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    人工智能的幾個小問題

    2016-02-09 02:38:41黃耀鵬
    中國汽車界 2016年11期
    關鍵詞:特斯拉自動人工智能

    □本刊記者 黃耀鵬

    人工智能的幾個小問題

    □本刊記者 黃耀鵬

    過去在科技方面的實例一再表明,在技術遠未成熟時大肆炒作、任意解讀,并不會毀掉技術本身,只會毀掉公眾對技術的認識和期待。去年的大數(shù)據、前年的車聯(lián)網,都屬于此類情況。幸好,今年“人工智能(AI)”尚未遭此荼毒。關于人工智能的討論在輿論圈只得到有限的討論。

    部分原因在于,迄今為止人工智能研究并沒有“交付”一個驚人地改變人類生活的產品,而是以連續(xù)進步的方式緩慢地進展。因此,對AI存在廣泛的低估。

    那么,到底什么是人工智能?從未有過精確地定義。斯坦福大學的一個項目組給出了兩個要素:機器“有遠見”地、“適當?shù)亍睂崿F(xiàn)功能。按照這個標準,邊界似乎清楚了,計算器肯定不算人工智能,而L4級自動駕駛汽車無疑屬于AI。

    汽車應用場景

    汽車或者稱泛交通領域,是人工智能的重要應用場景,也是目前資本最為集中、關注度最高的區(qū)域。有些奇怪的是,盡管傳感器、計算機能力都在飛速發(fā)展,但自動駕駛的商業(yè)應用進行得并不順利。

    在當下的無人駕駛汽車爭奪戰(zhàn)中,特斯拉是被人談及最多的公司之一。這家公司正在引領整個行業(yè)向無人駕駛汽車的夢想邁進。為什么是特斯拉,而不是比它大得多、資金實力更雄厚、對汽車的理解更“深入”的傳統(tǒng)主機廠?

    有人認為,傳統(tǒng)車企對汽車的刻板見解,妨礙它們對自動駕駛領域的進取心。在輿論紛紛質疑的時候,它們選擇放慢實用化腳步。放棄對客戶觀念的塑造,商業(yè)上的謹慎不能受到指責,但它們也因此放棄了領導行業(yè)的機遇。

    就普遍的觀點而言,傳統(tǒng)車企也認為,自動駕駛是汽車產品下一個周期的希望所在。但它們的做法恰恰相反。

    今年以來,特斯拉幾乎每一起人身傷亡事故,都被置于放大鏡下仔細端詳。如果由電池或者自動駕駛系統(tǒng)的缺陷引起,這家企業(yè)必定受到全球媒體連篇累牘地抨擊。連續(xù)不斷的壓力,迫使特斯拉和自己的自動駕駛系統(tǒng)供應商“Mobileye”解約。

    針對特斯拉的指責,大致為“有意誤導客戶,將能力有限L2級輔助駕駛渲染成無所不能的‘完全’自動駕駛”。而特斯拉的申辯,被有意忽略了。

    除了證實該公司確實在公共關系方面表現(xiàn)拙劣以外,也反映了公眾對于目前人工智能在汽車上應用的焦慮。

    焦慮大體上集中于安全和能力方面,而特斯拉的失誤則成為投射對象。特斯拉之所以備受關注,與該公司激進的技術態(tài)度有關,更與其自動駕駛技術上處于領先有關。

    車展上光鮮、一塵不染的樣車,不能衡量車企的研發(fā)實力,街頭跑的車才能。

    特斯拉正在致力于更復雜的應用場景。它用數(shù)據鏈將汽車全都連接在一塊,因而汽車之間能夠相互學習。它們在駕駛期間收集到的數(shù)據能夠幫助改進數(shù)字地圖的質量,也使得各輛汽車能夠根據其他所有汽車收集到的數(shù)據進行學習?!败囮爩W習”加速了車載計算機學習速度。

    有人提出“人工智障”的概念。認為目前的人工智能幾乎沒有進化能力。學習能力曲線像蠕動的蚯蚓一樣長期徘徊在低位。

    谷歌董事長埃里克·施密特(Eric Schmidt)承認,人工智能比人們想像的更加原始。在AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋前冠軍后,他似乎有意對恐慌的公眾采取撫慰態(tài)度。

    不過,他舉例稱,前幾年谷歌的科學家們研發(fā)出一種神經網絡,向里面填充了1.1萬個小時的YouTube視頻內容,研究其在未經任何訓練的情況下能學會什么。施密特失望地稱“它只發(fā)現(xiàn)了貓的概念”。

    這再次證實“人工智障”概念并非調侃。

    “奇點”會不會來臨?

