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[導(dǎo)讀]AI真的將會改變?nèi)祟惿鐣??你也許不相信。去年,AI 教父杰夫·欣頓(Geoff Hinton)獲得圖靈獎,最近欣頓談到了自己對AI的看法,我們來聽聽他是怎樣說的。

AI真的將會改變?nèi)祟惿鐣??你也許不相信。去年,AI 教父杰夫·欣頓(Geoff Hinton)獲得圖靈獎,最近欣頓談到了自己對AI的看法,我們來聽聽他是怎樣說的:

問題:你真的認為深度學(xué)習(xí)未來將會復(fù)制人類智力嗎?你為何如此確信?

欣頓:我真的相信深度學(xué)習(xí)未來可以做任何事情,但在此之前我們還要在概念方面找到更多的突破。舉個例子,2017年Ashish Vaswani等人提出了”transformers”,它是一個表達文字意義的好向量,這是概念上的突破。到了今天,幾乎所有最好的自然語言處理程序都會用到這一概念。我們還需要更多類似的突破。

問題:如果有了這些突破,我們是不是可以讓深度學(xué)習(xí)接近人類智慧?

欣頓:是的。特別是要取得一些突破,理解神經(jīng)活動的重要向量,從而完成推理之類的任務(wù)。另外一個重要因素就是規(guī)模。人類大腦有100萬個億參數(shù),也就是突觸。我們現(xiàn)在已經(jīng)有很大的模型,比如GPT-3,它有1750億個;但相比大腦來說規(guī)模還是太小。

如果你認同欣頓的觀點,認為AI未來將會變得和人類一樣聰明,那好,AI時代一旦來臨,哪些公司將會左右人類命運?

中美AI九巨頭

你也許不知道艾米·韋伯(Amy Webb)是誰,她是一名未來學(xué)家,最近寫了一本書,名叫《九巨頭:科技巨頭及其思維機器如何扭曲》(The Big Nine: How the Tech Titans and Their Thinking Machines Could Warp Humanity),這本書的主題是AI。

許多人認為,AI存在的問題是大型科技公司不作為造成的,韋伯并不認同這種觀點。韋伯認為,大公司并非天生就是邪惡的,AI支離破碎也不能只是怪罪于經(jīng)們。實際上,問題的根源在于底層系統(tǒng),大企業(yè)也要服務(wù)底層系統(tǒng)的命令。如果不能從根本上解決問題,后果將會很嚴重。

書本所說的9大巨頭就是指9家公司,當(dāng)中6家來自美國,3家來自中國。美國的6家公司是谷歌、Facebook、微軟、蘋果、亞馬遜、IBM。韋伯稱它們?yōu)椤癎-MAFIA”,這些企業(yè)將擁有相似興趣和背景的人組織起來,變成一張封閉網(wǎng)絡(luò),他們努力工作,以后將會控制人類的未來。3家中國企業(yè)分別是百度、阿里巴巴、騰訊,也就是所謂的BAT。

韋伯相信,在研發(fā)AI技術(shù)時9大巨頭的初衷是好的,但是受到外界壓力的影響它們可能會背離初衷。

企業(yè)與大學(xué)同床共枕

大型科技企業(yè)會去大學(xué)招募人才。在美國大學(xué),計算機系主要關(guān)注工程技術(shù)、編程、系統(tǒng)工程、數(shù)學(xué)。具體到了AI,學(xué)生會關(guān)注機器學(xué)學(xué)習(xí)算法、自然語言處理、計算機視覺及其它技能。至于哲學(xué)、人類學(xué)、倫理學(xué),根本就沒有給它們留下空間。

30年前,算法還沒有主宰我們的生活,今天已經(jīng)大不一樣。由于技術(shù)是少數(shù)人開發(fā)的,肯定會存在偏見、出現(xiàn)盲點。正因如此,亞馬遜招聘算法才會歧視女性,IBM面部偵測系統(tǒng)面對非白人女性人臉時才會表現(xiàn)較差。既然知道有問題,為何大學(xué)不及時修復(fù)呢?因為技術(shù)總是跑得比學(xué)術(shù)更快。

