人工智能的世界充滿了炒作和欺騙。

當(dāng)SOPHIA THE ROBOT 第一次開啟時(shí)，世界無法獲得足夠的。它有一個(gè)愉快的個(gè)性，它與深夜的主人開玩笑，它的面部表情與我們自己的表情相呼應(yīng)。最后，它是一個(gè)直接從科幻小說中摘取的機(jī)器人，這是我們見過的真正的人工智能最接近的東西。

毫無疑問，索菲亞是一項(xiàng)令人印象深刻的工程。家長(zhǎng) - 斜線合作技術(shù)公司Hanson Robotics和SingularityNET為索菲亞配備了先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使索菲亞能夠向人們學(xué)習(xí)并 檢測(cè)和反映情緒反應(yīng)，這使得機(jī)器人看起來像個(gè)性。它并沒有花太多說服索菲亞的表觀人類的人- 很多的未來派自己的文章 是指機(jī)器人 為“她的。”皮爾斯·摩根甚至決定碰碰運(yùn)氣 的日期和/或性騷擾的機(jī)器人，這取決于如何你想看看它。

“哦，是的，她基本上還活著，”漢森機(jī)器人公司首席執(zhí)行官大衛(wèi)漢森在2017年吉米法倫的今夜秀中亮相索菲亞。雖然漢森機(jī)器人公司從未正式聲稱索菲亞包含人工智能 - 我們?cè)诳苹眯≌f中看到的全面的，逼真的人工智能 - 所有公開露面之后的崇拜和不加批判的新聞只會(huì)幫助公司成長(zhǎng)。

但隨著索菲亞越來越受歡迎，人們仔細(xì)觀察，出現(xiàn)了裂縫。人們?cè)絹碓诫y以相信索菲亞是我們所有人都想要的無所不包的人工智能。隨著時(shí)間的推移，可能曾經(jīng)對(duì)索菲亞的會(huì)話技巧感到厭倦的文章變得更加集中于他們事先部分編寫腳本的事實(shí)。

SingularityNET首席執(zhí)行官兼Hanson Robotics首席科學(xué)家Ben Goertzel對(duì)索菲亞的能力并不抱任何幻想。“索菲亞和其他漢森機(jī)器人并不像計(jì)算機(jī)科學(xué)研究系統(tǒng)那樣'純'，因?yàn)樗鼈円詮?fù)雜的方式結(jié)合了許多不同的部分和方面。他們不是純粹的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，但他們確實(shí)涉及各個(gè)層面的學(xué)習(xí)(在他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺系統(tǒng)中學(xué)習(xí)，在他們的OpenCog對(duì)話系統(tǒng)中學(xué)習(xí)等)，“他告訴未來主義。

但他有興趣發(fā)現(xiàn)索菲亞激發(fā)了公眾的許多不同反應(yīng)。“公眾對(duì)索菲亞在各個(gè)方面的看法 - 她的智慧，她的外表，她的可愛性 - 似乎都在地圖上，我覺得這很有趣，”戈?duì)枬蔂栒f。

當(dāng)人們認(rèn)為索菲亞的能力比實(shí)際上更多或更少時(shí)，漢森發(fā)現(xiàn)這很不幸，但他也表示他并不介意增加炒作的好處。炒作再次受到兩家公司反復(fù)宣傳噱頭的支持。

“索菲亞和其他漢森機(jī)器人并不像計(jì)算機(jī)科學(xué)研究系統(tǒng)那樣'純'......”

