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人工智能不會(huì)取代人類,會(huì)讓人更智能

核心提示: 人工智能誕生于20世紀(jì)50年代,但為何近幾年才進(jìn)入爆發(fā)期?

人工智能誕生于20世紀(jì)50年代,但為何近幾年才進(jìn)入爆發(fā)期?哪一項(xiàng)人工智能應(yīng)用對(duì)人類社會(huì)影響最深遠(yuǎn)?

如果說誰有資格談?wù)撊斯ぶ悄芨锩渡疃葘W(xué)習(xí)》一書作者、被稱為“世界AI之父”的特倫斯·謝諾夫斯基(Terry Sejnowski)是其一。在大多數(shù)人都“迷信”基于邏輯的計(jì)算機(jī)編程作為人工智能基本方法時(shí),他提出受大腦生物學(xué)啟發(fā)的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,證明基于大腦式的計(jì)算方法是可行的,為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。近日,在楊浦舉行的“2019未來大會(huì)”現(xiàn)場(chǎng),記者專訪了特倫斯。

讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)會(huì)比編程更高效

記者:AI(人工智能)早期為何發(fā)展緩慢?

特倫斯:早期,電腦運(yùn)行速度慢,內(nèi)存昂貴,用編程來解決問題十分耗費(fèi)人力。如今計(jì)算機(jī)運(yùn)行快了百萬倍,內(nèi)存也大,勞動(dòng)力卻越來越貴,因此讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)比讓人類編程更高效。

除技術(shù)限制外,學(xué)界觀念也是難以跨越的藩籬。過去那些主張編程的AI先驅(qū),本身并不關(guān)心人腦是如何實(shí)現(xiàn)智能行為的。深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2012年。在當(dāng)年的NIPS大會(huì)(神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì))上,科學(xué)家論證了在一個(gè)包含1萬個(gè)類別和1000萬個(gè)圖像的數(shù)據(jù)集上,使用深度學(xué)習(xí)分類可將錯(cuò)誤減少20%。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn),在該數(shù)據(jù)集上的分類錯(cuò)誤一年內(nèi)也減少不到1%,這相當(dāng)于我們?cè)谝荒陜?nèi)達(dá)到過去20年取得的成績(jī)。深度學(xué)習(xí)一夜之間變得出名。

大自然面前我們應(yīng)更謙遜一點(diǎn)

記者:在大多數(shù)研究人員都著眼于電腦編程時(shí),你為何會(huì)把眼光投向人腦,相信深度學(xué)習(xí)可以打開人工智能發(fā)展的突破口?

特倫斯:這要追溯到我剛開始研究深度學(xué)習(xí)時(shí)所設(shè)計(jì)的一個(gè)話語網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它讓計(jì)算機(jī)來學(xué)習(xí)閱讀。自學(xué)習(xí)開始后,它一個(gè)晚上就吸收了整個(gè)訓(xùn)練集的信息。我們發(fā)現(xiàn)語言是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常擅長(zhǎng)的事,而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)語言的方式和人類學(xué)習(xí)語言方式是一致的。在今天AI的所有應(yīng)用場(chǎng)景中,語言翻譯能力是最讓人驚訝的,它讓世界不同的人群能直接對(duì)話。

記者:1989年,你在一次講座中闡述了一只蒼蠅和一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的場(chǎng)景,并稱世上最快的計(jì)算機(jī)比不上一只蒼蠅,真的如此嗎?

特倫斯:我只是想借這一對(duì)比讓大家明白一件事,在大自然面前我們應(yīng)更謙遜一點(diǎn)。實(shí)際上并非說計(jì)算機(jī)比不上一只蒼蠅。計(jì)算機(jī)是一種通用設(shè)備,它可以被編程來計(jì)算任何東西,同一個(gè)硬盤可以運(yùn)行不同的程序,而蒼蠅是一種“專用計(jì)算機(jī)”,它只能運(yùn)行一種程序。但無可厚非的是,在蒼蠅那個(gè)小小的腦袋里,蘊(yùn)含著數(shù)以千計(jì)的神經(jīng)元,其視覺算法已嵌入它本身的網(wǎng)絡(luò),可通過視覺識(shí)別來尋找食物,并保持飛行,同時(shí)還能在復(fù)雜的世界里生存下去,而且消耗最少的能量。

AI替代部分職業(yè)也產(chǎn)生新崗位

記者:你并不認(rèn)為人工智能會(huì)取代人類?

特倫斯:1997年“深藍(lán)”打敗象棋世界冠軍時(shí),就有人說“人類會(huì)被計(jì)算機(jī)取代”。但后來,人們開始跟電腦下棋,結(jié)果變成更好的棋手。人工智能在代替一部分職業(yè)的同時(shí),也產(chǎn)生新的崗位。比如無人駕駛,會(huì)讓將來出現(xiàn)在市中心的車輛減少,因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車可在城市外圍停放,大量停車場(chǎng)空間會(huì)被高效利用。司機(jī)會(huì)被取代,會(huì)產(chǎn)生新的職業(yè)崗位,如安全監(jiān)測(cè)、傳感器技術(shù)供應(yīng)鏈等。在醫(yī)療領(lǐng)域,醫(yī)生在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的淋巴結(jié)活檢切片圖像上的判斷,直接關(guān)系病人的生命。一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到0.925的判斷準(zhǔn)確率,仍不及人類專家在同一測(cè)試上達(dá)到的0.966。把深度學(xué)習(xí)和人類專家的預(yù)測(cè)結(jié)合起來,準(zhǔn)確率能達(dá)0.995,幾近完美。這表明在未來,人類與機(jī)器將是合作而非競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。記者黃尖尖

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責(zé)任編輯:趙文源