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      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流

      本文作者: 青暮 編輯:劉曉坤 2020-08-15 11:14
      導語:古有藍貓淘氣三千問,今有人工智能兩千問,總有你想要的答案~

      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流

      作者 | 青暮、陳彩嫻

      編輯 | 陳彩嫻

      今天,劉云浩教授萬字回復學生2000個問題的帖子引起了極大關注。

       不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流
      2020年8月的第一周,清華大學暑期學校在荷塘·雨課堂上“云開學”。劉云浩教授如期而至,為同學們作了題為《What is the role of AI Tomorrow?——人工智能打開了潘多拉的盒子嗎?》的專業認知講座。
      劉教授就學生所提問的關于AI的技術發展現狀與應用、AI與人類社會之間的博弈、AI哲學與人文倫理、AI的未來等問題進行了梳理與耐心回答。除了基礎的AI技術知識,我們發現劉老師就人工智能與人類社會的相互影響方面作出了大篇幅回答,其話語可謂文理貫通,循循善誘。
      談及劉云浩教授的傳奇人生,那些顯赫的頭銜與耀眼的榮譽或許離大部分人來說都太遙遠:密歇根州立大學與清華大學教授、ACM主席獎首位華人獲得者、“青千”、“杰青”、長江學者、ACM Fellow、IEEE Fellow...除去卓越的科研成就,劉云浩之所以為人稱道,還在于他的跨學科教育經歷、“接地氣”的行事風格與親切有趣的師風師貌。       

      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流      

      除了講座期間劉老師當場回復的問題之外,還收到了包括彈幕在內的2000多個提問。劉云浩教授經過選擇、合并、歸納成了92個問題,寫了近3萬字回復。
      類似的事情劉云浩教授之前也做過。連續幾年參加完暑期學校的講座之后,同學們提出的問題,他都以這樣的方式進行了回答。
      今年講座形式由線下轉為了線上,但劉云浩教授的真誠和用心,一如既往。

      1

      既能搞搞科研,也能寫寫好書

      劉教授也許是最“文藝”的工科男:自幼閱讀詩書,精通文史,人文知識淵博深厚,大學期間曾出過歷史題材的書籍《雍正之死》,還出版過一些翻譯作品,如《藍色長袍的國度》、《胡迪尼傳奇》等,秒殺一大批文科生。

       

      論讀書的勇氣,劉教授也秒殺一大批理工科學子:本科就讀于清華大學自動化系,保送本系研究生,但劉教授并不按常理出牌,放棄保研資格,按照自己的理想考研轉到北京外國語學院高級翻譯學院主修同聲傳譯(北外的高翻院被譽為翻譯界的終極夢想)。

       

      忙碌的求學生涯之外,劉教授還在中關村與他人合伙開電腦公司,混得風生水起,90年代便年收入過千萬。發現開公司不是自己所追求的之后,他還曾經嘗試過讀人大歷史系的研究生,而且幾乎拿到北郵管理學院博士。


      他還曾參加郵電部公文考試,成績出類拔萃,成為當年部門最年輕的處級干部。

       

      終于,在三十歲的時候,他意識到自己最適合的是科研,于2001 -2004年在美國密西根州立大學三年之內拿到了碩士和博士學位,博士論文在美國密歇根州立大學獲得優秀獎,成為該系歷史上第二快畢業的博士。他在科研工作上也成績斐然,累計被引用超過一萬五千多次,多次進入中國愛思唯爾計算機類高被引學者名單;他還是我國最早定義物聯網的“前輩”之一,出版教材《物聯網導論》作為物聯網領域的開篇專著備受業內人士好評。

       

      在密歇根州立大學畢業后,劉教授受邀到香港科技大學計算機系任教,科研成績卓越,獲得科大終身教授的待遇。但是,劉教授再一次放棄了這份榮譽,選擇回到清華大學當教授,一年之內入選國家青千、國家杰青、長江學者;走完了別人可能一輩子都走不完的路。2018年,劉教授離開清華、赴美國密歇根州立大學任計算機主任,但同時仍擔任清華大學軟件學院教授(No Pay Leave)。為國內科研發展與教育奉獻自己的力量。

       

      劉教授的人生選擇可謂敢想敢做,看到這里,誰還能說自己的事業為時已晚?

