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[導(dǎo)讀] 據(jù)外媒(VentureBeat)報道,如果你是X戰(zhàn)警系列漫畫的粉絲,你一定對X教授的腦波增幅器(Cerebro)不陌生。這是一個虛構(gòu)的設(shè)備,X教授用它來觀察人類的腦電波,并根據(jù)個人的思

 

 

據(jù)外媒(VentureBeat)報道,如果你是X戰(zhàn)警系列漫畫的粉絲,你一定對X教授的腦波增幅器(Cerebro)不陌生。這是一個虛構(gòu)的設(shè)備,X教授用它來觀察人類的腦電波,并根據(jù)個人的思維特征來識別變種人。如果腦波增幅器真的存在,是否是一件可怕的事呢,全球范圍的大腦閱讀是否會讓人們沉迷其中?

雖然目前人類尚未有能力打造這樣一款神器(量子糾纏神經(jīng)系統(tǒng)),然而社交網(wǎng)絡(luò)上鋪天蓋地的帖子卻正在從另一個方面展示著20億人的“大腦活動”。只是我們?nèi)狈τ行У姆椒▉頇z查和分析這些變相呈現(xiàn)的腦波,蘊藏其中的意義有待發(fā)掘。

在許多方面,軟件給人發(fā)聲提供了幫助?,F(xiàn)有工具能夠幫助消費者和企業(yè)之間快速對話溝通。這些工具使得企業(yè)通過開放、真實的對話吸引客戶群體,并了解客戶的需求和關(guān)注點。

然而,仍然有許多研究有待展開,特別是在統(tǒng)觀層面。通常社交網(wǎng)絡(luò)會顯示房間里最響亮的聲音。我們的技術(shù)只是收集和呈現(xiàn)聲音,而未能深入探究其下的原因。表象之下的原因不會自動呈現(xiàn),而是需要復(fù)雜的推斷或者是冒險的假設(shè)。

人們通常只是關(guān)注網(wǎng)絡(luò)言論和流行熱詞,而不能深入理解它。知道當下在發(fā)生什么并不等同于對當下人事的充分理解?,F(xiàn)實人事是三維的,并非口頭言語那么簡單。

在過往,我們精密的算法和高超的技術(shù)從業(yè)者不足以把握人心和探究聯(lián)系因果的精微。以最近的美國大選為例,無論是復(fù)雜的民調(diào),還是專家學(xué)者的分析,都沒能預(yù)測到最后的結(jié)果。在最后令所有人意外的結(jié)果出爐之后,各方又開始回過頭來試圖弄明白到底哪里出錯了。有人認為社交網(wǎng)絡(luò)對本此大選影響重大,答案也許就藏在數(shù)十億的社交帖子中。

有沒有可能使用人工智能來調(diào)查和獲得結(jié)論呢?試想一個隨時聽候差遣的AI,這個數(shù)字助理能夠分秒不斷地監(jiān)測和理解成千上萬的帖子,從紛亂信息中梳理出概要。

不過恐怕今日之AI尚不能勝任這個任務(wù)。

雖然我們的AI系統(tǒng)能夠抓取頭條新聞,但其能力常常有限。Uber等公司正在使用AI來讓自動駕駛汽車更好地感知周圍環(huán)境,從而可以智能地轉(zhuǎn)彎或躲避行人。但它們永遠不會長出翅膀?qū)W會飛行。谷歌打造的AlphaGo能夠擊敗人類最佳棋手,但關(guān)于圍棋的歷史文化它一無所知,它也無法“獨立”去進行另一場比賽。

今天的“人工智能”一詞仍然是一個誤稱。牛津英語詞典對智能(intelligence)的定義為“獲取并應(yīng)用知識的能力”。以數(shù)字經(jīng)濟麻省理工學(xué)院(MIT)數(shù)字經(jīng)濟倡議的研究員兼AI意見領(lǐng)袖湯姆·達文波特(Tom Davenport)的話來說:“深度學(xué)習(xí)并不是深刻的學(xué)習(xí)。”另一位專家奧倫·埃佐尼(Allen Institute of AI)也有類似意見:“AI只是簡單的數(shù)學(xué)的大規(guī)模執(zhí)行。”簡單說,AI實質(zhì)只是一種強大的計算方式,并沒有達到人腦那種堪稱智能的方式。

那么,未來AI有沒有可能實現(xiàn)自足的智能水平呢?

目前的AI研究正朝著更深入的方向前進。該領(lǐng)域的一個主要目標是使機器偽裝成人類,并通過圖靈測試?,F(xiàn)在我們有了進階版的圖靈測試:威諾格拉德模式挑戰(zhàn)(Winograd Schema Challenge)。圖靈測試檢驗機器能否思考,而威諾格拉德模式進一步檢測AI系統(tǒng)的常識推理能力以及對世界的運作方式的了解程度。

威諾格拉德模式挑戰(zhàn)讓人們意識到當下的AI水平并不像人們設(shè)想的那樣順利。為了理解這個測試,我們來看看今年O’Reilly AI大會上的一個例子:

“大球穿過桌子是因為它由發(fā)泡膠制成”和“大球穿過桌子是因為它由鋼制成”。兩句話中“它”各指什么?這個問題隨便一個7歲的小孩子都能答得出。然而AI卻不具有思索貫通的能力,相反它只會從網(wǎng)絡(luò)上搜索大量信息,然后給出“它”的定義。

只有當AI實現(xiàn)更接近人類的深度學(xué)習(xí)和理解能力時,使用AI來處理人腦力不能及的龐大數(shù)據(jù)才能成為可能。

像威諾格拉德模式挑戰(zhàn)這樣的測試能夠敦促AI更好地理解語言暗示和事物之間的關(guān)聯(lián)?;镜恼Z言理解能力是實現(xiàn)強智能的基礎(chǔ)。只有在此之上,獨立習(xí)得和應(yīng)用知識才能成為可能。

目前的AI只是略微超過了圖靈測試的水準,未來還有很多工作要做。

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