先翻越“五座大山”:再談AI達(dá)到人類水平

讓AI達(dá)到人類水平?首先需要翻越這“五座大山”

歌旗下總部位于倫敦的人工智能公司Deep Mind上周在機(jī)器學(xué)習(xí)方面取得了重大突破,宣布AlphaGo Zero可以在沒有人為干預(yù)的情況下自主學(xué)習(xí)。人工智能已經(jīng)可以做很多人類無(wú)法做到的事情,但我們距離打造“像人類一樣”的人工智能還有多遠(yuǎn)?在我們達(dá)成目標(biāo)之前,我們需要解決哪些關(guān)鍵問題?

為了回答這個(gè)問題,我將提出,為了讓機(jī)器變得和人類一樣聰明,必須克服五個(gè)里程碑式的難題:普遍性、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)、常識(shí)和自我意識(shí)。讓我們依次來(lái)看看看看我們今天人工智能的發(fā)展水平。

普遍性:這意味著我們開發(fā)出一種方法,或者一種可以應(yīng)用于任何其他獨(dú)立于領(lǐng)域問題的系統(tǒng)架構(gòu)。我認(rèn)為這個(gè)問題在很大程度上得到了解決。人工智能的概率方法,比如深度傾斜網(wǎng)絡(luò)(比如專家系統(tǒng)),已經(jīng)證明了其通用性。我們可以使用同樣的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和算法來(lái)解決幾乎所有問題——這是一個(gè)很好的機(jī)器學(xué)習(xí)的范例。

自主學(xué)習(xí):這就是Deep Mind的“AlphaGo Zero”所取得的成就。通過對(duì)第一個(gè)AlphaGo所使用的原始強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的調(diào)整和簡(jiǎn)化,他們演示了一個(gè)給定目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如“贏”)可以自己學(xué)習(xí),并為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而發(fā)明策略。這是一個(gè)重大的突破,它讓我們離人工智能更近了一步。

讓AI達(dá)到人類水平?首先需要翻越這“五座大山”

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí):這意味著一個(gè)系統(tǒng)可以使用或抽象地利用它通過解決特定問題積累的知識(shí),并將這些知識(shí)應(yīng)用于解決不同的問題。這是我們?nèi)祟惖奶煨?,我們?huì)在問題中“看到固定的模式”和“問題之間的相似性”,我們運(yùn)用積累的“經(jīng)驗(yàn)”來(lái)解決它們。在人工智能領(lǐng)域,我們還沒有實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。盡管在機(jī)器中,似乎至少有一條實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的有希望的途徑,方法是將概率和非概率(“象征性”)方法結(jié)合起來(lái)。例如,假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)能夠檢測(cè)出它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決某個(gè)特定問題時(shí)所采取的步驟,并將它們轉(zhuǎn)換為一種啟發(fā)式算法,然后對(duì)這種特定領(lǐng)域的啟發(fā)式算法進(jìn)行歸納,并用它來(lái)驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決另一個(gè)問題。

常識(shí):這是一個(gè)非常難的問題。舉個(gè)例子,“邁克爾·菲爾普斯在北京奧運(yùn)會(huì)上獲得了400米蝶泳金牌”。當(dāng)你讀到這句話的時(shí)候,你會(huì)立刻、隱隱地想到一長(zhǎng)串的事情;例如,菲爾普斯在獲得獎(jiǎng)?wù)聲r(shí)身上是濕了的,他必須在進(jìn)入游泳池之前把襪子脫掉等等。這種邏輯假設(shè)與原始陳述的關(guān)聯(lián)在計(jì)算機(jī)中是極其難以編碼的。我們距離解決常識(shí)問題還有很長(zhǎng)的路要走。但是,一個(gè)好的開始就是研究神經(jīng)科學(xué)能教給我們?cè)鯓有纬?、保留和使用記憶的方式。人類記憶的功能或許是在機(jī)器中開發(fā)常識(shí)的關(guān)鍵。

自我意識(shí):人類的自我“意識(shí)”仍然是神秘的,盡管神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家已經(jīng)取得了一些突破性的進(jìn)展,當(dāng)我們意識(shí)到一些事情的時(shí)候,比如當(dāng)“我”或“自我”出現(xiàn),產(chǎn)生主觀體驗(yàn)時(shí),我們的大腦會(huì)發(fā)生什么。對(duì)許多人來(lái)說(shuō),高層次的意識(shí)可能是人類在面對(duì)未來(lái)智能機(jī)器時(shí)保持某種優(yōu)勢(shì)的“最后堡壘”。然而,創(chuàng)造出模仿自我意識(shí)的機(jī)器并非不可能。我之所以說(shuō)“模仿”,是因?yàn)?,除非我們找到一種客觀的方法來(lái)衡量人類的意識(shí),否則我們將永遠(yuǎn)無(wú)法斷定一臺(tái)機(jī)器是否“真的”有意識(shí)。那些讓我們相信他們有自我或個(gè)性的機(jī)器應(yīng)該相對(duì)容易開發(fā),但他們是否會(huì)真正地?fù)碛凶晕乙庾R(shí),我們只能知道我們是否能解決了“意識(shí)的難題”。(選自:HUFFPOST編譯:網(wǎng)易見外編譯機(jī)器人 審校:雨蛋)

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2017-10-27
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