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編者按：滾石雜志近日刊出了有關(guān)人工智能的特別報告，報告分上下兩篇，目前已推出了上篇。作者 Jeff Goodell 訪談了從事人工智能（AI）研究的各方面專家，在上篇中總結(jié)人工智能取得的進(jìn)展以及它對人類的意味；在下篇則重點(diǎn)探索 AI 對無人車以及未來戰(zhàn)爭的影響。我們編譯出來供大家參考，由于篇幅較長，上篇會分上下兩部分刊出。此為上篇的上半部分。
“歡迎光臨機(jī)器人幼兒園，” Pieter Abbeel 一邊說著，一邊打開 Robot Learning Lab 的大門。位于加州大學(xué)伯克利分校北邊一棟嶄新建筑 7 樓的這座實(shí)驗(yàn)室實(shí)際上挺亂的：自行車就往墻邊靠著，雜亂無章的小隔間里面呆著十幾個研究生，白板上寫著一般人看不懂的公式。38 歲的 Abbeel 是個身形瘦長的家伙，他下身穿一條牛仔褲，上面是一件寬松的 T 恤。2000年，他從比利時來到美國，在斯坦福攻讀計算機(jī)博士?，F(xiàn)在，在理解教會機(jī)器人智能思考所面臨的挑戰(zhàn)方面，他是全世界最重要的專家之一。但是首先，他得教會它們 “思考”?！斑@就是為什么我們把這兒叫做幼兒園，” 他開玩笑道。他把我介紹給 Brett ，這個 6 英尺高的人形機(jī)器人是曾經(jīng)著名現(xiàn)已破產(chǎn)的硅谷機(jī)器人制造商 Willow Garage 的產(chǎn)品。幾年前實(shí)驗(yàn)室把 Brett 弄了過來用作實(shí)驗(yàn)。Brett 的意思是 “用來干完沉悶任務(wù)的伯克利機(jī)器人（Berkeley robot for the elimination of tedious tasks）”，這個外表友善的創(chuàng)造物頭扁扁的，用攝像頭充當(dāng)?shù)难劬Ω舻眠h(yuǎn)遠(yuǎn)的，身材矮矮胖胖，跟人一樣它也有手有腳，握爪就是它的手，輪子就是它的腳。現(xiàn)在 Brett 已經(jīng)下班，站在實(shí)驗(yàn)室中央，它身旁是另一個還沒上電的神秘安詳?shù)臋C(jī)器人。附近的地板上有一箱玩具，里面有木錘、塑料玩具飛機(jī)、還有一堆樂高積木，這是 Abbeel 和他的學(xué)生對 Brett 的教學(xué)道具。不過 Brett 只是實(shí)驗(yàn)室眾多機(jī)器人當(dāng)中的一員而已。在另一個隔間，一張椅子背面的吊帶上懸著一個 18 英寸高的機(jī)器人。在地下室下面還有一個工業(yè)機(jī)器人，它每天都要在一個相當(dāng)于機(jī)器人沙盒的東西里面玩幾個小時，為的只是想看看它能教自己什么東西。街對面的另一間實(shí)驗(yàn)室里，一個手術(shù)機(jī)器人正在學(xué)習(xí)如何縫合人的肉體，與此同時，一位研究生正在教無人機(jī)如何聰明地躲開物體。“我們不希望無人機(jī)撞到東西從天上掉下來，” Abbeel 說：“所以我們正在教它們學(xué)會看東西?！?br> 一直以來，可編程工業(yè)機(jī)器人執(zhí)行的都是特定任務(wù)：移動機(jī)械臂到左邊 6 英尺，抓起模塊，然后轉(zhuǎn)到右邊，把模塊插進(jìn) PC 印刷電路版。然后每小時重復(fù)這個動作 300 次。這些機(jī)械動作的機(jī)器在聰明程度上跟除草機(jī)無異。不過最近幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)（能夠粗略模仿人類大腦并且讓機(jī)器自學(xué)東西的算法）的突破讓機(jī)器識別語音和視覺模式的能力得到了顯著提升。Abbeel 的目標(biāo)是培養(yǎng)機(jī)器人具備一般智力—一種理解世界的辦法，從而讓機(jī)器人可以自主學(xué)習(xí)完成任務(wù)。