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近期上映的美國(guó)科幻大片《猩球黎明》展現(xiàn)的是,由于病毒的蔓延和攻擊,人類世界已近崩潰,獲得超級(jí)智慧的猿族逐漸成為地球的主宰。但英國(guó)萊斯特大學(xué)古生物學(xué)家簡(jiǎn)·扎拉斯維澤認(rèn)為,人類面對(duì)的最大威脅可能并不是自然進(jìn)化的生物,而是某種人工智能。“如果有其他智能出現(xiàn),那將可能是電子類或我們已經(jīng)制造出來的某種事物。”
現(xiàn)在,一個(gè)叫尤金·古特曼的機(jī)器人第一次通過圖靈試驗(yàn),被當(dāng)成真實(shí)的、13歲的烏克蘭男孩。這意味著人工智能已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代。
13歲的“烏克蘭男孩”
尤金·古特曼是目前人工智能的代表,它是一臺(tái)機(jī)器人,今年6月8日成為歷史上首次通過圖靈試驗(yàn)的機(jī)器人。尤金正是扎拉斯維澤所指的人類制造出來的東西。在此之前和同時(shí),世界上最大的網(wǎng)絡(luò)公司,如谷歌和國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司等也在打造所謂“谷歌大腦”或智能機(jī)器。它們的出現(xiàn)意味著人工智能已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代。
早在人人都知道“在網(wǎng)絡(luò)上沒有人知道你是一條狗”的定律之前,計(jì)算機(jī)先驅(qū)阿蘭·圖靈就深諳這一原理,而且反其道而行之提出,如果一個(gè)正常人通過手談不能辨別出對(duì)方是一臺(tái)機(jī)器還是一個(gè)活生生的人,那么機(jī)器人就真的是人了。
圖靈1950年發(fā)表了一篇題為《機(jī)器能思考嗎?》的論文,提出了人工智能或機(jī)器思維的概念。他假設(shè),一個(gè)人(測(cè)試者)和一臺(tái)機(jī)器(被測(cè)試者)在隔離情況下,通過一些裝置(如鍵盤)隨意問答。如果被測(cè)試者超過30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出回答問題的是人還是機(jī)器,那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試,并被認(rèn)為具有人類智能。這種試驗(yàn)就是圖靈試驗(yàn)。
自從圖靈提出這個(gè)試驗(yàn),人工智能研究人員設(shè)計(jì)了無數(shù)計(jì)算機(jī)軟件試圖通過圖靈試驗(yàn),但無一例外都失敗了。不過,現(xiàn)在一位叫尤金的機(jī)器人通過了圖靈試驗(yàn),人們把它當(dāng)成真實(shí)的13歲烏克蘭男孩。
英國(guó)雷丁大學(xué)選在圖靈去世60周年舉辦了一場(chǎng)圖靈試驗(yàn),而且是在倫敦英國(guó)皇家學(xué)會(huì)進(jìn)行。參與者有5個(gè)機(jī)器人,但只有俄羅斯團(tuán)隊(duì)研發(fā)的尤金通過了測(cè)試。試驗(yàn)中,尤金模仿一名來自烏克蘭的13歲男孩,在33%回答中讓測(cè)試者相信它真的就是一位烏克蘭13歲男孩。
為什么尤金能在33%的回答中讓測(cè)試者認(rèn)為它是13歲的烏克蘭男孩呢?因?yàn)椋冉鹪谂c人問答時(shí)不僅回答正確,而且機(jī)智幽默,甚至擁有一定的人的情感。是否擁有人類情感或情緒,是判定人工智能的極其重要的標(biāo)準(zhǔn)。也正是由于這一點(diǎn)曾讓人們相信,機(jī)器人或人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)超越人類。
在被問到,“誰人”樂隊(duì)和“滾石”樂隊(duì)誰是有史以來最好的樂隊(duì)時(shí),尤金的回答已盡顯人的智能。這個(gè)問題的標(biāo)準(zhǔn)答案是“滾石”。尤金當(dāng)然沒有答錯(cuò),但僅憑這個(gè)答案也可以只讓測(cè)試者認(rèn)為尤金不過是一個(gè)只知道對(duì)錯(cuò)的機(jī)器人,但尤金接下來作了一個(gè)補(bǔ)充:在20世紀(jì)80年代早期,“誰人”在解散之前確實(shí)寫過一些好歌。
憑借這個(gè)補(bǔ)充,測(cè)試者感到,回答太“人性化”了,尤金應(yīng)該不可能是個(gè)機(jī)器,而是一名男孩,因?yàn)檫@名男孩既表現(xiàn)了人的情感,也懂得人的心理,會(huì)對(duì)持不同意見者進(jìn)行安撫。
人工智能是什么?
