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造可信的AI|2020世界人工智能大会开幕，超级智能时代何时到来？( 三 )


苏菲和亚历山大两个孩子外出散步。他们都看到了一只狗和一棵树。亚历山大还看到了一只猫，并指给苏菲看。她跑去摸了摸小猫。
我们可以轻而易举地回答诸如“谁去散步”之类的问题，问题的答案“苏菲和亚历山大”是直接在文中标明的。但真正的阅读需要我们更进一步看到字句之外的意思。我们还应该能回答诸如“苏菲有没有看到猫”和“孩子们有没有被猫吓到”等问题，虽然这些问题的答案并没有直接摆在文字之中。如果你回答不了，就没办法理解接下去会发生的事情。斯坦福问答数据库并不包含此类问题，新的AI系统也没办法应对这类问题。为了进行对比，我们在撰写此段内容时，马库斯将这则故事在他4岁半的女儿克洛伊身上进行了测试。克洛伊不费吹灰之力就推断出了故事中的苏菲看见了猫。克洛伊还不到6岁的哥哥更棒，接着说如果那只狗其实是一只猫则会如何如何。这种能力，是现如今的AI完全无法企及的。
造可信的AI|2020世界人工智能大会开幕，超级智能时代何时到来？
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电影《我，机器人》剧照。
技术大鳄们每次发布这样的新闻稿，基本都是同一个套路。而众多媒体（幸亏不是所有媒体）
都将一点点小进展描绘成意义非凡的革命壮举。举例来说，几年前，Facebook开展了一个基础的概念验证项目，针对AI系统阅读简单故事并回答相关问题的能力进行评估。结果一大堆热情高涨的新闻标题随之呼啸而来，《Facebook称已找到让机器人更富智慧的秘密》《能学习并回答问题的Facebook AI软件》《能阅读〈魔戒〉概要并回答问题的软件，可加强Facebook搜索能力》，诸如此类。
果真如此的话，确实属于重大突破。哪怕是能看明白《读者文摘》或托尔金的简明注释本，都算是个了不起的壮举，更别提看懂《魔戒》原著本身了。但无奈的是，真有能力完成这一壮举的AI根本不在我们现如今的视野之中。Facebook AI系统所阅读的文本概要实际上只有4行文字：比尔博回到洞穴。咕噜将魔戒留在了那里。比尔博拿到魔戒。比尔博回到夏尔郡。比尔博将魔戒留在了那里。佛罗多拿到魔戒。佛罗多前往末日山。佛罗多将魔戒留在那里。索伦魔王死去。佛罗多回到夏尔郡。比尔博前往灰港。全剧终。
但即使这样，这个AI系统竭尽全力能做到的只是直接回答段落中所体现的基本问题，例如“魔戒在哪里”“比尔博现在何处”“佛罗多现在何处”。千万别想问“佛罗多为什么放下魔戒”之类的问题。许多媒体人在进行技术报道时，尤其喜欢夸大其词。这样做的直接后果就是让公众误以为AI成真的曙光已经洒满大地。而实际上，我们还有很漫长的夜路要走。从今往后，若再听说某个成功的AI案例，建议读者提出以下6个问题：
1.抛开华而不实的文笔，此AI系统究竟实实在在地做到了哪些事？
2.此成果的通用性有多强？（例如：所提到的阅读任务，是能测量阅读中的所有方面，还是只有其中的一小部分？）
3.有没有演示程序，能让我用自己的例子来实验一下？如果没有，请保持怀疑态度。
4.如果研究人员或媒体称此AI系统强于人类，那么具体指哪些人类，强出多少？
5.被报道的研究成果中所成功完成的具体任务，实际上将我们与真正的人工智能拉近了多少距离？
6.此系统的鲁棒性如何？如果使用其他数据集，在没有大规模重新训练的情况下，是否还能成功？（例如：一个玩游戏的机器如果掌握了下国际象棋的技能，它是否也能玩《塞尔达传说》这类动作冒险游戏？用于识别动物的系统，是否能将之前从未见过的物种准确识别为动物？经过训练能在白天出行的无人驾驶汽车系统，是否也能在夜间或雪天出行，如果路上新增了一个地图中没有的绕行标志，系统是否知道如何应对？）
机器在许多方面依然无法和人类相提并论
诚然，最近几年来，AI的确以日新月异的速度变得更加令人震撼，甚至令人叹为观止。从下棋到语音识别再到人脸识别，AI都取得了长足的进步。我们特别欣赏的一家名叫Zipline的创业公司，利用了一些AI技术来引导无人机将血液送到非洲的患者身边。而像这样有价值的AI应用，在几年前还是无法实现的。
最近AI界的许多成功案例，大都得到了两个因素的驱动：第一，硬件的进步，通过让许多机器并行工作，更大的内存和更快的计算速度成为现实；第二，大数据，包含十亿字节、万亿字节乃至更多数据的巨大数据集，在几年前还不存在。比如ImageNet存有1400万张被标记图片，这在训练计算机视觉系统时发挥了至关重要的作用。
除此之外，还有维基百科以及共同构成万维网的海量文件。和数据同时出现的，还有用于数据处理的算法—“深度学习”。深度学习是一种极其强大的统计引擎（statistical engine）
，我们将在第3章中对此进行具体解释和评价。从Deep Mind下围棋的Alpha Zero和下国际象棋的Alpha Zero，到谷歌最近推出的对话和语音合成系统谷歌Duplex，AI在近几年所取得的几乎每一项进展，其核心都是深度学习。
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在这些案例中，大数据、深度学习再加上速度更快的硬件，便是AI的制胜之道。深度学习在许多实际应用领域也取得了极大的成功，如皮肤癌诊断、地震余震预测、信用卡欺诈检测等。同时，深度学习也融入了艺术和音乐领域，以及大量的商业应用之中，从语音识别到给照片打标签，再到资讯信息流的排序整理等。我们可以利用深度学习去识别植物，自动增强照片中的天空，甚至还能将黑白照片转换成彩色。深度学习取得了令人瞩目的成就，而AI也随之成了一个巨大的产业。谷歌和Facebook上演了史诗级的人才大战，为博士生开出高薪。


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