赫爾辛基大學AI基礎教程：我們如何定義人工智慧

AiTechYun

編輯：chux

芬蘭的赫爾辛基大學（誕生Linux的地方）近日推出的AI基礎課，由Teemu Roos教授主講。這個課程共六章，每章三節，隨堂附有測驗。以下為第一章第一節由ATYUN翻譯出品。

也許你已經注意到，人工智慧目前是一個「熱門話題」：關於人工智慧的媒體報道和公眾討論幾乎是不可避免的。但是，你也許也會注意到，它對不同的人意味著不同的東西。對於有些人來說，人工智慧是可以超越人類智能的人造生命，而對於另一些人來說，幾乎所有的數據處理技術都可以稱為人工智慧。

為此，我們將討論AI是什麼，它是如何定義的，以及其他領域或技術是如何緊密相關的。在我們這樣做之前，我們將重點介紹AI的三個應用程序，它們展示了AI的不同方面。我們完成整個課程並最後回到它們的身上，以加深我們的理解。

應用1.自駕車

自駕車需要結合多種人工智慧技術：搜索和規劃從A到B找到最方便的路線，計算機視覺識別障礙物，並在不確定的情況下做出決策以應對複雜和動態的環境。想要避免事故，每一種方法都必須精確無誤地工作。

同樣的技術也用於其他自動化系統，例如運送機器人，自動無人機和無人船。

意義：隨著系統的可靠性超過人類的水平，道路安全最終應該得到改善。物流鏈在運送貨物時的效率應該提高。人類轉入監督角色，關注機器處理駕駛過程中發生的事情。交通是我們日常生活中至關重要的因素，很可能還有一些我們還沒有考慮到的影響。

應用程序2.內容推薦

我們在典型的一天中遇到的很多信息都是個性化的。比如Facebook，Twitter，Instagram和其他社交媒體內容；在線廣告；Spotify的音樂推薦；Netflix，HBO和其他流媒體服務的電影推薦。許多在線出版商如報紙和廣播公司的網站以及Google等搜索引擎也會對其提供的內容進行個性化。

儘管「紐約時報」印刷版首頁對於所有讀者而言都是相同的，但在線版的首頁對於每位用戶都是不同的。決定你所看到內容的演算法是基於AI的。

意義：雖然許多公司不想透露其演算法的細節，但了解基本原則可幫助你了解它的潛在影響：這些涉及所謂的過濾氣泡，回聲室效應，巨魔工廠，假新聞和新形式的宣傳。

應用程序3.圖像和視頻處理

人臉識別已經成為許多客戶，商業和政府應用中使用的商品，例如在人群中根據你的照片識別出你，在社交媒體上自動添加標籤以及護照控制。類似的技術可用於識別自動駕駛汽車周圍的其他汽車和障礙物，或估算野生動物數量，僅舉幾例。

AI也可以用來生成或改變視覺內容。當前已經使用的示例包括風格遷移，通過這種遷移，您可以調整您的個人照片，使其看起來像是由梵高畫的一樣，以及讓計算機生成的角色（如阿凡達，指環王以及流行的皮克斯動畫的動畫人物）複製真人演員的姿態。

意義：當這些技術進步並且變得更加廣泛可用時，就可以很容易製作看似很自然的假影片，這些影片無法與真實的鏡頭區分開來。這挑戰了「眼見為實」的觀念。

什麼是或者什麼不是AI？這不是一個簡單的問題！

人工智慧在媒體中的流行部分原因在於人們開始使用這個術語，因為他們過去曾經用其他名字稱呼這種東西。從統計和業務分析到任何手動編碼的if-then規則，幾乎你看到的任何東西都稱為AI。這是為什麼？為什麼公眾對AI的看法如此模糊？我們來看幾個原因。