兩名美國(guó)教授對(duì)人工智能做了通俗解釋。美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授稱:“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的尼爾遜教授則認(rèn)為:“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。”
兩種解釋,大同小異,就是讓計(jì)算機(jī)模擬人的大腦智慧,如學(xué)習(xí)、記憶、推理、搜索、分析、歸納、創(chuàng)新,甚至模擬和擁有人的情感、意識(shí),使計(jì)算機(jī)或機(jī)器人能夠勝任一些通常需人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
人腦的一個(gè)最大智能是學(xué)習(xí),人工智能的核心也就是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器人怎樣模仿人的腦學(xué)習(xí)呢?一個(gè)基本原則是,通過算法使機(jī)器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,從而對(duì)新的樣本做出智能識(shí)別或?qū)ξ磥碜鲱A(yù)測(cè)。上世紀(jì)80年代末以來,機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了兩次浪潮:淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。而深度學(xué)習(xí)更接近于人類學(xué)習(xí)方式,通過模仿人類大腦行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用更多層次網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)來收集事物的外形、聲音等信息,進(jìn)行感知理解并產(chǎn)生相應(yīng)行為。
要讓機(jī)器認(rèn)識(shí)物體,需若干層人工網(wǎng)絡(luò)元。首先要建立最基本的一層人工神經(jīng)元,用來探知物體邊緣形狀等基本信息,第二層神經(jīng)元需將第一層人工神經(jīng)元感知到的物體邊緣形狀拼湊起來,認(rèn)知物體形狀。第三層人工神經(jīng)元進(jìn)一步拼湊信息,得出物體整體形態(tài)。這些過程都由機(jī)器自主完成,并不需要在任何環(huán)節(jié)人為輸入信息。“谷歌大腦”自主學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)貓,就是通過深層學(xué)習(xí)完成的。
當(dāng)尤金長(zhǎng)到30歲時(shí)
既然尤金被認(rèn)為是13歲的烏克蘭男孩,通過進(jìn)一步改進(jìn),未來的尤金就有可能是20歲到60歲的成年人,它能全面替代人類,甚至戰(zhàn)勝人類?或如扎拉斯維澤所認(rèn)為的,對(duì)人類構(gòu)成最大威脅嗎?
