AI 目前究竟達(dá)到了什么水平?什么樣的智能才可以稱之為 AI?簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別，目標(biāo)檢測(cè)等技術(shù)都只是智能的基礎(chǔ)，想要?jiǎng)?chuàng)造并發(fā)展 AI 我們需要做點(diǎn)什么??
AI 的現(xiàn)狀
現(xiàn)今，隨著 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展，越來(lái)越多的工具和解決方案都開始使用認(rèn)知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?
IBM Watson 的平臺(tái)經(jīng)理 Jonas Nwuke 認(rèn)為：“ AI / 認(rèn)知計(jì)算的目標(biāo)是輔助人類更好的做出決定。系統(tǒng)在規(guī)模上進(jìn)行學(xué)習(xí)，吸收經(jīng)驗(yàn)變得更強(qiáng)大，并以一種更自然的方式與人類進(jìn)行交互。”
Progress 的首席布道官 Todd Anglin 說(shuō)：“目前，軟件開發(fā)業(yè)存在的問題是，AI 是個(gè)總稱，它經(jīng)常被誤用或?yàn)E用，其本質(zhì)在某些方面就被濫用。它代表了很多東西，但很多時(shí)候我們都用之不當(dāng)。例如，AI 是個(gè)偉大的營(yíng)銷術(shù)語(yǔ)，開發(fā)商往往只是強(qiáng)行將其插入解決方案之中，以達(dá)到脫穎而出的目的。App 的用戶會(huì)普遍認(rèn)為，具備人工智能，那么其肯定是款智能化、強(qiáng)大的 App 。在其它情況下，開發(fā)人員會(huì)使用術(shù)語(yǔ)，以表示該應(yīng)用程序試圖為用戶做一些事情。例如，Tesla 使用術(shù)語(yǔ)“自動(dòng)駕駛車”稱呼自己開發(fā)的車輛，這樣更易于大眾理解，但事實(shí)上他們的車輛并非完全自動(dòng)駕駛，因?yàn)樗€需要人類在一旁照看以防萬(wàn)一。簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、挑戰(zhàn)和響應(yīng)系統(tǒng)都做到了一定程度的 AI ，但開發(fā)商在給他們的應(yīng)用程序打標(biāo)簽時(shí)，還需要更明智一些。相反，開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注基本概念，如機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)。我們必須花更多的時(shí)間來(lái)觀察這些東西，以及它們是如何被利用或在軟件中使用的。當(dāng)我們談?wù)?AI 時(shí)，我們真正討論的東西是什么?”
Neurala 公司的使命是“讓軟件變得更聰明”，其 CEO Massimiliano Versace 認(rèn)為：“有開發(fā)商根本不明白 AI 的真正含義。AI 最近的成功，使開發(fā)人員可以很輕松的從網(wǎng)站上下載軟件包，并在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，如圖像識(shí)別、視覺處理或自然語(yǔ)言處理等。但這并不是人工智能的意義所在。真的 AI 是思考大腦，并嘗試在軟件中模仿它。大腦的功能不僅僅是識(shí)別物體。它可以思考、感知和行動(dòng)，它是有情感的。真正的智力有三大主要成分，大腦、身體和思維。大腦由軟件背后的算法或數(shù)學(xué)組成，處理輸入的數(shù)據(jù)。身體是智力賴以生存的硬件。而思維則是運(yùn)行算法的計(jì)算能力。如今，這三種成份融合在一起，使得該領(lǐng)域發(fā)展起來(lái)更容易，成本更低。現(xiàn)在 AI 正步入正軌。而其挑戰(zhàn)是創(chuàng)建一個(gè)不僅可以進(jìn)行圖像識(shí)別的應(yīng)用程序。”
Gartner 研究員 Tom Austin，Alexander Linden，和 Reynolds 最近發(fā)布了一份“行業(yè)應(yīng)該定義并有效使用智能機(jī)術(shù)語(yǔ)”的報(bào)告。報(bào)告中說(shuō)道：“人們應(yīng)該使用描述性的詞語(yǔ)，區(qū)分人類智能和人工智能，并忽略營(yíng)銷術(shù)語(yǔ)如‘ AI ’或‘認(rèn)知能力’。相反，‘智能機(jī)器’這一術(shù)語(yǔ)更為合適，也更不會(huì)令人產(chǎn)生反感。將人文特性分配給技術(shù)，會(huì)扭曲我們對(duì)可真正實(shí)現(xiàn)項(xiàng)技術(shù)的理解。智能機(jī)器技術(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)改變行為，它不完全依賴于人們的指令/他們可以自主學(xué)習(xí)，并能產(chǎn)生出人意料的結(jié)果。”
