圣菲研究所教授、《人工智能：思考人類的指南》的作者M(jìn)elanie Mitchell表示，這些目標(biāo)迷失的一部分原因是對(duì)人工智能和自然智能的錯(cuò)誤假設(shè)。
在最近一篇題為“為什么人工智能比我們想象的更難”的文章中，Mitchell提出了四個(gè)關(guān)于人工智能的常見誤區(qū)。
1.狹義人工智能和通用人工智能只是規(guī)模不同
如今采用的人工智能可以很好地解決狹義問題。人工智能系統(tǒng)可以在下圍棋和國(guó)際象棋方面超越人類，以超乎尋常的準(zhǔn)確性在X射線圖像中發(fā)現(xiàn)癌變模式，并將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本。但是，可以解決特定問題的人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)并不一定會(huì)使人們更容易解決更復(fù)雜的問題。Mitchell將第一個(gè)誤區(qū)描述為“通用人工智能是是狹義人工智能的一種延伸。”
Mitchell在文章中寫道：“人們看到狹義人工智能系統(tǒng)做了一些令人驚奇的事情，因此通常會(huì)認(rèn)為該領(lǐng)域在朝著通用人工智能邁進(jìn)的道路上走得更遠(yuǎn)。”
例如，當(dāng)今的自然語言處理系統(tǒng)已經(jīng)朝著解決翻譯、文本生成、特定問題答疑等諸多不同問題的方向發(fā)展了很長(zhǎng)時(shí)間。與此同時(shí)，現(xiàn)在還有能夠?qū)崟r(shí)將語音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。每一項(xiàng)成就的背后都是數(shù)千小時(shí)的研發(fā)工作，以及在計(jì)算和數(shù)據(jù)上花費(fèi)大量資金。但是人工智能社區(qū)仍然沒有解決創(chuàng)建能夠進(jìn)行開放式對(duì)話而又不會(huì)長(zhǎng)時(shí)間失去連貫性的問題。這樣的人工智能系統(tǒng)還需要解決更復(fù)雜的問題。它需要具備常識(shí)，這是人工智能尚未解決的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。
2.簡(jiǎn)單的事情很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化
視覺對(duì)于人工智能來說仍然是一個(gè)難以克服的挑戰(zhàn)。
人們通常希望更聰明的人來解決更復(fù)雜的事情，其實(shí)這需要多年的學(xué)習(xí)和實(shí)踐。例如包括具備微積分和物理方面的專業(yè)知識(shí)，而與象棋大師下棋或背誦很多詩歌則是更艱難的任務(wù)。
但是數(shù)十年來的人工智能研究證明，一些更艱巨的任務(wù)更容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。人們認(rèn)為理所當(dāng)然的簡(jiǎn)單任務(wù)卻很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。Mitchell將第二個(gè)誤區(qū)描述為“容易的事情很容易解決，而困難的事情則更難以解決。”
Mitchell在文章中寫道，“人類可以不加思索做很多的事情，了解所看到的東西，進(jìn)行對(duì)話，在擁擠的人行道上行走而不會(huì)撞到任何人，這對(duì)機(jī)器來說是更艱巨的挑戰(zhàn)。與其相反，讓機(jī)器去做對(duì)人類來說非常困難的事情通常會(huì)更容易;例如，解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，精通國(guó)際象棋和圍棋之類的游戲，以及采用數(shù)百種語言翻譯文章，這對(duì)于機(jī)器來說都變得相對(duì)容易。”
例如機(jī)器人的視覺。數(shù)十億年來，生物體已經(jīng)開發(fā)出用于處理光信號(hào)的復(fù)雜設(shè)備。動(dòng)物利用眼睛觀察周圍的物體，在周圍的環(huán)境中導(dǎo)航，尋找食物，發(fā)現(xiàn)威脅，并完成許多對(duì)其生存至關(guān)重要的任務(wù)。人類也從祖先那里繼承了這些能力，并且在無意識(shí)的情況下使用它們。但是，其基本機(jī)制確實(shí)比使高中和大學(xué)學(xué)到的數(shù)學(xué)公式更為復(fù)雜。
如今，研究人員致力于開發(fā)像人類視覺一樣多功能的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。并且成功地創(chuàng)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以大致模擬動(dòng)物和人類視覺系統(tǒng)的某些部分，例如檢測(cè)物體和分割圖像。但是它們很脆弱，對(duì)各種各樣的干擾都很敏感，而且它們不能模擬生物視覺所能完成的全部任務(wù)。這就是需要采用其他技術(shù)的原因。例如，用于自動(dòng)駕駛汽車的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要采用先進(jìn)的其他技術(shù)，例如激光雷達(dá)和地圖數(shù)據(jù)。