       

      有感于劉云浩教授向后輩傳道解惑的用心,AI科技評論對劉教授做了簡單的訪談。


      1、您一共做了幾次這樣的問答,在這過程中有什么感受和體會?


      作為教師,講授一節課本身就包括課堂的宣講和課后提問回答2個部分。比較特別的是流傳出去的大規模問答。


      這是清華大學每年針對高中學生進行的暑期學校以及到全國各地中學的iTsinghua講座中,與高中學生以書面形式交流形成的,傳出來的可能有4-5次。


      清華大學iTsinghua program是希望能給廣大可能沒有機會在清華讀書的同學們打開一些視野。


      我的感受是,同學們對于前沿知識極度渴望,對于應試之外的內容興趣盎然,大家提問的水平也非常高,有很多問題沒有標準答案,我要非常仔細地思考才能回答,而且在這個過程中我也重新審視了自己的科研和教學工作,收獲很大。


      2、您認為,大眾對AI的認知有哪些特點,以及有哪些誤解?


      近年來,以深度學習為代表的AI技術成功用于多個領域,而AlphaGO更是第一次實現了圍棋比賽中AI戰勝人類冠軍。在這樣的背景下,AI再度成為熱點話題。


      除了更加深刻地認識到AI在解決很多問題方面具有無可爭議的優勢外,人們也對AI產生了一些誤解,比如認為AI無所不能,或者是AI具有了所謂的思考能力等同于擁有了意識,而擁有了意識等于形成了一個新的物種。


      關于AI發展是利大于弊還是弊大于利,必將有長時間的兩面意見。新技術誕生的時候產生尖銳的對立意見,在人類歷史上并不罕見。例如,攝影術在晚清年間傳入中國,不少人認為這是洋人殘害中國人的一種巫術,能攝人魂魄,致人死命。當然,也有炸藥這樣為了采礦和工程而發明,后來卻更普遍地用來制作武器殺人的例子。


      人工智能作為人類的科技發明之一,也無例外。希望我們可以吸取歷史的經驗,及早制定相應的規范,建立應有的監督與懲戒機制,讓可控的AI給為我們帶來無限的積極的可能。


      3、您對有意愿進入AI行業的年輕人有什么建議?


      首先,興趣是最好的老師,選擇自己感興趣的方向會大大提高研究積極性和工作的效率。對于一個熱門的方向,如果你不是真的喜歡,很可能輸給真心喜歡的人。


      其次,技術的發展瞬息萬變,掌握扎實的基本功格外重要。從大多數從業者的角度來說,目前AI主要還是在算法方面要進一步突破瓶頸,因此主要基礎還是數學和編程,認真學好基礎知識是一個有回報的選擇。


      或許是希望同學們能少走彎路,劉云浩教授非常熱衷于引導后輩,不僅連續幾年在暑期學校講座之后回答學生數千問題,而且還書寫寄語鼓勵學生,這里將2019年和2020年的寄語分享如下,希望對同學們有所助益。

       不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流

      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流


      對于這92個問答,AI科技評論從中篩選了幾個值得讀者深思的問題,作了不修改原意的整理與編輯,希望能幫助大家在學習人工智能技術的道路上有所啟發。

      2

      導彈和原子彈也屬于人工智能
      Q:如何看待GPT-3在近期引發的討論,怎么看待現在人工智能數據量、參數、訓練成本甚至推理成本都在不斷提高的趨勢?
      A:GPT-3一發布就引起了業內的廣泛關注,人們驚奇地發現,當給模型足夠多的參數并用足量的數據訓練后,人工智能不僅可以寫文章、編故事、搞翻譯,甚至可以寫代碼、做數學運算、畫表格、生成復雜格式的數據等等,幾乎是在文本方面為所欲為了,說GPT-3是NLP的王者毫不為過。
      GPT-3在一定程度上意味著深度學習還沒有完全走到極致,繼續增加資源投入還存在取得更好效果的空間。豐富的數據使GPT-3在答題、寫文章、翻譯甚至生成代碼方面的效果都非常好。
      和其他深度學習技術一樣,GPT-3也可能針對“錯誤”的輸入給出錯誤的預測,例如你問它“我的腳有多少只眼睛?”,它會回答“你的腳有兩只眼睛。”這類問題對GPT-3這樣的系統并不容易解決,所以GPT-3這樣的系統會不會是深度學習的盡頭還有待歷史檢驗。
      GPT-3耗費巨資訓練模型,很難被一般的科研團隊效仿,所以很難說這會不會成為一個趨勢。倘若這真的成為趨勢,那此類人工智能算法將形成一定規模的技術壟斷。

