當我們在談論人工智慧的時候 我們在談論什麼？

為你解讀AI領域大公司大事件，新觀點新應用

【網易智能訊3月18日消息】2017年，人工智慧獲得了120億美元的風險投資。而我們才剛剛開始發現AI應用程序的有用性。亞馬遜最近推出了一個實體雜貨店，並成功地用計算機視覺、感測器和深度學習等技術取代了收銀員和收銀台。在投資、新聞報道和重大創新領域，「人工智慧（AI）」已經成為熱門話題。但到目前為止，它是否真的存在呢？

在世界經濟論壇上，李開復博士表示：「我認為每個企業家都希望把他或她的公司打包成一家人工智慧公司，每個風險投資者也希望把自己描述成『AI投資者』。」他還觀察到，這些AI泡沫中的一些可能會在2018年底破滅，具體指的是「那些編造了一個無法實現的美好故事的創業公司，以及那些被欺騙的風投公司，因為他們並不了解具體情況。」

然而，李開復堅信人工智慧將繼續取得進步，並將從工人身上奪走許多就業機會。那麼，合法的、有優點也有缺點的人工智慧和那些虛構故事的區別是什麼？

如果僅僅通過一些涉及人工智慧的故事進行解析，那麼你很快就會發現不同的人對它的定義有很大的區別，模擬智能和機器學習應用程序之間的界限也很模糊。我與人工智慧領域的專家進行了交流，試圖找到一個共識，但這個問題帶來了更多的問題。例如，什麼時候必須遵循一個術語的原始定義？哪些時候定義的準確性並沒有那麼重要？這不是顯而易見的，而關於人工智慧的大肆宣傳中並不在意這些細節。此外，現在在這種宣傳中已經有了既得利益——準確地說，是120億美元。

世界知名的思想領袖們已經公開辯論了人工智慧造成的危險。Facebook首席執行官馬克·扎克伯格建議，反對者試圖「鼓吹這些世界末日的情景」的行為是消極和不負責任的。在Twitter上，商業巨頭及OpenAI聯合創始人埃隆·馬斯克反駁說，扎克伯格對這個問題的理解是片面的。今年2月，埃隆·馬斯克再次與哈佛大學教授Steven Pinker進行了類似的交流。埃隆·馬斯克在推特上稱，Steven Pinker並不了解功能性AI（狹義AI）和普通AI之間的區別。

鑒於圍繞這項技術產生的擔憂，公眾必須清楚了解不同層次的人工智慧之間的區別，以便他們能夠真實地評估潛在的威脅和收益。

像人一樣智能？

他補充說，術語「人工智慧」通常指的是強大的數據分類工具。這些工具令人印象深刻，但它們與人類認知完全不同。此外，Cambria已經注意到，人們聲稱神經網路是人工智慧新浪潮的一部分。他認為這很奇怪，因為這項技術在五十年前就已經存在了。

但是，技術人員現在已經不需要人工進行特徵提取了。他們還獲得了更強大的計算能力。所有這些進步都受到歡迎，但是「機器模擬了人類複雜的認知過程」的說法可能是不準確的。

「各個公司只是在尋找技巧來創造看起來像智能的行為，但這不是真正的智能，它只是智能的一面鏡子。這些專家系統在特定領域可能非常好，而在其他領域會非常愚蠢，」他說。

這種對智力的模仿激發了公眾的想像力，特定領域的系統也已經在眾多行業中實現了其價值。但這些並不能改變人工智慧的真正定義。

輔助智能，增強智能與自主智能

當提及科學完整性的問題時，準確的定義是很重要的。在1974年加州理工學院開學典禮上，理查德·費曼說了一句話，後來廣為流傳：「首要原則是你不能欺騙自己——而你是最容易被欺騙的人。」在同一篇演講中，費曼也說過：「你當你作為一個科學家說話時，不應該欺騙外行。」他認為科學家應該向後彎腰，以表明他們可能是錯的。「如果你把自己視為一名科學家，那麼你應該向外行解釋你在做什麼——如果在這種情況下他們還不想支持你，那麼這就是他們的決定。」

