“阿尔法围棋”在与李世石的“人机大战”中以3比0取胜,人工智能取得的突破令人瞠目。那么,人工智能是否已达到“无所不能”的境地?实际上,虽然人工智能在计算能力、可靠性等方面远超人类,但仍存在大量有待突破的技术瓶颈。在诸多领域,人工智能还远远不能挑战人类智能。
学习需要大样本
先从“阿尔法围棋”所用的关键技术——“深度神经网络”说起。建立神经网络的基本流程是,搜集大量数据样本,然后选择合适模型,让模型学习样本,从中找出数据的内在规律。
“阿尔法围棋”正是通过学习海量棋谱和自我对战,训练出不凡“武功”。“阿尔法围棋”在与欧洲围棋冠军樊麾对战前,便已进行了超过3000万局的自我训练。南京大学计算机科学与技术系周志华教授在接受记者专访时指出,当前人工智能的一个技术瓶颈,就是解决问题前先要获取大量高质量数据样本,而人类在学习新事物时往往只需很少的样本。
“这就导致问题稍微变化,机器就不行了,但人类毫无问题。例如在‘阿尔法围棋 ’和李世石的大战中,若换成25路棋盘,李世石仍能战,阿尔法围棋 ’就不行了,需要回去重新收集25路棋盘上的棋谱,重新训练模型。”周志华说。
应用范围仍狭窄
在英国帝国理工学院人工智能研究者马克·戴森罗特看来,人工智能仍未实现人类所具备的通用智能。目前,人类习以为常的一些学习能力对人工智能来说仍难以实现,例如,人们能够将解决某一问题的知识用于解决另一新问题,从有限的经验就能学习一定技能,还有在抽象层面进行推理的能力,以及与他人协作的能力。”目前,大部分人工智能系统的应用范围仍很狭窄,只能执行一对一、点对点的特定任务。
开发出“阿尔法围棋”的“深度思维”公司就雄心勃勃地计划打造“通用人工智能”:一套能像生物系统一样学习的灵活算法,仅使用原始数据就能从零开始掌握任何任务,可为医学、环境、金融等多领域问题提供解决方案。
人类是否应忧虑
研究者普遍认为,人工智能的发展顺序是:弱人工智能、与人类智能相当的“强人工智能”和全面超过人类智能的“超人工智能”。目前,弱人工智能已经渗入我们生活的方方面面:搜索引擎、实时在线地图、Siri等手机语音助手都运用了人工智能技术。但人工智能要从情感、行为和认知三个维度全面模拟人类,还有很长的路要走。而“超人工智能”还只是科幻小说和影视作品中的想象。
但仍有许多人在探讨人工智能未来的时候流露出对人类命运的担忧。埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨都曾在不同场合表示,人工智能可能对人类带来威胁。如果所有技术瓶颈一一被突破,人工智能全面超越人类智能,人类最终面对的是友好的超人工智能还是企图控制人类的“天网”?也有很多学者认为,目前的人工智能依然局限在“机器学习”的现有框架内,很难对人类产生威胁,与其无谓担心,不如更多地关注基础研究。
周志华说,应把作为严肃科学的人工智能和影视科幻中的人工智能区分开来。严肃的人工智能研究从来没想过要“威胁人”,因为它只是一门科技,其成果都有理论的上下限,使用了什么技术,能达到什么能力,都是有数的,“只需把它当做高级一点的仿生学就好了”。
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