回看歷史,AI研究總是起起落落。最近幾年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓AI回到春天,但研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成本極高,需要大量數(shù)據(jù)和計算資源。在成本的壓力下,AI科學(xué)家、實驗室只好投靠大型科技企業(yè)。但企業(yè)畢竟不是慈善機構(gòu),它們也受到市場的驅(qū)動,希望投資能帶來回報。韋伯在書中寫道:“G-MAFIA承受巨大的壓力,它們要開發(fā)實用的AI商務(wù)應(yīng)用,盡可能快一點開發(fā)出來。在數(shù)字領(lǐng)域,投資者已經(jīng)養(yǎng)成習(xí)慣,他們渴望立竿見影,渴望大發(fā)橫財。”

在這種壓力下,研究人員會將不成熟的產(chǎn)品早早推向市場。本來專注研究的實驗室為了取悅投資者,也被迫抽出一部分資源研發(fā)有利可圖的產(chǎn)品,DeepMind和OpenAI就是一個好例子。2014年谷歌收購DeepMind,OpenAI得到了微軟的資助。DeepMind賣身之后開發(fā)應(yīng)用版軟件,主要用來打造商務(wù)AI產(chǎn)品。OpenAI承諾將技術(shù)授權(quán)給投資者。

在未來10年內(nèi),AI生態(tài)系統(tǒng)將會不斷整合,以少數(shù)幾個系統(tǒng)作為中心,這些系統(tǒng)的開發(fā)者正是G-MAFIA和BAT。它們的系統(tǒng)將會成為我們個人生活的操作系統(tǒng)。

不可忽視的量子計算

你可能會想,為什么IBM有可能成為AI巨頭呢?它又沒有像谷歌、阿里巴巴一樣掌握大量數(shù)據(jù)。好問題,也許你應(yīng)該想到四個字:量子計算。雖然目前量子計算機仍然處在發(fā)展初期,離大規(guī)模商用有些距離,但IBM、谷歌、微軟已經(jīng)投入巨資研究多年。AI市場需要量子計算機。

當(dāng)我們用AI分析海量數(shù)據(jù),有了量子計算機,分析的速度無疑會快很多。量子計算機可以從兩個方面增強AI,一方面,現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)技術(shù)能否成功執(zhí)行任務(wù),精準(zhǔn)度如何,很大程度上受到給定數(shù)據(jù)集的影響。如果給定的數(shù)據(jù)集不夠多,想取得理想結(jié)果就會比較困難。量子計算機可以幫助AI獲得更好的結(jié)果。另一方面,量子計算機與AI結(jié)合之后,AI理解自然語言的能力將會大大增強。換言之,到時AI也許可以理解數(shù)據(jù)背后的意義。

我們來總統(tǒng)一下本文的主要觀點:

首先,你得認同欣頓的觀點,即隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進化,AI將會獲得與人類大腦一樣的智力。

其次,如果韋伯的預(yù)言是正確的,那么在幾十年后的AI世界,人類的命運將由9大科技巨頭決定,一個是以美國科技巨頭為首的西方體系,一個是以中國科技巨頭為首的中國體系。

最后,在AI戰(zhàn)場上,國與國的競爭,企業(yè)與企業(yè)的競爭,主要涉及到處理海量數(shù)據(jù)并將技術(shù)轉(zhuǎn)為商用的能力,而處理數(shù)據(jù)很有可能離不開量子計算機,從這個角度看,你覺得9大科技巨頭誰將成為最終BOSS呢?

不妨多問一句:如果讓一家企業(yè)或者兩家企業(yè)的AI操作系統(tǒng)來接管你的生活,你選誰?


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