凯文·凯利预言机器智能十大前沿发展

1 人类的认知是一切发展的基础

首先, KK坦言, 人工智能时代已经来临, 这是毋庸置疑的, 现在人工智能技术的应用几乎遍地开花。但是, 用KK的话来说, 我们永远站在人工智能发展的第一天, 无论是人们对自身智慧的认识还是将认知用于人工智能发展, 始终处在原始阶段。

KK毫不留情地说, 目前人们对人类自身智慧的认知很愚钝, 他用了“dumb”这个词。例如, 人们说到智慧, 一般用智商 (IQ) 来评判, 智商高者聪明, 智商低者则笨, 一般人的理解, 人工智能就是代表有很高的智商, KK的回答是“No”, 他在这里划了一个大大的叉。

KK指出, 人工智能不能和高智商划等号, 至少现在是不能划等号的。从目前的人工智能发展趋势看, 人的智慧和人工智能非常不同, 在很长一段时间内, 人工智能技术将始终处在初始发展阶段。

对事物有认知才可能有发展应用, 人的智慧是怎么来的?它存储在哪儿?人为什么能创造发明而动物不能?因为人类对智慧本身认知的局限, 所以人工智能也不可能突破这个局限。

在分析前沿技术前, KK分析了人、动物、人工智能的智慧现状, 他认为人的智慧是多维度的, 动物的维度少一些, 而现在的人工智能都是单维度的。就好像人工智能反应的只是人的智慧的一个剖面, 在这样的认知环境下, 那些担忧人被机器人取代纯属杞人忧天。

人的多维度非常复杂, 例如看到食物知道是吃的, 可以边看电影边吃东西, 还可以联想演员演过的其他角色以及八卦消息;上班时间干工作, 下班以后娱乐生活……而人工智能应用非常单一, 如焊机机器人只能替代焊接工人, 扫地机器人只能扫地。对于现在的人工智能有很多不同的类型与表现形式, KK特别将人工智能用复数表示, 即人工智能们。在KK认为, 人工智能不是一个单一的概念, 而是许多智能产品的泛指。每一种人工智能都有自己的特点, 在某一个单一的维度上, 人工智能的能力是可以超越人类的智慧或者能力的。比如, 人们口袋里的计算器, 它的计算能力比人更强;再如, 全球定位系统 (GPS) , 现在人们的手机或车辆上都安装有GPS, GPS为人们指路导航, 在这方面, GPS比人们的能力强;再如搜索引擎能记住数万亿网页的内容。人们制造了很多种类的智能机器, 这些机器的智能可能高, 如阿尔法狗 (Alpha Go) , 可以战胜世界围棋高手, 也可能只有简单的智能, 如家里的智能电表, 能够自动加减电表费用, 或者也可以把一些智能机器组合在一起成为更复杂的智能设备。这些组合在一起的机器可能完成超过单维度的工作, 但是仅仅是2个或者3个维度, 不可能像人一样, 人的多维度能力到目前看还没有可以替代的人工智能。

理解了人的智慧与人工智能的差异, 我们就可以预见未来人工智能可能的发展方向。KK认为未来一段时间内, 人工智能有十大发展方向, 这些方向包括人工智能技术或者相关技术领域, 或者是一些前沿的应用。

2 智能发展的十大前沿趋势

趋势一, 人工智能会百花齐放, 遍地开花。

因为人工智能的单维度, 所以人们将尽可能地发明各种不同的人工智能, 尽可能找到成百上千的新智能应用或技术。人工智能的种类越多越好, 量变才可能引起质变, 这是人工智能时代开启的基础。

KK指出, 人们需要发明的人工智能应该是和人的智能不同的, 这种智能比人类更加擅长某一领域, 然后帮助人们解决相关领域的问题。不同的思维方式、不同的智能机器, 与人类智慧的差异化, 才是人工智能真正的价值所在。用KK的话来讲, 这种“所思迥异”, 也是社会新经济的引擎。

在这里, KK举了一个例子, 人类发明飞行器的过程, 从最开始单纯模仿鸟类飞行到发明固定翼飞行器、推进器, 这些自然界不存在的物体的发明解决了人类梦想飞行面临的种种问题。因此, 在目前有一些对人来说很难解决的问题, 人们需要发明另外某种全新的智能技术来帮助解决问题。在人工智能方面, 人们现在已经进行了各种探索, 并取得了一些成绩。例如, 人们目前对感知技术的探索, 发明了很多听觉、视觉、触觉等方面的传感器, 并利用这些技术完成各种具备智能的工作。

趋势二, 逐步集成各种智能技术。

现在, 人们已经在各个维度上对人的智能进行研究拆解, 包括感知、空间认知、符号推理、演绎推理、逻辑推理、情感智慧、算术、长期记忆、语言等等。这些智能很复杂, 有长期有效的, 有短暂存在的, 有逻辑过程的, 目前人们对它们的了解很肤浅, 因此, 要集成这些技术是更远一些的事情, 是属于行业领域范畴的前沿问题。

