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機器人
67年風雨，人工智能還要經曆多少偏見與誤判？
美國臉書（Facebook）人工智能研究所實驗室，兩個機器人有時竟然用非人類語言，進行談判性對話。研究人員不得不調整模型，不讓其肆意聊天。
中國北京龍泉寺，機器人賢二，身高近60厘米，穿黃色僧袍，誦佛經，解佛法，遇到難解處，會說“我去問問我師父”。
近兩年，人工智能和深度學習，成為創業顯學。矽穀一些研究室為了招聘工程師，全球撒網，薪水之高，令人咋舌。大到一個國家的規劃，小到一本創業計劃書，無人工智能，寸步難行。
其實，自1956年“人工智能”一詞誕生以來，人工智能研發熱，幾起幾落。究其因，包括科學家在內的眾人，對人工智能抱有偏見和誤判。
這一次，人類能夠摒棄偏見，少一些誤判嗎？
AI從何而來？
消除偏見，從人工智能的詞匯起源開始。
人工智能這個詞由誰創造的？
回答這個問題，繞不開1956年的“人工智能夏季研討會”(Summer Research Projection Artificial Intelligence)。
那個年代，這真是個別出心裁的會議名稱，給這個會議取名的是麥卡錫（John McCarthy），時任達特茅斯學院數學係助理教授。
1955年夏天，麥卡錫到IBM一個研究團隊打臨工，該團隊負責人是羅切斯特（Nathaniel Rochester），IBM第一代通用機701主設計師，對神經網絡素有興趣。兩人一見如故，決定第二年夏天在達特茅斯大學搞一次活動，於是給洛克菲勒基金會寫了個項目建議書，希望得到資助。
麥卡錫申請的預算是1.35萬美元，但洛克菲勒基金會隻批了7500美元。麥卡錫預計有六位學界代表出席，最終有10個人參加，其中有一位研究跳棋，一位研究象棋。
原本計劃是兩個月閉門研討，但是，隻有所羅門諾夫嚴肅地待了整整一個暑假。
普遍的誤解是“人工智能”這個詞是麥卡錫創造出來的，其實不是。麥卡錫晚年回憶時承認，“人工智能”這個詞最早是從別人那裏聽來的，但記不清是誰。
英國數學家菲利普·伍德華（Woodward）給《新科學家》雜誌寫信說，他才是人工智能一詞的創造者，麥卡錫是聽他說的，因為伍德華1956年曾去麻省理工大學交流，見過麥卡錫。可是，麥卡錫的建議書1955年開始用“人工智能”了。
由於那個時代多位科研代表先後離世，人工智能一詞究竟由誰創造，已成為公案。
AI到底有多熱？
我這麼年輕，當然希望自己一直贏下去，一直驕傲下去，統治棋盤多少多少年⋯⋯”2016年3月，韓國圍棋選手李世石對陣穀歌人工智能圍棋軟件阿爾法狗（AlphaGo）之前，中國圍棋選手柯潔剛剛在一項公開賽決賽中擊敗了他。
一個月後，阿爾法狗贏了李世石；一年後，阿爾法狗贏了柯潔。
其實，穀歌有很多狗：自動駕駛狗（已行駛超200萬公裏）、醫療狗（DeepMind對疾病診斷已初試身手）、翻譯狗（穀歌幾十種語言的自動翻譯）、軍事狗（Boston Dynamic機器人）、金融狗⋯⋯
用穀歌執行長桑德爾·皮查伊（Sundar Pinchar）的話說，人工智能已經將幾年前無法想象的事物化為可能。
這種對人工智能的無盡熱情和期待，幾乎席卷整個世界。
在美國，穀歌、蘋果與國際商業機器公司（IBM）等公司早已推出各自的人工智能計劃。在開發者大會上，穀歌宣布“人工智能為先”的戰略；在阿斯彭理念大會(Aspen Ideas Conference)，微軟總裁Satya Nadella號召人類與人工智能係統協作，用設計出來的機器增強人類。即便馬斯克再強調人工智能的威脅，無論是特斯拉還是Space X火箭，都離不開人工智能。特別是特斯拉自動駕駛技術，核心就是人工智能。
有了目標和追求，就要有人才。
近幾年，頂尖教授離開學術界，進入科技行業的案例比比皆是。多倫多大學的傑佛裏·辛頓(Geoffrey Hinton)加盟穀歌，紐約大學揚·勒丘恩(Yann LeCun)去了臉書，斯坦福大學吳恩達(Andrew Ng)加入了百度，卡內基梅隆大學亞力克斯·斯姆拉(Alex Smola)去了亞馬遜。
那些剛剛拿到畢業證的學生也成為搶手貨。
“人工智能係畢業生價值介於500萬到1000萬美元之間，這是科技公司的底線。”卡內基梅隆大學(CMU)電腦科學學院院長安德魯·摩爾(Andrew Moore)說。
除了“掠奪”人才，大企業還大力“收割”初創項目。
根據CB Insights報告，自從2011年以來，人工智能行業的並購活動增加了7倍，大多數創業公司在首輪融資的前四年內會被收購，已有近140家人工智能初創公司被收購。僅2016年第三季度的收購額就達到了10.5億美元。