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      Q:高級AI的研究是否需要依托于強大的計算機?這里的“強大”需要到什么程度?我國目前的超算能否為AI研究提供足夠的條件?
      A:目前AI的研究確實需要依托強大的計算機,例如打敗柯潔的AlphaGo使用了64塊GPU進行訓練。目前,我國的超算處于世界一流水平,但服務對象主要是生物醫藥、海洋科學、油氣勘探、氣候氣象、金融分析等領域,AI所需的計算資源與這些領域不盡相同,針對AI的長三角AI超算中心已于今年6月開工。
      Q:計算機的算力會不會有極限,如果有極限或者提升瓶頸,對于深度學習的發展會不會有影響?
      A:計算機的算力可以從兩方面來理解:一個是它本身的運算速度,另一個是數學層面的計算復雜度。計算機本身的運算能力在相當長的一段時間里,主要都是受工藝的影響,也正因此,隨著工藝的不斷進步,基于神經網絡的深度學習一直到最近10年才有爆發式的增長。而這種增長是受到物理規律限制的。
      另一方面,算法也是有極限的,例如很多問題我們還提不出或是無法提出較優的算法,這個極限也很難甚至無法突破。
      Q:請問AI的學習能力強弱取決于什么呢?
      A:AI的學習能力可以從兩方面來衡量,一個是模型本身的能力,例如GPT-3的能力就顯著強于其他自然語言處理的模型,另一個則是設備能力,訓練設備越好,訓練的速度就越快。
      Q:目前的人工智能已經發展到什么地步了,是否發展過快?
      A:現在人工智能在特定領域取得了非常好的效果,科學家和工程師們都在努力地把已有的算法用在各個行業里,不過目前還不存在普適的人工智能框架,因此人工智能雖然會觸及各行各業,但以怎樣的方式影響,還有待實踐檢驗。
      另外,關于人工智能是否發展過快,對于從業者來說,希望產業發展的越快越好,所以對他們來說,很可能會覺得人工智能發展速度不夠快。但對于大眾來說,鋪天蓋地都是人工智能的宣傳,所以對他們來說,可能會覺得人工智能發展速度很快。這個發展速度本身也不是一個有科學方法衡量的量。
      Q:為什么說導彈和原子彈屬于人工智能的范疇? 如果說邏輯主義、行為主義、連接主義三種方向沒有孰優孰劣的話?為什么大眾普遍觀念上對AI的理解似乎更傾向于認可深度學習而非控制論?
      A:導彈和原子彈大量應用了控制論的理論和方法,而這些方法正是人工智能理論的重要組成部分,在當時的歷史條件下稱其為人工智能并不為過。
      從歷史發展的進程看,并非只有深度學習才能稱得上是人工智能。必須承認,近幾年最受人關注的人工智能應用的確是深度學習,但是這些應用還非常依賴場景,在一些應用中,基于深度學習的方法效果不理想,而這些都是其他方法可能大展手腳的地方。
      Q:未來如果量子計算機實現了,其是否會突破圖靈-馮諾依曼的框架,還是只是讓計算機由單線計算變成并行計算?
      A:量子計算機的重點在于量子,簡單來說,它是一種可以實現量子計算的機器。而馮·諾依曼體系結構是計算機架構,并不涉及是哪種計算機,量子計算機也可以采用馮·諾依曼體系結構,因此并未突破其框架。

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      Q:請問如何看待中國軟件行業的現狀,以及我們應如何在美國施壓下發展計算機產業?
      A:在應用軟件特別是面向消費者的應用軟件方面,我國是處在世界一流水平的,有些移動應用(如TikTok)已經處于世界領先水平。
      但是在工業軟件(如電子設計自動化EDA軟件)和基礎軟件(如類似Windows的操作系統)方面,我國與世界一流水平還有較大的差距。在這些領域,國際合作是十分重要的,因為不是每一項技術我們都能在短時間內掌握。但這絕不意味著我們要放棄自主研發,面對世界局勢的變化,采購不能解決所有問題,甚至合法的商業活動也會面臨來自外部的干擾。
      廣泛結交朋友,擁抱開放理念,加強自主研發,逐步達到世界領先水平,這需要包括你我在內的幾代人不斷努力才能實現。

