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MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019

本文作者:camel 2019-10-19 14:14 专题:CNCC 2019
导语:智能金字塔

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雷锋网AI科技评论消息,2019年10月17日上午,CNCC 2019正式在苏州金鸡湖国际会议中心开幕,雷锋网(公众号:雷锋网)作为战略合作媒体,对大会进行全程报道。

在大会第一天,微软亚洲研究院院长洪小文在会上作为特邀嘉宾做了主题为“智能简史”的特邀报告。

MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019

洪小文博士在报告中阐述了他看待计算与智能的“金字塔哲学”,简单来讲即,计算和记忆力、感知、认知、创造力、智慧这五层依次向上、依次依赖、依次变难,现阶段的人工智能就在艰难地向上攀爬过程中。

在报告中洪小文也用通俗的语言解释了一些大众的认知误区,比如对于自动驾驶,目前人们认为是AI的一大典型应用,而洪小文指出,已经存在了一百多年的飞机的自动驾驶(auto-pilot)不被大众认为是AI,但汽车的自动驾驶就被大众认为是AI。以及,AlphaGo击败了柯洁、李世石,大众都认为这代表了人工智能击败人类的新的里程碑,而洪小文说这更体现出的是开发这个模型、组建计算基础设置的这群人类精英智力成果的胜利,人工智能想要媲美人类还有很远的路要走。洪小文博士指出“强人工智能很弱,弱人工智能很强”,因此我们在人工智能的道路上要勇敢进取,另一方面则还要审慎地从历史的角度来看待人工智能,避免泡沫化。

MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019


一、智能金字塔

洪小文从更广义的角度来理解智能,他将智能划分为五个层次放在金字塔三角形中,从下到上依次复杂。

MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019

处于最底层是计算和记忆力。在人类很长的历史中,神机妙算、过目不忘,都是非常聪明的表现。所谓神机妙算就是计算,而过目不忘就是记忆。但随着图灵机(或冯诺依曼机)的出现,CPU+存储,在计算和记忆两个方面已经远远超过人类。

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其次是感知。人类社会中有一大部分生活内容是与感知相关。例如速记工作、车间产品质检、交通违规判断、人脸识别等。这些在传统上是极为消耗人力的。但随着最近这一波人工智能的崛起,计算机在这些方面的表现已经远远超越人类,在行业中许多依靠人类感知智能的工作正逐渐交由计算机来执行。

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再往上是认知。所谓认知,即我们对生活中事件的理解、洞察、推理、计划、决策等,例如阅读一篇文章了解其核心观点,把一段汉语翻译成英语,公司领导需要依据市场情况做产品策略,我们日常生活也要做各种买和不买的决定。在这些方面,目前的人工智能已经有诸多突破,例如在阅读理解SQuAD挑战赛中人工智能系统已经能够超越人类水平,机器翻译方面计算机也能快速、大量且相当准确地完成任务(在某些特定领域甚至超越人类)。但这种AI认知只是基于大数据的推理,AI能够告诉我们结果,却不能说出其中的因果关系。此外,目前的AI系统大多还只能局限在特定封闭环境条件下的认知,对于广阔生活中开放的认知问题则力有未逮。

MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019

第四层是创造力。近年来深度学习可以用于“创作”,比如写诗、作画等。如果关注微软小冰的话,应该知道小冰出版过一本诗集《阳光失了玻璃窗》;而同样小冰也能够自己作画。但这些并不代表计算机真的有创造力,因为无论是机器作诗还是作画,其本质都只是大数据训练的结果,是基于已知创造已知,而真正的创造力则是基于已知创造未知。

MSRA院长洪小文:作为与AI共生的第一代人类,应 AI + HI 和谐共同进化 | CNCC 2019

最高层是智慧。目前还是人类的领地,计算机还无能为力。

从计算和记忆力、到感知,到黑盒封闭环境下的认知,目前的AI 已经做得很好了(超越了人类),在智能金字塔中,洪小文用紫色表示。而白盒开放环境下的认知以及创造力这方面,目前的AI与人类相比还差得远,金字塔中用绿色表示。至于AI还无法做到的智慧,则用蓝色表示。

可以看出,当前机器智能与人类智能的交界是在认知和创造力这个层面,目前的AI还处在“半认知”的阶段;之下,AI已经完全超越人类;之上,AI 还望尘莫及。

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二、AI+HI

在当前AI这种智能条件下,自然无论对于个人还是公司,最恰当的做法应当是把机器善于做的事情交给机器,把人善于做的事情交给人。

在算力和记忆力方面,人类若想挑战机器无疑蚍蜉撼树。但在认知层次呢?