原因1：沒有正式商定的定義

即使人工智慧的研究人員也沒法確切的給出AI的定義。當某些主題被歸類為非AI時，這個領域會不斷地重新定義，然後會出現新的主題。

AI被定義為「計算機無法做的很酷的事情」，這是一個古怪的玩笑。具有諷刺意味的是，根據這個定義，AI永遠無法取得進展：只要我們找到一種方法，用電腦做一些很酷的事情，它就不再是人工智慧的問題了。然而，在這個定義中有一個真理的元素。例如，五十年前，自動化搜索和規劃的方法被認為屬於人工智慧領域。如今，這些方法被教給每一位計算機科學專業的學生。同樣，處理不確定信息的某些方法正在變得非常清楚，它們很可能很快就會從人工智慧轉移到統計或概率上。

原因2：科幻小說

人工智慧的含義使人們對人工智慧意義的混淆更加惡化，這種想法在科幻小說的各種文學作品和電影作品中呈現。科幻小說的故事經常以友善的人形僕人為特色，提供過度詳細的信息或機智的對話，但有時可以按照木偶奇遇記那樣發展，開始懷疑自己是否可以成為人類。另一類科幻人形生物信奉邪惡的動機，並依照巫師學徒的故事轉而背叛他們的主人。

通常這種機器人從外表上非常接近人類，這是可以理解的，因為大多數小說 – 甚至是科幻小說 – 都需要被讀者的共鳴，讀者會疏遠形狀奇怪的智能體 。因此，大多數科幻小說都被認為是對當前人類狀況的隱喻，而機器人可以被看作是被壓抑的社會階層的替身，或者是我們對生命意義的追尋。

原因3：看起來容易實際上很難……

理解人工智慧的另一個難點是很難知道哪些任務是容易的，哪些是困難的。環顧四周，用手撿起物品，思考一下你都做了什麼：用你的眼睛掃描你的周圍環境，找出適合拾取物品的地方，選擇其中一個物品，並計劃你的手的軌跡到達那個物品，然後通過依次收縮各種肌肉而移動你的手，並以適當的力量擠壓物體以將其保持在你的手指之間。

可能很難理解這一切有多複雜，但當某個環節出現問題時你可能會發現，比如：你選擇的物體比預期的要重或輕得多，或者在你握住手柄開門時，其他人正好打開門，然後你會發現自己嚴重失衡。通常你會感覺這種任務很輕鬆，但這種感覺掩蓋了數百萬年的進化和幾年的童年實踐。

雖然容易，但機器人抓住物體非常困難，而且這是一個積極研究的領域。最近的例子包括Google的機器人抓取項目和花椰菜採摘機器人。

…而且看起來很難的其實很簡單

與之相比，下象棋和解決數學練習的任務似乎非常困難，需要多年的實踐來掌握和涉及我們的高等能力和集中的意識思想。難怪一些最初的人工智慧研究集中在這類任務上，當時似乎這種任務是智能的本質。

事實證明，下象棋非常適合計算機，它可以遵循相當簡單的規則，並以每秒數十億次的計算速度計算許多可選的移動序列。1997年，在著名的「深藍vs卡斯帕羅夫」比賽中，電腦擊敗了世界冠軍。但你能想像出，更難的問題竟然是抓住了棋子並將棋子準確移動到棋盤上而不碰到其它棋子嗎！我們會在第二章研究在國際象棋和三連棋中使用的技術。

同樣，儘管深入掌握數學需要（看起來像）人類的直覺和獨創性，但許多（但不是全部）練習一個典型的高中或大學課程可以通過應用計算器和簡單的規則來解決。

那麼什麼是更有用的定義？

試圖定義一個比計算機還不能做的更有用的定義，那就是列出對人工智慧的特徵，在這種情況下是自治性和適應性。

關鍵術語：

自治

無需用戶持續指導，即可在複雜環境中執行任務的能力。

適應性

通過從經驗中學習來改進表現的能力。

有誤導性的詞

在定義和談論人工智慧時，我們必須保持謹慎，因為我們使用的許多單詞可能會引起誤解。常見的例子是學習，理解和智能。

例如，你可能會說，一個系統是智能的，也許是因為它可以提供準確的導航指令或檢測皮膚損傷照片中的黑色素瘤。當我們聽到這樣的話時，「智能」這個詞很容易暗示系統能夠執行人能夠執行的任何任務：去雜貨店和做晚餐，洗衣和摺疊衣物等等。