為了獲取最佳的人工智能解決方案，穀歌、蘋果、IBM、雅虎、英特爾等科技巨頭，一直在加大收購人工智能初創公司的力度。微軟在人工智能領域投資了大約25年了，專門“投資那些增長快、對社會積極影響很大的人工智能初創公司”。
AI有何用？
1955年，在寫給洛克菲勒基金會的項目申請書上，麥卡錫羅列了計劃研究的七個領域：
一、自動計算機；二、編程語言；三、神經網絡；四、計算規模的理論（theory of size of acalculation)；五、自我改進（機器學習）；六、抽象；七、隨機性和創見性。
六十多年過去了，人工智能的研究主要專注於六大能力的塑造：
一、感知能力，主要分為視覺和聽覺。目前，公眾較為熟悉的是計算機視覺（CV）和語音識別（voice recognition）；
二、語言能力（NLP），該能力延伸出的範圍也是相當廣。除了語音識別，還有語音轉文字，文字轉語音，文本語義抽取，文本情感分析，文本分類，語法分析等；
三、記憶能力。這個能力看似容易，實際非常困難；
四、推理能力；
五、規劃能力（planning），對最優決策/路線/動作的求取。比如自動駕駛技術離不開高性能高精度的規劃算法；
六、學習能力。比如機器學習、深度學習。特別是深度學習，是目前市場最為火熱的一個人工智能分支。
不難看出，目前大家推崇的阿爾法狗，隻是人工智能的一個細小分支。
正如一位知乎用戶所言，當前被稱為“人工智能”學界的，實際上是相當廣泛的一批人，人工智能的問題相當多樣化，主流學術界一般都不會稱自己是搞“人工智能”的，一般都是搞機器學習、統計學習、神經網絡、邏輯編程等。
從這個角度看，人工智能的商業泡沫，不會也不能阻擋這個學科的發展。
2006年，達特茅斯會議五十年，十位當時的與會者，僅有五位還在世，摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗裏奇和所羅門諾夫在達特茅斯再聚首，憶往昔，展未來。
AI危險嗎？
2016年3月28日，在一場投資洽談會上，矽穀風投Greylock合夥人Josh Elman與創業者交談時，反複強調，人工智能不是“創業噱頭”，要能解決真問題。
芝加哥大學在矽穀舉辦人工智能論壇，投資人這樣談如何評估一家人工智能初創公司：產品第一天上市就能給用戶“價值”，而不是需要其他有的沒的配套才能跟用戶價值；產品有獲利模式，不用損益平衡但要有營業額；最重要的是，每一個新來的用戶帶給公司更多的價值。
其實，麵對如今的人工智能風潮，投資人和企業都在用一條商業判斷標準，丈量風險。但是，他們都忽略了倫理風險。
事實上，人類在倫理麵前，充滿偏見。
日本製造公司NISSEI ECO企劃書中，有一項內容備受矚目，用人型機器人Pepper主持葬禮。
美國臉書（Facebook）人工智能研究所實驗室，兩個機器人有時竟然用非人類語言，進行談判性對話。研究人員不得不調整模型，不讓其肆意聊天。
前者的商用價值就一定比後者大嗎？
真不一定。沒人能肯定，死者家屬能夠坦然麵對機器人的禱告，因為那些聲音裏不可能飽含情感和宗教情懷。
對於“未來人工智能（AI）在人類社會中扮演的角色”這一問題，美國矽穀兩大巨頭近日的爭論，是上述問題的一個縮影。
特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）認為，未來人類會被人工智能主宰，“人工智能的潛在危險不是空穴來風，在未來確實有可能危及人類生存。”他表示，在未來人工智能有可能反倒變成人類的主人，而人類則淪落為次等公民，甚至有可能麵臨人工智能的叛變。
臉書執行長紮克柏格（Mark Zuckerberg）則認為，這樣悲觀的態度非常不負責任，“運用人工智能不會導致如馬斯克所預言的情況，而是對人類大有助益，以自動駕駛為例，車禍仍是人類主要死因之一，如果你用人工智能解決這個問題，那將會是重大的進步”。
推特前執行長迪克（Dick Costolo）也加入討論，紮克柏格低估了人工智能的潛在危險。
1950年，阿蘭·圖靈考慮了一個問題：“機器能思維嗎？”
67年過去了，馬斯克開始考慮一個問題：“機器有多危險？”
67年間，人類對人工智能的認識已經足夠多，但是，偏見依然在，因為每一個關於人工智能的思考，都沒有標準答案。
（來源：國際金融報 搜狐）
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最後更新：2017-10-08 07:13:30