下棋之外,人工智能还会做什么

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  AlphaGo与李世石之间的人机大战让人工智能再次成为关注焦点。许多人可能会问,除了下棋之外,人工智能还会做些什么?
  事实上,今天的人工智能已经能做很多事,比如说话、开车,不久之后还可能像人一样参加高考。还有专家认为,它在未来甚至有可能从科学走入哲学!
  今天可以做到的
  “人工智能已经开始对社会产生重大影响。”美国康奈尔大学计算机科学教授、人工智能专家巴特·塞尔曼说。
  此次围棋人机大战受到举世关注就是明证。棋类具有初始条件固定、规则边界清晰的特点,是人工智能凭借远超人类的计算能力大展身手的舞台。“深蓝”在1997年战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,AlphaGo在与围棋顶级棋手李世石的大战中获胜,这些足以说明人工智能下棋已经比人类更强。

  在知识检索领域,人工智能也已胜过人类。2011年,IBM公司的人工智能“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军。这说明电脑在海量数据存储和快速检索能力方面的强大。
  在另一些规则相对清晰的领域,人工智能也在接近人类的水平。比如说话,相信许多人已经试过苹果手机上的Siri和微软的“小冰”,只要你发音比较标准,它们基本上都能“听清”你的话语并字正腔圆地回答。
  再比如开车,谷歌公司的无人驾驶车已然在一些地方能够上路,因为事实证明它们可以很好地遵守交通规则,并根据不同的交通状况自主行驶。
  上面的重点都是在软件,还有一些人工智能则致力于“软硬结合”,模仿人类的肢体动作。美国波士顿动力公司2016年年初刚刚展示了最新的人形机器人,它们有与人相似的躯干和四肢,能够在各种环境中行走,摔倒了会自己爬起来,还能完成一些简单任务,比如自己开门和搬箱子。
  明天可能实现的
  目前,人工智能在一些需要模糊识别的领域还面临困难。比如辨识人脸,从五官差异上分辨不同人对我们来说不算个事儿,但电脑就感觉很困难。人们可能还记得2015年微软推出的一项人脸识别应用“How-old”,它屡屡在年龄上误判、在图片中没人的地方找出“幽灵脸”,给人们带来了不少欢乐。
  不过这方面正在取得进展,脸书公司的人工智能项目负责人田渊栋认为,脸书的人脸识别技术已经做得比较好,“比如说拍张照片,然后就知道谁是谁”。正在研发的一个方向是可以问电脑各种问题,比如照片在哪拍的、里面有几个人、都在干什么等,系统都将能作出回答。
  中国研究人员也在致力于做出更复杂的人工智能,检验方式颇具中国特色——高考。科大讯飞公司董事长刘庆峰透露,他们正在研发“类人答题机器人”,目标是在3~5年之内让机器参加高考能考上“一本”。高考涉及学科多,除了客观题外还有大量的主观题,如果真能达成这个目标,又将成为人工智能的一个里程碑。
  2015年年底在北京举行的世界机器人大会上,有机器人分别展示了踢足球、打乒乓等方面的运动能力。但是很明显,它们还无法与人类选手相提并论,很大程度上因为判断对手或队友的比赛意图是一大瓶颈。不过,在RoboCup等机器人足球赛中,机器人的水平也在不断提高,该赛事的目标是,让机器人足球队在2050年能击败人类世界冠军球队。
  人工智能发展的一个理想目标是,把已实现的各单项能力继续提高并集成起来,最终完成一个既能听说读写,又会思考和行动的人工智能实体。近来这一领域的快速发展已让这个目标可以期待,英国帝国理工学院的人工智能学者马克·戴森罗克说:“如果人工智能以这种速度发展下去,我们或许在未来10~20年里就能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手贾维斯。”
  未来可以畅想的
  如果说上面这些目标还属于有实现前景的科学范畴,还有一些关于人工智能的讨论则似乎已进入了引人畅想的哲学领域。
  中国东南大学的科技哲学教授吕乃基在点评此次人机大战时认为,人工智能进化之路与人类不同,即摆脱了系统与环境的羁绊,不像人类大脑中的“智”往往为身体所处世界中的“情”所累,如李世石可能受“为人类的荣誉而战”等舆论影响。

  “常有这样的议论,人工智能再聪明也没有情感,只是机器而已;殊不知,人工智能之所求原本只是‘智’,而非‘情’;或许正因为此,人工智能可能超越为情(包括形形色色的意识形态之争)所累的人的智能。”吕乃基说。如此说来,人工智能倒像是在迈向中国古代文化中所说的“太上忘情”的境界。
  美国未来学家库兹韦尔在《奇点临近》一书中认为,人工智能的进步会不断加速,聪明的机器会设计更聪明的机器,这种自我强化最终会导致人工智能达到一个奇点,成为远远超出人类智能水平的一种存在。美国天普大学的计算机专家王培对此表示,“如果真有电脑能走到那一步,在我看已经不是‘人工智能’,而应该被称为‘人工神灵’了。”
  那么,人工智能发展到最后会不会像科幻电影中的“天网”那样反过来对人类形成威胁?虽然有一派观点如王培(美国天普大学计算机与信息科学系副教授)认为现在忧心于防范这种情况没有意义,但也有霍金等不少人表示,要警惕人工智能。
  塞尔曼则认为:“所有的自动与半自动系统都需要这样的约束,现在人工智能研究界对人工智能安全的研究很活跃。”
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