趋势三, 未来人工智能将成为一种基础商品。

在KK的预想中, 未来的人工智能将发展为一种最基本的社会商品, 他们将通过人工智能云供各种创新企业采购利用。

为了便于理解, KK举例了工业革命的例子。工业革命之前, 人类的建设都是手工完成的。工业化之后, 人们开始使用人工动力。比如煤碳、石油或者水力, 利用这些动力进行发电, 通过电网输送电能到任何地方。每一个人可以购买“电”这种人工动力, 然后制造其他的东西, 比如家里的电器, 工厂的电动设备, 农场的电动工具。所以“电”这个动力成为了商品, 而且是公用的、非常便宜的、无处不在的商品, 每个人都可以购买。例如一个企业家是生产手摇泵的, 以前客户购买商品以后是通过人力泵水;后来该企业家利用电力制造出电动泵, 客户购买商品以后只需要再购买电力, 就可以使用电动泵代替人力泵水;未来, 这个企业家将人工智能设计到电动泵里, 发明出智能电动泵, 客户通过人工智能云就可以使用这种泵, 那时客户可以随时泵水, 想泵多少泵多少, 想什么时候泵就什么时候泵。

现在人们觉得电是一个必需品, 一旦停电人们就不知道该做什么了, KK预言四五十年之后, 人们会发现如果没有人工智能大家也将无所适从, 人们将会非常依赖人工智能。在KK认为这是一件好事, 因为它给予人们更多的选择。工业革命是数以万计的企业利用电力进行产品升级, 人工智能革命则是数以万计的企业利用人工智能进行产品升级。因此, 未来将有十万、百万、千万个创业公司, 他们将把传统的产品拿过来, 加上人工智能, 使之变成为新的产品, 这就是新的领域, 也是创业者的发展方向。

趋势四, 情感追踪。

情感是人工智能研究的一个维度。人的情感看上去非常复杂, 但是经过科学家研究后, 将情感进行归纳, 现在的分析软件可以精准地识别26种情感表情, 而且通过眼角、鼻翼、嘴角等的细微表情曲线, 分析软件还会识别出表情的真假, 比如, 你现在的微笑是发自内心的真笑还是假装出来的笑容。然后, 分析软件可以做出相应的响应。从某一个角度说, 这样的软件可以回应人的情感, 也可以看作是人工智能机器自身拥有了情感, 这样, 我们也可以理解为我们和人工智能之间有情感的纽带了, 人类也就可以和人工智能共享各种情感知识以及由此带来的各种新应用。

趋势五, 可解释的人工智能研究。

如果人工智能可以做到能够解析自己的判断逻辑, 那么这样的人工智能无疑是前进了一大步。

现在有科学家正在研究这类的问题, 设计一个可解析的神经网络, 也许10层、20层, 也许10万、100万个节点, 当信息从输入节点进入后, 经过神经网络的解析判断, 可以得到人们想要的结果或者结论。例如, 给出一只猫, 神经网络通过一系列的解析判断, 可以推论出这是一只猫而不是其他动物。另一方面, 如果人们设计出这样的神经网络, 人们就可以利用这样的智能来进行解释和检验。例如, 判断出这是一只猫, 理由是它有猫的特点, 竖起来的三角耳、长尾巴、四肢行走等等。扩大到社会中, 类似的智能网络可以帮助人们做出一些决定, 也可以检验确认人工智能的决定是否违反了人类的道德准则等等。

目前来看, 人们要设计这样的神经网络是非常困难的, 怎么把人类的价值观编程进去?让智能网络形成怎样的思维习惯?有时候我们自己都不知道想要什么, 人类认知的肤浅和不一致的观点都是阻碍。

趋势六, 小样本数据研究。

现在大家都在讲大数据, 像百度、谷歌、微软等大公司拥有大量的数据, 这些数据是他们生存壮大的根本。但是有一个人工智能的前沿技术是只需要小样本数据学习就能进行决策或判断, 这是一个能够让我们现有技术颠覆型转变的想法。

例如上面所说的可解释的神经网络, 目前的技术如果要设计实现这样的网络需要对该网络进行很多培训、设计很多数据节点、提供甚至数十亿的数据信息, 随之带来的能源与各种资源付出也是巨大的。若让一个神经网络识别狗或猫, 目前的方法就是给这个网络数百万的狗或猫的数据信息, 让它学习记忆后, 当它看到见过的狗就能够识别它是一只狗, 所以人们必须要准备很多的数据教育这样的网络。但非常有意思的是, 一个刚刚学会走路的小孩, 也许大人只需要教会他认识十余只狗, 他就学会了区别狗与其他动物。如果科学家们发现了这种小样本数据判断的秘密, 那么, 创业公司就不需要巨大的付出以获得大数据的支持, 随之而来的人工智能将会有巨大突破。

趋势七, 如何让人工智能具备创造力。

通常人们认为人和动物的最大区别在于人具备创造力, 可以创造发明各种生产工具, 那么, 人工智能是否能培养出创造力呢?

