關(guān)于人工智能的隨筆：談人工智能時代的學(xué)習(xí)
我們可以將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)想象成工廠的一條生產(chǎn)線。輸入原材料后，它們將隨著傳送帶向下傳遞，后續(xù)的各個站點或?qū)訒謩e提取不同的高級特性。為了繼續(xù)完成一個圖像識別網(wǎng)絡(luò)的案例，第一層將用來分析像素亮度。下一層將根據(jù)相似像素的輪廓來確定圖中存在的所有邊界。之后，第三層將用來識別質(zhì)地和形狀等。到達第四層或第五層時，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)創(chuàng)建了復(fù)雜特性檢測器。這時，它就能夠了解4個輪子、擋風(fēng)玻璃和排氣管通常是同時出現(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現(xiàn)的。它不知道的僅僅是汽車和人臉都是什么樣的。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠識別的許多特性可能都和手頭的任務(wù)無關(guān)，但是其中有一些特性卻是和手頭任務(wù)高度相關(guān)的。
辛頓解釋道：“訓(xùn)練這些特性檢測器時，每次訓(xùn)練一層，這一層都試圖在下面一層找到結(jié)構(gòu)模式。之后，就可以在頂部貼上標簽并使用反向傳播來進行微調(diào)。”結(jié)果深深震撼了人工智能界。辛頓回憶道：“其中涉及一些數(shù)學(xué)問題，這總會給人們留下深刻的印象。”
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能的主流，其強調(diào)的理念可以追溯到麥卡洛克和皮茨。盡管該理念仍然是對大腦工作模式的'一種模擬(我們將在后續(xù)章節(jié)中探討更多關(guān)于大腦的生物力學(xué)模型)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決問題的廣泛性卻令人驚嘆。傳統(tǒng)人工智能一直表現(xiàn)良好，直到后來研究人員才發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實世界與其完美模型并不匹配。與傳統(tǒng)人工智能不同的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠處理規(guī)律性事物，還能夠處理規(guī)則以外的情況。正如20世紀80年代的NETtalk一樣，這使其成為處理語言等棘手問題的最佳選擇。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還擅長處理所謂的“分布表征”，這意味著其具有模擬同一表征空間中兩個相似但獨立的領(lǐng)域(例如語言和圖像)的能力。從本質(zhì)上來講，這意味著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以類比的方式進行思考，這一點是傳統(tǒng)人工智能無法企及的。
智能設(shè)備應(yīng)該能夠感知自己所處的環(huán)境、識別特定狀態(tài)、觸發(fā)評估、產(chǎn)生行為等等，從而形成一個連續(xù)的環(huán)路。智能設(shè)備的“智能”在于中間的部分，那里負責(zé)處理感知到的信息，以及如何基于信息采取具體的行動。一臺真正智能的咖啡機不只是提醒人們咖啡機空了，而是能夠計算出使用者可能口渴的時間，并且自己能及時重新加滿咖啡，調(diào)制出咖啡成品以滿足使用者的個體需求。甚至基于無人控制的桌對桌(desk-to-desk)送貨也是可能的。
2015年1月，谷歌董事會執(zhí)行主席埃里克·施密特在瑞士達沃斯世界經(jīng)濟論壇發(fā)言時掀起了軒然大波。當(dāng)被問及對互聯(lián)網(wǎng)未來的看法時，施密特答道：“我的答案非常簡單：互聯(lián)網(wǎng)將會消失。”影響最深遠的技術(shù)是那些消失的技術(shù)。它們將自己融入日常生活之中，以至我們無可分辨。比如，谷歌已經(jīng)開發(fā)了智能隱形眼鏡，能夠測量佩戴者眼淚中的葡萄糖水平，并隨后將這些信息通過無線網(wǎng)絡(luò)傳遞至所連接的智能手機。
人工智能助手將變得越來越智能。Siri和Google Now已經(jīng)比幾年前的測試版先進很多，這要歸功于它們在使用期間收到的數(shù)百萬個語音請求，而語音請求已經(jīng)成為改善系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Siri的創(chuàng)始團隊在離開蘋果公司后紛紛成立新的公司，Viv實驗室就是其中一家。Viv實驗室目前正在研究一款能夠回答“下周三維珍航空351上有哪些空位”等問題的人工智能助手。當(dāng)被問到這個問題時，人工智能助手將訪問全球性旅行公司Travelport的航空服務(wù)分銷商，找出空位，并將其與選座軟件SeatGuru上的信息進行對比，然后與你的個人偏好進行對照。如果Viv知道你喜歡靠近過道并且有額外的放腳空間的座位，它將為你找到最適合的座位。有了它，誰還需要人類助手呢?
為了應(yīng)對這一范式的轉(zhuǎn)換，我們還需要更好地訓(xùn)練下一代。目前，教育深陷于工業(yè)革命的范式之中，這一范式已經(jīng)持續(xù)了100多年。在一個“工廠奴隸”的時代，學(xué)校教育被比喻成創(chuàng)造相同的T型福特車的傳送帶。標準化課程用來教學(xué)生特定的技巧，讓他們走上工作場所中預(yù)先規(guī)定好的崗位。這一標準化假設(shè)學(xué)生學(xué)習(xí)的技術(shù)不會變化，他們一生都可以使用。然而，今天的世界中，習(xí)得的技巧通常在10年內(nèi)就會被淘汰，這意味著人的一生都要不斷學(xué)習(xí)和進行自我評價。在一個智能手機都能上網(wǎng)的年代，我們還需要質(zhì)問為什么要通過毫無啟發(fā)性的機械教學(xué)在學(xué)生的頭腦中存儲大量信息。
除非發(fā)生災(zāi)難性風(fēng)險，在就業(yè)方面，整體看來，人工智能對人類的影響是積極的。經(jīng)濟將運行得更加平穩(wěn)，機器人和人工智能將接手許多不受歡迎的工作并且創(chuàng)造新工作，這就將人類解放出來，他們可以去追求更重要的目標。人工智能能夠完成我們目前做的大部分工作，但是人類距離退出工作崗位還早得很。
【本文作者：徐州七中彭向梅。(公眾號：草根英語行思教)】
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