隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展,幾乎每次有新的成果,都會有人擔(dān)心,我們離被機器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過,最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣:至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。
“我不是在玩游戲,我是在學(xué)習(xí)!”
這是很多孩子被抓到偷玩電腦時經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域,這還真就是這樣。因為,相比棋類運動這類單純依靠策略的訓(xùn)練,游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實世界的混亂。
在 2015 年, Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達利經(jīng)典游戲。但這其中,并不包括經(jīng)典的吃豆人。
吃豆人這款看似簡單的游戲,其實其背后蘊含的策略,要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個游戲,對 AI 來說,它需要完成四件事情:走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點,在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡單的說,就像是讓四個分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對當(dāng)前狀況的評估并就如何行動達成一致,還不能出錯。
此前,這款游戲已知的最高分由人類威爾遜(Wilson Oyama)保持,為 266,330 分。但在幾天前,這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來獲得的理論上最高成績—— 999,990 分。
( 26 萬分需要打到第 35 關(guān)。圖源:High Score)
無論是圍棋也好、吃豆人也罷,隨著時間的推移, AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來越強??稍谄渌I(lǐng)域呢?
看不懂話、寫不明白題,AI 參加高考顯不足
當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時候,AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然,這里的技術(shù)難點其實并不在于如何做題,而在于與出題人、閱卷人溝通上。
據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機器人 Aidam 的陳瑞峰所說,讓 AI 參與高考,有三大難關(guān)。
首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖,并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機器理解的語言;其次,是邏輯推理,通過已有的題庫來推測最佳的解題路徑并得出結(jié)論;最后,則是輸出關(guān)。機器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語言,輸出到試卷上。
(想讓機器理解這個笑話,估計還有點難度。圖源:Disp)
簡而言之,想要答好題, AI 不僅要讀懂、解答題目,還需要讓人用看得明白的方法答題。這些難關(guān)聽起來簡單,但要讓 AI 真正準(zhǔn)確做到,確實難償所愿。
據(jù)報道,在今年 6 月 7 日, Aidam 再度挑戰(zhàn)高考。這次,它回答了全國卷二文科數(shù)學(xué)卷,獲得了 134/150 分的高分,卻依舊不敵同場競技的高考狀元們。
這已經(jīng)不是 AI 在標(biāo)準(zhǔn)化測試考試中的第一次嘗試。
早在 2015 年,華盛頓大學(xué)也研發(fā)了一個 AI ,專注于 SAT 數(shù)學(xué)幾何部分的解答,其正確率也只有可憐的 49%。
而在 2016 年,日本的東 Robo 機器人在屢屢沖刺東大失敗后,也放棄嘗試,轉(zhuǎn)而投身數(shù)據(jù)分析事業(yè)。
總而言之,盡管科技界一再警示我們 AI 發(fā)展將給我們社會帶來的沖擊,但就目前而言,它依舊處于早期發(fā)展階段。在 AI 發(fā)展出與人類順暢交流的能力之前,我們暫時還不用擔(dān)心它對人類社會帶來的傷害。
隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展,幾乎每次有新的成果,都會有人擔(dān)心,我們離被機器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過,最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣:至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。
“我不是在玩游戲,我是在學(xué)習(xí)!”
這是很多孩子被抓到偷玩電腦時經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域,這還真就是這樣。因為,相比棋類運動這類單純依靠策略的訓(xùn)練,游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實世界的混亂。
在 2015 年, Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達利經(jīng)典游戲。但這其中,并不包括經(jīng)典的吃豆人。
吃豆人這款看似簡單的游戲,其實其背后蘊含的策略,要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個游戲,對 AI 來說,它需要完成四件事情:走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點,在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡單的說,就像是讓四個分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對當(dāng)前狀況的評估并就如何行動達成一致,還不能出錯。
此前,這款游戲已知的最高分由人類威爾遜(Wilson Oyama)保持,為 266,330 分。但在幾天前,這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來獲得的理論上最高成績—— 999,990 分。
( 26 萬分需要打到第 35 關(guān)。圖源:High Score)
無論是圍棋也好、吃豆人也罷,隨著時間的推移, AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來越強??稍谄渌I(lǐng)域呢?
看不懂話、寫不明白題,AI 參加高考顯不足
當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時候,AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然,這里的技術(shù)難點其實并不在于如何做題,而在于與出題人、閱卷人溝通上。
據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機器人 Aidam 的陳瑞峰所說,讓 AI 參與高考,有三大難關(guān)。
首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖,并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機器理解的語言;其次,是邏輯推理,通過已有的題庫來推測最佳的解題路徑并得出結(jié)論;最后,則是輸出關(guān)。機器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語言,輸出到試卷上。
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