原標(biāo)題:更強的不是AI 而是掌握它的人類
神化和貶低都是不智之舉,業(yè)內(nèi)提出“AI科學(xué)觀”
在近日舉行的2018首屆世界聲博會上,除了探討人工智能技術(shù)和產(chǎn)品,一個非常新鮮的話題——“AI科學(xué)觀”也被正式列入大會議程。
作為一門新興技術(shù),人工智能的健康發(fā)展離不開社會的理性認(rèn)識。而目前很多人對它的態(tài)度和看法還不夠科學(xué)。
比如,有人神化人工智能,認(rèn)為它已強大無比;有人擔(dān)憂人工智能將威脅人類,進而抵觸它;還有人認(rèn)為目前的人工智能并非真正的人工智能,不值一提。
神化其實是“捧殺”
在上述幾種情況中,神化人工智能的情況尤為常見。
“公眾認(rèn)識到的人工智能,很多來自電影、電視,但這些影視作品傳達的信息很多是想象的,這就造成了公眾對一些事物產(chǎn)生了不切實際的期望?!睂τ谶@種現(xiàn)象,美國斯坦福全球創(chuàng)新設(shè)計聯(lián)盟聯(lián)席主席蔣里給出一種解釋。
原因或許有很多,結(jié)果卻是類似的:神化人工智能相當(dāng)于“捧殺”,可能會對行業(yè)發(fā)展帶來很大困擾。
前不久,一位同傳譯員在社交平臺撰文指責(zé)科大訊飛進行“同傳欺詐”,引起社會廣泛關(guān)注。后來該同傳譯員發(fā)文澄清說,其中存在誤會。
引發(fā)誤會的原因之一就是人工智能被夸大了:目前機器翻譯只有六級水平,但由于人們口口相傳或媒體不當(dāng)報道等多種因素,很多人卻在潛意識中認(rèn)為機器翻譯能力已超過同聲傳譯——盡管科大訊飛從未如此宣稱。
“作為一個新物種,人工智能的發(fā)展已趕不上人們的想象?!笨拼笥嶏w聽見事業(yè)部總經(jīng)理王瑋說。
這并非個例。CSDN創(chuàng)始人蔣濤在工作中就遇到類似情況:“在跟客戶對接時,對方會想象人工智能可以幫助解決很多問題,但實際上人工智能的能力還達不到。”
蔣里也舉例說,看到一款人工智能產(chǎn)品時,大多業(yè)內(nèi)人士是了解它的優(yōu)缺點、適用場景的。但是大眾卻經(jīng)常會認(rèn)為產(chǎn)品性能就應(yīng)該像電影里那樣,這是一種很大的誤區(qū)。
“人工智能有它很厲害的地方,但是跟人比還有很多不足之處?,F(xiàn)在的趨勢是人工智能越變越好,但是離公眾的很多不切實際的期望值還有一定距離?!笔Y里認(rèn)為,如果公眾能夠理解這一點,將有助于更好地使用人工智能產(chǎn)品。
貶低源于不了解
對于認(rèn)為人工智能什么都不行的觀點,科大訊飛執(zhí)行總裁胡郁指出,這主要源自對人工智能不了解。
在很多領(lǐng)域,人工智能的表現(xiàn)確實已可圈可點。
最廣為人知的是,谷歌的阿爾法狗機器人已在圍棋上戰(zhàn)勝人類高手。除此之外,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,人工智能已在2017年通過國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試,以456分的高分超過了96.3%的人類考生;在語音識別領(lǐng)域,目前最好的人工智能產(chǎn)品的準(zhǔn)確率可達97%以上,超過了人類速記員的平均水平。這樣的案例,正越來越多地出現(xiàn)在現(xiàn)實生活中。
除了一個個零散的案例,我們也可以從更為宏觀的角度來客觀看待人工智能目前的發(fā)展水平。胡郁在接受媒體記者采訪時,將人工智能分為運算智能、感知智能、運動智能和認(rèn)知智能四個方面。
