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[導(dǎo)讀] 人工智能等新一代信息技術(shù)的快速崛起,推動(dòng)諸多行業(yè)掀起了變革大浪潮。隨著智能化、數(shù)字化趨勢日益凸顯,人工智能受到了更多青睞,在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用,并且開始承擔(dān)不同的角色,發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢。

人工智能等新一代信息技術(shù)的快速崛起,推動(dòng)諸多行業(yè)掀起了變革大浪潮。隨著智能化、數(shù)字化趨勢日益凸顯,人工智能受到了更多青睞,在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用,并且開始承擔(dān)不同的角色,發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢。

從“裝配工”到“搬運(yùn)工”,從“玩伴”到“教師”,從“醫(yī)生”到“司機(jī)”,人工智能在越來越多的崗位上出現(xiàn),讓人們大為驚奇,但是也不由得心生疑慮。如果按照當(dāng)前形勢發(fā)展下去,人工智能會(huì)不會(huì)成為統(tǒng)治世界的最終玩家呢?其實(shí)不然,從目前的情況看,現(xiàn)在的技術(shù)并不足以完全接管或決策人類的生產(chǎn)方式,也就是說,我們很多重要的策略,還無法完全交付給機(jī)器。

在人工智能剛剛興起的時(shí)候,大多數(shù)人們對這個(gè)詞匯還是感到很陌生,但隨著AlphaGo不斷打敗圍棋界的人類頂級選手, 人工智能一時(shí)聲名大噪,最后更是成為了各個(gè)國家未來的發(fā)展戰(zhàn)略。

事實(shí)上,相較于人類而言,人工智能在很多方面都具備非常突出的優(yōu)勢,比如運(yùn)算能力、“記憶”能力、學(xué)習(xí)能力、預(yù)測能力等等。具體而言,人工智能可以儲(chǔ)存或收集大量信息數(shù)據(jù),以此為基礎(chǔ)進(jìn)行“思考”或“學(xué)習(xí)”,并得出結(jié)論。在此優(yōu)勢之下,很多人工智能充當(dāng)起了“百科全書”的角色,成為了一個(gè)靈活的資料庫。而在這背后,依托的是語音交互、自然語言理解、深度學(xué)習(xí)等諸多關(guān)鍵技術(shù)的支撐。

對于人工智能的發(fā)展,對其威脅論最多的說法便是,自動(dòng)化的未來,人類的工作機(jī)會(huì)將有很大可能被機(jī)器取代。不僅僅是醫(yī)生、教師、客服等工作,現(xiàn)在連主持人也開始被“搶飯碗”了。舉個(gè)例子,就在前不久一場名為“一刻talks先見未來大會(huì)”的會(huì)場上,搜狗開發(fā)的人工智能“汪仔”就客串了一把“主持人”。

我們都知道,一個(gè)具有專業(yè)素養(yǎng)的主持人,不僅僅要有足夠的專業(yè)知識(shí)和口才,還需要有很強(qiáng)的臨場應(yīng)變能力。但在這次會(huì)議上,人工智能“汪仔”給大家獻(xiàn)上了一場精彩的表演,贏得了觀眾的喜愛。這也足以讓人們了解到,人工智能或許在不久的將來,會(huì)成為一個(gè)名副其實(shí)的“職場殺手”。

只不過從目前的情況來看,人工智能還不具備完全取代人類做決策的能力,現(xiàn)在人機(jī)結(jié)合或許是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。對此,麻省理工學(xué)院教授,《我們機(jī)器人,我們自己》(Our Robots, Ourselves)的作者David Mindell表示,這種混合決策應(yīng)該比讓人工智能單獨(dú)工作能產(chǎn)生更好的結(jié)果。只有一個(gè)問題:當(dāng)人類和半智能系統(tǒng)一起工作時(shí),結(jié)果并不總是好的。

比如今年3月,美國亞利桑那州便發(fā)生了一起自動(dòng)駕駛致死事故。正常來說,進(jìn)行測試的自動(dòng)駕駛車輛上都會(huì)有一位安全員,當(dāng)軟件出現(xiàn)故障時(shí),會(huì)有人類司機(jī)介入。不巧的是,在那場事故中,軟件出問題了,但人類司機(jī)可能在心煩意亂的看電視節(jié)目。所以造成了這場災(zāi)難的發(fā)生。

事情發(fā)生后,一些批評主義者認(rèn)為,這次的失敗表明人工智能的困境遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了自動(dòng)駕駛汽車,如果沒有精心設(shè)計(jì),再智能的系統(tǒng)進(jìn)入世界都可能會(huì)引發(fā)人類對技術(shù)的強(qiáng)烈抵制。與此同時(shí),我們不得不承認(rèn)的是,現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還存在很多缺陷。對此,AI專家Roger Schank警告稱,未來將是一個(gè)新的“人工智能冬天”——這是對20世紀(jì)80年代后期的一個(gè)時(shí)期的提及,當(dāng)時(shí)對技術(shù)進(jìn)步的失望導(dǎo)致了退出戰(zhàn)場。

有人說,我們可以適當(dāng)調(diào)整對自主系統(tǒng)的期望,用更精心的設(shè)計(jì)來確保他們與人類世界更加融合,但實(shí)際上,技術(shù)本身就是一個(gè)嚴(yán)重的障礙。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)教授Illah Nourbakhsh說:“人工智能的工作方式及其失敗的方式對我們來說是陌生的。”

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例。我們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域比較熱門的一個(gè)分支,現(xiàn)在它已經(jīng)證明機(jī)器擁有優(yōu)于人類的能力了,比如識(shí)別圖像或語音。但是,在它需要依賴訓(xùn)練的具體數(shù)據(jù)做出決定時(shí),表現(xiàn)卻不是很好。但在現(xiàn)實(shí)世界中,人們經(jīng)常會(huì)對以前沒有遇到的情況做出決定。因此,在解決這個(gè)問題方面,人機(jī)合作是最好的選擇之一。那么,人與機(jī)器人的共存方式有哪些呢?

