谷歌發(fā)明出一種全新的人工智能程序，能夠使用推理的方法在倫敦地鐵內(nèi)自動進(jìn)行導(dǎo)航。

谷歌旗下人工智能部門DeepMind發(fā)明的這個程序結(jié)合了外部存儲和深度學(xué)習(xí)，能夠讓計算機(jī)獨立實施導(dǎo)航任務(wù)，并且為未來更加精準(zhǔn)的人工智能程序描繪出理論上的可能性。

除了導(dǎo)航以外，這個人工智能程序還可以通過閱讀一段短文問答問題，根據(jù)家譜推算出家庭成員的關(guān)系?？茖W(xué)家預(yù)測未來通過同樣的方法，虛擬智能程序能夠通過實時瀏覽互聯(lián)網(wǎng)上的信息來回答人們的提問，并能夠精確地執(zhí)行指令。

“重點不是導(dǎo)航，而是機(jī)器能自主學(xué)會導(dǎo)航。導(dǎo)航只是一個具體的應(yīng)用，但機(jī)器能自主開始做這些事情，而不要人類一步步地去教，這是重大的突破。”出門問問CEO李志飛對《第一財經(jīng)日報》記者表示，“如果真能實現(xiàn)，那么現(xiàn)在的Siri和谷歌已經(jīng)商業(yè)化的googlenow簡直就成了弱智。”

DeepMind的這項研究被發(fā)表在《自然》雜志上。計算機(jī)專家HerbertJaegar表示，這些任務(wù)涉及到規(guī)劃和重新組織信息，因此可以把這種能力歸納為推理。盡管這些任務(wù)本身仍然比較簡單，因為現(xiàn)在手機(jī)里的導(dǎo)航App也能夠做到，但是為了達(dá)到這樣的結(jié)果，這個計算機(jī)程序所使用的方法是令人震驚的。

事實上，這是史上第一個將外部存儲和深度學(xué)習(xí)的方法相結(jié)合所發(fā)明出來的計算機(jī)程序。這使得計算機(jī)獲得了獨立思考的能力，而不是按照人類的規(guī)則預(yù)先設(shè)置好程序，由計算機(jī)來執(zhí)行。

有深度學(xué)習(xí)之父之稱的英國科學(xué)家GeoffHinton表示：“深度學(xué)習(xí)在更加復(fù)雜的場景下應(yīng)用的大門已經(jīng)打開，計算機(jī)能夠執(zhí)行的任務(wù)比人們想象的更為復(fù)雜。”

Hinton目前在多倫多大學(xué)和谷歌工作。他說，直到不久前，人們還是不太清楚深度學(xué)習(xí)能夠如何讓一個系統(tǒng)獲取具有“自由意識推理”的算法。李志飛也表示：“今天機(jī)器和人的差距還很大，最大的問題就是機(jī)器沒有意識。所以以上所說的還都只是一個論文，不是產(chǎn)品，離商業(yè)化還很遠(yuǎn)。但是理論上的突破是必需的。”

深度學(xué)習(xí)在執(zhí)行語言翻譯、圖像和聲音識別等任務(wù)時的能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了其他計算方法，其甚至讓AlphaGo打敗了韓國圍棋名將李世石。然而直到現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的技術(shù)都無法逾越讓計算機(jī)“自主思考”的鴻溝，比如自己導(dǎo)航，或者在一段文字中概括其實質(zhì)的意義。

DeepMind的最新程序之所以能夠讓計算機(jī)實現(xiàn)自主導(dǎo)航等功能，關(guān)鍵在于為它加入了一個“外腦”——即外部存儲，這是用來短暫存儲重要信息片段，以備在需要時能夠及時調(diào)出。這其實是仿造了人腦的記憶功能——這是在大腦里短期存放信息的地方，可以使得我們在執(zhí)行多步驟任務(wù)的時候，不會忘記做過的步驟，就好比根據(jù)一個菜譜來做菜。