像索菲亞這樣高度宣傳的項(xiàng)目讓我們相信真正的人工智能 - 人類，甚至是有意識(shí)的 - 就在眼前。但實(shí)際上，我們甚至都沒有接近。

人工智能研究的真實(shí)狀態(tài)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于我們所相信的技術(shù)童話故事。如果我們不以更健康的現(xiàn)實(shí)主義和懷疑態(tài)度對(duì)待人工智能，那么這個(gè)領(lǐng)域可能會(huì)永遠(yuǎn)停留在這個(gè)車轍中。

NAILING DOWN人工智能的真正定義是棘手的。人工智能領(lǐng)域不斷被新的發(fā)展和不斷變化的球門柱重塑，有時(shí)最好通過解釋它不是什么來描述。

“人們認(rèn)為人工智能是一個(gè)聰明的機(jī)器人，可以做一個(gè)非常聰明的人 - 一個(gè)了解一切并能回答任何問題的機(jī)器人，” 數(shù)據(jù)科學(xué)家Emad Mousavi告訴未來主義，他創(chuàng)建了一個(gè)名為QuiGig的平臺(tái)，連接自由職業(yè)者。但這并不是專家在談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)的真正含義。“一般而言，AI指的是可以完成各種分析并使用一些預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)來做出決策的計(jì)算機(jī)程序。”

人類人工智能(HLAI)的遠(yuǎn)距離目標(biāo)之一是有效溝通的能力 - 聊天機(jī)器人和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的語言處理器難以推斷意義或理解細(xì)微差別 - 以及隨著時(shí)間的推移繼續(xù)學(xué)習(xí)的能力。目前，我們與之交互的人工智能系統(tǒng)，包括為自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)的系統(tǒng)，在部署之前完成所有學(xué)習(xí)，然后永久停止。

Facebook AI的一位研究科學(xué)家Tomas Mikolov告訴未來主義說：“這些問題很容易描述，但對(duì)目前的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)狀態(tài)來說是無法解決的 。”

Mousavi說，目前，人工智能沒有自由意志，當(dāng)然也沒有意識(shí) - 人們?cè)诿鎸?duì)先進(jìn)或過度炒作的技術(shù)時(shí)往往會(huì)做出兩個(gè)假設(shè)。最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)僅僅是遵循智能人員定義的流程的產(chǎn)品。他們不能自己做決定。

在包括深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，提出了一種算法，其中包含大量訓(xùn)練數(shù)據(jù) - 算法學(xué)習(xí)要做的任何事情的例子，由人們標(biāo)記 - 直到它可以自己完成任務(wù)。對(duì)于面部識(shí)別軟件，這意味著將數(shù)千張面部照片或視頻送入系統(tǒng)，直到它可以從未標(biāo)記的樣本中可靠地檢測(cè)到面部。

我們最好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常只是記憶和運(yùn)行統(tǒng)計(jì)模型。把它稱為“學(xué)習(xí)”就是將與我們大腦完全不同波長(zhǎng)的機(jī)器擬人化。人工智能現(xiàn)在是一個(gè)非常重要的術(shù)語，幾乎任何自動(dòng)執(zhí)行某項(xiàng)操作的計(jì)算機(jī)程序都被稱為AI。

人工智能現(xiàn)在是一個(gè)非常重要的術(shù)語，幾乎任何自動(dòng)執(zhí)行某項(xiàng)操作的計(jì)算機(jī)程序都被稱為AI。

如果你訓(xùn)練一個(gè)算法來添加兩個(gè)數(shù)字，它只會(huì)從表中查找或復(fù)制正確的答案，F(xiàn)acebook AI科學(xué)家Mikolov解釋說。但它無法從訓(xùn)練中總結(jié)出對(duì)數(shù)學(xué)運(yùn)算的更好理解。在得知五加兩等于七之后，你作為一個(gè)人可能會(huì)發(fā)現(xiàn)七減二等于五。但是，如果你要求你的算法在教導(dǎo)它添加之后減去兩個(gè)數(shù)字，它就無法做到。 事實(shí)上，人工智能經(jīng)過培訓(xùn)可以添加，而不是理解 添加的含義。如果你想減去它，你需要再次訓(xùn)練它 - 這個(gè)過程非常消除人工智能系統(tǒng)以前學(xué)過的東西。