他還有很長一段路要走?！皺C(jī)器人甚至還沒有 2 歲小孩的學(xué)習(xí)能力，” 他說。比方說 Brett 已經(jīng)學(xué)會了做一些簡單任務(wù)，像打繩結(jié)或疊衣服。但是一些人類很容易就能完成的事情，如認(rèn)出桌上揉成一團(tuán)的織物實(shí)際上是毛巾，對于機(jī)器人來說卻特別困難，這部分是因?yàn)闄C(jī)器人缺乏常識，之前沒有過疊毛巾的經(jīng)驗(yàn)記憶，最重要的是，沒有毛巾的概念。它看到的只是一團(tuán)顏色。 為了規(guī)避這一問題，在一盒兒童心理學(xué)磁帶的啟發(fā)下，Abbeel 創(chuàng)造了一種通過不斷調(diào)整方法來完成任務(wù)的自學(xué)法?，F(xiàn)在，當(dāng) Brett 整理衣物時，它也在做類似的事情：它會用抓手拿起毛巾，試著感覺一下它的形狀，試試看怎么去折疊它?？雌饋砗茉际前?，的確是。但你再想想：機(jī)器人這可是在學(xué)疊毛巾啊。 這一切科學(xué)怪人式的東西看起來有點(diǎn)令人毛骨悚然。智能機(jī)器能夠執(zhí)行的任務(wù)的復(fù)雜性正在以指數(shù)的速度增長。這最終會帶我們?nèi)ハ蚝畏剑咳绻麢C(jī)器人自己能學(xué)會疊毛巾，是不是有朝一日也能做飯、做手術(shù)甚至發(fā)動戰(zhàn)爭？人工智能也許能夠很好地幫助解決人類面臨的最復(fù)雜問題，如治療癌癥，治理氣候變化等，但在近期內(nèi)它可能也會插手監(jiān)視、侵犯隱私，不知疲倦地進(jìn)行電話營銷。除此以外，還有一個更大的問題正在顯現(xiàn)：有朝一日機(jī)器會不會替自己著想？會不會對問題進(jìn)行理性分析？甚至表現(xiàn)出情感？沒人知道答案。智能機(jī)器的崛起跟任何其他技術(shù)革命都不一樣，因?yàn)樗罱K危及的是人性的問題—我們有可能創(chuàng)造即將創(chuàng)造出一種新的生命形式，這種生命形式不僅是進(jìn)化的突破，也可能會威脅到我們作為物種的生存。 人形機(jī)器人 Brett 可以自學(xué)造東西和對物體分類。 無論結(jié)局怎樣，革命已經(jīng)開始。去年夏天，伯克利的團(tuán)隊(duì)把一套短期記憶系統(tǒng)植入了一個仿真機(jī)器人里面。參與該項(xiàng)目的計算機(jī)科學(xué)家 Sergey Levine 說他們注意到了 “一件奇怪的事情”。為了測試機(jī)器人的記憶程序，他們向機(jī)器人發(fā)出一項(xiàng)指令，要求它把一顆釘放到一左一右兩個洞的其中之一。出于控制的考慮，他們再度在移除記憶程序的情況下又試驗(yàn)了一次—令他們感到驚訝的是，機(jī)器人仍然知道把釘放進(jìn)正確的洞口。在沒有存儲的情況下它是如何記得釘子應(yīng)該放到哪里的呢？“最終我們意識到，只要機(jī)器人接收了指令，它就會旋轉(zhuǎn)機(jī)械臂到正確的洞口?！?然后，在命令消失之后，它會看自己的身體扭向什么位置才確定釘子應(yīng)該放在哪個洞里面。也就是說，機(jī)器人自己實(shí)際上已經(jīng)找到了正確執(zhí)行命令的辦法?！斑@非常令人吃驚，” Levine 說：“也讓人不安?！?/b> Abbeel 帶我去到他的辦公室，這是一間沒有窗戶的小隔間。在辦公室里，他跟我談到了 DeepMind（2014年 被 Google 以約 4 億美元收購的 AI 初創(chuàng)企業(yè)）最近取得的一項(xiàng)突破。幾年前，因?yàn)榻虝嬎銠C(jī)玩太空入侵者之類的雅達(dá)利視頻游戲并且玩得比人類還溜，DeepMind 已經(jīng)震驚了大家一把。不過更令人震驚的是，DeepMind 是在沒有在程序中告訴計算機(jī)游戲規(guī)則的情況下做到的。。