IBM人工智慧專家：別誇張，人工智慧不會毀滅人類
關於人工智慧的論戰已經將一些矽谷最聰明的大腦們分成了兩派。谷歌、微軟和亞馬遜這類公司的態度是積極擁抱人工智慧，並且將其變成自己的核心產品。谷歌母公司 Alphabet 的 CEO 拉里·佩奇在 2014 年說 AI 將會帶來經濟利潤。「當計算機能夠做更多工作的時候，我們將會改變我們對工作的定義，」佩奇這樣告訴英國《金融時報》。「初次之外別無他法。」
另外一些科技名人則警告快速進化的人工智慧將會失去人類的控制。例如埃隆·馬斯克就曾經說人工智慧有可能給人類帶來一次「最大的生存威脅」。比爾·蓋茨也說過他對超級人工智慧的發展「感到擔憂」。
但這項技術仍然在快速發展。上個月，谷歌的人工智慧 AlphaGo 成為了第一個戰勝人類高級圍棋選手的電腦系統，而圍棋是人工智慧最難以攻克的棋類遊戲，此前很多專家甚至認為這項成績還需要十年時間才能達到。另一方面，Siri 的創造者 Dag Kittlaus 也在上周發布了一個比 Siri 更懂人情世故的AI助手。
IBM 的研究型科學家和高管 Murray Campbell 認為我們沒有理由擔心目前階段的人工智慧研究。從 1989 年被 IBM 招募參與研究「深藍」計算機起，Campbell 就一直在研究人工智慧，「深藍」最為人所知的事迹是它打敗了前世界國際象棋冠軍加里·基莫維奇·卡斯帕羅夫。Campbell 最近工作於 IBM 的認知計算部門，負責開發人工智慧在推斷、計劃和做決定等方面的能力，他經常和認知計算系統的傑出代表 IBM Watson團隊合作。
Watson 因為在 2011 年參加綜藝節目危險邊緣（Jeopardy）並獲得冠軍而出名。現在，IBM 希望第三方開發者能夠利用 Watson 的認知系統來完成分析圖片、理解言語和處理大量數據等工作。除此之外，Campbell 還認為計算機應該學會如何參與到人類的談話中，而不是僅僅回答人類的問題。
《時代周刊》最近採訪了 Campbell，並向他了解了與電腦對話是什麼樣的體驗，以及我們是否應該害怕機器人奪走我們的工作等為題。以下為採訪實錄，有刪減。
如果人類與機器之間真的能夠對話了，這將會是一種什麼樣的體驗？
CAMPBELL：最近有沒有誰走進你的辦公室，向你提出一個信息量充足的並且毫不含糊的問題，並且期待你給出一個信息量充足並且毫不含糊的回答？這種事情不僅僅發生在現實世界。真正發生的事情是提問者和回答者之間發生了一次信息交換。有的時候人們會問一些有歧義並且含糊其辭的問題，聽者會反問道：「你剛才說什麼？」或者「你不會是這個意思吧……」等等。
所以當你真正想要和電腦的對話系統展開對話時，你們的談話走向其實有很多種，而你有可能根本得不到你想要的那個答案。解決這個問題的辦法是給對話系統一個學習的過程，而計算機學習的方法是通過時間積累。這就是我們正在主要做的事情。
當你提及一個比較寬泛的概念時，這個對話系統將會知道你指的是哪一個確定的事物。當它不確定你在指什麼時，它會問你，而不是隨便將錯就錯地繼續跟你對話。我非常確信人類和計算機將會在未來幾年內以更近的距離一起工作，而這種完成協同工作的最自然的方式就是通過對話來進行交流。
人工智慧如何準確地理解並且回答一個問題？
CAMPBELL：當你提出一個問題時，計算機對話系統內部的許多［自然語言處理］技巧和機器學習技術會被應用到針對這個問題的語義分析中，並且開始從語料庫中搜索這個問題的答案可能是什麼。這個語料庫有可能是維基百科，也有可能是《紐約時報》的文章，它可能是所有東西。