“通常情況下，從頭開始學(xué)習(xí)比試圖重新訓(xùn)練以前的模型更容易，”Mikolov說。

這些缺陷對(duì)AI社區(qū)的成員來說并不是秘密。然而，同樣，這些機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)經(jīng)常被吹捧為人工智能的最前沿。事實(shí)上，他們實(shí)際上是相當(dāng)愚蠢的。

以圖像字幕算法為例。幾年前， 由于它似乎產(chǎn)生了復(fù)雜的語言，其中一個(gè)得到了一些廣泛的報(bào)道。

“系統(tǒng)的能力給每個(gè)人留下了非常深刻的印象，很快就發(fā)現(xiàn)90%的這些字幕實(shí)際上都存在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，”Mikolov告訴未來主義。“所以它們實(shí)際上并不是由機(jī)器生產(chǎn)的; 機(jī)器剛剛復(fù)制了它看到人類注釋器為類似圖像提供的內(nèi)容，因此它似乎有很多有趣的復(fù)雜性。“人們誤以為機(jī)器人的幽默感，Mikolov補(bǔ)充說，只是一個(gè)愚蠢的計(jì)算機(jī)擊中副本和糊。

“你正在與之溝通并不是一些機(jī)器智能。它可以是一個(gè)有用的系統(tǒng)，但它不是AI，“Mikolov說。他說，人們花了一段時(shí)間才意識(shí)到算法存在的問題。起初，他們只是印象深刻。

圖片來源：Victor Tangermann

我們?nèi)サ牡胤皆趺礃?問題是當(dāng)我們現(xiàn)在的系統(tǒng)如此有限，被推銷和炒作，以至于公眾認(rèn)為我們擁有技術(shù)，我們沒有該死的線索如何建立。

“我經(jīng)常看到我的研究通過媒體進(jìn)行夸大其他研究的方式，” 在楊百翰大學(xué)研究更廣泛的人工智能系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家南希富爾達(dá)告訴未來主義。她說，采訪她的記者通常知識(shí)淵博。“但也有一些網(wǎng)站能夠掌握這些主要故事，并在沒有充分理解其工作原理的情況下報(bào)告該技術(shù)。整個(gè)事情有點(diǎn)像“電話”游戲 - 項(xiàng)目的技術(shù)細(xì)節(jié)迷失了，系統(tǒng)開始顯得任性，幾乎是神奇的。在某些時(shí)候，我?guī)缀醪徽J(rèn)識(shí)自己的研究。“

“在某些時(shí)候，我?guī)缀醪辉僬J(rèn)識(shí)自己的研究了。”

一些研究人員自己也煽動(dòng)這種火焰。然后那些沒有太多技術(shù)專長(zhǎng)并且不看幕后的記者是同謀。更糟糕的是，一些記者很樂意與他們的報(bào)道相提并論。

其他問題演員：制作人工智能算法的人會(huì)將他們 所做的后端工作作為該算法自己的創(chuàng)意輸出。米科洛夫稱這是一種不誠實(shí)的做法，類似于手法。“我認(rèn)為，一些非常了解這些限制的研究人員試圖讓公眾相信他們的工作是人工智能，這是非常誤導(dǎo)的，”米科洛夫說。

這很重要，因?yàn)槿藗冋J(rèn)為人工智能研究的方式將取決于他們是否希望分配資金。這種毫無根據(jù)的炒作可能會(huì)阻礙該領(lǐng)域取得真正有用??的進(jìn)展。 人工智能的金融投資與該領(lǐng)域的興趣水平(閱讀：炒作)密不可分。只要索菲亞有一個(gè)笨拙的談話或一些新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成一些有趣的事情，那個(gè)興趣水平 - 以及相應(yīng)的投資 - 就會(huì)大幅波動(dòng)。Mikolov建議，這使得很難建立研究人員可以依賴的穩(wěn)定的基線資本流。