然而人工智能的任何突破都是循序漸進(jìn)的。負(fù)責(zé)該項目的谷歌DeepMind的科學(xué)家AlexGraves表示：“這個程序標(biāo)志著一個循序漸進(jìn)的突破，讓人們一步步地接近智能機(jī)器（Smartmachine），而不是一下子起飛。”他還說，針對一些對于人類而言可能根本不是問題的任務(wù)，目前的計算機(jī)卻不能正確地回答。比如以下一段話：“約翰在操場上，約翰撿起一個足球。”問：“足球在哪里？”只有DeepMind的這個程序能夠回答。而且類似的問題準(zhǔn)確率能夠達(dá)到96%以上。

不過他對于“機(jī)器推理”的說法持謹(jǐn)慎態(tài)度。“只能說我們把機(jī)器的存儲記憶能力提升了，這有別于以往的計算機(jī)存儲，我們相信這是實現(xiàn)推理非常重要的一步。但是要知道界限還是很難劃分的。”

Jaegar教授表示：“DeepMind最新的這項技術(shù)應(yīng)該被視作人類向著人工智能技術(shù)蜂擁過程中的一次飛躍。”不過他也表示，未來計算機(jī)的能力也未必要限制于執(zhí)行導(dǎo)航這一類的邏輯性任務(wù)。

他說：“人腦能夠?qū)崿F(xiàn)的任務(wù)，理論上一個物理的系統(tǒng)都應(yīng)該可能實現(xiàn)。計算機(jī)已經(jīng)接近人腦的性能，而且在某些領(lǐng)域已經(jīng)超越了人腦。這只是一個時間和資金的問題。看誰愿意為此支付巨額資金來發(fā)展這些技術(shù)。”

但是與此同時，也有一大批世界頂級的科學(xué)家對人工智能產(chǎn)生的潛在威脅表達(dá)了擔(dān)憂。其中就包括史蒂芬·霍金?；艚鹁娣Q：“一旦人們發(fā)展了人工智能，人工智能就會自己發(fā)展起來，重新進(jìn)行自我設(shè)計，而且以人們意想不到的速度。”

不過對此，DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis表示并不擔(dān)心，因為“人類離能夠引起擔(dān)心的技術(shù)還有好幾十年的距離”。

美國風(fēng)投大亨、風(fēng)險投資公司AndreessenHorowitz創(chuàng)始人馬克·安德森近期在接受采訪時同樣對人工智能技術(shù)表達(dá)了大力的支持。他說：“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的突破意味著人工智能技術(shù)有望催生新一代科技巨頭。”他的風(fēng)險投資公司最近又成功投資了Facebook、Twitter、Airbnb、Slack和Lyft等明星企業(yè)。

安德森表示，人工智能、虛擬現(xiàn)實、自動化、語音和物聯(lián)網(wǎng)都有可能成為下一波重要科技趨勢。目前最明顯的例子就是人工智能。“能夠明顯感覺到，有一批新的產(chǎn)品和公司將會把人工智能作為它們的核心。”他說，“Facebook、谷歌和亞馬遜都在這一領(lǐng)域付出了最尖端的努力。”

安德森認(rèn)為，在人工智能的角逐中，毫無疑問大公司將會占據(jù)主導(dǎo)。“首先沒有多少人知道該如何開發(fā)這些東西。大公司可以投入比創(chuàng)業(yè)公司更多的資金。大公司支付的薪水可以跟體育明星媲美。所以，大公司可以雇傭這些人才，導(dǎo)致小公司沒有人才可用。”

而谷歌、Facebook這類公司最大的優(yōu)勢還是在于數(shù)據(jù)。“從理論上講，你需要這些龐大的數(shù)據(jù)庫。ImageNet的部分突破就在于可以通過龐大的數(shù)據(jù)庫對算法進(jìn)行訓(xùn)練。理論認(rèn)為，谷歌和Facebook等大公司可以接觸到海量數(shù)據(jù)，但創(chuàng)業(yè)公司永遠(yuǎn)無法與之媲美。”安德森表示。

不過他同時表示，人工智能技術(shù)本身也在進(jìn)步。人們都在學(xué)習(xí)利用小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫開展深度學(xué)習(xí)。有很多創(chuàng)業(yè)公司找到了一些聰明的方法來獲取大數(shù)據(jù)，或者通過一些方法來降低對數(shù)據(jù)的需求。