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【GMEGA分享】洞察:不需要让机器智能,要让系统智能

全世界最著名的迈克尔·乔丹当然是篮球巨星迈克尔·乔丹。不过,人工智能领域有一位大神级人物也叫这个名字。这位迈克尔·乔丹是加州大学伯克利分校教授,美国三院院士。2016年《科学》杂志的计算机科学影响力榜单中,这位乔丹名列第一。杂志称他是“计算机科学领域的迈克尔·乔丹”,

在接受澎湃新闻采访时,乔丹教授说,经典的人工智能定义是,“尝试让计算机成为像我们这样的人类”。但是,他认为人类距离这个目标其实非常遥远。现在大家谈论的很多热门的人工智能应用,比如图像识别、语音识别、自然语言翻译等,乔丹教授认为,“这些是能力”,而不是智能。人工智能这个词语被过度使用了,“过去被称为统计、数据分析或者机器学习的,现在这一切都变成了人工智能”。而且,人类其实还没弄明白“人类智慧”,“更不用说在计算机中真正创建它”。

至于创造出经典定义中的人工智能,一方面,乔丹教授认为它很遥远,“未来100年也很难说”;另一方面,他认为这也不重要,“毕竟世界上已经有这么多人了,为什么还要AI像人呢”;“理解人类智慧诚然是一件很有意思的事情,但是这对于我们要解决的问题来说,是一个既不充分也不必要的条件。”

乔丹教授的观点是:“我们不需要让机器智能,我们需要做的是建立一个市场机制。”

举例而言,一个城市的食物流通过程就是“智能”。每天,“无论生产者有什么样的食物、餐馆需要什么食材、有多少消费者,这个市场总能带来适量的食物,不是太多也不会太少。”如果从火星看地球,就会发现这个系统非常智能。但是,其实这系统中的每个环节都并不是那么全知全能,是系统让大家开始协作,做到了整体的智能。

他认为网约车的交通协调系统,就是这样一个例子。系统把需求和供给匹配起来。在乔丹教授看来,这是一个“基于数据的新型市场。除了运输,还可以应用在教育、商业、医学和许多其他事情上,这是一股正在崛起的力量。”

乔丹教授还给了人工智能学习者一些建议。他说,读博士的目的其实是“常识和知识修养”。因此,一个人工智能领域的学习者,要学好计算机科学和统计学,还要学一点经济学、同复杂性和不确定性相关的算法等,“没有人能够学完所有这一切,所以先打好相关基础,剩下的,有一辈子可以慢慢学。”

【GMEGA观点】原来乔丹不光会打篮球,还会玩电脑?这就有点“错把冯京当马凉”了。今天这位不是篮球场上的飞人乔丹,而是现在人工智能领域唯一的一位美国工程院、科学院、文理学院三院院士、被称为 “机器学习之父”的迈克尔•欧文•乔丹。 乔丹教授提出的很多理论都在AI的发展中起到了非常重要的作用。他曾经提出了一种新型的人工神经网络:复发神经网络,这是今天 “深度学习”的基础之一。他的许多论文也已成为当代AI应用的基础,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR),以及DeepMind的“围棋上帝”AlphaGo。乔丹教授曾任教于麻省理工,目前是加州大学伯克利分校的电气工程与计算机科学系和统计系教授。他的门下出了很多名人,比如前百度首席科学家吴恩达就曾是他的得意门生。

经典的人工智能定义是,“尝试让计算机成为像我们这样的人类”。但是他认为人类距离这个目标其实非常遥远。现在大家谈论的很多热门的人工智能应用,比如图像识别、语音识别、自然语言翻译等,乔丹教授认为,“这些是能力”,而不是智能,人工智能这个词语被过度使用了。过去被称为统计、数据分析或者机器学习的,现在这一切都变成了人工智能,人类其实还没弄明白 “人类智慧”,更不用说在计算机中真正创建它。乔丹教授的观点是:“我们不需要让机器智能,我们需要做的是建立一个市场机制”。

如何理解乔丹教授的观点?比如对着智能音箱说:小米同学,今天天气怎么样?这时智能音箱会通过自然语言处理技术,两个步骤对你的问题作出适当的回应。先把话转换成文字,再把文字拆分成一些元素的排列组合后,是 “今天”而不是昨天、问的是 “天气”、问 “怎么样”。透过这种分析,先听懂人话,接着通过互联网搜索,把相应的结果再念出来。但是这种智能其实并不能真正理解自然语言中的常识性问题,如果接着问 “我今天是穿多一点或少一点呢?”小米同学就开始懵逼了。按照乔丹教授的观点,这些都是在情理之中,因为人工智能目前还没办法了解按照规定语序、且涉及数据库中资料外的问题的。所以我们现在所谓的“智能”,只是根据参数汇集起来的算法,只能复制、模仿人类的行动,而并没有什么智能。好比不同语文的学习,外地人说上海话,上海人说闽南话,闽南人说北京话。虽然词汇、语法都没有什么问题,但还是感觉 “怪怪的”,一些大家都可以会意的梗,他们也完全不明白。这是人人们在长期的语文系统已经自然形成了一套运作体系,很多说出来的词汇、句子都是不遵循标准语法、更不能按照字面意思理解的。我们甚至会很随便的“创造”属于我们自己的词汇和句子,而不妨碍彼此之间正常的交流。而机器与人的距离,更甚于不同省籍的人类。所以了解智能音箱是一个小范围应用,从研发制造到销售,建立一个市场机制,就是应用人工智能来融合连接,让人类和机器分工合作,透过系统协作,做到了整体的智能。

最后,人类擅长规划,而AI只能参考目前为止的数据,知道这些数据而不能理解数据能做什么,再利用数据做创新创造。比如Alpha go 除了围棋以外的其他领域就完全没有能力。而它围棋方面的卓越能力,是通过几十亿、上百亿次的模拟和复盘而获得的,这背后并没有什么创造的成分。它也不可能通过对围棋原理的掌握,去推演出一种类似的棋类游戏的玩法。

在建立市场机制的层面上,部分人们的工作岗位被机器人取代是大势所趋,像自动驾驶取代出租车司机,可能会让交通更安全。但原本出租司机或工人被机器取代了,他们的生活怎么办,有没有被安排新的工作?这是很重要的社会问题。除了政府要给出答案,个人也要思考的学习,因应未来的人工智能时代。