人機對戰第二場柯潔認輸!人工智慧和人類的未來還有7大疑問需要解釋

人機對戰第二場柯潔認輸!人工智慧和人類的未來還有7大疑問需要解釋

這兩天,AlphaGo 與柯潔的三盤經典圍棋賽備受關注,人工智慧話題再次掀起一陣波瀾。昨天第一戰輸了的情況下,今天柯潔第二戰再次輸給了 AlphaGo,而且是以認輸投降的姿態輸的。

至此,人類最強的圍棋高手也輸給了人工智慧。人類以及人工智慧的未來將會因此有什麼改變?關於這些問題,FutureLab 未來實驗室與 DCCI 未來智庫創始人胡延平,解析了關於人工智慧領域的 7 大疑問。

Q: AlphaGo 之父 Demis Hassabis 說,AlphaGo 的發明,並不是為了贏取圍棋比賽,對此您的理解是?您覺得這場人機對戰的意義是什麼? 

胡延平:AlphaGo 是 DeepMind 為了拓展市場品牌認知,推出的一個「非產品」,所以的確如 Hassabis 所言,不是為了贏取圍棋比賽。現在 AlphaGo 在歐美市場已經成功贏得醫療健康等領域一些大客戶的需要用到人工智慧技術的傳統行業需求大單。對於人工智慧這個領域而言,算是繼 DeepBlue 戰勝 Garry Kasparov 之後的又一個電腦智慧階段的符號顯著性超過技術突破性的里程碑。但是,這個里程碑依然在電腦智慧這個階段和範疇之內。 

從電腦智慧向感知智慧的歷史性一躍,未來還需要遠勝於 AlphaGo 的感知智慧來完成。 

Q: 對於人工智慧將超越人類、替代人類的觀點,您怎麼看? 

胡延平:整體而言,人工智慧依然處於計算智慧階段,正在開始往感知計算方向走,但是距離認知計算還比較遠。人工智慧依然處於早期、幼稚期,今天的人工智慧的基本架構就原理而言依然比較「機械」,有最簡單的記憶能力、監督與增強學習能力的人工智慧才剛剛產生,有內生人工智慧能力的人工智慧更只是雛形初現。用算法模擬人類情感模式所可能產生的人工智慧情感還說不上是真正的情感。在今後相當長一段時間內,最強大的人工智慧也依然是有本體無主體的客體。

我比較贊同 Michael Jordan 的看法,Michael 是真正的專業人士,他說「霍金研究領域不同,他的論述聽起來就是個外行,機器人毀滅人類的可能性,在幾百年裡不會發生。」 

不過,這些並不妨礙諸多人工智慧以及由人工智慧驅動的技術和產品未來會越來越多取代人類的工作。但是,取代本身其實是中性的,甚至相對勞動奴役人類而言,取代是對人的解放,但是,取代如何真的成為解放、普遍的解放,而不是一部分人奴役另一部分人的利器,這是疑問,這方面的制度安排、協作規則、社會流動、數字平權等恐怕比技術本身的拓新更為重要。

人機對戰第二場柯潔認輸!人工智慧和人類的未來還有7大疑問需要解釋

 

Q: 人工智慧對人類帶來了哪些顛覆?是危險的,還是能夠幫助人類生活得更好? 

胡延平:人、人性、人類自身的問題,才是那個危險因素,或者才是可能賦予人工智慧行惡的第一動因。麻煩製造者首先是人類自身,社會矛盾、國際衝突、權力秩序、財富分配、數字鴻溝、產業落差、全球化與逆全球化、種族問題、宗教衝突等任何一個方面的負動能,都可能使得人工智慧的應用偏離中性。人類最大的敵人是人類自己,最有可能毀滅人類的是人類自己,或者未來少數人所操縱的人工智慧。 

此時此刻開始,首先需要值得警惕的是壟斷之惡,需要防止數據、網絡、人工智慧的過度集中,防止 Matrix 這類別的人工智慧被少數企業或壟斷巨頭把持,防止億萬人被少數人借助網絡、數據、智慧的力量控制,防止人工智慧成為暴力殺人機器背後的智慧驅動。對於這五個防止,說實話比較悲觀,很多問題在文明深處,無法完全避免,但是努力、盡力去避免,總比無限放任的結果略好一點。 

歷史的不同階段,科技力量不同程度充當了殺戮利器的角色,只不過技術越強大,被殺戮者越眾。人工智慧不是邪惡的種子,人的惡才是。

 

問:有媒體表示 Tesla 執行長 Elon Musk 說成為人工智慧是人類唯一選擇,這一點如何解讀? 

胡延平:這是某媒體的解讀。他們日前把 Tim Urban 寫 Neuralink 的一篇長文裡的「to be」人工智慧翻譯為「人類成為人工智慧」,並且是「唯一選擇」(the only option)。

事實上唯一選擇本身就不是科學思維。Elon Musk 不是神,其觀點也有過於激揚的時候,他所要表達的意思,理性而言更多應該是「走向人工智慧」的意味。有些人把 Neuralink 昇華到數字永生、創造神人的高度。而實際上即使人機連接、腦機接口,都還處於極為幼稚的早期技術探索期,不是說一點進展都沒有,而是說距離付諸實用還相當遠。別說俄羅斯科學家的 2045 永生計畫到時候實現不了,其它國家那個時候也實現不了。 

科技傳播,以訛傳訛不太好。造神是問題,泡沫破了的時候反踩創新者一腳更是問題。雖然越來越多黑科技頗具科幻色彩,但是科學和科幻還是有所不同。作為業者,我們有必要在系統掃瞄、深度分析的基礎上,與業者一起探索科技未來,與公眾一起接近技術真相。

 

問:似乎對於人工智慧的未來你是悲觀的? 

