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博彩首存100%|专访人工智能领域宗师级人物——加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授

时间:2020-01-11 15:05:47

作者:匿名点击: 1576

博彩首存100%|专访人工智能领域宗师级人物——加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授

博彩首存100%,本文刊载于《三联生活周刊》2019年第22期,原文标题《前沿:电脑不需要一味地模仿人类》

美国国家科学院院士、美国国家工程院院士以及美国艺术与科学院院士,加州大学伯克利分校电子工程与计算机系的迈克尔·乔丹(michael jordan)教授堪称人工智能研究领域的宗师级人物。乔丹教授曾被艾伦人工智能研究院(allen institute for artificial intelligence)评为世界上最具影响力的计算机专家。他不仅多有基础性的贡献,而且桃李满天下,其弟子也在计算机研究的各个领域多有建树。

主笔/苗千

面对如今全世界人工智能的热潮,乔丹教授却保持着冷静的态度,他也认为人们对于人工智能存在着诸多误解。2018年,乔丹教授针对当前人工智能的发展状况发表文章《人工智能——革命尚未发生》(artificial intelligence—the revolution hasn't happened yet)。人们对于人工智能存有哪些误解,他对于人工智能的未来又有什么看法?在伯克利乔丹教授的办公室里,他接受了本刊的采访。

人类的工作不会完全被人工智能所取代

三联生活周刊:能够简要介绍一下你所理解的人工智能吗?

乔丹:人们所谓的“人工智能”(artificial intelligence),目前来讲其实主要指的是“机器学习”(machine learning)。它的实质就是某一种电脑运算程序接收数据输入,然后通过某种算法在数据中寻找出某种模式(pattern)。我个人并不认为这是真正的所谓“智能”。我认为人类所展现出来的智能还包含很多其他方面的含义,而绝不是仅限于在数据中寻找某种模式。但是相比之下,电脑可以处理的数据要远多于人类,而且还可以处理不同的数据类型。比如说电脑可以分析人类的购买模式,太空探测器拍摄的照片,还有各种医疗图像等等,在这方面机器学习就能够做很多非常有趣的,而且远超人类的工作了。在这些方面,电脑的速度不仅远超人类,而且处理的方式也与人类不同。总体来说,目前所谓的“人工智能”基本上只是大数据分析,比如说它通过人类的社交网络、交易记录,或是医疗记录来获得大量的数据,然后进行处理。

加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授迈克尔·乔丹

三联生活周刊:那么你是否认为“智能”(intelligence)是一种只属于人类的特质?

乔丹:我不这么认为。而且我觉得为了让电脑显得越来越智能化,而一味地去模仿人类的行为也是非常不明智的。所谓“智能”可以体现在各个方面,一个由很多机构和个人共同构成的复杂系统也会体现出智能。比如说我们可以想象在每个城市里都存在着一个饮食市场,市场的功能是为城市里的所有居民提供餐饮服务。这就需要城市里每一个餐馆都根据自身环境备有相应的菜品,使城市里的每个家庭都能够享受到合适的餐饮服务——实际上这样的市场系统在几千年里都一直存在,这本身就是一种非常“智能化”的系统。这样一个庞大的智能化市场是由很多个小部分共同构建起来的,比如说每个餐馆都需要设定菜谱、制定价格以适应当地的需求,人们在市场中为物品定价并进行交易。总体来说,所有部分构建起了一个智能系统。与人类的智能相比,整个市场系统就是另外的一种智能形式了。

我认为所谓“智能”的形式并不重要,我们需要做的是把智能的不同特质都应用到电脑中。人类一直在建造越来越聪明的电脑,这种聪明涉及到了各个方面,比如进行非常复杂的数学计算。电脑可以协助人类做很多自动化的计算工作,比如把π的值计算得非常精确……这些都是非常重要的工作。我们不需要电脑一味地去模仿人类。

三联生活周刊:有很多人预测,在未来的几十年里,大多数的人类工作都会被人工智能所取代,你是否同意这样的观点?

