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慕尼黑大學對話AI專家:我們該如何理解機器智能?
出自:科技行者

機器人也許有一天能夠互相聊天、寫新聞甚至寫小說,而算法將賦予機器人個性。那么,機器學習將如何改變世界?是否有機器學習無法解決的難題?慕尼黑大學(Ludwig-Maximilians-Universitt München)咨詢了不同學科的專家觀點,從專業視角解答這些問題。

“人工”智能的基礎是什么?

數據庫系統與數據挖掘學會主席Thomas Seidl:

“本質上,人工智能(AI)這一術語指的是,能夠通過行為模仿被認定為具有智能的計算機系統。在形式上,AI 可以被理解為一種數學函數。來自真實世界的情境、觀察、問題與任務屬于輸入內容,而將其「映射」至適當的響應、決策與行動流程之后即可得到輸出結果。

第一代 AI 系統主要將這些功能編碼為手動建立的規則列表。舉例來說,其中某些方案能夠解釋自然語言,這類系統利用正式編碼方式處理語言中的一切語義與句法規律,外加各種不規則性因素。然而這樣的系統很快就遇到了問題,因為日常語言的使用特點在于,不規則性要遠高于任何預期,而當前的 AI 系統僅僅能夠自動從精心挑選的文本樣本中學習到這些特征。

為了改善這一問題,AI 系統首先選擇基礎性功能架構,例如決策樹或者神經網絡,并借此逐步自動適應訓練數據所提供的特征。這種方法使得當前的 AI 系統能夠將報紙、書籍、討論文本或者議會辯論紀要中的語言示例作為模型訓練素材,而這也使其真正有可能掌握真實語言的表達結構。”

“成功實現自動(或者機器)學習的關鍵之一,在于強化學習方法的應用。具體來講,這種方法會提供適當的反饋以調整系統行為,從而響應任務學習期間的成功或失敗嘗試。在這種情況下,編程要素主要負責以數學術語來衡量成功或失敗的量化標準——例如,分別為期望的結果與不正確的推論定義合適且有效的獎勵與懲罰,以這種反饋機制為基礎,學習系統將能夠有效改變自身后續行為。從此意義出發,如今的 AI 系統已經非常類似于人類以及其它生物的學習過程——能夠將反復試驗得出的實際結果,一步步改進自身行為并摸索出解決問題的最佳辦法。”

機器人在認知方面會超越人類嗎?

發展與教育心理學學會主席Markus Paulus:

“我們可以在兩者之間設定一種根本性的區別。人類的智能體現在我們的文化當中,我們的思想與觀念是在我們的歷史背景下逐步發展起來的,成為社會生活方式中不可或缺的組成部分。只有以實體方式成長在這種文化當中,我們才能真正理解。與之相對,盡管我們已經能夠開發出以類似于人類行為的方式模擬出某種文化傾向的機器人,但機器人仍遠遠無法與人類的智能相媲美。

人類能夠輕松分辨紅色,能舉一反三,將紅色與其它一些相似的顏色聯系起來,也可以判斷出周遭世界的紅色物體,輕松區分其中細微的色差區別。這實際上代表著一整套與知識相關的智能機制。另外,能夠感知并回應細微差別與幽默元素,也是人類智能的另一大組成部分。只有具備能夠記錄感官印象的身體,我們才能夠真正理解智能所包含的大部分意義。我們通常將其稱為「體驗認知」。一個人必須能夠感受到痛苦,才能理解它的含義。如果不能理解這種感受,那么就必然無法與能夠理解感受的生靈產生共鳴。

機器人與人類之間存在著如此巨大的鴻溝,以至于 AI 永遠無法獲得與人類智能相當的東西。雖然機器人很可能在多個方面超越人類,但就我們人類能力的廣度與靈活性,甚至是智能對于我們的根本意義而言,AI 甚至永遠無法接近我們的水平。”

機器能否寫出未來的暢銷書?