這不像深藍(lán)在國際象棋比賽中擊敗人類那樣，游戲規(guī)則是在程序里面寫好的。計算機(jī)只知道一點(diǎn)：目標(biāo)是拿高分。計算機(jī)采用的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)法來做到這一點(diǎn)，這就好比訓(xùn)練狗，不管它用什么辦法，只要它做到了你就表揚(yáng)一聲 “好狗” 一樣，計算機(jī)就可以通過這種機(jī)制來探索游戲，在反饋中自己學(xué)會規(guī)則。在幾個小時之內(nèi)，計算機(jī)就掌握了超人的技巧。這是 AI 的一項(xiàng)重大突破—計算機(jī)第一次自己 “學(xué)會” 了一項(xiàng)復(fù)雜技能。 Abbeel 的實(shí)驗(yàn)室的研究人員對這項(xiàng)突破感到著迷，他們決定用自己寫的類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來做實(shí)驗(yàn)，試圖幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)游泳、學(xué)習(xí)單腳跳以及走路?；蛘咄嬉曨l游戲怎樣？令他們驚訝的是，這個所謂的 TRPO（Trust Region Policy Optimization，信任區(qū)域策略優(yōu)化）算法實(shí)現(xiàn)的結(jié)果幾乎跟 DeepMind 的算法一樣好。換句話說，TRPO 展現(xiàn)出了用一般方法學(xué)習(xí)的能力?！拔覀儼l(fā)現(xiàn) TRPO 不僅可以教機(jī)器人走路，” Abbeel 說：“還可以在視頻游戲中擊敗人類?！?/p> Abbeel 調(diào)出了一個有關(guān)一個機(jī)器人模擬器的視頻。視頻開頭可以看到一個機(jī)器人摔倒在黑白相間的地板上?！坝涀?，這個算法跟學(xué)視頻游戲的是一樣的，” 他說。機(jī)器人被布置了 3 個目標(biāo)：有多遠(yuǎn)走多遠(yuǎn)，不要踩到自己的腳，以及軀干要高于一定高度?！八恢雷呗肥鞘裁匆馑?，” Abbeel 說：“也不知道自己有手有腳。它只知道自己的目標(biāo)。然后想辦法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。” Abbeel 按下一個按鈕，模擬開始工作。機(jī)器人笨重地摔到地上，不知道自己在干什么?！霸瓌t上，它應(yīng)該能確定自己要走還是跳，” Abbeel 說。但是算法是通過實(shí)時 “了解” 到只要把自己的腿抬起來，它就能推動自己向前走來確定的。這讓機(jī)器人可以分析自己上一次的表現(xiàn)，解碼出哪一種動作的表現(xiàn)更好，然后在未來相應(yīng)改變行為。很快機(jī)器人就開始蹣跚而行，東倒西歪像喝醉酒一樣。它會突然往前撲倒，爬起來，走了幾步，然后又倒了。但是慢慢地它的表現(xiàn)開始提高，學(xué)會了跌跌撞撞地朝著目標(biāo)跑過去了。你幾乎能感覺到它的信心在增加，抬腿的速度快得就像一名跑鋒（running back）一樣。機(jī)器人不知道自己在跑，因?yàn)槌绦驔]有進(jìn)行設(shè)置。但現(xiàn)在它已經(jīng)在跑了。它自己學(xué)會了復(fù)雜的平衡和肢體控制這些物理學(xué)的知識。這已經(jīng)不僅僅是令人吃驚了，簡直就是魔術(shù)。就好像是在短短 40 秒的時間內(nèi)目睹一條魚變成了人一樣。 “機(jī)器人移動和開始走路的方式讓它看起來就像是活的一樣，” 我說。 Abbeel 笑了：“差不多吧?！?/p> 盡管書本和電影里面有人工智能的各種渲染，但這個東西可不是懸浮在某處藍(lán)色液體箱的一個合成大腦。