      3

      SpaceX也用上了人工智能
      Q:目前人工智能在皮膚科、病理科、影像科和中藥醫學上已經有了比較好的應用了,未來人工智能有可能完全取代醫生這個職業嗎?或者說有沒有哪些科室是人工智能無可替代的?
      A:近年來,將中醫與人工智能結合的案例有不少,從診療輔助設備到開藥方,都有企業、高校在做研究和實踐,甚至還有一些人工智能概念中醫診所已經在線下開設了。
      目前人工智能在一些醫學領域已經得到了應用。但醫學是一門理論與實踐并重的學科,按照當前人工智能發展的規律,它并不能比人類掌握更多的知識,只是在特定領域比人類做得更好。
      醫療并不只是簡單的診斷和治療,中間的人文關懷必不可少,縱使有一天人工智能可以給出和醫生一樣的處方,也依然需要醫生來做最后的把關。
      Q:人工智能在建筑領域會得到那些運用?
      A:人工智能在建筑領域的潛在應用是巨大的。例如,從實施過程來看,人工智能在施工中給管理者和工人提供數據分析、過程管理等服務,可以增加施工的安全性,提高施工效率。從整個工程信息平臺、建筑管理平臺來看,應用人工智能技術在節能、建筑安全方面都有不少價值。
      Q:您認為AI在文學、藝術等更具創造力的領域會有多大作為?
      A:目前AI在藝術領域已經進行了一些嘗試,在2018年,一幅AI創作的肖像畫拍出了432500美元的高價,這幅畫叫Edmond de Belamy;在文學創作上,OpenAI公司的GPT-3可以寫出一些有趣的短文;在音樂創作上,來自于清華的DeepMusic團隊嘗試用AI作曲。但是,AI在藝術領域的進展遠遠比不上它在圖像處理等領域的成就。
      機器的創作與人的創作有本質的不同。基于現有的技術,我們很難說AI真的理解藝術中的美感與表達的情感,課上我們簡單討論過,人的創作需要靈感,尋找靈感的過程有時就像大海撈針,王羲之就曾說過,《蘭亭集序》如果讓他再寫一次,沒有了當時的靈感與情感迸發,他很難再寫出那個水平。
      以作曲為例,AI可以通過算法窮舉音符的各種組合,通過一些規則過濾掉其中明顯刺耳的那些,再基于歷史數據最終挑選出可能符合人們審美的旋律,這很難說是基于靈感和情感的藝術創造。今后我們很可能會看到很多機器產生的“作品”,但我認為它們不能取代人類。
      Q:人工智能技術目前在自動化生產方面有哪些類型的應用?
      A:AI最明顯的優勢之一就是能夠完成重要但重復的任務而不會出錯,從而使單調的任務可以更高效完成。在自動化生產方面,典型的應用包括對于工業設備的數據采集和故障診斷,對于工業產品的優化設計分析,以及對于人工操作的輔助和替代等。
      Q:如何將人工智能應用于在復雜宇宙環境下對衛星運行軌道進行預測?
      A:人工智能在航空航天領域已有了許多應用,例如今年5月份SpaceX發往國際空間站的火箭上就搭載了一個基于人工智能的自動導航系統。