    雖然圖片(視頻可以理解為多幀圖片)識別能力一直是機器學習的難點,但人工智能仍然比數(shù)年前有進步,只不過按照人類兒童學習的標準,進步非常緩慢。

    在目前使用的自動駕駛系統(tǒng)中,圖像識別占據重要位置,但目前的方案都是將圖片抽象為數(shù)字矩陣,然后進行數(shù)學特征的計算和比對。在某些特殊場景下,計算謬誤積累得相當快,以至于出現(xiàn)安全事故。

    顯然,人類不是這樣識別圖片的。如何讓車載計算機能夠以人類的方式觀察?這顯然是另一條路。在攝像頭、超聲波雷達,甚至激光傳感器變得越來越便宜的時候,機器學習沒有跟上腳步。

    表面上看,軟件設計存在問題。實際上,理想中AI應該能像人類一樣從錯誤中學習,并在所有實踐中迅速尋找解決途徑。在云端能夠處理大量數(shù)據后,其他汽車的道路行駛(實踐),和本車的實踐沒什么不同。更新算法甚至可以從人工智能內部產生,無須程序員干預。

    這是一幅美好得令人恐怖的圖景。

    一旦機器具備自我學習的能力,隨著車載計算機的進化,學習曲線在某個時間點上,就會突然變得陡峭。學者們稱該時間為“奇點”。

    奇點之后是什么?一切都將不同。比人類智商、經驗和反應速度、敏捷性高出N倍的新物種出現(xiàn)了。也許稱之為超人或者上帝更為合適。這個上帝是人類制造的,只不過人類隨后失去了控制權??杀栽谟?,人類不知道何時加強控制權為妥。它們將如何對待自己曾經的造物主、現(xiàn)在的可憐蟲?

    因為對那時的人工智能來說,人類也是重大威脅。它們如果想對付脆弱的有機生命體,似乎有很多辦法。核電站運行、民航飛機飛行、汽車行駛,人類將自己生活托付給人工智能,這一點看上去很容易被利用。

    霍金和馬斯克都公開警告人工智能對人類的危險。而施密特則稱,谷歌已經設計了“末日開關”——當人工智能進化到失控邊緣,觸發(fā)預設條件,該開關迫使人工智能立刻死亡,通俗點說就是令其脫線或者斷網。

    如果壞局面出現(xiàn),我們祈禱該開關正常工作。即便如此,結局也不大美妙,人類將被迫重返AI時代之前,甚至互聯(lián)網時代之前。

    短期商業(yè)價值

    等等,我們不是擔心人工智能進展太慢嗎?怎么又擔心它可能變得強大而不受控?恰恰說明我們對人工智能的進展缺乏掌控力。

    科技公司并不認為在自動駕駛上經歷挫折。它們往往誤認為自己是未來本身,而對手公司和政府代表守舊勢力。它們堅信科技將帶來“深遠、積極的影響”,而不大理會可能引發(fā)的混亂。

    人工智能在自動駕駛上表現(xiàn)乏力,有人暗示要歸咎于政府行動遲緩,未給予更大的支持??萍脊驹谙硎芤幌盗卸愂諆?yōu)惠和土地價格優(yōu)惠后,還要求政府提供巨額補貼,以便供它們向“未來人類福祉”投資。

    本質上,自動駕駛也好,更廣泛的人工智能也罷,其生命力仍然取決于商業(yè)前景。哪怕能賺回來成本也好。特斯拉股票仍然受到追捧,不是因為它不斷賠錢。

    的確,政府和公眾都對泛交通的智能化缺乏想像力。但是,這兩者向來是看到確切的改變,才會采取跟進步驟,而非一開始就冒冒失失地搖旗吶喊。

    自動駕駛涉及到的科技以外的因素太多,以至于受到掣肘。而只處理自然語言的AI——智能助手就發(fā)展得如火如荼。蘋果Siri、亞馬遜Alexa、微軟Cortana、IBM沃森等智能助手正展開軍備競賽,它們的響應速度和應變能力正在加速提高。幾年內,注定可以擺脫目前的花瓶地位,成為人類不可或缺的助手。人們很確定,屆時搜索引擎將成為古董。就連谷歌也毫不懷疑這一點。

    相比而言,傳統(tǒng)汽車廠商的生命力還很強。即便它們拒絕一切轉型(實際上并非如此),這些老牌企業(yè)仍然具有明顯的商業(yè)價值。將自動駕駛和傳統(tǒng)主機廠對立起來似乎匪夷所思,因為后者也正致力于開發(fā)相應系統(tǒng)。但是,殺手級應用將會終結人類對于汽車的認識,也將終結這個產業(yè)。不管有多少科幻影片探討過,一旦具備商業(yè)價值的應用擺在我們面前,我們仍然會目瞪口呆。

    這一天不像想像那么遠,但我們仍然拒絕做像樣的準備。這便是人工智能應用的最大問題。

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