同樣，當我們說計算機視覺系統能夠理解圖像是因為它能夠將圖像分割成不同的對象，如其他汽車，行人，建築物，道路等等，「理解」這個詞很容易暗示系統明白，即使一個人穿著印有道路照片的T恤，也不可能在該道路上行駛。

在上述兩種情況下，我們都會犯錯。

堤防』行李箱單詞』

認知科學家，人工智慧最偉大的開拓者之一馬文?明斯基（Marvin Minsky）提出了手提箱單詞（Suitcase words），該術語帶有大量不同的含義，即使我們只打算其中的一種含義。使用這些術語會增加錯誤解釋的風險。

認識到智力不是像溫度這樣的單一維度很重要。你可以比較今天的溫度與昨天的溫度，或赫爾辛基的溫度與羅馬的溫度，然後分辨哪一個更高，哪個更低。我們甚至認為有可能根據人們的智力對人進行排名 – 這就是智商（IQ）做的。然而，在人工智慧的情況下，很明顯不同的AI系統不能在單一軸或維度上進行智能比較。個國際象棋的演算法比一個垃圾郵件過濾器更智能，還是自駕駛車比音樂推薦系統更智能？這些問題沒有意義。這是因為人工智慧很「窄」（我們只會會講狹義人工智慧的意思）：只具備解決一個問題的能力。

為什麼你可以說「a pinch of AI」，而不是「a AI」

對AI與非AI的分類不是一個明確的是 – 否二分法：雖然有些方法明顯是AI，而其他方法顯然不是AI，但也有一些方法涉及一小撮AI，就像一小撮鹽。因此，有時候談論「人性」（如在幸福或迷人中）而不是爭論是否AI是否更合適。

「AI」不是可數名詞

在討論人工智慧時，我們想阻止將AI用作可數名詞：一個AI，兩個AI，等等。人工智慧是一門科學學科，如數學或生物學。這意味著人工智慧是解決這些問題的概念，問題和方法的集合。

因為人工智慧是一門學科，所以不應該說「一個人工智慧」，就像我們不說「一個生物學」一樣。當你想要說「我們需要更多的人工智慧」時，這一點也應該很清楚。這一聽就錯了，不是嗎？（只對我們而言）

然而，儘管我們不願意，但將AI用作可數名詞是很常見的。舉例來說，Data from wearables helped teach an AI to spot signs of diabetes，這是一個非常好的標題，因為它強調了數據的重要性，並明確指出該系統只能檢測糖尿病的徵兆，而不是診斷和治療決策。而且你絕對不應該說：Google』s artificial intelligence built an AI that outperforms any made by humans，這是我們見過的歷史上最具誤導性的AI頭條之一（請注意，這個標題不是Googl起的） 。

當然，將AI用作可數名詞不是什麼大問題，但如果你想像專業人士那樣說話，不要說「一個AI」，而應該說「一個AI方法」。

練習1：

下面哪些是AI，哪些不是選項包括：A.是，B.不是，C.部分是（多選）。

1.在給定的數據上計算求和和其他預定義函數的電子表格

2.通過對過去的股票價格數據擬合曲線來預測股票行情

3.用於查找最快路線的GPS導航系統

4.一種音樂推薦系統，如Spotify，根據用戶的聽歌的行為來推薦音樂

5.可以存儲大量數據（如圖像或視頻）並將它們同時傳輸給多個用戶的大數據存儲解決方案

6.應用程序中的圖像濾鏡，如Photoshop

7.在Prisma等應用中使用的風格遷移濾鏡拍攝照片並將其轉換為不同的藝術風格（印象派，立體派，……）

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