      4

      文科生在AI行業也有一席之地
      Q:為什么您作為理科生還能獲得文學碩士學位呢?您是如何做到文理兼長的呢?作為一名文科生,想請問劉老師的研究領域是否能與人文社科相結合?
      A:我可做不到文理兼長,爭取文理平衡吧。我認為最佳途徑就是增加閱讀量。不能只看摘要和微信上別人總結的文字,看原著/原文。哪怕看不了很多本,看一本是一本。如果你希望提高文學方面素養,將來我可以從一個理工科背景的人的角度給你推薦一些容易的文學作品以及哲學作品。
      文科生能做的事情有很多。你可以給機器學習專家貢獻你的專業知識,也可以從人文關懷的角度去研究人工智能法律、倫理和哲學問題等等,而且這些方法也是避免技術產生弊端的途徑之一。
      Q:有哪些給新手推薦的計算機書籍?
      A:計算機入門讀物我推薦《編碼:隱匿在計算機軟硬件背后的語言》(Charles Petzold著);人工智能讀物我推薦《為什么》(Judea Pearl、Dana Mackenzie著)。能讀原文就咬牙讀原文。
      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流
      Q:如果沒有相關基礎,比如物理和數學方面的知識,上大學再學計算機或人工智能還來得及嗎?
      A:不只是計算機或人工智能,任何專業的學習都與中學有較大的差別,不過大家不用擔心,培養方案的編排是符合教育規律的,只要按照教學計劃學習就可以了,不用擔心自己是否有基礎。每年我們錄取的新生中,都有非常多的同學在計算機方面是零基礎的。
      我給你講一個我的例子。初中的時候,很多同學小學根本沒有碰過英語,而我和其他幾個人小學上過一年的英語課。我們就很得意。老師說你們別得意,很快大家就拉平了。果然到了初中畢業的時候就已經分不清楚誰是小學學過英語的了。大家不要擔心基礎問題。當然,你提前學習一些相關知識肯定只有好處沒有壞處。
      AI專業(計算機專業)對于數學和物理的要求并不會比其他工科專業更高。不管你將來選擇什么專業,在高中時學習好各科基礎知識(不光是數學物理)都是很重要的。
      Q:自動化專業、計算機專業和人工智能專業的關系是什么?
      A:從定義上說,自動化是關于人工與自然系統自動、智能、自主、高效和安全運行的科學與技術,是信息科學的重要組成部分,以“系統論、控制論、信息論”為核心。自動化技術廣泛應用于工業、農業、能源、交通、金融、軍事等各個領域。大家熟知的機器人、載人飛船、高鐵、智能交通等各種復雜工程系統的核心都是自動控制系統。
      以計算機與軟件工程、自動化、電子工程等信息類為代表的專業是當前研究人工智能的主力,這主要是因為無論從信息論還是控制論出發,現階段人工智能研究的核心主要是算法。
      但是人工智能并不是自動化系或是計算機系獨有的,甚至不是信息學院所獨有的。我們也說過,現在人文社科急需加入到人工智能研究工作中來。
      Q:請問老師對于AI成為熱點有什么看法?作為個人現在選擇AI行業會不會遭受很大的競爭壓力?
      A:任何專業都有熱的時候和不熱的時候,但任何專業都有自己的價值和發展。我們選專業一定不是沖著熱門去的,而是盡量要選自己喜歡,適合自己的專業。什么是喜歡,這個容易理解;什么是適合?這個要自己摸索。無論在哪個專業,想做到最好都需要比別人更加努力。
      Q:能否談一談計算機本科生的就業前景,以及計算機碩士乃至博士學位對自我發展的影響。讀碩士和博士耗時長,會不會使自我技能被學歷延誤而導致過時呢?
      A:碩士博士都是研究生學歷,顧名思義,研究生的主要任務是在本領域做一些研究工作,最終具備獨立或半獨立做科研的能力。當今這個時代,新知識是層出不窮的,因此談論過時是沒有意義的,而自主學習能力恰恰是大學教育中重要的一環,所以不必為這樣的困惑擔憂。無論什么學位,你具備了應有的能力總能找到適合自己的工。

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      任何先進的科技,初看都與魔法無異
      Q:AI可以實現《哈利波特》中的魔法嗎?
      A:霍格沃茨在新生的開學典禮上用分院帽為每位小魔法師分配院系,我覺得這個或許可以用AI實現,小說中的分院帽能讀出每個人的心中所想,這個AI目前還做不到(簡單判斷人類情緒的AI目前是有的,例如DeepMoji),不過AI可以根據以往各個學院學生的歷史數據,訓練一個模型,根據每個新生的性格和能力等特征為每個學生分配合適的院系。亞瑟克拉克說過,“任何先進的技術,初看都與魔法無異”。我們現在所擁有的技術,在幾百年前的人眼中,恐怕就是魔法。

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      Q:阿西莫夫的機器人三大定律對未來人工智能是否適用?
      A:阿西莫夫筆下的機器人,其實已經具備了我們所說的“強人工智能”的特點。阿西莫夫提出的總原則“機器人必須保護人類的整體利益不受傷害”在任何時候都是具備指導意義的。但是,人工智能也是人類的作品,如果制造它的人滿懷惡意,那后果也可能是極其危險的。

