AI的閱讀理解能力首超人類，我們應該樂觀還是恐懼？

「二十世紀福克斯」在2004年曾出品過一部知名的影片《i, Robot》，該片由威爾·史密斯主演，講述的是未來的某年，智能機器人得到廣泛的應用並成為人類重要的夥伴，但由於機器人具有了自主思考能力並曲解了「保護人類」的法則，最終釀成了人與機器人之間的一場「戰爭」……導演亞歷克斯·普羅亞斯以一部精彩絕倫的電影展示出了AI的未來應用前景，也向世人拋下了一個經典的思考：對於AI的未來我們應該保持驚喜還是應該充滿恐懼？

阿里巴巴AI閱讀理解能力首超人類

近日，阿里巴巴對外宣布其開發的人工智慧模型在由斯坦福大學發起的機器閱讀理解領域頂級賽事SQuAD中擊敗了人類。據悉，SQuAD比賽構建了一個大規模機器閱讀理解數據集，其中包含10萬個問題，文章來源於500多篇維基百科文章。比賽旨在通過梳理出這套試題的線索，看機器學習模型是否能夠經過大量信息處理後給出問題的確切答案。

1月11日，由斯坦福大學發起的機器閱讀理解領域頂級賽事SQuAD刷新排名，阿里巴巴憑藉82.440的精準率打破了世界紀錄，並且超越了人類82.304的成績。

根據該項比賽最終的成績顯示，阿里巴巴數據科學與技術研究院開發的AI得到82.44分，略高於人類對手的82.304分，AI在閱讀理解能力上首次超越人類。值得一提的是，雖然微軟的AI成績確認較晚，但其依然取得了82.650的高分，再次確認AI在閱讀理解能力上對於人類已具有領先優勢。

對於這樣的結果，阿里巴巴研究院自然語言處理首席科學家司羅稱：「現在機器可以準確地回答客觀問題，比如『為什麼會下雨？』背後的技術可以逐步用於大量應用，比如客戶服務、博物館導覽和在線解答患者的諮詢，從而大大降低人力投入。」而司羅所言的背後技術就是最新的「基於分層融合注意力機制「的深度神經網路演算法，目前它已被廣泛用於阿里巴巴集團的內部業務之上。比如淘寶的機器人客服阿里小蜜，當顧客對某個商品或者服務有問題需要諮詢時，阿里小蜜可以直接對商品詳情頁面中的信息進行閱讀和歸納，來解答用戶的提問，提高服務效率。

機器閱讀理解是人工智慧全面融入生活的關鍵環節，它和語音識別、圖像識別等共同構成了人機交互的完整信息流。

機器閱讀能力的提升可以使其逐步用於大量應用，比如客戶服務、博物館導覽和在線解答患者的諮詢，從而大大降低人力投入。

屢屢擊敗人類，AI到底能力如何？

2014年，一個名叫Eugene Goostman的聊天機器人通過偽裝成一名來自烏克蘭奧德薩13歲男孩號稱通過了圖靈測試。除此之外，1962年由計算機技術的先驅者塞繆爾編寫的第一款走國際跳棋（Checkers）的程序擊敗人類玩家；1997年，IBM的一台名叫「深藍」的超級計算機，以二勝一負三平的戰績戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫……

更能引發人類恐慌的可能算是谷歌的AI程序AlphaGo。2016年3月，AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在中國棋類網站上以「大師」（Master）為註冊帳號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績；2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。甚至，圍棋界公認AlphaGo圍棋的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平。

不可否認的是，在圍棋、國際象棋、象棋等棋藝領域，AI的真實實力已經遠超人類。

作為一種工具，AI技術並沒有自我意識，用之得當可以造福於民，用之不當也可以為害一方，不過如今AI技術的發展更多的是讓我們的生活向著更美好的方向變化著。

AI技術擊敗人類的案例還有更多，這讓很多不明真相的群眾恐慌，可能他們最大的疑問是目前AI技術到底處於什麼水平？在2018年1月28日的《麻省理工科技評論》新興科技峰會上，MIT計算機科學和人工智慧實驗室教授Tomaso Poggio給出了答案，他認為：「AI僅解決10%難題，90%要藉助神經/認知學科。」他還指出過去幾年業界在AI技術上的成就要歸功於機器學習演算法，以及深度學習、強化學習。

在TomasoPoggio教授看來，深度學習就像是新興時代的「鍊金術」，但需要將「鍊金術」轉化為產生真正價值的化學科學。也就是說，我們現在看到的擊敗人類案例只是「訓練」的結果，AI距離《i, Robot》中的智能機器人還很遙遠，過分的擔心恐懼反而不利於AI技術的發展。

不盲目樂觀，也不無限恐懼

不過於恐懼，並不代表完全不用恐懼。AI技術是一種工具，用之得當可以造福於民，用之不當也可以為害一方，這一點在信息安全領域就已經表現出來。AI用在黑客手裡就是一把鋒利無比的「矛」，頃刻間就可以製造出「永恆之藍」那樣席捲全球的災難；而如果用在安全專家手裡它就是一面異常堅固的「盾」，能夠更快、更高效地防禦各種安全威脅。

其實目前在一些領域，不法黑客已經開始使用深度學習技術破解圖片校驗碼；利用用機器學習來刷帖，自動生成評論。業內眾多安全專家一致認為，AI技術的發展帶來的信息安全隱患會在某個時刻集中爆發，因為目前我們還沒有建立起基於AI技術的信息安全防線。

不過我們也應該樂觀的看到，AI技術的發展讓我們的生活向著更美好的方向變化著。我們的信息閱讀可以更加精準，我們的需求獲得更加精準的投送，甚至在出行方面獲得更大效率的提升。比如阿里巴巴的天貓精靈已經可以實現語音購物，流暢的人機對話，甚至成為了一些人得力的家庭助手。還是得益於AI，醫療領域正在迎來一場革命。

類似IBM人工智慧「沃森」、百度大腦等應用了深度學習的計算處理系統就可能通過已有數據進行訓練，找出規律，幫助診斷疾病、研發新葯。如今，自動駕駛技術已趨於成熟，並實現上路實測，AI帶給人類的驚喜正緩緩展開……作為一項技術，我們很難以好壞來定義AI，也許「雙刃劍」的描述最為準確。

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