人工智能專家預(yù)言,這是有可能的。根據(jù)摩爾定律發(fā)展速度,未來積累若干年,如20年或50年后,像尤金或“谷歌大腦”這樣的機(jī)器人有可能發(fā)生質(zhì)變,趕上或超過人腦。然而,情況并非如此簡(jiǎn)單。另一個(gè)故事也許能讓人們清楚人工智能與人腦的區(qū)別。
2011年2月,IBM公司研發(fā)的另一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森在美國(guó)益智類電視節(jié)目《風(fēng)險(xiǎn)》中經(jīng)過3天三輪大戰(zhàn),勝了人腦,即《風(fēng)險(xiǎn)》節(jié)目歷史上最優(yōu)秀的兩位人類選手肯·詹寧斯和布拉德·拉特。此后,沃森又被宣布可作為一名醫(yī)術(shù)高超的醫(yī)生參與診療疾病。但由于沃森并不具備人的情感,也無法理解自然語言,更不懂得邏輯關(guān)系,因此還難以與人腦抗衡。
自然語言通常是指一種自然隨人類文化演化的語言,如英語、漢語、法語等都是自然語言,世界語則被視為人工語言,因?yàn)檫@是一種由人特意為某些特定目的而創(chuàng)造的語言。但是,人們也趨向于把所有人類使用的語言,包括自然隨人類文化演化的語言以及人工語言,都視為自然語言,以區(qū)別為計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的“人造語言”,如編程語言等。endprint
自然語言包括自然語言生成系統(tǒng)和自然語言理解系統(tǒng)。如果讓機(jī)器人理解自然語言,就需要一是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言,二是把自然語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序更易于處理的形式。在圖靈試驗(yàn)中,人與機(jī)器交流的方式就是自然語言理解和生成的過程,更準(zhǔn)確地說,人與機(jī)器交互的方式是自然語言轉(zhuǎn)化和理解的過程。
但是,機(jī)器人或計(jì)算機(jī)現(xiàn)在很難轉(zhuǎn)化和理解自然語言,如盡管沃森戰(zhàn)勝了人類,但沃森不僅對(duì)于自然語言難以理解,而且對(duì)自然語言的從屬(邏輯)關(guān)系更難理解。在《風(fēng)險(xiǎn)》節(jié)目中,一個(gè)問題是:一個(gè)語言的方言包括吳語、粵語和客家話,這個(gè)語言是什么?正確的答案應(yīng)當(dāng)是中文。但機(jī)器人沃森答錯(cuò)了,而詹寧斯答對(duì)了。因?yàn)槲稚⒉焕斫鈪钦Z、粵語和客家話其實(shí)就是中國(guó)人除普通話以外的方言,它們都?xì)w屬于中文。
人腦與電腦
更有意思的是,語言表達(dá)的歧義會(huì)讓機(jī)器人不堪重負(fù)。在自然語的語義理解上,作為人類的每一員都可能存在語義歧義,如“咬死了獵人的狗”,這句話的歧義至少有兩種:1.強(qiáng)調(diào)狗,說明這條狗把獵人咬死了;2.強(qiáng)調(diào)獵人的狗,說明獵人的狗被咬死了。然而,不必讓機(jī)器人理解這種歧義,就是面臨一種人人都不會(huì)有歧義的語句,機(jī)器人也百思不得其解。
“別給狗喂牛肉了,因?yàn)樗殉燥柫恕保弧皠e給狗喂牛肉了,因?yàn)樗炎冑|(zhì)了”。前一個(gè)“它”指狗,后一個(gè)“它”指牛肉。人都能理解這兩句話的語義,但機(jī)器人難以辨別和理解,更別說完成后續(xù)的指令任務(wù)了。
就在尤金通過圖靈試驗(yàn)后,谷歌產(chǎn)品經(jīng)理戴衛(wèi)·奧爾稱,機(jī)器人使用自然語言還有待發(fā)展,目前只是處在“可以使用”階段,很多互聯(lián)網(wǎng)公司都開始用自然語言開發(fā)一些看起來很酷的產(chǎn)品,比如西瑞,但如果非要說機(jī)器可以“理解”你的意思,那的確有點(diǎn)勉為其難。戴衛(wèi)還說,讓機(jī)器試著用幾句話總結(jié)一篇文章的要義,至少到目前為止還沒有哪個(gè)機(jī)器可以做到這一點(diǎn)。
要讓尤金和“谷歌大腦”達(dá)到人腦的理解能力,首先得讓機(jī)器懂得人的語言和意思,然后才會(huì)充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算之類的技術(shù)。有意味的是,在“谷歌大腦”認(rèn)識(shí)貓的深度學(xué)習(xí)中,主要是通過視頻,即圖像來學(xué)習(xí),這說明了人工智能的短板,難以理解自然語言,還做不到用自然語言來完成人與機(jī)器的交流和溝通。因此,可以期盼未來30歲的尤金和“谷歌大腦”來完成人類智能才能完成的復(fù)雜工作,但也要充分理解人腦與人工智能的差異。
(文據(jù)《南方周末》)
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