另一個(gè)被證明是非常困難的領(lǐng)域是感覺運(yùn)動(dòng)技能，人類無需經(jīng)過特別訓(xùn)練即可掌握這些技能。例如行走、奔跑和跳躍。這些是人們無需特意思考就可以完成的任務(wù)。實(shí)際上，人們?cè)谧呗窌r(shí)可以做其他事情，例如聽音樂或打電話。但是，對(duì)于當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)而言，這些技能仍然是一項(xiàng)巨大而復(fù)雜的挑戰(zhàn)。
Mitchell寫道：“人工智能比我們想象的要難，因?yàn)槲覀兒艽蟪潭壬喜涣私庾约旱乃季S過程的復(fù)雜性。”
3.采用擬人化術(shù)語描述人工智能
將當(dāng)代的人工智能系統(tǒng)與人類智能進(jìn)行類比，會(huì)對(duì)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀產(chǎn)生錯(cuò)誤的印象。
人工智能領(lǐng)域通常充斥著一些術(shù)語，使其與人類智能處于同等水平。我們使用諸如“學(xué)習(xí)”、“理解”、“閱讀”和“思考”之類的術(shù)語來描述人工智能算法的工作方式。盡管這種擬人化的術(shù)語通常是幫助傳達(dá)復(fù)雜軟件機(jī)制的稱呼或簡(jiǎn)寫，但可能會(huì)誤導(dǎo)人們認(rèn)為當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)的工作方式與人類的思維方式類似。
Mitchell將這一誤區(qū)稱為“如愿記憶法(wishful mnemonics)”，他指出：“這種稱呼或簡(jiǎn)寫可能會(huì)誤導(dǎo)試圖理解這些結(jié)果的公眾(以及報(bào)道這些結(jié)果的媒體)，并且還會(huì)無意識(shí)地影響甚至人工智能專家的思考方式，以及他們開發(fā)的人工智能系統(tǒng)與人類智能的相似程度。”
“如愿記憶法”也導(dǎo)致人工智能社區(qū)以令人誤解的方式命名算法評(píng)估基準(zhǔn)。例如，考慮由人工智能中一些權(quán)威組織和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)開發(fā)的通用語言理解評(píng)估(GLUE)基準(zhǔn)。通用語言理解評(píng)估(GLUE)提供了一組任務(wù)，這些任務(wù)可以幫助評(píng)估語言模型如何將其功能推廣到更廣的范圍。但是，與媒體所描述的相反，如果人工智能代理獲得的通用語言理解評(píng)估(GLUE)得分高于人類，則并不意味著它的語言理解能力要高于人類。
Mitchell寫道：“雖然在這些特定基準(zhǔn)上機(jī)器的性能優(yōu)于人類，但人工智能系統(tǒng)仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能與我們與基準(zhǔn)名稱聯(lián)系在一起的人類能力相匹配。”
“如愿記憶法”的一個(gè)典型例子是Facebook人工智能研究公司在2017年開展的一個(gè)項(xiàng)目，其中科學(xué)家訓(xùn)練了兩個(gè)人工智能代理以基于人類對(duì)話的任務(wù)進(jìn)行談判。研究人員在他們的博客文章中指出，“更新兩個(gè)人工智能代理的參數(shù)會(huì)導(dǎo)致與人類語言的差異，因?yàn)榇黹_發(fā)了自己的語言來進(jìn)行交互。”
這導(dǎo)致行業(yè)媒體撰寫了一系列文章提出警告，指出人工智能系統(tǒng)可能變得比人類更智能，并且正在以自己的語言進(jìn)行交流。而在四年后的今天，這些先進(jìn)的語言模型仍然難以理解大多數(shù)人在幼年時(shí)就能理解的基本概念。
4.與身體分離的人工智能
智力能與身體相互分離存在嗎?這是科學(xué)家和哲學(xué)家?guī)讉€(gè)世紀(jì)以來一直困惑的問題。
一種思想流派認(rèn)為，智力全在大腦中，并且可以與身體分離，這也被稱為“缸中之腦”理論。Mitchell表示，“智力全在腦中”是人們的一個(gè)誤區(qū)。有了正確的算法和數(shù)據(jù)，人們就可以創(chuàng)建可以運(yùn)行在服務(wù)器中并與人類智能相匹配的人工智能。對(duì)于這種思維方式的支持者，尤其是那些支持基于純深度學(xué)習(xí)的方法的人來說，達(dá)到通用人工智能的水平取決于收集適量的數(shù)據(jù)并創(chuàng)建越來越完善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
