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专访人工智能专家:机器人人工智能五十年内不可行

导读: 像人工智能里的神经网,进化算法、遗传算法等,虽然起得名字和人脑机制一样,但我不认为现在能回答人脑彻底是怎样思维的,人脑的机制还没有弄清楚,就无法知道用什么样的机器能彻底的架出这种架构了。目前的计算机只是靠一些算法来做的,所以还不行。

  英国雷丁大学当地时间6月8日在其官网上发布消息,俄罗斯的一个团队开发了一款名为“尤金·古斯特曼(EugeneGoostman)”的计算机软件,模仿一名来自乌克兰的13岁男孩,首次成功地通过了英国雷丁大学组织的图灵测试,让33%的测试人相信它是人类。

  名词解释:图灵测试是由被誉为计算机科学之父、人工智能之父。阿兰·麦席森·图灵在1950年提出,是指在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。问过一些问题后,如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

  聊天机器人古斯特曼模拟的是一个来自乌克兰的,母语不是英语的13岁男孩。模拟一个小孩,且是非英语国家的小孩,会不会对结果的可信度大打折扣?图灵测试里有没有对计算机模拟的人的身份年纪智商有界定?这个背景的设置是否严谨?

  王永吉:一个好的图灵测试,整个测试的环境、对象、评价指标都应该是比较规范的。但从官方的新闻描述里,我没有看到这个实验的更多细节,包括机器的反应速度、后来的评判标准等。图灵测试现在还是一个比较泛的概念,并没有细化到要达到一个具体的什么标准。它原来就是针对人,但没有分人的智商、种族、语言的熟练程度以及对这个问题的理解度。

  模拟的这个13的乌克兰小孩首先并不知道他对13岁小孩是否具有整体代表性。另一方面,如果从小孩进化的角度,不同年龄具体的样子要分化的非常细,比如3岁应该怎样,13岁应该怎样。两边的标准都没有的话,只能大概猜一下,仅用“13岁”这个概念并不能把它彻底地描述得很清楚。

  按照通过图灵测试的标准,问过一些问题后,如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。这个30%的标准是如何设定的,在今天看来,此标准是否科学?

  王永吉:要作这种判断,不妨把所有的大量的问答样本拿出来分析,“30%是否合理”本身也可以作一个题来研究。并没有固定的这种说法一定要是这个比例,这个时候要通过大量的不同的人,想不同的办法来评价这个东西,它的指标是什么本身也可以作研究。

  我觉得这些事情不能单靠量化就能做出来的,要真正评价这个,还必须定一些标准,再适当的量化。至少需要百分之八九十以上,如果将来运用在只需要这个标准的工业产品中,可能这个比例是够的,但要完全实际应用,至少应该达到百分之八九十。但图灵测试在早期提出的时候,并不是针对专业特定的领域,只是泛泛地讲。如果有一个好的评判标准,应该超过30%,这个还不够高。

  谷歌工程部总监兼知名科学家雷蒙德·库茨魏尔(RayKurzweil)表示,因为测试缺乏具体规定,因而并不能算是真正意义的完美通过。譬如,参与测试的裁判们只允许与声称有13岁孩童智商的尤金·古斯特曼进行限时5分钟的互动。这样的规定提高了裁判们被机器愚弄的可能。纽约大学认知科学教授盖理·马库斯(GaryMarcus)对库茨魏尔的观点表示认同,其在《纽约客》杂志上刊文写道:“测试不是由一个创新的硬件设备,而是由一个巧妙编写的软件来完成的。”马库斯指出,聊天机器人经常借助使幽默的手段来将对话人引导至别的话题上,因为这通常能避免回答一些其无法理解的问题……图灵测试的规则设置是否确实存在一些不严谨的地方?

  王永吉:我虽然没有读它的背景设置是不是比较取巧,但根本的问题要看它的背景设置是否合理。背景包括很多东西,比如测试的范围。我觉得这个方面还可以设置得更规范一点,如果这个计算机本身有能力回答问题,不妨随机大量抽取样本,比如可以找1000个人来提问题,或者直接把这个软件放到网上去让公众测试,再加一点技术,比如弄一个麦克风(现在语言处理的速度应该能够跟得上)。将提问者说的话通过打字的方式或其他方式把这句话传过去,那边进行回答(当然也要考虑这个是不是这个机器的一部分,因为这里也涉及到了语言识别的问题),这些场景设计都很重要。如果自动化做好了,还可以当个游戏来做。而不仅仅只是找几个人,然后急于下结论。我没看到它整个实验的环境,这个小孩是仔细分析了去答,还是有心计的答或者漫无目的的聊天,这些东西在新闻里都没看到(其实这些概念在早期图灵的定义里都没有定义的很好),因此,单从新闻里描述的来看,这个实验不足以判定这个机器就能很好地模拟人。

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