AI統(tǒng)治世界?說(shuō)這話太早了!
AI擁有不可思議的潛力,這一點(diǎn)毋庸置疑。但這項(xiàng)技術(shù)仍處于起步階段,也不存在什么AI超級(jí)大國(guó)。
如果按新聞報(bào)道判斷,人們很容易就會(huì)相信世界很快將會(huì)被人工智能(AI)所統(tǒng)治。中國(guó)風(fēng)投人士李開(kāi)復(fù)表示,AI很快就會(huì)創(chuàng)造出數(shù)萬(wàn)億美元的財(cái)富,而且中國(guó)和美國(guó)是兩個(gè)AI超級(jí)大國(guó)。
AI擁有不可思議的潛力,這一點(diǎn)毋庸置疑。但這項(xiàng)技術(shù)仍處于起步階段,也不存在什么AI超級(jí)大國(guó)。將AI付諸使用的競(jìng)賽基本上還沒(méi)有開(kāi)始,特別是在商業(yè)領(lǐng)域。另外,最先進(jìn)的AI工具是開(kāi)源軟件,也就是說(shuō)任何人都能接觸的到。
科技公司用很酷的演示來(lái)炒作AI,比如谷歌的AlphaGo Zero。它用三天時(shí)間學(xué)會(huì)了圍棋,這是世界上最難的棋類之一,而且能輕松擊敗頂尖選手。還有幾家公司宣稱在自動(dòng)駕駛汽車方面取得了突破。但別被騙了——下棋只是特例,自動(dòng)駕駛汽車也仍處于試驗(yàn)階段。
AlphaGo Zero的前身AlphaGo用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial network)來(lái)開(kāi)發(fā)自己的智力。這項(xiàng)技術(shù)讓兩個(gè)AI系統(tǒng)通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)相互學(xué)習(xí),其要點(diǎn)在于這兩個(gè)系統(tǒng)在開(kāi)始對(duì)抗前會(huì)接受大量訓(xùn)練。更重要的是,它們的問(wèn)題和結(jié)果都有很明確的定義。
和下棋或者玩街機(jī)不同,商業(yè)系統(tǒng)沒(méi)有確定的結(jié)果和規(guī)則。它在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)使用的數(shù)據(jù)非常有限,而且往往支離破碎、混亂不堪。同時(shí),進(jìn)行關(guān)鍵商業(yè)分析的不是計(jì)算機(jī),理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收集的信息并決定怎樣予以使用是人的工作。人能處理不確定性和疑問(wèn),AI則不行。谷歌的Waymo自動(dòng)駕駛汽車總共已經(jīng)行駛了900多萬(wàn)英里(逾1450萬(wàn)公里),但它的正式推出還遙遙無(wú)期。特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot已經(jīng)收集了15億英里(24.15億公里)的數(shù)據(jù),卻還不會(huì)在遇到紅燈時(shí)停下來(lái)。
如今的AI系統(tǒng)都竭盡全力來(lái)模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能,但它們的模擬能力非常有限。它們使用的技術(shù)叫做深度學(xué)習(xí)——在你明確告訴AI希望它學(xué)什么并提供標(biāo)注清晰的范例后,AI就會(huì)分析數(shù)據(jù)中的模式,并將其存儲(chǔ)起來(lái)以備今后使用。它掌握這些模式的精確程度取決于數(shù)據(jù)的完整程度,所以你給的范例越多,AI就會(huì)越有用。
但這里有一個(gè)問(wèn)題,那就是AI只能達(dá)到它所接收數(shù)據(jù)的水平,而且只能在給定背景的狹窄范圍內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。它并不“理解”自己分析了什么,因此無(wú)法將其用于其他背景下的情景。另外,AI也無(wú)法弄明白因果和相關(guān)的區(qū)別。
此類AI的更大問(wèn)題在于它學(xué)到了什么仍是個(gè)迷,或者說(shuō)那是對(duì)數(shù)據(jù)的一組無(wú)法確定的反應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受訓(xùn)后,就連設(shè)計(jì)者也不完全清楚其運(yùn)作機(jī)理。他們把這種情況稱為AI黑箱。
企業(yè)可不能讓自身機(jī)制做出無(wú)法解釋的決定,因?yàn)楸O(jiān)管部門(mén)對(duì)它們有要求,而且它們也擔(dān)心自己的聲譽(yù)。所以,它們做出的所有決定都必須可以理解、解釋并證明其合理性。
接下來(lái)就是可靠性問(wèn)題。航空公司已經(jīng)開(kāi)始安裝基于AI的面部識(shí)別系統(tǒng),中國(guó)也正在基于這樣的系統(tǒng)來(lái)構(gòu)建全國(guó)性監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。人們將AI用于營(yíng)銷和信用分析,還用它來(lái)操控汽車、無(wú)人機(jī)和機(jī)器人。人們訓(xùn)練AI對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,目的是協(xié)助甚至取代人類醫(yī)生。但問(wèn)題在于,在所有案例中,AI都有可能受到蒙騙。
去年12月谷歌發(fā)表了一篇論文,證明自己可以欺騙AI系統(tǒng),讓它把香蕉認(rèn)成烤面包機(jī)。印度科技學(xué)院不久前做的展示也說(shuō)明他們有可能讓幾乎所有AI系統(tǒng)陷入困惑,而且就像谷歌,他們甚至沒(méi)有使用AI系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的知識(shí)。AI出現(xiàn)后,安全和隱私成了馬后炮,就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)剛剛開(kāi)始發(fā)展時(shí)一樣。
頂尖AI公司通過(guò)開(kāi)源工具交出了這個(gè)領(lǐng)域的鑰匙。軟件曾被視為商業(yè)機(jī)密,但開(kāi)發(fā)者已經(jīng)意識(shí)到把它展示給別人并讓后者基于他們的代碼繼續(xù)構(gòu)建有可能給軟件帶來(lái)極大的改進(jìn)。微軟、谷歌和Facebook已經(jīng)公開(kāi)了他們的AI代碼,公眾可以免費(fèi)進(jìn)行探究、改編和完善。百度也公開(kāi)了自動(dòng)駕駛軟件阿波羅的源代碼。
軟件的真正價(jià)值在于應(yīng)用,也就是你怎樣使用它。就像中國(guó)打造自己的科技公司以及印度用硅谷創(chuàng)造的工具建立了價(jià)值1600億美元的IT服務(wù)業(yè)一樣,任何人都可以用對(duì)公眾開(kāi)放的AI工具制作出成熟的應(yīng)用。創(chuàng)新現(xiàn)已全球化,從而創(chuàng)造出了一個(gè)公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,特別是在AI領(lǐng)域。(財(cái)富中文網(wǎng))
維維克·瓦德哈是卡耐基梅隆大學(xué)工程學(xué)院的杰出研究員,他與別人合作撰寫(xiě)了《有人黑了你的幸福:為何科技正在奪得人類大腦控制權(quán)以及如何反擊》(Your Happiness Was Hacked: Why Tech Is Winning the Battle to Control Your Brain—and How to Fight Back)一書(shū)。