人工智能是算法—一個數(shù)學(xué)方程式，它告訴計算機(jī)執(zhí)行什么功能（通俗點(diǎn)你可以把它理解為機(jī)器的食譜；更深入的話題可參見尋找生命的基礎(chǔ)算法 ）。21 世紀(jì)的算法就像是 19 世紀(jì)的煤礦：是我們的經(jīng)濟(jì)引擎，是現(xiàn)代生活的燃料。沒有算法，你的電話無法工作，也不會有 Facebook、Google、Amazon。算法規(guī)劃航班然后引導(dǎo)飛機(jī)飛行，算法幫醫(yī)生診斷疾病?！叭绻總€算法突然停止工作，我們所熟知的世界就要終結(jié)，” 機(jī)器學(xué)習(xí)的流行讀物《主算法》的作者 Pedro Domingos（參見有沒有主宰世界的主算法 ）寫道。在 AI 的世界里，圣杯就是發(fā)現(xiàn)能夠讓機(jī)器理解世界的那個算法，這就好比是能夠讓物理學(xué)家解釋宇宙運(yùn)作機(jī)制的標(biāo)準(zhǔn)模型，只不過前者是數(shù)字世界的。 在 DeepMind 倫敦辦公室的Google 的智能設(shè)計師Demis Hassabis ，他還一位是神經(jīng)科學(xué)家、計算機(jī)游戲設(shè)計師以及世界級的游戲玩家。 數(shù)學(xué)算法已經(jīng)有幾千年的歷史，是現(xiàn)代計算的基礎(chǔ)。輸入數(shù)據(jù)，計算機(jī)處理，然后算法吐出結(jié)果。但是現(xiàn)在科學(xué)家已經(jīng)開發(fā)出能夠逆轉(zhuǎn)這個過程的算法，也就是讓計算機(jī)寫自己的算法。比方說你想讓直升機(jī)倒著飛：你會寫個算法告訴計算機(jī)有關(guān)直升機(jī)控制方面（輸入數(shù)據(jù)）的信息，然后你告訴它你想讓直升機(jī)怎么飛，飛行角度如何（結(jié)果），Bingo！計算機(jī)就會倒騰出自己的算法，然后告訴直升機(jī)怎么做。這個過程就叫機(jī)器學(xué)習(xí)，它是 AI 想法的核心：如果機(jī)器能夠教自己讓直升機(jī)倒著飛的話，那它也應(yīng)該會自學(xué)其他事情，比如如何在 Tinder 上找到愛人，或者在你對著 iPhone 說話時認(rèn)出你的聲音，或者將來設(shè)計出一個創(chuàng)造終結(jié)者的天網(wǎng)出來。DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人 Demis Hassabis 已經(jīng)說了：“人工智能是讓機(jī)器變聰明的科學(xué)?！?/p> 當(dāng)然，實(shí)際上我們已經(jīng)被智能機(jī)器包圍了。你在用 Google Maps 的時候，算法給你畫了一條最快捷的路線，并且根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)計算出交通延誤并對交通狀況作出預(yù)測性分析。當(dāng)你對著 Google Voice 說話時，它能認(rèn)出你的聲音是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它讓計算機(jī)把你的話變成聲音片段，然后跟別的片段進(jìn)行比較，再理解你的問題。Facebook 通過圖像識別程序掃描數(shù)十億圖片，將斬首視頻、JB 圖片等有害內(nèi)容拒之門外。 智能機(jī)器正在加速，可它要去向何方呢？地球的生命從誕生到實(shí)現(xiàn)更高智能花了 30 億年的時間。相比之下，計算機(jī)大概只用 60年 就從一大塊硅片變成了能夠開車穿越美國或者在人群中認(rèn)出一張臉的機(jī)器。每過去一周，就會有新的突破被宣布出來：今年1月，DeepMind 披露自己已經(jīng)開發(fā)出一種算法，這種算法擊敗了歐洲的圍棋冠軍（該算法叫做 AlphaGo，從 3月9號開始，它將與韓國的頂尖圍棋選手李世石進(jìn)行一場 5 番棋大戰(zhàn)）。