胡延平:恰恰不是,這要看哪個方面。如果只是從技術角度看,我是樂觀派,不是和人工智慧逆向而行,更不是反人工智慧,只是反對神化人工智慧,希望少看到一些故作聳人聽聞的標題。顯而易見,目前人工智慧已經被神話了,人工智慧技術還在早期的早期,人工智慧技術從業者理性審慎,苦思冥想,即使日夜求索一些重大問題也是百思不得其解,而一些外部輿論和投資人心潮澎湃,要麼被「未來」嚇到,要麼拿「未來」嚇唬人。 

從人工智慧之於人類社會的角度看,樂觀的因素多,悲觀的因素也不少。技術意義上的人工智慧在持續進化,但是技術的進化實際是人類作為個體和群體的進化的一部分,即使再給十年左右時間,人工智慧技術也到不了影響人的存在形態,動輒群體性的心理恐慌才是問題,人工智慧不是那頭狼,人類也不是那群羊,狼在人心和人性裡。 

從人開始應用人工智慧,到人自然與人工智慧互動,到人連接人工智慧,再到人融合人工智慧,四個相對 (完全是相對而言) 的階段,過程漫長,僅就連接而言,即使 BCI 腦機接口這一個問題的逐步求解,遠比「人類成為人工智慧之後,人與人工智慧的存在形態會是怎樣?」這個問題的回答還要艱難;人工智慧化生存、成為人工智慧、數字永生、人類在人工智慧中永生,這是四個問題;即使 50 年之後,人工智慧依然在人類控制和定義的世界之中,那個階段的最大問題不是人工智慧豢養人類、控制人類或者人工智慧失控,而是人類自己是否失控。 

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問:您認為人工智慧應該具備的關鍵力量是什麼? 

胡延平:如前所述,人工智慧還在早期、幼稚期,還比較「機械」,要解決的技術問題比較多,而技術問題的解決遠不止於算法的提升。人工智慧在過去漫長歷史過程中,尤其在近五年以來效能的顯著提升,得益於神經網絡、深度學習、機器學習等不同層次和方面的長足進步,互聯網、大數據、雲端計算則是催化作用得以發生的溫床。 

下一個五年,在計算智慧方面,除了上述 NN、DL、ML 等關鍵方面包括大數據、終端等基礎方面繼續突破以外,新的計算架構、晶片的技術躍進是非常重要的基礎,甚至將會決定未來人工智慧的競合、格局、佈局、業態、分佈。 

我們看到新架構的 GPU 效能每一代可以有十倍速級別的躍升,FPGA 不僅沒有黃花老去,反倒在人工智慧專用運算、人工智慧向行動端遷移過程中發揮重要作用,一些 ASIC 類型的人工智慧專用晶片雖然靈活性不足,但計算效率非其它架構,而 TPU 不僅效能超越 GPU,而且借助開發雲端未來市場潛力巨大。 

人工智慧是下一代基礎設施的關鍵,但什麼是人工智慧的基礎設施、人工智慧基礎設施的關鍵,以及人工智慧基礎設施方面各路玩家是如何佈局、爭奪和演進的,這一點要有清楚認知。而認知的一個重要啟點是不能侷限於小人工智慧,而必須面向以新 IT  諸多領域為基礎的大人工智慧。 

感測端、數據、智慧三位一體,而從再到雲端智慧、大人工智慧五位一體;從雲智慧、霧智慧到塵智慧,大人工智慧至少是相對的三層結構。

 

問:哪什麼樣的企業真的是在做人工智慧?什麼樣的人工智慧企業其實是由人工智慧驅動?什麼樣的企業是人工智慧用戶也就是所謂人工智慧 +?

胡延平:什麼樣的企業稱得上人工智慧尤其人工智慧基礎設施的核心玩家?這個問題可以通過另外一些關鍵問題的回答來佐證: 

①.它是不是不可或缺的、有技術引領能力的那一個?

②.它在人工智慧基礎設施最底層、傳感層有無佈局?

③.它在 GPU、FPGA 或 ASIC 架構的人工智慧計算領域有沒有技術產品位置?

④.有沒有全球開發者在它雲端的開發平台或開發工具上研發人工智慧應用?

⑤.它有沒有提供人工智慧解決方案或將人工智慧引擎化的能力?

⑥.它有沒有把人工智慧能力通過雲端開放平台廣泛提供給用戶?

⑦.它有沒有基於雲管端架構,向用戶提供人工智慧自然界面、互動的智慧產品或服務?

⑧.它有沒有成為 AR-VR-MR 產品背後的那個人工智慧驅動者?

⑨.它有沒有人工智慧走向移動終端或 IoT 的部署,並且已經有所進展?

⑩. 在增強學習、人工智慧記憶、算法迭代等方面,它有沒有創新的突破或貢獻?它有沒有對面向感知計算有所準備,有沒有傳感、生物傳感、人機連接、BCI 等方面技術準備? 

人工智慧基礎設施的提供者,正在關鍵方面將人工智慧所需的計算、開發工具等基礎能力予以開放,這使得原來一些在應用領域通過解決人工智慧從無到有問題發展起來的開發者和創業團隊可能被替代;此外,在無人機、無人車、AR-VR-MR 等領域所需解決方案方面,人工智慧基礎設施的提供者開始提供開放、成型的套件,甚至在 OS 裡引擎化、雲端接口化、程序裡 SDK 化,這也將使得一批相關領域的創業公司被迫轉型。

 

 

 

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36Kr
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