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纽约客:人工智能的炒作和希望

2016-08-31 14:03
吃瓜天狼
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  在以前没有互联网的时候,我们要么打电话要么写信给朋友,一次联系一个人,来了解他们最近的生活。这是一个缓慢的过程,要花很多的精力和时间来了解每一个人。其结果是,我们的互动很少,因为打长途电话费钱,写信也要时间成本。随着因特网的出现,电子邮件成为一种促进和加快这些互动的方式。而Facebook在这方面做的更好,它把你的电话簿变成了一个中枢,让你能同时与数百、甚至数千名朋友同时联系。该算法使我们能轻松维持更多的关系而几乎无需成本。

  MichelleZhou花了15年的时间在IBM研究院和IBMWatson团队工作,之后离开IBM成为情绪分析初创企业Juji的联合创始人。情绪分析是人工智能和人机交互的一个交叉领域,Zhou作为该领域的专家,将AI分为三个阶段。第一个阶段是识别智能,在更加强大的计算机里运行的算法能从大量文本中识别模式和获取主题,甚至能从几个句子获取整个文章的意义。第二个阶段是认知智能,机器已经超越模式识别,而且开始从数据中做出推论。第三个阶段的实现要等到我们能创建像人类一样思考、行动的虚拟人类才行。

  我们离创建虚拟人类还有很长的路要走。尽管媒体吹得天花乱坠,但是没有任何一个技术是完美的,AI最有价值的功能在于增强人类智能。要达到这一点,我们需要训练计算机来模仿人类。2016年4月,彭博商业周刊的一篇报道就提供了一个很好的例子。它描述了提供自动化AI个人助理的公司聘请人类“教员”来检查和评估AI助理的表现。“我们用复制人类智能的能力来定义人工智能,这很讽刺,”Sean Gourley说,他是数据分析公司Primer的创始人,善于在算法的帮助下从大型数据集挖掘智能。

  无论是Spotify、Netflix或者是新一代AI聊天机器人,所有这些工具都依赖于人类自身提供数据。当我们在听歌时,把歌曲加入播放列表并分享给别人,我们就在向Spotify释放重要的信号。这些信息能训练其算法,使它不仅能发现我们喜欢什么,还能预测我们的喜好。

  甚至是我们经常谈论的“计算机视觉”,它之所以有效,是因为人类上传了数十亿的照片,并且用元数据标记这些照片,给予这些照片情境。日益强大的计算机可以通过扫描这些照片从中找出模式和意义。同样地,谷歌利用它多年收集的数十亿语音样本建立了一个智能系统,能理解各种口音和细微差别,这使得谷歌的语音搜索功能成为可能。

  将Zhou的三个阶段作为衡量标准,我们目前还在“识别智能”阶段——今天的计算机使用深度学习来更快更好地发现模式。然而,一些公司正在研究能用于推断意义的技术,这将是我们要走的下一步。“我们是否会到达第三阶段,这不重要,”Zhou在给我的电子邮件中这样说。“我仍然热衷于人机共生,那时,计算机可以做它们能做到的最好的事(即要求一致性、客观性和精确度的事),人类做人类能做到最好的事(有创意,不精确但适应性强)。” 

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