當(dāng)然，它的快速演進(jìn)還在人類的掌控當(dāng)中，但你很難不去想我們是不是已經(jīng)到達(dá)智能機(jī)器演進(jìn)的某個拐點(diǎn)了。我們是不是即將目睹一個新物種的誕生？機(jī)器還要多久就會變得比人還要聰明呢？ Elon Musk警告人類要注意 AI 的危險 Google 的未來學(xué)家 Ray Kurzweil 提出了后來風(fēng)行的 “奇點(diǎn)” 論，奇點(diǎn)說的是硅基機(jī)器變得比碳基機(jī)器（人類）更聰明的時刻，到那個時候，進(jìn)化的天平將會向前者傾斜?！拔磥砦覀儠υ普归_大量思考，” 他在幾年前的一場技術(shù)會議上如此說道。他甚至還預(yù)測了奇點(diǎn)到來的確切時間：2045年。在最近一場會議上的即席發(fā)言時，Tesla 和 SpaceX 的創(chuàng)始人 Elon Musk 把 AI 的發(fā)展稱為是 “對惡魔的召喚”。盡管隨后他告訴我說自己的說法有點(diǎn)過頭，但他又說：“智能機(jī)器的崛起向我們提出了一個嚴(yán)重的問題，即我們需要考慮，作為人類我們是誰？我們希望建設(shè)一個怎樣的未來？” 正如他指出那樣，我們現(xiàn)在已經(jīng)嚴(yán)重依賴機(jī)器了：“我們已經(jīng)是賽博格（cyborg）了。不信你把手機(jī)關(guān)了看看—你就會知道幻肢綜合癥是什么樣子的?！?/p> 這并不是說超智機(jī)器要變得超級邪惡才會構(gòu)成威脅?！癆I 的真正風(fēng)險不在于它的惡意，而在于它的能力，” 物理學(xué)家霍金最近指出：“超智 AI 極其擅長實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)，如果它的目標(biāo)跟我們的不一致的話，我們就有麻煩了。你可能并不是邪惡的螞蟻仇恨者，不會出于惡意踩死螞蟻，但如果由你來負(fù)責(zé)一個水電綠色能源項(xiàng)目，然后需要淹沒一個蟻窩所在的區(qū)域時，對于螞蟻來說情況就太糟糕了。我們不要讓人類落到那些螞蟻的境地?！?/p> 盡管有了更智能的算法、有了能力更強(qiáng)的機(jī)器人，但超智機(jī)器的未來仍然更像是科幻而不是科學(xué)。Facebook AI Research 的負(fù)責(zé)人 Yann LeCun 說，現(xiàn)在 “AI 的智能水平還遠(yuǎn)不如一只老鼠?！?是的，IBM 經(jīng)年累月的編程和白花花的銀子砸出了Watson，2011年 這臺機(jī)器在智力競賽中擊敗了最聰明的人類選手，現(xiàn)在，它是該公司 “認(rèn)知計算” 行動的基礎(chǔ)。一秒鐘它可以閱讀完 8 億頁的信息，消化掉維基百科的一整個語料庫，更不用說幾十年的法律和醫(yī)學(xué)雜志。但是它不能教你如何騎自行車，因?yàn)樗闹悄苁仟M隘的—它對世界如何運(yùn)作一無所知。西雅圖 Allen Institute for Artificial Intelligence 的 Aristo 是最復(fù)雜的 AI 程序之一，但是對于 “人呼吸空氣” 這樣的句子卻是一頭霧水。因?yàn)橐肜斫膺@個句子，你需要一些常識—但機(jī)器沒有常識。哪怕常識可以通過語言定義，程序也不知道呼吸空氣是否就是人活下來之所需；也不知道人是一分鐘呼吸一次還是一輩子只用呼吸一次。一些給人留下深刻印象的功能，如能讓用戶用不同語言實(shí)時對話的 Skype Translator（目前還是預(yù)覽版），也還有很長的路要走。在跟意大利的一個人對話時，我對天氣的評論被翻譯成了對圣經(jīng)的解釋。 “Jeopardy!” 