就人工智慧而言，這可能意味著專業科學家有義務清楚地聲明，他們正在開發極其強大的、有爭議的、有利可圖甚至危險的工具，而這些工具不構成任何人們熟悉的或者全面意義上的智能。

「人工智慧」這個術語可能已經被過度宣傳從而造成了人們的迷惑，但已經有一些努力使它變得清晰。普華永道最近的一份報告提出了「輔助智能」，「增強智能」和「自主智能」之間的區別。輔助智能的代表是當今汽車普遍使用的GPS導航程序。增強智能可以「使人們和組織做他們不能做的事情。」自主智能則「建立自主行動的機器」，比如自動駕駛汽車。

Roman Yampolskiy是一位人工智慧安全研究員，他撰寫了「Artificial Superintelligence: A Futuristic Approach.」一書。我問他，人工智慧的不同含義是否會給試圖調節人工智慧的立法者帶來困難。Yampolskiy解釋說：「（人工或自然）智能是一個連續統一體，所以這些技術可能存在潛在的問題。我們通常將人工智慧（AI）稱為強人工智慧（AGI），以避免一些混淆。除此之外的情況，它就是超級智能。我們今天討論的以及經常用於商業的是狹隘的AI。規範任何事情都很難，技術也不例外。問題不在於術語，而在於目前的這種系統的複雜性。「

當被問及人們是否應該擔心人工智慧系統時，Yampolskiy博士評論說：「由於能力是連續的，所以與每個能力等級相關的問題都是如此。」他提到，已經有事故發生在了使用人工智慧的產品上，而隨著技術進一步發展，這種影響可能蔓延到隱私問題或技術失業之外。這些關於人工智慧現實世界效應的擔憂可能會超過人們對於人工智慧固定行為模式的擔憂。然而，這個問題也關乎誠實與欺騙的問題。

「人工智慧」已然成為流行語？

最後，我將我的問題轉向了一家正在積極推銷「AI虛擬助手」的公司。「Conversica的首席營銷官Carl Landers承認，對於人工智慧是什麼、不是什麼的問題存在多種解釋。

他說：「我對AI的定義是有助於解決業務問題的技術創新。我真的不想從理論上談論，『我們能讓機器像人類一樣思考嗎？』這是一個很好的問題，但我試圖解決的是一個實際的業務問題。」

我問他「人工智慧」是否是用於宣傳並吸引客戶的流行詞。Landers說，在三年前確實是這樣的，但這些影響已經開始減弱。現在許多公司聲稱在他們的產品中都有AI，所以它並不是區別這些產品的關鍵。但是，這個詞背後還有一個特定的意圖。Landers希望傳達的是，以前不可能的事情現在是可能的。「這裡有一些你以前沒有見過的新東西，你以前沒有聽說過，」他說。

根據EncomLab的創始人Brian Decker的說法，機器學習演算法只能滿足他們先前存在的編程需求，而不是為了更好地理解內部驅動。因此，他認為人工智慧是一個完全的語義論證。

Brian Decker表示：「一位營銷執行官會聲稱光電二極體控制的門廊燈使用了人工智慧，因為『它知道外面什麼時候變黑暗』，而一位好的硬體工程師會指出，在整個過程中廊燈的工作系統只會根據事先編程好的系統做出改變。」

雖然每個人都必須關注具體內容和潛在意義，但人工智慧驅動的產品已經通過為人類創造直接價值而推動了這些爭論。最終，人類會更關心價值，而不關心語義上的區別。在接受Quartz採訪時，李開復透露，演算法交易系統已經讓他的私人銀行投資回報8倍。「我不再與人類交易了，」他說。

選自：SingularityHub

編譯：網易智能

參與：李擎

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本文來自網易智能，創業家系授權發布，略經編輯修改，版權歸作者所有，內容僅代表作者獨立觀點。[ 下載創業家APP，讀懂中國最賺錢的7000種生意 ]

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