“在運算智能方面,這兩年自阿爾法狗大戰(zhàn)李世石之后,就沒有什么突破性進展?!焙粽f,這是因為運算智能已經(jīng)發(fā)展到很高的階段。目前依然在高速發(fā)展的語音識別、語音合成、人臉識別、圖像識別等,則屬于感知智能。
此外,胡郁介紹,在運動智能方面,比如波士頓動力的機器人可以跳來跳去或后空翻,也取得了很多進步,但這一領(lǐng)域與感知智能相比進展較慢。在認(rèn)知智能方面,就是讓機器人真正理解人的意圖,利用知識圖譜讓人工智能實現(xiàn)語言理解、知識表達、邏輯推理和最終決策,目前依然在探索期,進展也較慢。
科大訊飛董事長劉慶峰從另一個角度分析說,在有訓(xùn)練數(shù)據(jù)、有邏輯規(guī)律可循的場合,比如國家醫(yī)師資格考試、呼叫中心等,機器通過學(xué)習(xí)專業(yè)知識可以達到一流專家水平,超過90%的普通專業(yè)人士。
“但是對于沒有先驗知識的藝術(shù)創(chuàng)造,或者哪怕是常識的推理,機器還不到6歲兒童水平。”劉慶峰說,在這一領(lǐng)域人工智能才剛剛起步。
與其抵觸不如擁抱
劉慶峰不否認(rèn),未來人工智能的確會替代大量現(xiàn)有崗位。
“只要在有數(shù)據(jù)、有規(guī)律可循的領(lǐng)域,機器代替50%或77%的人工崗位,根本不用等到2045年,未來十年之內(nèi)或?qū)⒆兂涩F(xiàn)實?!眲c峰說。
這或許是很多人對人工智能存在抵觸心理的重要原因。但應(yīng)該看到,人工智能在替代傳統(tǒng)崗位的同時,也會創(chuàng)造無數(shù)新的崗位。正如汽車的出現(xiàn),使馬車夫逐漸退出歷史舞臺,與此同時也創(chuàng)造出許多汽車司機崗位一樣。
“機器不會取代人,未來被取代的是什么?一定是使用了人工智能和使用了機器的從業(yè)者取代掉以前傳統(tǒng)的從業(yè)者?!蓖醅|在接受媒體采訪時強調(diào)說。
在劉慶峰看來,大勢不可阻擋,只有順應(yīng)時代,用好人工智能才是當(dāng)前的明智之舉。他舉了一個著名的歷史案例:英國議會在1865年通過《機動車法案》,其中一項要求就是汽車時速不能超過4英里。這部法案使汽車的速度等同于馬車,扼殺了英國在當(dāng)年成為汽車大國的機會,隨后汽車工業(yè)在美國迅速崛起。1895年,英國終于廢除了這項法案。
“比人類更強大的不是人工智能,而是掌握了人工智能的人類?!眲c峰認(rèn)為,人機耦合是未來人工智能發(fā)展的重要技術(shù)路徑,也是人工智能時代社會倫理和人文發(fā)展的需要。
人機耦合或人機協(xié)同似乎正在成為業(yè)內(nèi)的共識。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息學(xué)院副院長李厚強也在2018首屆世界聲博會上提出,產(chǎn)業(yè)對人工智能有迫切的應(yīng)用需求,人機耦合是當(dāng)前比較可行的方式。美國斯坦福大學(xué)則在近日啟動了“以人為本人工智能項目”。
“我們不能讓機器完全代替人,而要讓每個人都站在人工智能的平臺之上享受人工智能。”劉慶峰舉例說,最新研發(fā)的人工智能同傳助手可以幫助同傳譯員提升口譯信息的完整度,減少工作壓力。
談到如何減少公眾對人工智能的誤解,胡郁告訴科技日報記者,現(xiàn)在已經(jīng)有大學(xué)甚至中、小學(xué)開設(shè)人工智能課程,他自己也曾在網(wǎng)絡(luò)上普及人工智能知識?!爸挥挟?dāng)關(guān)于人工智能的教育深入到社會體系當(dāng)中,才有可能解決這些問題?!?span>(記者 劉園園)
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