AI ? 人工智能

去年六月，F(xiàn)acebook人工智能研究部門的五位研究員聯(lián)名發(fā)表了一份研究報(bào)告，主要介紹了機(jī)器人如何能夠模擬談判性質(zhì)的對(duì)話。

雖然在很大程度上，機(jī)器人確實(shí)能夠保證對(duì)話的連貫性，但研究員發(fā)現(xiàn)那些軟件也會(huì)偶爾說出一些奇怪的話，比如“對(duì)我來說、對(duì)我來說、對(duì)我來說、對(duì)我來說，球沒什么用?！?/p>

看到這些研究結(jié)果之后，F(xiàn)acebook人工智能團(tuán)隊(duì)便清楚地意識(shí)到，他們沒有能夠在日常口語的參數(shù)范圍內(nèi)，對(duì)機(jī)器人說出的話語進(jìn)行有效限制。換句話說，他們只是研發(fā)出了一種僅限于機(jī)器人相互之間使用的獨(dú)特機(jī)器語言。而對(duì)于這些研究結(jié)論，或許身處其他領(lǐng)域的人會(huì)覺得比較有趣，但其實(shí)在專業(yè)人士看來，根本就是毫無新意可言，也算不上是突破性發(fā)現(xiàn)。

就在那份研究報(bào)告發(fā)表之后的一個(gè)月，國外知名新聞媒體又發(fā)表了一篇名為《人工智能正在投資那些人類無法聽懂的語言，我們是否應(yīng)該阻止這種趨勢(shì)？》的文章。具體看來，文章主要講了機(jī)器人時(shí)常出現(xiàn)的偏離日常英語交流的問題。雖然這并不是上述研究報(bào)告的主要結(jié)論，但外媒文章表示，在發(fā)現(xiàn)機(jī)器人已經(jīng)開始以一種全新的語言進(jìn)行交流時(shí)，研究人員認(rèn)為它們發(fā)展到了一種失去控制的地步，從而決定叫停整個(gè)實(shí)驗(yàn)。

該文章一經(jīng)發(fā)表，便迅速傳遍了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致大量缺少創(chuàng)新報(bào)道內(nèi)容的出版商開始跟風(fēng)，紛紛說Facebook的工程師是因?yàn)闄C(jī)器人以一種獨(dú)特語言進(jìn)行自主交流出現(xiàn)了恐慌，從而叫停了人工智能項(xiàng)目的研究。甚至還有媒體指出，這一現(xiàn)象簡(jiǎn)直就是電影《終結(jié)者》在現(xiàn)實(shí)生活中的重現(xiàn)。因?yàn)樵谶@部電影中，有一個(gè)機(jī)器人在有了自主意識(shí)之后就對(duì)人類發(fā)起了戰(zhàn)爭(zhēng)。

Zachary Lipton是卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)部門的助理教授，看到這篇本來還算有點(diǎn)兒意思的文章逐漸成為各家媒體博得關(guān)注的噱頭，他不禁產(chǎn)生了一絲沮喪之情。

根據(jù)Lipton的介紹，近些年來，廣大民眾對(duì)“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”這類話題是越來越感興趣。但與此同時(shí)，也導(dǎo)致了不少“趁虛而入”的低質(zhì)新聞報(bào)道現(xiàn)象出現(xiàn)，對(duì)人們正確理解相關(guān)研究報(bào)告以及行業(yè)發(fā)展前景帶來了負(fù)面影響。用他的話說，這就是人工智能錯(cuò)誤信息的蔓延。其實(shí)，除了Lipton，還有很多該領(lǐng)域的研究人員也是感同身受。他們擔(dān)心關(guān)于人工智能的猜測(cè)性虛假報(bào)道，將會(huì)促使人們對(duì)該行業(yè)的發(fā)展前景抱有錯(cuò)誤預(yù)期，最終威脅到該行業(yè)的發(fā)展進(jìn)步以及相關(guān)新興技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的高效應(yīng)用。

事實(shí)上，媒體對(duì)于計(jì)算機(jī)智能的夸張報(bào)道，并不是我們這個(gè)時(shí)代獨(dú)有的，早在計(jì)算這個(gè)概念最開始出現(xiàn)時(shí)就已經(jīng)有了。