其一,人類充當(dāng)機(jī)器人的后援,在機(jī)器人達(dá)到能力極限時(shí)進(jìn)行接管。許多工作流程正在以這種方式進(jìn)行重新設(shè)計(jì),就像自動(dòng)呼叫中心,其中語言理解系統(tǒng)嘗試處理呼叫者的查詢,僅在技術(shù)混淆時(shí)向操作員進(jìn)行確認(rèn)。

可能有人會(huì)說,Uber的致死車禍?zhǔn)鹿示褪窃谶@樣的情況下發(fā)生的,但這起事故是一個(gè)可能出錯(cuò)的極端例子。斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究顯示,人類駕駛員至少需要6秒才能恢復(fù)意識(shí)并收回控制權(quán)。但即使有足夠的時(shí)間讓人恢復(fù)注意力,進(jìn)入某種情況的人也可能看到與機(jī)器不同的東西,以至于二者之間并不能達(dá)到無縫切換。

我們需要在軟件系統(tǒng)和人之間共同努力,不過這是一個(gè)非常困難的事情,至少語言的使用就有一定的難度。對人類來說,我們可以用很少的詞來傳達(dá)意義——說話者和聽者對彼此之間的語境的共同理解,讓這些詞語用意義更加明了,但機(jī)器在理解人的語言時(shí)做不到這一點(diǎn),與此同時(shí),計(jì)算機(jī)科學(xué)家們也尚未研究如何在機(jī)器中建立共識(shí)。

其二, 在人機(jī)合作中確保敏感任務(wù)總是以人類為主。即使在自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)完成所有準(zhǔn)備工作,并且能夠完全完成任務(wù)本身的情況下,涉及軍事等領(lǐng)域的敏感任務(wù)最好還是由人類進(jìn)行處理。像軍事無人機(jī),人類“飛行員”,通常位于數(shù)千英里之外,被要求做出射擊目標(biāo)的決定,就是一個(gè)例子。用于幫助移民官員識(shí)別可疑旅行者的面部識(shí)別系統(tǒng)是另一個(gè)例子,但兩者都表明人工智能如何在不剝奪控制權(quán)的情況下使人類更有效。

然而對無人機(jī)等半自動(dòng)武器的還存在另一種說法,即將它們變成完全自治的系統(tǒng)沒有技術(shù)障礙,且可以快速更改當(dāng)前的程序和安全措施。

根據(jù)加州大學(xué)伯克利分校的人工智能教授Stuart Russell的說法,在國家緊急情況下將人類無人機(jī)操作員,從工作流程中移除是一個(gè)簡單而容易的步驟,但這將加速機(jī)器人武器時(shí)代的到來,而這個(gè)所謂的機(jī)器人武器還可以自行決定什么時(shí)候開始?xì)⑷?。所以,“你不能說這項(xiàng)技術(shù)本身只能在人為控制下,以防御的方式進(jìn)行使用。事實(shí)并非如此?!癛ussell如是說。

其三,涉及使用人工智能的“人在循環(huán)”系統(tǒng)。這意味著機(jī)器人不能完全獨(dú)立地處理任務(wù),而可以在人類決策中起到輔助作用,比如將算法逐漸滲透到日常生活中。但是,算法只能與他們訓(xùn)練的數(shù)據(jù)一樣好,而且他們不善于處理新情況。這就需要信任這些系統(tǒng)的人通常也要信仰這些系統(tǒng)。

Schank先生指出了算法在棒球中的作用:分析每個(gè)擊球手的優(yōu)勢和劣勢,為球隊(duì)傳統(tǒng)主義者所傾向的領(lǐng)域提供了新的方法。他表示,這些計(jì)算機(jī)輔助決策的結(jié)果可能最終會(huì)比基于純粹人類分析的決策更糟糕。

曾經(jīng)舊金山Uber司機(jī)就在使用的應(yīng)用程序中出現(xiàn)了一個(gè)錯(cuò)誤,將他們送到了機(jī)場貨運(yùn)站點(diǎn)而不是客運(yùn)站?!坝袝r(shí)人們會(huì)盲目跟隨機(jī)器,有時(shí)人們會(huì)說:‘堅(jiān)持下去,這看起來不對?!?這就像許多其他技術(shù)一樣,人們會(huì)適應(yīng),“技術(shù)作者Tim O’Reilly說道。

盡管如此,我們還是可以對人類與機(jī)器的共存保持樂觀態(tài)度,即人機(jī)結(jié)合的成果會(huì)遠(yuǎn)大于任何人或任何機(jī)器單獨(dú)完成一個(gè)任務(wù)的結(jié)果。只不過在這個(gè)美好的未來到來之前,我們還面臨很多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)要解決。

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