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      Q:對于科幻小說中出現的人工智能法官,現實之中是否會出現諸如此類的人工智能算法,提高當前的判案的成功率與效率?減少冤假錯案的出現?
      A:現實中類似的AI已經出現,2019年6月搜狗與北京互聯網法院聯合發布了全球首個“AI虛擬法官”,能夠實時在線為用戶提供“智能導訴”服務,引導用戶更流暢地使用網絡訴訟平臺。
      Q:我看過關于“反圖靈測試”的小說:計算機作為評委評判兩個人(對二人進行圖靈測試),最終計算機在未被告知的前提下判斷出了自己是計算機。您認為這種測試是否有意義?
      A:你提到的這種測試方法非常有趣,他對人工智能的要求比圖靈測試更高,圖靈測試只要求機器對外界輸入的反饋與真人無異,但你提到的這種測試要求機器要具有自我意識,而且能夠跳出預設的思維模式,進行自我的反思。
      目前的技術手段還不足以賦予機器自我意識,因此,這種檢測方法還沒有現實意義,不過出現在文藝作品中確實可以讓情節更加出人意料。但是,是否通過了這種測試,就真的能證明機器有自我意識呢?是否有可能機器只是機械地輸出了“我是一個機器人”?
      要對自我認知進行檢測是非常困難的,比如,讓你證明你具有自我意識,你要怎么做呢?如果你看過《飛越瘋人院》,你就知道,自證一件事,往往很難得到他人的認可。這或許需要全新的理論體系。
      Q:《三體》中的智子算是人工智能嗎,若算是,那人工智能會發展到那種地步嗎?
      A:“智子”是小說中的“物體”,本身并不是科學,很多特點也違背了物理規律。科學教育的目的就是希望大家知道,哪些是文學想象,哪些是科學實踐。
      想象能否成真?不能說都不能。但是我們作為具備科技思維能力的人,不能隨便被“忽悠”。哈佛大學校長德魯·吉爾平·福斯特 (Catharine Drew Glipin)曾在新生歡迎會上說過:高等教育最重要目標就是確保畢業生能夠辨別“有人在胡說八道。

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      圖靈測試、意識和進化

      Q:判斷一個類生命體是人還是AI的標準是什么?如果說人工智能真正實現像人類一樣的智力與情感,會發生什么?現在人工智能發展到現在,離通過圖靈測試的距離還有多少?在未來,機器人真的可以像人類一樣擁有自我意識嗎?
      A:目前人工智能的水平還不太高,比較容易判斷,比如上網時用到的驗證碼就是一種手段,但如果今后人工智能真的達到了接近人的智力水平,想僅僅通過外部觀察判斷,恐怕就很困難了。
      圖靈測試本身的要求就是讓人無法分辨是人還是機器。2014年,名為Eugene Goostman的聊天機器人“通過”了圖靈測試,但這一結果備受爭議。換言之,還沒有機器通過圖靈測試,但是這個我相信不遙遠了。我們談論圖靈測試,其實是想從人的智能的角度來判斷機器是否具備人類的智能,這個標準其實是比較主觀的,按目前人工智能的技術發展來看,在可預見的未來還看不到這種可能。
      從研究現狀來看,人工智能距離擁有人類的智力和情感還差得非常非常遠。擁有情感和擁有意識是同一個量級的事情。對于具備人類智力和情感的人工智能的想象,很多文學、影視作品都很成功,例如阿西莫夫《銀河帝國》里的鐸絲、諾蘭《西部世界》里的接待員們,都值得一看。但是,當前的技術來看,這些都只是文學作品的想象。

      不止一年拿下青千、杰青、長江學者,這位教授回答清華學子AI兩千問也是一流


      目前的人工智能不具備自我意識,按照目前的技術,人類無法創造出有自我意識的人工智能。圖靈提出了著名的圖靈測試來判斷機器是否具有“智能”,而關于機器是否具有“意識”,目前尚沒有相關的判斷標準或思想實驗。關于人類自身的意識究竟是什么,是如何產生的,這是生命科學也尚未能解決的難題。所以現階段,當我們談論人工智能的思考,其實都是在談論人類設計的算法。