1946年2月，校車大小的電子數(shù)字積分計(jì)算機(jī)（即Electronic Numerical Integrator and Computer，以下簡(jiǎn)稱Eniac）正式在一次新聞發(fā)布會(huì)上亮相。當(dāng)時(shí)，記者們紛紛將其稱作“電子大腦”、“數(shù)學(xué)怪人”以及“天氣預(yù)測(cè)者與控制者”。為了讓大眾真正理解這一新機(jī)器，不再受虛假夸張新聞的誤導(dǎo)，英國著名物理學(xué)家DR Hartree在《自然》雜志上發(fā)表了一篇文章，以一種直接、真實(shí)、簡(jiǎn)單的方式講述了Eniac的運(yùn)作方式。

但讓他感到沮喪的是，《倫敦時(shí)報(bào)》在他的研究基礎(chǔ)之上，又刊登了一篇名為《電子大腦：解決深?yuàn)W問題、帶有記憶閥門》的文章。隨即，他便給《倫敦時(shí)報(bào)》的編輯寫了一封信，說是“電子大腦”這一術(shù)語會(huì)誤導(dǎo)讀者，并且聲明機(jī)器是無論如何不能代替人類大腦思維的。但可惜的是，他的努力最終還是徒勞。在媒體眼中，Eniac的身份以及定義，永遠(yuǎn)都停留在“大腦機(jī)器”上。

同樣在美國，情況也相當(dāng)類似。Frank Rosenblatt是康奈爾航空實(shí)驗(yàn)室的工程師和心理學(xué)家。1958年，他在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)表文章，正式提出了一種名為“感知器（perceptron）”的基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法。雖然按照設(shè)計(jì)，這種算法只能夠識(shí)別出來少數(shù)幾種模式，但《紐約時(shí)報(bào)》卻將其稱為“電子大腦”，說是它可以實(shí)現(xiàn)自我教學(xué)，用不了多長時(shí)間就能走路、說話、寫作、繁殖再生，同樣也能充分意識(shí)到自己的存在。

固然，人工智能可以帶來令人陶醉的喜悅，也可以為大學(xué)和軍隊(duì)中的研究人員帶來大量資金支持。但到上世紀(jì)60年代，不少人工智能行業(yè)先驅(qū)就已經(jīng)很明顯能夠看到，一直以來他們都低估了在機(jī)器中模擬人類大腦這件事的困難程度。1969年，曾經(jīng)公開表示機(jī)器智能終將會(huì)超越人腦的Marvin Minsky，與計(jì)算機(jī)科學(xué)家Seymour Papert聯(lián)名出版了一本書，以證明Rosenblatt的感知器算法無法完全實(shí)現(xiàn)之前相關(guān)專家們的設(shè)想，而且還表示其智能程度遠(yuǎn)不及媒體所宣傳報(bào)道的那樣。

二人的書一經(jīng)出版，便迅速在人工智能研究領(lǐng)域和其他領(lǐng)域傳播開來，猝不及防地掀起了一股揭開人工智能真實(shí)面目的全新潮流。1972年，知名哲學(xué)家Hubert Dreyfus針對(duì)這一技術(shù)和行業(yè)的發(fā)展，發(fā)表了一篇影響深遠(yuǎn)的長文，名為《計(jì)算機(jī)所無法勝任的事情》。一年后，英國知名數(shù)學(xué)家James Lighthill又針對(duì)機(jī)器智能的發(fā)展現(xiàn)狀公開了一份調(diào)查報(bào)告，并且得出結(jié)論說在整個(gè)人工智能和機(jī)器智能領(lǐng)域，所有截至當(dāng)時(shí)的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)都沒能像預(yù)期那樣產(chǎn)生重大影響。

自此，人工智能迎來了自己的第一個(gè)蕭條期，也就是首個(gè)寒冬。在那期間，幾乎所有的相關(guān)研究都無法順利拿到資金支持。就連一直以來熱衷于用“電子大腦”博得大眾關(guān)注的新聞媒體，也失去了報(bào)道興趣。雖然后來在80年代到90年代期間，人工智能出現(xiàn)了略微的回暖跡象，但還是在一定程度上擺脫不了過時(shí)、科幻的標(biāo)簽。要知道，一直以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家都在努力避免人工智能與這些詞語沾上邊，因?yàn)樗麄儞?dān)心大眾將自己當(dāng)成白日空想家。