乔丹:这种观点是完全错误的。在社会里有很多服务性的工作,需要人与人之间就某些问题进行交流和对话,这就需要人类进行输入与输出。在这方面,电脑只可能完成其中的一小部分,就一些简单的问题进行对话,但是有更多复杂的服务性工作电脑是无法做到的。在人类社会中有很多非常庞大的市场,比如表演、音乐、艺术、信息源,还有一些中介服务,这些工作都是机器人所无法取代的。机器人能够取代的人类工作,实际上只占整个工作市场极小的一部分。

三联生活周刊:现在全世界都在谈论人工智能,那么你认为人们对于人工智能最大的误解是什么?

乔丹:我想最大的误解就在于对于“智能”的理解。人们认为人工智能可以和人类一样“聪明”,甚至可能成为人类的竞争者。人工智能可以做数学计算,可以在短时间内做数十亿次的网络搜索,这些都是人类根本无法完成的工作,但是这与“智能”有本质的区别。如果因为机器的某些工作看起来是智能化的,就认为机器具有和人类相似的智能,这就是一种完全的误解了。或许几百年后,机器能够具有和人类相似的智能,但是在我们的有生之年,机器完全不可能达到这样的水平。

人工智能可能创造出全新的市场

三联生活周刊:关于人工智能,你在2018年发表了一篇非常有影响力的文章《人工智能——革命尚未发生》,那么能否具体解释一下,你所指的人工智能革命,具体在什么方面?

乔丹:我认为人工智能最有可能引发的革命是创造出全新的市场,在供应商和顾客之间创造出一种全新的关系。人们现在也把这种新的经济形式称为“人力派遣经济”(gig economy)、“服务经济”(service economy)或是“共享经济”(sharing economy)。比如说有人喜欢做饭,但是他独身一人,没有人能享受到他的厨艺,但同时也有人忙碌到没有时间做饭。在理想情况下,人工智能就有可能创造出这样一种全新的经济形式,把这些人都联系在一起,这会让很多人的生活得到解放和满足。考虑到我们当前的人口数量,每个人又都有各种不同的才能和需求,目前不同的才能和需求并没有被完全匹配,我想这正是人工智能在未来可进行的一场革命。

在这方面,人工智能已经实现了一个非常了不起的成就,那就是推荐功能。比如你在网络上买一些书,系统就会自动为你推荐其他一些相关的书籍。在这个过程中,实际上人工智能所做的工作就是把一个人类用户和书籍联系起来。类似的,它也有可能把人与人之间联结起来。如果我下周去纽约,那么我可能需要某个人专门为我介绍纽约。这种介绍和我在网上看到的一些泛泛的介绍完全不同,而是一种一对一的专门服务。我愿意为这样的服务付费。这样的市场还没有完全被开发出来,而这样的服务也会对社会形态造成巨大的改变。

三联生活周刊:在你的文章里,你还提到了在人工智能研究领域,算法、数据、不确定性、计算、优化等环节都还没有衔接到一起。那么不同的环节怎么样才能共同在人工智能领域发挥作用?

乔丹:人工智能研究者的工作就是要把来自不同领域的不同想法汇合在一起。比如说,在电脑数据库中不存在任何的不确定性和噪声,也不需要对未来的形势进行预测,它只是不同的信息记录而已,比如网络银行业务就高度依赖数据库的搜索功能。另一方面,比如说在药物研发领域,从统计学的角度来说,研究者不了解某种药物,也不了解某位特定的患者,因为某一种药物对于某个类似的患者有效,那么研究者就会认为这种药物可能也会对这位特定的患者有效。统计学家需要根据过去的记录来计算什么情况有可能发生。因此,把计算机科学和统计学结合在一起是非常重要的。