當所有的回答假設都已經被整理完時，對話系統就需要別的線索了。有的線索指向這個問答，有的線索指向另外一個回答。有的線索可能會指出某個回答是不對的。當所有的這些線索都被積累起來並且結合在一起的時候，對話系統會再次使用機器學習系統來決定應該最相信哪一個消息源，哪個線索是最令人信服的，並且給出一個回答。這不僅僅是一個回答，而是這種對於這個回答的信任。所以如果這不是一個準確的回答，你至少已經知道了這個回答只不過是一種猜想；而如果對話系統很確定的說出回答，你就可以相信它了。
我知道你對AlphaGo的勝利有一些自己的看法，你能就此談談嗎？這對於人工智慧來說可以算得上是一個大的里程碑事件嗎？
CAMPBELL： 我認為這就是一個大的里程碑。圍棋曾經是最後一個沒有被計算機攻破的傳統圖版遊戲。我認為在某種層面上這是一個時代的終結。以後也不會有那麼多人研究圖版遊戲了。
我認為目前更重要的事情是繼續研究那些帶有不確定因素的更複雜的問題。不像在圍棋或者國際象棋中，你需要解決的問題就是你眼前的問題，而這些更複雜的問題中有很多信息你是不能直接看到的。
但是在現實中，雖然有很多信息是你無法直接看到的，但你仍能作出自己的決定。或者有些信息看起來並不那麼靠譜，而你知道它的可信度有多少。另外，在現實世界中，你還是得解決語言問題。
那麼你最期待人工智慧解決哪種現實生活中的問題呢，能不能舉個例子？
CAMPBELL：我認為給人玩的電子遊戲將會是探索未來人工智慧的一塊非常理想的實驗床。它們需要人工智慧具備視覺和語言能力，而且一個遊戲中通常會有多種可能的行動可以供人工智慧選擇。所以遊戲將會是人工智慧走向真實世界的一步。
但是真實世界畢竟是現實的。你可以想像現在有很多醫療應用，醫生在那裡告訴病人該採用何種療法。雖然世界上有很多與某個病人的疾病相關的資料，但是誰有時間把他們全都讀一遍呢？因此如果有一個認知主力能夠幫你檢索這些信息，將這位病人與其他病人做一個對比，並且查看其他病人使用了哪些療法……然後將這些信息提交給最終的決策者醫生，他們可能會一起做出一個更好的決定。
很多科技界名人，例如埃隆·馬斯克和史蒂芬·霍金都曾表達過對於人工智慧的擔憂。我們真的有理由擔心人工智慧嗎，這種反應是不是過於誇張了？
CAMPBELL：我當然認為這種想法很誇張。我認為人們更應該想想人工智慧的道德和安全方面的問題，但是我覺得真正需要考慮道德和安全問題至少是幾十年以後的事情了。我認為當前最大的危險是根本就不跟上這股潮流，IBM的一位高級副總裁也曾經這樣公開表示過。因為人工智慧帶來的利潤實在是太大了，如果我們不使用人工智慧技術的話，我們將會完全丟掉諸如健康醫療、自動駕駛和教育等領域的巨額利潤。
人們同樣對人工智慧將會影響未來的就業市場感到擔憂。IBM和Watson的目標是讓工作變得輕鬆，而不是消滅工作，但我仍然不相信這不會帶來意想不到的副作用。如果一個類似於Connie（編者註：由IBM開發的機器人，使用Watson人工智慧系統驅動）的機器人能夠完成酒店大堂的問詢工作，那麼酒店就有可能減少僱員。
CAMPBELL：毫無疑問人工智慧將會給工作市場帶來影響，特別是混合類型工作和簡單重複的工作。如果我們每個人都有一個認知助理的話，它將會幫助我們更高效地完成工作，而我們也能完成更多工作，所以我們也就不需要再僱傭其他人來幫我們做這些事情。
但是每一次我們製造這些認知助理時，我們都在創造新的工作機會。就像歷史上總在發生的一樣：新技術取代了一些工作，同時又創造了新的工作機會。但我認為人工智慧系統一定會有自己的盲區，至少在未來很長一段時間內，這種認知上的盲區還無法解決。所以最好的解決辦法是讓人和人工智慧一起工作，利用人的基本智力和常識來進行決策，這樣他們就能像一個團隊一樣一起工作了。
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