我们以决策过程为例。决策过程中我们要做的第一件事情,就先分析,然后做出一个决策,最后到实际的物理世界去做执行,并通过传感器收集数据,并反馈给数据库中。例如我们要控制一条河的水质,传感器能够测水质、执行器用于控制排放污水的开关。在没有互联网的时代,我们要派人专门去那里检测和控制排污,现在有了物联网,我们可以让机器自动完成。

事实上,几乎所有的事情(包括做社会心理学分析、做实验、做假设、做产品,或是做互联网都是如此),每完成一次闭环,就能够有所改进。如今,数据很容易取得,分析、决策的过程就是AI。如果我们有一个闭环,又有办法收集到数据,就可以实现自动化。

如今诸多AI的商业应用,简单来讲都可以抽象为这个闭环过程。蒂森克虏伯(thyssenkrupp)是一家做电梯的企业。之前他们遇到电梯故障,一般都是用户给维修人员打电话,维修人员先来收集一些数据,然后回到实验室分析几天,分析出结果后,再回去维修,这中间可能要隔好几天,甚至好几星期。而现在他们在电梯里安装了传感器,传感器能够收集速度、声音、温度等数据。系统能够根据这些数据(1)利用机器学习方法建模进行异常分析,当数据接近故障点之前派遣维修人员进行预防,可能只需要滴几滴油即可;(2)数据收集足够多时可以对不同的故障情况进行分类。

当然这并不代表AI可以做所有事情。我们在前面智能金字塔中已经讲过,AI目前仍然是不可解释的黑盒,且只适用于特定环境、封闭的系统当中。

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黑盒和白盒认知的差别在于,它只告诉你what,但却不能告诉你why,当前的AI主要是基于大数据的模式识别推理,尽管它能给你一个看起来很好的相关性,但却说不出因果关系,因此主要是黑盒模式。

另一方面,生活中大部分的决策都是处在开放系统中,例如并购一家企业,它有许多外部因素,这些因素无法预测,也没有太多相关的数据,这自然无法完全交给AI来完成。人生的决策(例如报考大学)也同样如此。我们可以参考AI给出的结果,但是我们还必须依靠我们人类自己的认知。这既是AI+HI。所谓HI,即Human Intelligence,人类智能。

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洪小文做了一个类比。脑神经科学家根据实验归纳了人脑的左右脑的特征,发现左脑更侧重逻辑、顺序、分析、数字化、理性等,右脑则偏向直觉、随机、综合、主观等。事实上计算机就是一个最好的左脑,因为它的所有程序都是人类设计出来的,都是人类逻辑、顺序、分析沉淀的结果,它所擅长的正是人类左脑的诸多功能。

所以AI+ HI,正是这种左右脑互相辅助的关系。我们需要“右脑”来做创造,来做智慧。在没有计算机以前,人类用左脑来完成计算,花大量时间小心推演,这就像走路;而计算机的出现,特别是现在AI的出现,相当于给了我们一辆车、一架飞机,合理利用这些工具能更快地到达目的地。

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洪小文博士认为,“我们是第一代与AI一起生活的人类,我们跟AI的关系,其实就是我们很忠实的仆人,说一就一,我们不希望它有意识,好好的做我们要做的事情,做我们让它做的事情,其实就是一个AI+HI非常和谐的社会。我个人觉得学习AI也让我对人类的智能有更深的一些了解,也是人类智能跟人工智能的共进化。”

雷锋网报道。

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