是自我意識(shí)的話。我們希望自動(dòng)駕駛汽車只專注于道路,，而不是和車庫(kù)爭(zhēng)論,。醫(yī)院里的Watson應(yīng)該專心于自己的工作，而不是想是否應(yīng)該先主修英語(yǔ),。隨著AI的發(fā)展,，我們可能要預(yù)防AI產(chǎn)生意識(shí)，最高級(jí)的AI服務(wù)可能會(huì)以無(wú)意識(shí)來(lái)標(biāo)榜自己,。 相反,，我們想要是人工智慧而非智能。與通常的智能不同,，智慧專注,、可度量，具有專門性,。智慧也能以完全不同于人類認(rèn)知的方式思考,。這種非人類思考方式的有趣例子是，IBM研究人員在今年3月的西南偏南大會(huì)上演示了用Watson生成菜譜,。其中一個(gè)菜譜是使用了酸橘汁腌魚和油炸車前草的炸魚和薯?xiàng)l,。有人試吃了后，感覺(jué)味道還不賴,！人類可能根本就想不到這種菜譜,。 非人類智能不是問(wèn)題,，而是功能。AI的主要優(yōu)點(diǎn)就是它們的異類智能,。AI思考食物的方式與大廚不同,，從而也能讓我們以不同的方式思考食物，思考制造材料,、衣服,，思考金融衍生物，或是任一門類的科學(xué)和藝術(shù),。人工智能的異類性對(duì)我們的價(jià)值將比其速度或力量更大,。 AI將幫助我們更好地理解智能。過(guò)去,，我們會(huì)說(shuō)超智能AI將駕駛汽車,，或是在國(guó)際象棋大賽上擊敗人類。而一旦AI做到這些事情,，我們就覺(jué)得這些成就并不足以稱之為真正的智能,。AI取得的每一次成功都重新定義了自己。 但我們不只是在重新定義AI的含義,，我們也在一直重新定義人類的含義。在過(guò)去60年中,，隨著機(jī)械加工復(fù)制了我們?cè)詾橹挥腥祟惥哂械男袨楹湍芰?，我們不得不改變之前將人類與機(jī)器區(qū)分開(kāi)的看法。隨著更多種類AI的發(fā)明,，我們將被迫放棄更多被視為只有人類具有的東西,。我們將在接下來(lái)的十年或一個(gè)世紀(jì)中面對(duì)一場(chǎng)永久的身份危機(jī)，不斷追問(wèn)人類存在的意義,。最諷刺的是,，日常使用的實(shí)用性AI帶給人類最大的好處不是增加了效率，帶來(lái)了豐饒經(jīng)濟(jì),，或是進(jìn)行科學(xué)研究的新方式,，而是幫助定義人類。我們需要AI來(lái)告訴我們是誰(shuí),。 via wired |
|
|
1370人投票
