人工智能的幾個小問題

□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。