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如何防止人工智能技术失控?

导读: 从长远来看,哈萨比斯正在研究的技术不仅仅与情绪机器人或智能手机有关,其受益者不仅仅是谷歌,也不仅仅是Facebook、微软、苹果等投入巨资参与人工智能产品研发竞赛的大公司。它关乎我们能够想象和不能想象的一切。

   3月1日,英国《卫报》网站近日刊登了一篇题为《这位人工智能天才能防止人工智能技术失控吗》《The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? 》,作者是Clemency Burton-Hill。

  下面是文章的主要内容。

  德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)有着温和的风度和谦逊的面容,但当他告诉我说,他正在致力于这样一个使命——“解答智能问题,然后用它来解答一切问题”,他显得很严肃。这话从其他任何人嘴里说出来都是可笑的,但从他嘴里说出来不一样。哈萨比斯是一位国际象棋大师,也是一位视频游戏设计师,他创办的人工智能创业公司DeepMind在2014年被谷歌以6.25亿美元的价格收购。他出生于一个移民家庭,拥有剑桥大学和伦敦大学的计算机科学和认知神经科学学位。哈萨比斯的同事认为他是一名“有远见”的管理者,哈萨比斯认为自己已经找到一种“进行高效科学研究”的方法,并宣称自己正在领导一个“21世纪的阿波罗计划”。哈萨比斯相貌很平常,走在大街上丝毫没有回头率,但互联网创始人蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)将他称为这个星球上最聪明的人之一。

  人工智能(AI)已经走进人们的生活,许多人都在使用苹果或谷歌的语音助手。不久以后,谷歌的产品必将从哈萨比斯的研究中获益,产品个性化、搜索、YouTube、语音和面部识别领域的改进都与“AI”有关。从长远来看,哈萨比斯正在研究的技术不仅仅与情绪机器人或智能手机有关,其受益者不仅仅是谷歌,也不仅仅是Facebook、微软、苹果等投入巨资参与人工智能产品研发竞赛的大公司。它关乎我们能够想象和不能想象的一切。

  这听起来很吓人,确实如此。大多数AI系统是“狭隘的”,它们只能完成一种特殊的任务。所以,IBM的深蓝电脑可以击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫,但在面对画圈打叉这种简单的游戏时连一个三岁小孩都不如。 而哈萨比斯从人类的大脑获得灵感,并试图建立第一个“通用学习机器”,即一套灵活、自适应性的算法,它可以像生物系统那样学习,从零开始完成任何任务,除了原始数据之外不需要任何别的帮助。

  这就是人工通用智能(AGI),其重点是“通用”。在他的未来愿景中,超级智能机器将能够与人类专家协作解决几乎所有问题。“癌症、气候变化、能源,基因组学、宏观经济学、金融系统、物理,许多我们想要掌握的学科越来越复杂。”他说,“即使是最聪明的人,穷期一生也难以掌握其中一个领域。我们如何通过筛选泛滥的数据得出合理的观点?我们可以将AGI看作一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程。我们正在努力研究的是一种可以解决任何问题的超级解决方案。

  这种超级智能机器的出现也许还需要几十年之久,但它似乎离我们越来越近。2015年2月,DeepMind的一篇论文世界成为顶级科学杂志《自然》的封面文章,该文宣称“能够自学的AI软件在视频游戏中已经达到人类的水平。”在这个“终端到终端”的学习系统中,一种被称为Deep-Q Network的算法已经学会如何理解输入端的动作,并能作出正确的决定(它在一些经典的雅达利2600游戏——包括《太空侵略者》、拳击和乒乓球游戏——中达到精通水平。)这是一个震撼世界的技术突破。

  上个月,DeepMind的另一篇论文又登上了《自然》杂志的封面。在这样短的时间里连续在《自然》杂志上发表两篇封面文章,这本身就是一个了不起的成就。这一次,DeepMind的试验走得更远,它向古老的竞技游戏围棋发起了挑战。围棋的历史超过2500年,中国孔子的著作中曾提到过这种游戏。围棋的着法变化无穷,其变数甚至超过宇宙中原子的移动。国际象棋的所有变化可以计算出来,但围棋不能。更难的是,编程者也不可能写出围棋的评估函数。相反,围棋需要一种类似于“直觉”的东西,当围棋棋手被问到他们下出一步棋的原因时,他们往往会这么说:“感觉。”

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