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人工智能革命揭秘篇(下)

导读: 滚石杂志近日刊出了有关人工智能的特别报告,报告分上下两篇,目前已推出了上篇。作者JeffGoodell访谈了从事人工智能(AI)研究的各方面专家,在上篇中总结人工智能取得的进展以及它对人类的意味;在下篇则重点探索AI对无人车以及未来战争的影响。

  滚石杂志近日刊出了有关人工智能的特别报告,报告分上下两篇,目前已推出了上篇。作者Jeff Goodell访谈了从事人工智能(AI)研究的各方面专家,在上篇中总结人工智能取得的进展以及它对人类的意味;在下篇则重点探索AI对无人车以及未来战争的影响。

  技术革命会引发恐惧—这种恐惧有时候是合理的,但有时候不是。在工业革命期间,英国的纺织工人摧毁了机器因为担心自己工作被抢走(的确是)。电气时代开始时,大家认为电线可能会导致人发疯(并没有)。在1950年代,家电制造商以为很快就会有核真空吸尘器。

  一直以来,AI都受到言过其实的论断的困扰。1958年,当第一个所谓的神经网络系统“perceptron(感知器)”引入时,一家报纸认为它很快就会导致能再生并实现意识的“思考机器”的出现。到1960年代,发明出“人工智能”这个词的科学家John Mc Carthy向五角大楼提出一个新的研究项目时,他的说法是开发一套人工智能系统大概需要10年。当然情况并不像他想象的那样发展,在1970年代和1980年代,这个领域经历了一段衰退期,这段时间被科学家称为是“AI的冬天”。

  但是冬天现在已经结束了。首先,是因为计算机能力的不断提高以及价格的持续下降为复杂的AI算法提供了运行所需的足够动力。一种新的芯片,所谓的图形处理单元(GPU),本来是用来进行视频游戏处理的—却成为了对运行拥有数百万个连接的神经网络特别重要的一个东西。

  第二个大的变化是大数据的来临。就像人的智能一样,机器的智能也要靠教。从基因上来说人的大脑是很适合对东西进行分类的,但要想分清让它分清猫和狗还需要给让它看到真实的例子。对于机器学习来说更是如此。Deep Mind在围棋和雅达利游戏上的突破需要计算机玩过成千上万次之后才能获得知识。AI突破部分是得益于我们这个世界数据的雪崩效应,为AI提供了学习所需要的素材。大规模数据库、TB级的存储、几十年的搜索结果,以及整个数字宇宙都变成了让AI变聪明的老师。

  伯克利机器人学习实验室的研究人员正在开发能自学且有朝一日能实现人类智能的机器。

  在过去,创造思考机器的尝试基本上属于哲学家和学术界的计算机科学家做的事。“所不同的是现在做出来的东西可以用了,”Face book的Le Cun说:“Face book、IBM、微软—大家都在部署,而且有利可图。”今天,谁拥有了最好的学习算法和数据谁就能在竞争中取得胜利。为什么Google是如此成功的一个广告平台?因为更好的算法能够预测你会点击什么广告。点进率哪怕提高0.5个百分点对于一家收入500亿美元的公司来说也是一大笔钱。依靠机器学习的图像识别现在是苹果、微软、Google以及Dropbox这样的云服务公司激烈竞争的领域。另一个战场是完美的语音识别。谁能够率先实现跟机器的对话像跟人聊天一样流畅,谁就能拥有巨大优势。“语音接口即将变得像触摸一样重要和具有变革性,”百度的吴恩达说。Google和苹果正在收购有望提供更智能助手的AI初创企业,AI也是无人车取得成功的关键,而后者将对汽车业产生巨大影响,并有可能改变城市的格局和外观—只要我们不再需要开辟专门的空间去停放私家车的话。“AI是新的热门词,”旧金山的创业者JasonCalacanis说:“只要在商业计划里面用到‘人工智能’这个词就能引起每个人的注意。AI现在太火了。”

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