了解人工智能的三種方式

人工智能正變得越來越普遍，幾乎每天都有關(guān)于人工智能新進(jìn)展或新應(yīng)用的報(bào)道。人類對(duì)它的想法有多少了解？我們又該如何努力去研究它？

我們今天所了解的人工智能中，大部分都遵循深度學(xué)習(xí)的規(guī)則，即向機(jī)器輸入一組數(shù)據(jù)以及想要的輸出結(jié)果，機(jī)器據(jù)此產(chǎn)生算法來解決問題。然后系統(tǒng)會(huì)重復(fù)這一過程，不斷學(xué)習(xí)。這被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。使用這種方法來建立人工智能是非常必要的，因?yàn)橛?jì)算機(jī)的編碼速度比人類要快。如果換作人類，可能需要用一輩子的時(shí)間來手工編碼。

麻省理工學(xué)院電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Tommi Jaakkola說：“如果你擁有一個(gè)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你可能很容易就理解它。但是，一旦這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)大，直到擁有數(shù)千層，而每層可達(dá)到數(shù)千個(gè)單位，那么就不那么容易理解了。”

我們正處在人類與這些系統(tǒng)正面交鋒的時(shí)代。在人類信任機(jī)器之前，我們必須解決一個(gè)問題，即讓這些機(jī)器進(jìn)行自我解讀。那么，我們用什么辦法來做到這一點(diǎn)呢？

1.逆轉(zhuǎn)算法。在圖像識(shí)別中，當(dāng)計(jì)算機(jī)識(shí)別它所學(xué)習(xí)過的模式時(shí)，需要對(duì)機(jī)器進(jìn)行編程運(yùn)算，以生成或修改圖片。以《創(chuàng)世紀(jì)》一圖為例，它運(yùn)用了谷歌Deep Dream技術(shù)進(jìn)行圖片修改，人工智能參與其中，調(diào)整了圖像中一只狗的位置。由此，我們可以了解到對(duì)于人工智能來說，狗的形象是什么樣的。首先，它主要識(shí)別頭部（這是狗的主要特征）；其次，電腦的識(shí)別方式是將其定位到亞當(dāng)（圖像左側(cè)）和上帝（圖像右側(cè)）的中間?？偨Y(jié)一下就是，Deep Dream技術(shù)被運(yùn)用于一幅描繪亞當(dāng)誕生的圖像，人工智能被要求尋找狗并修改它的位置。

2.識(shí)別它所使用的數(shù)據(jù)。如此一來，人工智能接收指令，記錄學(xué)習(xí)摘要，并根據(jù)提示重點(diǎn)“復(fù)習(xí)”它此前使用過的文本。麻省理工學(xué)院臺(tái)達(dá)電子教授Regina Barzilay首先研發(fā)出這種理解方法，人類可以借此研究那些擅長在數(shù)據(jù)中尋找模式、并作出相應(yīng)預(yù)測(cè)的人工智能系統(tǒng)。Carlos Guestrin是華盛頓大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授，他開發(fā)了一種類似的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠選取數(shù)據(jù)并對(duì)自己的選擇作出簡單解釋。

3.監(jiān)控單個(gè)神經(jīng)元。Uber人工智能研究室的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員Jason Yosinski發(fā)明了這種方法，使用探測(cè)器來檢測(cè)哪一幅圖像可以刺激神經(jīng)元。這讓我們可以通過推理發(fā)現(xiàn)人工智能最需要的是什么。然而，這些方法在很大程度上是無效的。正如Guestrin所說：“我們的終極夢(mèng)想是讓人工智能與人類對(duì)話，并向人類解釋它的行為，而這一夢(mèng)想尚未完全實(shí)現(xiàn)。想要擁有真正的可解讀式的人工智能，還有很長的路要走。”

了解這些系統(tǒng)的工作方式是很重要的，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)被應(yīng)用于醫(yī)藥、汽車、金融和招聘等行業(yè)，而這些領(lǐng)域?qū)ξ覀兊纳町a(chǎn)生了根本性的影響。如果把這么艱巨的任務(wù)交給我們不了解的東西，那就太愚蠢了。當(dāng)然前提是，人工智能是誠實(shí)的，也不會(huì)因?yàn)槿祟惖男袨榛蚴韬龆艿接绊憽?/p>

試圖理解機(jī)人工智能的核心問題，其實(shí)是一件頗具緊張感的事情。如果我們能夠完美地預(yù)測(cè)人工智能行為，那么就可能會(huì)剝奪它們特有的自主智慧。我們必須記住一點(diǎn)，人類有時(shí)連自己作出的決定都無法理解，更不用說人工智能了。意識(shí)問題始終是一個(gè)謎，也正因?yàn)橛羞@一謎題的存在，世界才更加有趣。

不過，Daniel Dennet也警告說，面對(duì)人工智能的“侵入”，我們需要自問：“人類對(duì)人工智能的要求是什么？對(duì)自己的要求又是什么？”那么，這些可能將很快掌控世界卻又不完全為人類所理解的機(jī)器，我們應(yīng)該如何設(shè)計(jì)和研發(fā)它們呢？換句話說，人類要如何為這些改變世界的“神”編程？讓我們拭目以待。