直到新一代研究人員開始發(fā)表文章，介紹一項(xiàng)名為“深度學(xué)習(xí)”的新技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活實(shí)現(xiàn)了成功應(yīng)用時(shí)，人工智能才算是真正順利度過了自己的首個(gè)寒冬。

雖然從本質(zhì)上來說，“深度學(xué)習(xí)”仍然是一種與感知器算法高度類似的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)，但它在計(jì)算能力和數(shù)據(jù)集容量上均得到了大幅提高，所以在諸如話語識(shí)別、圖像識(shí)別和語言翻譯這類實(shí)際任務(wù)上，有了廣闊的應(yīng)用前景。隨著關(guān)于深度學(xué)習(xí)的正面研究報(bào)告越來越多，選擇學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程的大學(xué)生也越來越多。各家企業(yè)也紛紛開始斥資數(shù)十億甚至數(shù)百億美元來尋求高端技術(shù)人才，與之同時(shí)小型初創(chuàng)企業(yè)也開始積極拓寬深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，包括交通運(yùn)輸、醫(yī)療健康以及金融財(cái)務(wù)等。

伴隨著深度學(xué)習(xí)的火熱，各家新聞媒體又在寂靜了相當(dāng)長一段時(shí)間之后，開始了之前那種對(duì)人工智能的狂熱報(bào)道。2013年，John Markoff在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)表了一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章，標(biāo)題為《像人腦的計(jì)算機(jī)：從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)》。Markoff表示：“在未來幾年中，深度學(xué)習(xí)將會(huì)催生新一代人工智能系統(tǒng)，完成一些簡(jiǎn)單的人工任務(wù)，包括看、聽、說和操控等等?！?/p>

自那以后，我們幾乎每天都能在新聞媒體上看到一些關(guān)于“人工智能世界末日”、“人造大腦”、“超人工智能”以及“Facebook驚悚人工智能機(jī)器人”的夸張報(bào)道。

為了挑戰(zhàn)自己，Lipton當(dāng)時(shí)就決定繼續(xù)攻讀機(jī)器學(xué)習(xí)的博士學(xué)位。他介紹說，隨著越來越多的新聞媒體開始報(bào)道一些夸張的內(nèi)容，研究人員心中的失望和沮喪之情也就越來越明顯。因?yàn)樵谒麄兛磥恚切┯浾邔?duì)深度學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的了解著實(shí)非常淺薄。

拋開記者在深度學(xué)習(xí)技術(shù)方面的淺薄了解不說，Lipton發(fā)現(xiàn)最令人生氣的地方在于，那些一無所知的社交媒體居然都自稱是“人工智能影響者”。事實(shí)上，他們所做的，無非就是在自家網(wǎng)站上介紹介紹埃隆·馬斯克，內(nèi)容質(zhì)量低下卻吹得天花亂墜。用他的話說：“想要在人工智能領(lǐng)域取得實(shí)質(zhì)上的進(jìn)步，首先需要保證廣大受眾了解最為真實(shí)、最為正確的信息。但很可惜，現(xiàn)階段，呈現(xiàn)在大眾面前的，完全是一些與真實(shí)情況不符的信息。因此，他們根本就沒有辦法徹底區(qū)分哪些是重要的信息，哪些是不重要的信息?！?/p>

當(dāng)然，Lipton也不是第一個(gè)對(duì)人工智能發(fā)展泡沫表示擔(dān)憂的人。去年，美國機(jī)器人制造頂級(jí)專家Rodney Brooks撰寫了一篇文章，批評(píng)了人工智能行業(yè)對(duì)于未來發(fā)展前景的過度臆想。2013年，紐約大學(xué)教授Gary Marcus也寫了一篇文章，指出不真實(shí)的泡沫會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)該行業(yè)的發(fā)展前景產(chǎn)生虛假預(yù)期，從而導(dǎo)致另一個(gè)寒冬的到來。