智力競賽冠軍 Ken Jennings 和 Brad Rutter 無助地看著 IBM 超級計算機(jī) Watson 攻城拔寨 當(dāng)然，這并不是說智能機(jī)器的崛起只是一個虛幻，也不是說天網(wǎng)不會在我們難以想象的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中突然出現(xiàn)。自動武器，比如可以自行根據(jù)人臉識別技術(shù)等數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)的無人機(jī)殺手（參見無人機(jī)百年史話）就是真正的威脅。但它們不是不會對人類這個物種的生存造成威脅。朝鮮黑客突然之間創(chuàng)造出一種讓金三有能力對世界發(fā)動終結(jié)者式攻擊的新算法的可能性也很低。在這種語境下，AI 不像 iPhone，寫出一個新 app 你的活就干完了。這更像是自己來造互聯(lián)網(wǎng)—這只能慢慢完成，要通過日積月累的點(diǎn)滴進(jìn)展。百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)最近告訴我說：“擔(dān)心殺手機(jī)器人就像是在擔(dān)心火星出現(xiàn)人口過剩一樣—我們還有很多時間去解決麻煩?！?/p> 實(shí)際上，對殺手機(jī)器人夸大其詞的問題在于它掩蓋了我們所面臨的智能機(jī)器崛起的真正風(fēng)險—工人因?yàn)楸粰C(jī)器人替代而失業(yè)，戰(zhàn)爭中使用自動武器的增加，還有這個簡單的事實(shí)，我們越是依賴機(jī)器，有東西出問題時我們的風(fēng)險就越高。我們生活在這樣一個世界的問題在于人際關(guān)系的疏遠(yuǎn)—我們跟機(jī)器的對話比跟人聊得更多（可以看看電影《her》），在于藝術(shù)變成了一種和諧的算法輸出（參見機(jī)器學(xué)習(xí)藝術(shù)，F(xiàn)acebook 的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可造出以假亂真的圖像）。AI 時代還會對隱私造成影響深遠(yuǎn)的挑戰(zhàn)，不僅僅有智能無人機(jī)在天上監(jiān)視你，企業(yè)也會跟蹤你的一舉一動好賣東西給你。正如倫理道德研究院的 CTO Marcelo Rinesi 總結(jié)那樣：“未來不是機(jī)器人一只腳永遠(yuǎn)踩在人臉上（注：原句出自奧威爾的《1984》：如果你要設(shè)想一幅未來的圖景，就想象一只腳踩在一張人臉上好了——永遠(yuǎn)如此）。而是一個你看到的一切東西里面都有一個小小的電話推銷員的世界，一個知道有關(guān)你的一切，永遠(yuǎn)不會停止賣東西給你的世界?！? 這還掩蓋了與機(jī)器深層次結(jié)盟所帶來的好處。大多數(shù)的研究人員，像 DeepMind 的 Demis Hassabis 就認(rèn)為，如果我們賦予機(jī)器智能的話，它們就能夠幫助我們解決疾病和醫(yī)療保健這樣的大問題，也能幫助科學(xué)家攻克氣候變化和物理學(xué)方面的大難題。微軟的 Eric Horvitz 對 AI 的展望甚至更加宏偉：“對于人類來說，一個大的問題是我們的經(jīng)驗(yàn)是不是可以計算的？如果是的話，對我們思維方式的更好理解，能不能告訴我們一些有關(guān)我們作為地球生命是什么樣的新發(fā)現(xiàn)？有了這些自我認(rèn)知之后，我們又能夠做些什么呢？” 未完待續(xù)...... 本文編譯自：，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://36kr.com/p/5044169.html “看完這篇還不夠？如果你也在創(chuàng)業(yè)，并且希望自己的項(xiàng)目被報道，請戳這里告訴我們！” |
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