德國現代與當代文學及媒體學會主席 Oliver Jahraus 教授:

“人工智能,再加上藝術創造力,有朝一日確實可能會在文學領域掀起波瀾。文學領域其實非常特別,因為從某種意義上講,文學實際上表現的是每一個人心中關于世界形象的認知,以及自我矛盾的體現——這是個令人驚訝的概念。

憑借著豐富的知識與經驗,機器能夠幫助我們寫下新的推文。我其實非常喜歡讀這些機器生成的內容,而且有時候會覺得它們真的很懂人類的感受。如果我們能更多關注自己可以從中學到什么,也許關于 AI 未來的辯論根本沒必要這么激烈。就以文學為例,這是一種非個人的載體(畢竟其中的情節與表達必須要與讀者共享),但同時承載的卻又是一種高度修改化的故事內容。文學總是暗示著作者的存在與歸屬。因此,我們需要考慮的并不是AI能否寫出暢銷書、能否使我們誤以為內容是由和我們一樣的人類所撰寫,或者能否用機器人代替歌德。相反,其中的關鍵在于AI能否融入復雜的歸責與歸屬系統——在這樣的系統中,其必須探索并不斷重新思考一般與特殊、集體與個人之間的關系。而只有在這些問題中找到獨屬于自己的答案,AI才能成為真正的創作者。在我看來,這樣的發展目標不可能實現——無論是在技術上,還是在結構上,都不可能。”

機器能夠在短期之內超越人類的文本翻譯能力嗎?

計算機語言學學會主席兼信息與語音處理中心(簡稱CIS)主任Hinrich Schütze:

“在某些情況下,機器很快就能翻譯比人類更好的文本內容。計算機完成的速度更快,而且能夠更好地體現其中的專業技術術語。

目前的計算機在處理簡單的文本格式時沒有任何問題。然而,它們也存在一些明確的限制。機器翻譯可能無法傳達諸如反諷、諷刺或者其它一些常見的文學類表達的微妙之處,因為其中包含著一些不同的語言風格、細微差別乃至隱晦的暗示。

另外很重要的一點在于,雖然算法能夠在一定程度上使機器追趕人類的能力,但用戶反過來也能夠適應計算機的特征。舉例來說,如果雙方都使用簡單的表達方式,那么谷歌翻譯已經能夠讓我們與只會說泰語的朋友交流。同樣的情況也出現在我們的日常搜索引擎使用過程當中。我們會輸入「愛因斯坦生日」并快速得到答案,而且很明顯,我們絕對用同樣的方式向人類提問。可以看到,搜索引擎代表著一種強大的創新,而且已經成為我們所有人不可或缺的重要工具。同樣,谷歌翻譯也擁有著巨大的潛力。當然,這并不是說我們在理解術語意義方面體現出了智能。

那么,所謂人工智能中的智能,到底體現在哪些方面?以往,很多人曾經將國際象棋視為AI具有智能的實例。但如今還有人會采取這樣的觀點嗎?很明顯,我們對人工智能的定義與要求都發生了很大變化,而且相信這種變化還將長期存在。”

與聊天機器人的交流會如何改變我們?

心理學、市場與消費者心理學教授Sarah Diefenbach博士:

“在邏輯占主導地位的領域,各類情境、決策與行動往往都能夠合理使用嚴格的邏輯術語進行制定并簡化為公式,如此一來,人工智能當然能夠超越人類并為我們完成很多工作。但作為一名心理學家,我真正感興趣的是情感因素在其中發揮的重大作用——人工智能將如何改變我們的社交生活,以及我們彼此之間的日常互動?

這里,我們以服務業為例。當我們突然意識到對方并不是人類時,會對我們自身產生怎樣的影響?過去十分鐘,我們的交流對象原來只是聊天機器人——大家是否會因此感到受騙、受辱或者自尊受挫?我們是否會因此產生抵觸情緒?

要回答這個問題,我們需要思考機器人在社交網絡中的作用。在我帶的一位學生的論文當中,她嘗試分析Instagram上點贊對于用戶自尊的影響。這里引發的相關問題,就是點贊操作的來源——真人抑或是聊天機器人,是否會對結果產生影響。在另一個關于養老院的項目中,我們也在嘗試從另一個角度研究社交機器人的作用。在陪伴老人的過程中,機器人應該表現出怎樣的「個性」?它們應該像是個溫馴的仆人那樣表現出尊重與謙遜嗎?或者說在這樣的情況下,應該讓機器人表現得更真實一些——粗枝大葉與情緒化等典型的個性化行為,是否反而可能讓老人們感覺更加舒服處在?”

機器是否有可能在不久的將來取代記者?