      Q:人工智能可以下圍棋、寫詩等等,甚至比人類做得更好,那這到底算不算是“機器會思考”?
      A:關于AI是否會思考,取決于我們如何定義思考。如果可以和人對話或完成一些與人互動的基本任務叫具備思考能力,那么很多語音助手、AlphaGo等AI就已經具備特別初級的思考能力了。而更高級的思考,人們也還在努力研究。但會思考并不等同于有意識,目前技術條件下的AI與人類智能仍然存在較大差距。

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      Q:如果人工智能最終超過了人類,人類算是進化了嗎?如果說基因有自發的復制趨向,那么在理論上,人工智能的程序有沒有可能會出現這種自發的復制或變異行為呢?
      A:“進化”是一個生物學的概念,在維基百科中被定義為“生物的可遺傳性狀在世代間的改變”,人類最終創造出了超過人類的人工智能,這無疑是人類科學技術的進步,但似乎并不能認為是“可遺傳性狀的改變”。或許你的意思是“人工智能超過了人類,人工智能作為新人類,相比于普通人類,是否能稱作人類的進化”。這是個很有趣的問題,按照“進化”一詞的現有定義,人工智能與人類沒有世代傳承的遺傳物質,因此我覺得不能稱作“進化”。
      基因復制是一個生物學概念,也是生命得以延續的基礎。本質上來說,人工智能只是人類創造出來為自身服務的技術和工具。人工智能程序是否會出現復制或變異行為也取決于算法設計師對程序的設計和實現。
      Q:因為人腦是有限物質,人工智能一直在進步和發展,所以必有一天人工智能會“超越”人腦?
      A:有限的物質也可能產生出無限多種組合,舉個例子,細胞的動作電位就是個連續值,當幾百億神經元相互聯結在一起時,便有無窮多種可能。按照目前技術的發展,還看不到人工智能“超越”人腦的可能。
      Q:AI今后會向什么方向發展?它的發展是會走向發展意識的方面,或是發展更多的功能的方面?
      A:從現狀和技術發展趨勢來看,人工智能還無法做到人類的認知,現在的人工智能只能按照人類預設的方式產出結果,并沒有所謂的“認知”或“意識”。人類的認知尚且是生命科學還沒能解決的難題。在今后的一段時間里,人工智能還是會以領域應用為首要發展目標,人們會在各行各業探尋人工智能技術的應用落腳點,無論是自然科學、社會科學還是各行各業的生產生活工作,我們都會看到人工智能的應用。但人工智能的發展是否止步于此呢?
      Judea Pearl認為當前人工智能基于概率模型的這條路已經走到盡頭,要想推進人工智能的進一步發展,我們應該另辟蹊徑,去探尋思維背后的因果推理框架。

