AI即將實現和人類「交流」，以後和你網戀的說不定是機器人！

Ray Kurzweil這輩子發明過一些東西。年少時他曾經發明過一台會作曲（古典音樂）的計算機，這讓他受到了Lyndon B. Johnson總統的接見。20歲的時候，他首創了一款可以將印刷文字數字化的軟體，30歲時他與Stevie Wonder聯合創立了一家電子合成器公司。最近，他因為「奇點」（未來某個時候超智機器將改變人類）說法的流行以及對永生做出樂觀預測而變得知名。不過現在，69歲的Kurzweil在做的事情是在Google領導一支約35人的團隊來幫助你寫電子郵件。

他的小組為Smart Reply提供支撐，這項Gmail移動app上的功能可以在輕敲之下為你提供3條回復建議。今年5月，這項功能面向所有英語用戶開放了，並且在上周也提供了西班牙語用戶。雖然回復可能很短——「我們周一做吧」「哇！非常棒！」「La semana que viene（下周）」——但肯定是有用的。（提示：你可以在發送前對這些回復進行編輯）Kurzweil 說：「這是人工智慧與人類智能密切相關的很好例子。」

而且Kurzweil聲稱他才剛剛開始。他的團隊正在試驗讓Smart Reply對原先的簡短建議給出詳細說明。敲一下「繼續」按鈕可能會導致「當然，我非常樂意參加你的聚會！」擴展成比方說「要我帶點東西過去嗎？」他喜歡你一邊輸入AI一邊提供建議的想法，這有點像Google搜索自動完成的更智能的無所不在版。Kurzweil說：「通過給出如何完成句子的建議，你可以有類似技術來幫助你編排文檔或者電子郵件。」

展望未來——這正是Kurzweil喜歡做的事情——所有這些想法最終拾起來應該都會是挺小的東西。他說Smart Reply只是該小組主要項目（一個理解語言意思的系統）的第一個可見的部分。代號Kona的這個項目旨在創建表達像你我一樣流利的軟體。他說：「我不會稱之為人類水平，但我認為我們將到達那種程度。」我們該不該相信他呢？這取決於你是否認為Kurzweil已經破解了人類智能運作方式的奧秘。

所見略同？

2011年至2013年，Google聯合創始人Larry Page在第二次擔任公司CEO期間曾經主導過一些令人吃驚的行動，其中包括一波收購機器人公司的狂潮，成立一個治癒癌症的新部門，以及命運多舛的Google Barge。2012年把Ray Kurzweil招進來無疑也屬於其中令人費解的行動之一。

該公司已經僱用了在機器學習和AI方面其中一些最具影響力的思想家，並且迅速擴充了其為新產品賦能而開發機器學習系統的工程師的花名冊。不過Kurzweil是靠兜售描寫怪異未來（在這樣）的書出名的，而不是開發供研究或對今天工作有用的AI系統。

按照Kurzweil的說法，正是其中一本書讓他邁進了Google總部的大門。一次Page請他過來討論了即將出版的《如何創造思維》那本書的想法。這本2012年出版的書展示了Kurzweil有關新皮質（人類大腦外層，是產生人類智能的地方）工作機制方面的理論。Kurzweil說：「基本上他把我招進來就是想給Google帶來這個觀點。我提出如果給機器學習採用這種模型的話會非常有利於理解語言。」

Kurzweil的觀點是新皮層是由許多重複單元構成的，這些單元每一個都能識別信息裡面的模式，並且堆疊成層次化的結構。他說這讓許多不那麼智能的模塊共同展示出抽象和推理的威力，而這就是人類智能的差異所在。

這種理論尚有待得到研究人類大腦的人的普遍接受。認知科學教授Gary Marcus在評論《如何創造思維》一書時，他發現這一理論並非原創，只是有一些經驗性的支撐。Kurzweil的看法卻不一樣，他說自己的書吸收了他從14歲開始就形成的有關大腦方面想法的精華。他說：「神經科學方面支撐我觀點的證據有了爆髮式的增長。」他把自己的智能層次化理論描述為他的Kona攻關小組的指導原則，並且說已經運用到了Smart Reply的工作當中。

從頭再來

儘管Kurzweil小組的代碼支撐了Smart Reply，但後者並非他們發明的，而是由Gmail產品團隊和Google Brain AI研究實驗室的工程師和研究人員首先開發的。

他們表明了如果賦予足夠多可以從中學習的例子的話，令Google圖像搜索和語音識別服務煥然一新的人工神經網路也可以對電子郵件做出響應。2015年末，該系統被添加到Google的替代性移動Gmail客戶端Inbox裡面。大概6個月以後，通過Inbox發出的電子郵件中大概有10%用到了Smart Reply。

Kurzweil的小組參與的是幫助將Smart Reply推廣到到每個人當中，推廣到流行得多的Gmail應用裡面去。Google1有很多計算機，但仍然必須支付電費賬單，而原先的Smart Reply需要大量的計算能力。它利用了一種採用短時記憶的神經網路，這使得它可以理解單詞出現的次序。這種技術擅長於理解句子的意思，——並且用到了Google Translate上面——但是需要耗費大量的計算。

Kurzweil版的Smart Reply也利用了神經網路，但並不擔心單詞的次序，所以運行起來就要便宜得多。它會把電子郵件正文或主題部分的單詞一下子都變成數字。並且把多個神經網路堆疊為兩層。底層會對來自電子郵件的文本進行消化，而頂層會把結果合成起來，從29000個預置選項（通過分析Gmail用戶書寫的最常見短語而產生）中選擇出最合適的回復。在今年5月發表的一篇論文中，Kurzweil和他的同事報告說他們的系統只用醫療部分的計算工作就能提供用戶當中流行的回復。

很多東西尚待證明

Smart Reply也許令人印象深刻，但Kurzweil的團隊與證明自己的想法能夠讓軟體更擅長於理解語言還有很長一段距離。

以色列巴爾依蘭大學研究自然語言處理的Yoav Goldberg說，Google有關新的Smart Reply系統的論文在工程上的描述是可靠的，但算不上科學突破。這屬於Google之類的公司需要日復一日去做的那種事情，如果其目的是要實現將機器學習部署到所有地方的雄心的話。Goldberg說：「對於大多數問題來說，我們需要的是一個利用了現有技術的、設計得當的解決方案，而不是一種新穎的突破辦法。」

Kurzweil把自己團隊的系統類比為大腦的正確性如何就沒那麼清晰了。當然，那種把輸入數據概括為用於做出決策的更加抽象的表徵的類似組件層級它們也有。但你可以把任何通過人工神經網路搭建的機器學習系統都用這種方式來表述，但這些還沒有一個真正能像大腦那樣運作。Goldberg說：「我發現這種類比太過牽強附會，以至於基本上是沒有意義的。」

與此同時，Kurzweil對證明自己的正確仍然非常的有信心。他說：「它採用的演算法不一樣，但我相信在概念上跟新皮質的工作機制是一樣的。而且根據我們的測試它的確捕捉到了語言的意思。」他承諾，Kona的更多應用還在開發當中，而且會出現在Google將來的產品裡面。在被問到對未來有何展望時，他隨口就說出了一個相當具有挑釁性的預言。他說：「我的預測幾十年來都始終如一，那就是2029年計算機對語言的理解將會達到人類的程度。」如果這一天真的來到的話，Kurzweil的代碼能做的就遠不止是寫寫郵件而已了。

【編譯組出品】

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