慕尼黑路德維希馬克西米利安大學媒體與傳播系教授Neil Thurman:

“新聞業能否實現自動化,即極少甚至根本不需要任何直接性的人為控制?目前還不行,至少還不存在一種能夠涵蓋所有模式及方法的解決方案。我們仍然需要將任務分解為常規的、可重復的例程,這是自動化算法編寫者的工作。機器學習技術仍然高度依賴于以往樣本中的「訓練數據」,這意味著其還沒有能力在復雜、極具創造性而且最重要的新聞任務當中表現出能夠與優秀記者相匹敵的職業素養。”

然而,盡管存在這些限制,自動化工具仍然開始在一部分任務當中取代人類記者——包括故事線索的篩選、新聞文本的編寫,以及應該將哪些故事發布給哪些讀者、又該怎樣進行優先級排序等等。

有人曾說,“機器人寫作”等技術的進步有可能改善新聞業財務狀況不穩定的困境,甚至有望幫助新聞業騰出更多資源進行實地調查。然而,人們也擔心計算機過度敏感的新聞嗅覺可能給隱私帶來負面影響,或者是打著新聞個性化的旗號帶來無形的內容過濾。

“隨著算法與AI技術的持續發展,我們必須確保整個新聞行業能夠繼續以可持續、透明且負責任的方式為公眾提供服務。”

AI能否為我們做出經濟決策?

比較經濟學學會主席Monika Schnitzer教授:

“人工智能可以從數據集當中整理出「最佳估算」結論。例如,根據可用的統計數據,信用卡公司能夠計算出剛剛辦理的卡片遭到辦卡人濫用的概率。而根據數據,風險能夠按照相對比例進行量化,并視情況決定拒絕支付或者允許支付。”

“這種評估已經成為多種商業模式的重要基礎。對人工智能技術的應用能夠大大降低此類估算的成本,因為其能夠以極快的速度分析與以往類似情況相關的大量數據。目前,AI尚不能實現的是獨立評估行動的后果。我們需要考慮有哪些響應方法可供選擇,以及如何在評估當中建立合適的安全界線以避免令人討厭的意外。在未來,這些仍然需要由人類做出判斷,而機器只能執行人們分配的某些特定任務。”

算法會在招聘領域發揮作用嗎?

心理學方法與診斷學學會主席Markus Bühner:

“算法目前已經被用于進行人員篩選。雖然可能在決策流程當中發揮一定作用,但其仍然無法完全取代人力資源從業者。在我看來,很多面向現有市場問題提出的所謂AI改進意見根本不切實際。在大多數情況下,我看不到這些算法能夠帶來哪些具體的收益。當然,考慮到在理論層面上,引入數百萬個變量的算法對候選人的評估確實有可能更準確。但最重要的是評估到底關注哪些人才素養,如果候選人聲音不好聽,比如說碰巧感冒了或者面試語言并非其母語,那么結果會受到哪些影響?

根據DIN工作相關能力評估規范,在上下文當中收集信息的評估人員必須確保這一切與工作內容直接相關。作為人類,我們不可能事無巨細地收集并分析候選人的每一項特征與對應數據。因此,我也期待看到算法的應用與我們的數據保護立法條款如何協調統一,畢竟這些條款對于受試人的數據透明度做出了約束要求。另外,即使是在那些毫無爭議的倫理與法律問題上,算法的有效性也仍然存在問題。如果要對掌握某些新技能的候選人做出準確的可靠性預測,其必須不斷重建自身以適應崗位的要求。”

“我們永遠不會制造出真正的合作伙伴”

哲學與政治理論教授Julian Nida- Rümelin:

“目前,人工智能領域仍然主要處于搜索模式,基本上可以這么斷言。機器人技術的設計目標在于提供能夠模仿人類能力的方案,以人臉識別為代表的實際成果已經體現出這種明顯的趨勢。然而,這類應用不太可能決定AI領域的未來發展方向。

換言之,試圖將利用非生命事物作為自我預測的動機是種不明智的行為。我們永遠不會制造出真正的合作伙伴或者談話對象。相反,我們應該集中精力于經濟生產這一核心。如果實現工業4.0的努力主要集中在對工具以及技術能力的推動方面,那么數字化無疑有望為全世界的經濟發展做出巨大貢獻。” 

 

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文章收入時間: 2019-03-28
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