      7

      AI技術創造超過破壞

      Q:當人工智能高度發達時,尤其是智力方面超過大部分人,我們需要給他們,像人類一樣的社會權利,成為和我們平等的存在嗎?還是他們始終只是人類提高生產力的一個工具?
      A:按照目前的技術,不存在達到你提到的場景的可能性。而這類問題恰恰應該通過倫理、法律、政治等方面的深入研究和相關手段來解決。
      Q:AI在參與社會管理時是否難以協調人文關懷和效率最大化的問題?
      A:技術的最終目的是服務于人。我們希望利用人工智能突破人類各種限制,幫助人類更好地生活,這才是根本目的。如果AI遠離了人文關懷,甚至造成了諸如性別歧視、種族偏見等問題,縱使算法的效率再高,也會失去意義。因此人工智能的發展一定不能忘記人文關懷,以此為基礎才能談論效率優化等性能問題。
      Q:隨著人工智能的高速發展,人類的科技發展將會加快還是會停滯?
      A:從宏觀上看,我認為人工智能會促進人類的科技發展,首先人工智能的發展本身就是科技發展的一部分;另外,人工智能作為一種工具可以輔助其他領域的科研工作;最后,正如前面所說的,人工智能可以將人們從機械性勞動中解放出來,提高社會的生產力,從而使更多的人有更多的時間從事科研、藝術等工作,這也會加快人類的科技發展。科幻作家劉慈欣先生也認為,整體上人類科技的發展是在加速的,在小說《三體》中,他就提出了技術爆炸的概念。
      如果具體到AI技術本身在短期內的發展,AI技術已經經歷過兩次“寒冬”了,至于這次的熱潮之后,AI究竟會加速發展還是穩步前進,抑或是走向第三次寒冬,目前還難以判斷。
      Q:人工智能帶來的倫理挑戰應該如何應對?在倫理上和感情上人應該怎么看待人工智能呢?
      A:中外很多機構也都在關注人工智能的倫理問題,例如聯合國在2017年發布了《世界科學知識與技術倫理委員會關于機器人技術倫理的報告》,歐盟在去年發布了人工智能倫理準則。人工智能涉及的社會倫理等問題只依靠技術是無法解決的,需要各學科,尤其是人文社科的同學們未來的努力。有很多問題,不只是管理,而是深入其中地參與把握發展方向。
      Q:機器智能的缺陷是傾向于被完善還是被保留下來以平衡人和機器?
      A:從算法層面來看,錯誤分析的確是目前深度學習中十分重要的一環。本質上來說,深度學習模型在訓練過程中會不斷迭代、調整網絡中的參數使得輸出結果盡可能與預期相同(即AI不再出錯)。從倫理層面來看,我們有必要區分這種缺陷是對人有利的還是有害的,需要分情況來討論。
      Q:未來的人機關系會達到怎樣一個“理想”的地步以及如何平衡數據采集和隱私保護的沖突?
      A:人機關系是復雜的科學和哲學問題,無論今后的發展采取什么技術路線,這類研究都需要小心謹慎。隨著互聯網、大數據、人工智能等技術的不斷突破,數據量迅速攀升、數據維度也更加豐富,隱私保護與數據采集和利用之間的矛盾愈發凸顯,隱私問題也得到了廣泛關注。歐盟制定了通用數據保護條例(GDPR),目前已經實施。中國人大常委會也在推進個人信息保護法的立法工作。
      除了國家的立法之外,企業也應當承擔起自己的社會責任,我們看到安卓等操作系統也在不斷完善自己的隱私保護機制。同時,通過技術手段保護隱私與數據安全也是計算機科學領域重要的科研方向,例如姚期智教授提出的百萬富翁問題(兩個百萬富翁想知道誰更有錢,但都不想透露自己的具體財富數額)。相信在全社會的共同努力下,這些問題會逐漸得到解決。
      Q:AI在日常生活中的應用會使人產生對信息存儲和處理的依賴從而向低智化碎片化發展嗎?或是對人的智力有提升促進作用?在決策時,AI提供的理性分析與人類的情感之間應如何權衡?
      A:AI的進步和發展給人們生活帶來巨大便利的同時也勢必會促進社會的飛速發展,我相信人類的能力和智力也會進一步提升以適應社會的新變化。AI今后一定會為人們決策提供有力支持,但做決策最后拍板的一定是人。至于如何在AI理性分析和人類情感之間權衡,需要具體問題具體對待。究其根本,AI只是為人類服務的一項技術和工具,而決策權則掌握在人類手中。
      Q:人工智能的不斷發展對社會就業的巨大影響有利有弊,但對我們的影響是利大于弊還是弊大于利?人工智能對社會生產力的影響主要體現在哪?
      A:第一個問題,我認為總的影響是利大于弊的。關于對社會就業的影響,互聯網之父Vint Cerf認為:從歷史上看,技術創造的工作要多于破壞的工作。從舊技術向新技術的轉移與總體就業率下降并不是一回事。這是從工作的數量上來說的,從質量上看,人工智能可以將人類從簡單重復的枯燥工作中解放出來,讓人們有更多的機會做自己喜歡的事情。
      整體長遠來看,人均收入、居民消費及社會發展都會隨著新技術進步而得以提升,總體就業率也會進一步增加而非降低。至于由于特定領域從業者由于職業被人工智能取代所引發的失業及公平問題,這肯定需要國家和社會層面進行全局調控。
      從我們個人發展的角度,我們要做的就是終身學習,提高自己學習新知識的能力,從而能夠適應科技的不斷發展所帶來的改變。在現階段,人工智能只能在一些簡單的、有確定規則的領域取代人類,而在那些依賴于人類的思考能力與創造能力的領域,人工智能能做的還非常有限。
      第二個問題,人工智能在社會生產的各個方面都產生著影響。比如無人倉庫利用機器人搬運貨物,提高了物流系統的效率;許多企業使用人工智能客服,雖然不總能給出讓人滿意的答復,但總體上還是減輕了人工客服的工作負擔;再比如航空公司通過“預測性維護”大大減少了設備維修的成本。
      參考鏈接:
      https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404537496498471101#_0
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