从这个例子也能够看出,把数据库技术和统计学理论结合在一起是一个难度非常大,也非常有趣的挑战。比如说某医生关于我女儿的诊断就是根据数据库的记录做出的,但是做出诊断的医生不仅需要了解数据,还需要了解这些数据是在什么条件下被记录下来的,这对于数据在未来的使用非常重要。(注:乔丹教授在文章中讲述了一个故事,他女儿在出生前接受检查。医生根据医疗图像的某项数据做出诊断,认为这个尚未出生的孩子有较大可能患有某种先天性疾病。但是乔丹教授随后对于医生进行诊断的医疗仪器和数据进行统计学分析,证明了医生因对数据的使用存在错误,做出了大量错误的诊断。他指出了医生的错误,他的女儿随后也健康出生。)

三联生活周刊:你似乎对于热门的神经网络和大数据技术都不大感兴趣,这有什么原因吗?

乔丹:实际上我对于神经网络和大数据技术都很感兴趣,但是我认为人们对于这些技术的理解有太多的夸张之处。很多人都把神经网络和大数据技术与人类的智慧做类比,认为只要有了这些技术电脑就能够表现出类似于人类的智慧,这是完全错误的。我也谈到过,在20年前,人们就已经开始利用大数据和类似于神经网络的技术,进行诈骗识别和供应链模拟、定价、商业模式诊断等等方面的应用了。如果没有这些技术作为背景,今天的一些互联网巨头,比如亚马逊和阿里巴巴就不可能出现。

从这个角度来说,我对于神经网络和大数据技术都是非常赞同的,问题在于大多数人不是这样去看待问题,而是认为神经网络可以像人类一样进行交流,甚至去发表演讲,这就会让很多人感到兴奋或是害怕了。实际上神经网络和大数据技术在最近所取得的成就远远不如之前在供应链和诈骗识别等领域取得的商业成就大。所以说我并不是对它们不关心,而只是认为它们过热了。

三联生活周刊:你认为人工智能发展过程中最大的不确定性因素是什么?

乔丹:任何一个强大的系统都有可能造成灾难性的后果,其中最大的不确定性可能就是人工智能的一个小错误为整个人类社会带来巨大的灾难。就像人们建造出化工厂,当然可以做很多有益的工作,但是化工厂一旦爆炸就会带来灾难性的后果。

三联生活周刊:你认为人工智能在20年之后会发展到一种什么样的状态?

乔丹:我更愿意以5年的时间长度来展望人工智能的发展。在5年的时间里,我想随着人工智能的进一步发展,人类社会中更大的市场会被创造出来。人工智能也可以通过数据分析来创造出全新的市场逻辑。传统的市场并不经常利用数据分析,对我来说这就是人工智能最大的机会。

机器不具有人类的创造力

三联生活周刊:反过来看,你认为人工智能的发展能够帮助人类更深入地理解人类智慧的本质吗?

乔丹:这是有可能的。虽然这并不是我研究的重点,但是我认为制造出任何人工机器都有助于我们更深刻地理解自然界。比如说我们制造出了飞机,这就让我们对于鸟类飞翔的原理理解得更深了。人工智能的不断发展也有相似的道理,每当电脑可以做出一些复杂有趣的工作,我们就会认为可能人类大脑的功能正是与此类似。在心理学领域有研究者正在进行这方面的研究,心理学家们认为人类大脑的工作有不同的模式,在这方面电脑的发展有可能为心理学研究带来启发。

三联生活周刊:那么你认为人类大脑和人工智能的工作原理是否存在着基础性的区别?