谷歌公司现在正在做这项研究。谷歌的入手点是通过自主学习培养人工智能学会玩游戏, 让人工智能模仿人的行为, 像人一样一边看屏幕一边玩游戏, 而不是执行既定的程序。通过视频决定执行的动作, 人工智能自己不停地去尝试, 不断地改善自己的表现, 比如300、3000次游戏循环之后, 人工智能就学会怎么打游戏了。这是一种非常深入的人工智能学习过程, 一种具备创造力的行为。

KK介绍说, 阿尔法狗对弈李世石, 在第三场第37步棋时候, 阿尔法狗下了一步棋, 这是阿尔法狗自己想出来的一步棋, 大家都公认这一步是它的创造。这种创造力可能和人类不同, 但是不可否认, 这是一种创新。

KK还展示了一幅画, 一副人工智能自己创作出来的画, 是由深度学习的算法生成的。从这个例子来讲, 人工智能也可以有创意, 但是方式跟人类有很大不同, 这是一种机械化的过程, 是科学家编辑程序创造出来的, 而人类的创作是精神层面的东西。

趋势八, 人与人工智能的交互界面研究。

现在很多科学家都在研究人工智能与人的接口界面, 即未来人与人工智能如何交互的问题。这个问题没有标准答案, 谁也不知道未来有什么界面让人与人工智能实现互动, 可能是我们身体的某一部分的信息, 例如指纹、声音、脸、眼瞳, 也可能是体态、姿势、表情, 也可能在不同情况下我们有不同的方式和人工智能或机器人进行互动, 例如用语音导航, 用屏幕输入文字, 用虚拟现实玩游戏, 也可能终极界面都会是虚拟现实。

未来人与智能设备的交互方式正在等待大家脑洞大开。在科幻电影中, 人们幻想人体的全息影像是进门的钥匙;苹果的概念手表是用手势操作各项功能;在KK的期盼中, 30年之后, 他最不愿意携带的就是手机, 他希望任何东西都可以变成通信工具, 出门在外什么东西都不用带, 口袋里面是空的, 任何环境都可以因为一个手势或想法变化成为手机或计算机或支付钱包。

趋势九, 关于机器人或人工智能的合理定位与利用。

KK认为, 未来的人工智能或机器人将给人们带来新的工作机会与工作种类, 所以, 人们不必担心自己的饭碗被机器人抢走。KK举例说, 美国在100年前有75%的人是农民, 如果我们有时间机器回到过去, 告诉他们说未来你们都不用在地里干活了, 你们可以是网络设计师、瑜伽教练、艺术家等, 他们一定不会相信。所以, 随着人工智能和机器人的发展, 未来一定会诞生很多新的工作, 虽然我们现在还不知道是什么, 但就目前的技术看, 机器人更适合解决效率问题, 而一些不要求效率或要求灵巧的工作, 人比机器人更适合做, 一些有关发明创造和人际关系的工作更不可能被机器人替代。

同时, KK指出, 在很多领域以及在很长一段时间里, 人与机器人是相互协作而不是对抗的关系, 人和机器人组成的团队或者人机混合体将比单个的人或者机器人能够更多更好地完成工作, 因为他们既拥有电脑数据的支持又拥有不同的思维方式, 能够互相取长补短、最大化利用各方的智能。

趋势十, 人工智能将不断演进。

对人工智能而言, 每一种人工智能都有一个不断改善的过程, 在这个过程中, 人工智能的功能会更好, 会有更多的人愿意使用这个人工智能, 在使用过程中再继续发现问题、不断改进, 形成一个良性循环, 从而使得人工智能从粗糙的模型到完美的应用。到最后, 或许还可以实现用人工智能编程另外一个人工智能, 到这个时候, 就将是人工智能加速化发展的时代了。

在KK看来, 真正的人工智能还没有开始, 就像50年前人们理解的人工智能和今天的人工智能含义不同, 50年后人们所理解的人工智能也不一定是最后的人工智能定义, 人工智能技术发展很快, 其内涵在悄然发生变化, 因此, 人们将在很长一段时间内一直处在人工智能发展的第一天。

随着人工智能的发展, 未来社会将成长为一种什么形态?我们不知道, 就像20年前我们不知道今天的互联社会、共享经济一样, 未来的社会可能构建出各种网络, 这些网络可能由人和人工智能、人工智能和另外一个人工智能组成, 可以实现人与人工智能、人工智能与人工智能的沟通。

在KK的预想中, 未来社会可能形成一个庞大的人工智能网络, 在这个网络云中, 包括我们每个人, 还包括有由许多单维度的人工智能组成的一个个的智能小网络, 各种功能不一的小网络之间也可以相互协作, 形成一个更大的、多维度的智能网络。如何构建这样的网络, 这是一个非常前沿的课题。

3 未来属于你

如今机器人技术和人工智能正在飞速发展, 各种产品和应用层出不穷, 但是, KK认为真正的人工智能专家还没有出现。这就像互联网发展的历程一样。当我们站在现在的高度回顾过去, 50年前网络刚刚兴起的时候, 我们会发现那时候根本没有真正意义上的网络专家。现在, 人工智能技术刚刚起步, 如若未来再回首, 我们正身处人工智能开始的这个阶段, 还真没有多少真正意义上的人工智能, 也没有真正的专家。因此, 身处今天的你, 创业未晚, 未来属于你!

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