米科洛夫希望有一天能夠創(chuàng)造一個(gè)真正聰明的AI助手 - 他告訴未來主義仍然是一個(gè)遙遠(yuǎn)的白日夢(mèng)。幾年前，Mikolov和他在Facebook AI的同事 發(fā)表了一篇論文， 概述了這可能是什么以及可能采取的步驟。但是當(dāng)我們?cè)诓祭竦娜斯ぶ悄軇?chuàng)業(yè)公司GoodAI于8月舉行的人類人工智能聯(lián)合多次會(huì)議上發(fā)言時(shí)，Mikolov提到人們正在探索創(chuàng)造這樣的東西的許多途徑都可能是死路一條。

不幸的是，其中一個(gè)可能的死胡同是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。根據(jù)微軟AI首席研究員約翰蘭福德的說法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過試驗(yàn)和基于錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)來教導(dǎo)自己通過試驗(yàn)和基于錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)來完成任務(wù)，而不是使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)(想想狗拿著棍子進(jìn)行治療)，這些系統(tǒng)經(jīng)常被超賣。Langford說，幾乎在任何時(shí)候有人吹噓強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI系統(tǒng)時(shí)，他們實(shí)際上給了算法一些捷徑，或者限制了它本來應(yīng)該解決的問題的范圍。

來自這些算法的炒作有助于研究人員出售他們的工作并獲得資助。新聞界人士和記者使用它來吸引觀眾到他們的平臺(tái)。但公眾受到了影響 - 這種惡性循環(huán)讓其他人都不知道人工智能能做什么。

Mikolov說，有跡象表明，可以幫助你看清誤導(dǎo)。最大的危險(xiǎn)是你是否允許你作為外行(和潛在客戶)為自己演示技術(shù)。

“魔術(shù)師會(huì)要求公眾測(cè)試設(shè)置是否正確，但是魔術(shù)師特別挑選的人正在與他合作。因此，如果有人向你展示系統(tǒng)，那么很有可能你只是被愚弄，“Mikolov說。“如果你對(duì)通常的技巧有所了解，那么很容易打破所有這些所謂的智能系統(tǒng)。如果你至少有點(diǎn)批評(píng)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)[據(jù)說AI驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人]所說的很容易與人類區(qū)別開來。“

Mikolov建議你應(yīng)該質(zhì)疑任何試圖向你推銷他們已經(jīng)擊敗圖靈測(cè)試并創(chuàng)建了一個(gè)可以進(jìn)行真實(shí)對(duì)話的聊天機(jī)器人的智慧。再一次，想想索菲亞為特定事件準(zhǔn)備的對(duì)話。

“也許我不應(yīng)該在這里如此挑剔，但是當(dāng)你擁有像索菲亞這樣的東西等等時(shí)我無法自拔，他們?cè)噲D在那里做出與他們正在與機(jī)器人溝通的印象， “米科洛夫告訴未來主義。”不幸的是，人們很容易墮落這些魔術(shù)師的伎倆并為幻想而墮落，除非你是一個(gè)知道這些伎倆的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員，并且知道他們背后的是什么。“

不幸的是，對(duì)這些誤導(dǎo)性項(xiàng)目的過多關(guān)注可能阻礙具有真正原創(chuàng)性，革命性思想的人們的進(jìn)步。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資家只想為下一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案提供資金時(shí)，很難獲得資金來建立全新的東西，這可能會(huì)導(dǎo)致人工智能可以做人們已經(jīng)期望它能做的事情。

如果我們希望這些項(xiàng)目蓬勃發(fā)展，如果我們想要采取切實(shí)的步驟來實(shí)現(xiàn)人工智能，那么該領(lǐng)域需要更加透明地了解它的作用以及它的重要性。

“我希望會(huì)有一些超級(jí)聰明的人帶來一些新的想法，而不僅僅是復(fù)制正在做的事情，”米科洛夫說。“現(xiàn)在，這是一個(gè)小的，漸進(jìn)的改進(jìn)。但是，聰明的人會(huì)有新的想法來推動(dòng)這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。“