乔丹:我想这两者之间确实有本质性的区别,但是我不知道区别在哪里。在这方面我们的研究还太肤浅了,对于人脑和人工智能之间的关系无法给出确切的回答,只能留给未来去回答。

三联生活周刊:你期待人工智能在近期通过图灵测试(turing test)吗?[注:图灵测试是英国科学家、人工智能领域的创始人阿兰·图灵提出的一个思想实验:测试者与被测试者(可能是人或是机器)通过一些装置(例如键盘)进行交流。如果测试者无法分辨出被测试者是人还是机器,这台机器就通过了图灵测试。]

乔丹:我认为人工智能不大可能通过图灵测试,但是我确实对此毫不关心,因为我认为图灵测试并不是一个鉴别人工智能发展水平的合适的模型。图灵测试在人工智能发展领域并没有太特殊的地位,甚至算不上是一个好想法。一个电脑系统可以为人类社会服务,如果它工作得非常出色,就说明它非常地智能化,这与这个电脑系统能否通过图灵测试完全没有关系。

三联生活周刊:作为研究者,你认为人工智能在未来有没有可能具有类似于人类的创造力和直觉?

乔丹:人类非常聪明,远远超过了计算机目前的水平。我想在我们的有生之年肯定看不到计算机具有类似于人类的创造力。但是另一方面,当我们在谈论所谓的智能和创造力时,我们真正的意思究竟是什么?

所谓“创造力”,我们可以认为只是简单地尝试做一些不同于以往的事情而已。相比之下,一些人工智能程序,比如说alphago可以下围棋——它并不算是一个多么聪明的程序,只不过是能够做出非常非常多的尝试而已。它可以进行搜索,它进行搜索的次数远远超出了人类的能力,因此就能够做出一些新的发现。

当alphago和人类下棋时,人类对手就会认为它具有创造性,因为它做出了全新的尝试。我们可以说,这确实就是创造力的一种。这可能不是最有意思的一种创造力,但相比之下人类在体育运动中所展现出的一些创造性,也只是在不断地尝试各种可能的过程中做出的发现。当然所谓人类的创造性,大多还与情感因素、历史因素和文化因素有关系,这与人类对很多东西都具有非常深刻的理解相关。在这方面电脑就差得太远了。因此,当我们谈到一些伟大的艺术作品、伟大的文学作品时,电脑就完全没办法进行和人类相似的创作了。

三联生活周刊:中国政府和企业对于人工智能技术有巨大的投入,你对于中国的人工智能研究者有什么建议?

乔丹:人工智能的本质就是数据处理,这并不是太复杂。人们也不应该期待能够从人工智能的发展中获得全新的、足以改变人类的革命性的理念。进行人工智能研究,正确的态度应当是获得高质量的数据,并且对数据有足够深入的理解,让优秀的工程师对数据进行处理,这样人工智能系统就可以顺利地工作。这需要金钱的投入,而且在这个领域可能不会出现某个寡头,因为不会有任何一家企业能获得全部的数据。

加入到人工智能网络的国家都需要保证获得关于自己的数据,也需要有工程师为自己的数据进行处理。中国政府确实需要加大对人工智能研究的投入,以此来获得更好的商业、医疗和娱乐服务,这些领域都会随着人工智能的进步而发展,但是不会因此出现一种全新的颠覆性技术,让某一方成为主导性的力量。

三联生活周刊:你会同意一些科学家的预测吗?人类只是地球上之前生命的形式和未来之间的一个过渡。在未来,具有人工智能的机器人可以代替人类进行探索?

乔丹:这就属于科幻范畴了。科幻话题所关注的是在未来什么有可能实现。人当然可以去展望几百年之后的事情。而对于人工智能科学家来说,在未来的几年里人工智能可以为人类做出什么贡献,怎么样让这个世界更加安全、有趣,就是另外一个问题了。我所关心的正是这些领域。

相比于未来,我更愿意去回顾在过去发生过的一些事情。当人类进行化工、电力和土木工程等方面的研究时,人们对当时的这些新事物也充满了恐惧。人们担心这些新事物可能会导致灾难发生。但是实际上大多数的新技术和新事物都让人类社会更加进步,也并没有导致灾难性的后果。我想人工智能的发展过程也会是类似的。人工智能会让人类的受教育程度更高,人与人之间的联系也更加紧密,更有力量,更有活力。但科学家也需要更努力地攻克难题。

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