與此同時(shí)，越來越多的證據(jù)表明這種方法注定會(huì)失敗。Mitchell寫道：“越來越多的研究人員正在質(zhì)疑‘智力全在腦中‘信息處理模式理解智能并創(chuàng)建人工智能的基礎(chǔ)。”
人類和動(dòng)物的大腦也與自己的身體器官一起進(jìn)化，其最終目標(biāo)是提高生存機(jī)會(huì)。人類的智力與身體的極限和能力緊密相關(guān)。嵌入式人工智能的領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，其目的是通過與不同環(huán)境的交互來創(chuàng)建能夠開發(fā)智能的主體。
Mitchell指出，“神經(jīng)科學(xué)研究表明，控制認(rèn)知的神經(jīng)結(jié)構(gòu)與控制感覺和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的神經(jīng)結(jié)構(gòu)緊密相連，抽象思維利用了基于人體的神經(jīng)‘地圖’。” 越來越多的證據(jù)和研究證明，來自大腦不同感覺區(qū)域的反饋會(huì)影響人們的有意識(shí)和無意識(shí)思維。
Mitchell支持這一種觀點(diǎn)，也就是情緒、感情、潛意識(shí)偏見、身體體驗(yàn)與智力密不可分。她寫道：“在我們的心理學(xué)或神經(jīng)科學(xué)知識(shí)中，沒有任何東西支持‘純粹理性’與影響我們認(rèn)知和目標(biāo)的情感和文化偏見是分離的。與其相反，人類的智力似乎是一個(gè)高度集成的系統(tǒng)，具有緊密相連的屬性，包括情感、欲望、強(qiáng)烈的自我意識(shí)和自主意識(shí)，以及對(duì)世界的常識(shí)性理解。現(xiàn)在還不清楚這些屬性是否可以分開。”
人工智能的常識(shí)
開發(fā)通用人工智能需要調(diào)整人們對(duì)智能本身的理解。人們?nèi)栽谂Χx什么是智能以及如何在人工和自然生物中衡量人工智能。
Mitchell寫道，“很明顯，為了更有效地實(shí)現(xiàn)和評(píng)估人工智能的進(jìn)步和發(fā)展，我們將需要開發(fā)出更好的術(shù)語來談?wù)摍C(jī)器可以做什么。從更廣泛的意義上來說，我們將需要對(duì)智能有著更好的科學(xué)理解，因?yàn)樗w現(xiàn)在自然界的不同系統(tǒng)中。”
Mitchel在論文中提到的另一個(gè)挑戰(zhàn)是常識(shí)，她將其描述為“一種為當(dāng)今最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)所缺少的能力提供的保護(hù)傘”。
這些常識(shí)包括人們獲得的有關(guān)世界的知識(shí)，并且每天無需付出太多努力就可以應(yīng)用。當(dāng)人們還是孩子的時(shí)候，在沒有得到明確指導(dǎo)的情況下通過探索世界而學(xué)到很多東西，其中包括諸如空間、時(shí)間、重力、物體的物理屬性之類的概念。例如，人們?cè)谟變浩陂g就知道，當(dāng)一個(gè)物體被另一個(gè)物體擋住時(shí)，它并沒有消失并繼續(xù)存在;或者當(dāng)球滾過桌子之后將會(huì)掉下來。人們使用這些常識(shí)來構(gòu)建世界的心理模型，進(jìn)行因果推斷，并以相當(dāng)準(zhǔn)確的方式預(yù)測(cè)未來的狀態(tài)。
當(dāng)今的人工智能系統(tǒng)缺少這種知識(shí)，這使它們變得不可預(yù)測(cè)且需要大量數(shù)據(jù)。實(shí)際上，人工智能助理和自動(dòng)駕駛汽車是大多數(shù)人通過常識(shí)和實(shí)踐學(xué)習(xí)的東西。
這些常識(shí)還包括有關(guān)人性和生活的基本事實(shí)，人們?cè)趯?duì)話和寫作中忽略對(duì)一些事物的描述，因?yàn)橹雷x者和聽眾都知道這些。例如，人們知道如果兩個(gè)人在“打電話”，則意味著他們不在同一個(gè)房間。人們還知道，如果“有人伸手去拿糖”，則意味著在他附近某處有一個(gè)裝糖的容器。這種知識(shí)對(duì)于自然語言處理等領(lǐng)域至關(guān)重要。
Mitchell寫道，“還沒有人知道如何在機(jī)器中獲取這些知識(shí)或能力。這是目前人工智能研究的前沿領(lǐng)域，一個(gè)令人鼓舞的前進(jìn)方向是利用這些能力開發(fā)的已知知識(shí)。”
盡管人們?nèi)匀徊恢涝S多問題的答案，但找到解決方案的第一步是要意識(shí)到自己的錯(cuò)誤思想。Mitchell寫道：“了解這些誤區(qū)及其微妙的影響，可以為創(chuàng)造更健壯、更可信、更智能的人工智能系統(tǒng)指明發(fā)展方向。”
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