人工智能背后的數(shù)字大腦
Anglin 還說(shuō)：“ AI 是開發(fā)商和企業(yè)都在努力研發(fā)的一項(xiàng)功能，也涵蓋了他們的服務(wù)和解決方案;但是這些企業(yè)和開發(fā)商都要利用早已就位的數(shù)字大腦。隨著越來(lái)越多的人開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)和基于 AI 的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將變得越來(lái)越聰明，這將使它們更加完美，并鼓勵(lì)更多的人選擇它們。”
Anglin 認(rèn)為現(xiàn)存的主要數(shù)字大腦有：
Facebook：Facebook 有一個(gè) AI 研究部，其目標(biāo)是推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展，以及開發(fā)智能機(jī)器。最近公司開放了其 AI 硬件設(shè)計(jì)，代號(hào)為“ Big Sur ”，它可以在處理大規(guī)模的 AI 計(jì)算。公司還發(fā)布了新的算法，如分割框架 DeepMask ;基于深度學(xué)習(xí)的文本理解引擎 DeepText ;局部細(xì)化模型 SharpMask 和對(duì)象檢測(cè)方案 MultiPathNet 。此外，F(xiàn)acebook 的 CEO Mark Zuckerberg 宣布將很快向世界推出其個(gè)人 AI 助理。
Google：Google 最近開放了用于機(jī)器學(xué)習(xí)圖書館的 TensorFlow 框架。在 Anglin 看來(lái)，TensorFlow 比其它的認(rèn)知服務(wù)要復(fù)雜一點(diǎn)，但它封裝了大量的科學(xué)項(xiàng)目和軟件包，使得大部分應(yīng)用程序開發(fā)人員可以使用，并將其嵌入到他們的應(yīng)用程序中。
IBM Wastson： IBM Watson 是一款認(rèn)知系統(tǒng)，它被設(shè)計(jì)用于理解數(shù)據(jù)，推理，和規(guī)模性學(xué)習(xí)。它提供認(rèn)知 APIs，利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他的事情來(lái)分析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并獲得見解。
IBM的 Nwuke 說(shuō)：“系統(tǒng)的價(jià)值所在是超越一般的抽象化概念，并用專業(yè)的方式進(jìn)行推理。”
Microsoft：Microsoft 提供的認(rèn)知服務(wù)，允許開發(fā)者使用強(qiáng)大的智能算法建立 Android， iOS 和 Windows 上的應(yīng)用程序。 其服務(wù)包括視覺，演講，語(yǔ)言和知識(shí)的 APIs 。
Anglin 說(shuō)：“從這些主要成員研究中，我們將得到非常有效的數(shù)字大腦，而選擇獨(dú)自拼搏的人將經(jīng)歷殘酷的競(jìng)爭(zhēng)。”
然而，Versace 說(shuō)：“盡管 Neurala 是一個(gè)小公司，但它早就建立自己的數(shù)字大腦，領(lǐng)跑比賽。從建立人工大腦塊到單獨(dú)的神經(jīng)元和擁有數(shù)億，甚至數(shù)十億的神經(jīng)元與突觸連接的大系統(tǒng)。它有著悠久的歷史。該公司最近發(fā)布的機(jī)器人 SDK 神經(jīng)胚大腦，允許公司將深度學(xué)習(xí)整合到他們的應(yīng)用程序中。SDK
是迄今為止未被提供的主要成份。該技術(shù)當(dāng)前的目標(biāo)是無(wú)人駕駛飛機(jī)，以讓它們能夠?qū)W習(xí)，識(shí)別，查找和跟蹤對(duì)象。它還可以被應(yīng)用到電腦、手機(jī)和其它機(jī)器上。我們準(zhǔn)備建立一個(gè)平臺(tái)，然后讓人們將其升華。”
我們應(yīng)該擔(dān)憂 AI 嗎?