不過，在這個(gè)問題上，Lipton持有不同態(tài)度。他認(rèn)為，現(xiàn)階段的夸張泡沫還不太會(huì)導(dǎo)致下一個(gè)寒冬的出現(xiàn)，但卻會(huì)誤導(dǎo)人們的認(rèn)知，致使最為重要、最為迫切的問題遭到掩蓋。他表示：“對(duì)于錯(cuò)誤的事情，大家都很害怕。我們能看到，不少政策制定者都會(huì)非常急切地開會(huì)討論機(jī)器人的權(quán)利問題，而不是歧視問題，就因?yàn)楹笳哌^于泛泛，感興趣的人比較少。”

去年三月，Lipton開通了自己的博客，希望能夠通過自己的力量來“反抗”那些帶來較大負(fù)面影響的不真實(shí)的人工智能新聞，比如關(guān)于埃隆·馬斯克以及Anthony Levandowski人工智能教堂的低質(zhì)新聞消息。

目前，Lipton的博客已經(jīng)收到了一些新聞媒體的關(guān)注，也培養(yǎng)了一批固定讀者。但他清楚地知道，自己能夠產(chǎn)生的影響終究還是有限的。用他的話說：“其實(shí)，這個(gè)行業(yè)真正需要的是大量訓(xùn)練有素、誠實(shí)正直的記者。在實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)之前，我自己的博客永遠(yuǎn)都像是滄海一粟，像是一粒無法激起千層浪的微小石子?！?/p>

Joanne McNeil是一位專注于新興技術(shù)的專欄作家，她也認(rèn)為科技行業(yè)新聞?dòng)浾叩膶I(yè)素質(zhì)確實(shí)有待提高。雖然她經(jīng)常在Twitter上取笑一些帶有《終結(jié)者》風(fēng)格的文章，但還是會(huì)避免言辭尖銳地直接批判科技記者。因?yàn)樵谒磥?，人工智能的虛假泡沫之所以?huì)出現(xiàn)，其中一個(gè)原因就是資源分配的不均衡。

她表示：“如果你將一位記者的收入與一位研究人員的收入相比，就會(huì)很快發(fā)現(xiàn)記者無法寫出具有專業(yè)深度文章的原因所在，畢竟他們終究不能與研究人員相提并論。說實(shí)話，具有專業(yè)技術(shù)素質(zhì)的記者和編輯，數(shù)量少之又少。如果人工智能研究人員真的在乎記者寫出來報(bào)道的內(nèi)容，那至少應(yīng)該共同參與到新聞撰寫、報(bào)道或出版的過程中去。同時(shí)，適當(dāng)提高記者的收入，畢竟他們要花大量的時(shí)間和精力，去深度挖掘與之相關(guān)的專業(yè)知識(shí)?！?/p>

就像澳大利亞國立大學(xué)工程學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Genevieve Bell所說，只有新聞?dòng)浾吆脱芯咳藛T進(jìn)一步加強(qiáng)彼此之間的合作，才能夠有效引導(dǎo)整個(gè)行業(yè)往正確的方向發(fā)展。純靠暴力壓制人工智能虛假泡沫，根本就是一件不可能的事情。Bell解釋道，因?yàn)殛P(guān)于電子大腦或Facebook惡意機(jī)器人的文章，并未切實(shí)關(guān)注真正的技術(shù)，只是大眾文化希望和焦慮的反映。

她介紹說：“數(shù)千年來，我們所講述的都是一些關(guān)于無生命事物的故事，這也就影響了我們對(duì)當(dāng)下行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的認(rèn)知方式。或許專家可以不考慮他們所進(jìn)行研究給大眾留下的印象，但那些不現(xiàn)實(shí)的期望或無由來的恐懼，總歸是存在的。所以，說到底，夸張和泡沫就是一種文化表現(xiàn)形式，我們沒有辦法徹底不予考慮?！?/p>

最后，Lipton表示，現(xiàn)階段，不真實(shí)的猜想和真實(shí)的研究之間，界限非常模糊。但歷史告訴我們，這種模糊的界限終究是要明確起來，以便我們合理區(qū)分哪些是重要之事，哪些只是虛幻。