我們所擔(dān)憂的地方是，AI 未來(lái)不僅會(huì)取代我們的工作崗位，還會(huì)比人類更聰明，從而征服人類并毀滅文明。
IBM 的 Nwuke 說(shuō)：“有些人給 AI 附上臭名，他們認(rèn)為這一技術(shù)在某種程度上會(huì)如我們所知的那樣，挑戰(zhàn)或危及世界。但是，未來(lái)的 AI 只是意味著機(jī)器將能為企業(yè)、專業(yè)人士和消費(fèi)者帶來(lái)更多的價(jià)值。該技術(shù)在一定程度上讓人與機(jī)器合作，增強(qiáng)和擴(kuò)展人類的成果。”
Anglin 說(shuō)：“社會(huì)創(chuàng)造了這種臭名，因?yàn)橛袝r(shí)候我們就是這樣描繪 AI 的。有經(jīng)典電影中， AI 惡棍接管了世界，但這種觀念有些夸張。而問題的根源是大多數(shù)社會(huì)人士對(duì)于該技術(shù)的理解程度不夠。工程界的開發(fā)人員并不擔(dān)心這些，因?yàn)樗麄冋炫c其打交道并理解這項(xiàng)技術(shù)。少一些幻想，多一些機(jī)器。”
Anglin 并不否認(rèn) AI 未來(lái)可能會(huì)被濫用，或用于傷害人類，但任何的工具和技術(shù)都存在這樣的可能性。從廣義上說(shuō)，將我們帶入那種時(shí)代的東西并非 AI ，而是人類本身。畢竟，人們將制作并教育機(jī)器，他們必須對(duì)這項(xiàng)技術(shù)負(fù)責(zé)。在適當(dāng)?shù)牡胤郊尤氚踩胧┎鞑ゼ夹g(shù)的好處，是開發(fā)人員的工作。
Gartner 的 Austin 說(shuō)：“人們總是對(duì) AI 抱有許多幻想，而幻想的起點(diǎn)是我們可以發(fā)明 AI 。如果過(guò)多的高級(jí)管理人員同意了這些假設(shè)人類就不會(huì)發(fā)明出 AI，以會(huì)話界面為例，他們會(huì)與那些人一樣/他們會(huì)看到 AI 需要知道一切可以用于替代你通話中心聯(lián)系人的信息，然后很多項(xiàng)目會(huì)失敗并關(guān)閉。”
下一步
Anglin 說(shuō)：“如今，雖然 AI 最常用的地方是圖像識(shí)別，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別，但我們認(rèn)為這些是只是智能的起點(diǎn)。目前 AI 所處的狀態(tài)就像是蹣跚學(xué)步的孩子，它可以理解所見、所聞，然后告訴你它是什么看。這就是 AI 的早期階段，但如果企業(yè)真正的想從中受益，下一步將是建立更多聯(lián)系和推理對(duì)象之間關(guān)系的能力。我們正從蹣跚學(xué)步的孩子向稍有能力的學(xué)習(xí)機(jī)器前進(jìn)。”
Versace 想要看到工業(yè)顛覆人們想象中的 AI 。他說(shuō)：“ AI 意味著有一款功能與人類一樣強(qiáng)大的軟件，它可用于無(wú)數(shù)的應(yīng)用程序。隨著平臺(tái)和傳感器的爆炸式發(fā)展，現(xiàn)在的 AI 比以往任何時(shí)候都更重要。每一份需要人類緊盯屏幕的工作，都可以用 AI 去處理，從而讓人類去做其它事情。”
到這一步，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要弄懂我們?nèi)绾卫斫鈱?duì)象之間的概念，并超越基礎(chǔ)的挑選對(duì)象功能，理解圖片中的一切。
Anglin 說(shuō)道：“這時(shí)我們都需要像開發(fā)員團(tuán)體一樣集體抬起我們的頭并問，什么樣的主要模式才可以應(yīng)用到用戶軟件，并以不同方式進(jìn)行應(yīng)用?接下來(lái)的三年中會(huì)發(fā)生很多類似的事情，人們會(huì)遇到瓶頸，思考他們想要?jiǎng)?chuàng)建出的下一代軟件，并弄清楚這些場(chǎng)景看起來(lái)像什么?”
IBM 的 Nwuke 發(fā)現(xiàn)公司的客戶身上已經(jīng)發(fā)生了這類情況。他說(shuō)：“開發(fā)商已經(jīng)開始在零售、醫(yī)療、銀行、運(yùn)動(dòng)和更多的行業(yè)商業(yè)化他們的想法。我們的靈感來(lái)自這個(gè)社區(qū)創(chuàng)造的東西，而且，我們正在共創(chuàng)未來(lái)，認(rèn)知技術(shù)將積極影響我們生活的方方面面，包括工作和家庭。”
Edge Up Sports 的創(chuàng)始人 Ilya Tabakh 預(yù)計(jì)，在短期內(nèi)我們就會(huì)看到更好的語(yǔ)音識(shí)別，更好地理解身體姿勢(shì)及用戶的情感狀態(tài)，和更多改善我們生活的技術(shù)。
關(guān)鍵是要解決用戶的困難，Anglin 說(shuō)：“如果一款技術(shù)實(shí)際上并不能使用戶的生活變得更好，開發(fā)人員則無(wú)需匆忙的將它應(yīng)用到程序中，或呈現(xiàn)在用戶面前。我們是怎樣應(yīng)用智能的?我們不應(yīng)該單純的在偶然的情況下應(yīng)用它。”
