專(zhuān)家稱(chēng)破譯大腦前都是假人工智能

　　根據瑞士神經(jīng)學(xué)家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng )始人Pascal Kaufmann的說(shuō)法，人工智能今日遭遇困境，這是因為如今的公司都把人腦比作電腦。然而，大腦對信息的處理、知識的檢索，以及對記憶的儲存并不能像電腦那樣運作。

　　人工智能與大數據無(wú)關(guān)

　　“當企業(yè)聲稱(chēng)利用人工智能來(lái)支持下一代產(chǎn)品時(shí)，他們在潛意識里指的是大數據、邏輯分析以及自動(dòng)化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能，通常只是將程序員的個(gè)人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國國防部高級研究計劃局從事機器人工作的Kaufmann說(shuō)到。

　　“我們不應該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數據無(wú)關(guān)，而是與小數據有關(guān)。你看到一只貓，如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征，從而以后見(jiàn)到貓就能夠識別，這才叫做智能。

　　AlphaGo不是真正的人工智能

　　谷歌旗下DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo，精通人類(lèi)所尊崇的、最苛刻的戰略游戲—圍棋。Kaufmann對此表示，創(chuàng )造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預測未來(lái)10到20個(gè)潛在的動(dòng)作，這并不是成功應戰的最高戰略布局，”他說(shuō)，“所以這項測試只是典型的基于規則的戰略，而不是真正的人工智能。”

　　Kaufmann認為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據他的說(shuō)法，機器在游戲規則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外，他堅稱(chēng)，“人類(lèi)行為或人工自動(dòng)化的能力并不一定說(shuō)明機器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個(gè)水泵收集水，而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動(dòng)化……人類(lèi)層面的人工智能應該是能夠對新的情況有所預見(jiàn)的。”

　　我們距離真正的人工智能還有多遠?

　　Facebook計劃建立一個(gè)大腦-計算機交互界面，而埃隆·馬斯克計劃將人腦與人工智能相結合，這不禁讓人們好奇，我們距離開(kāi)發(fā)真正的人工智能還有多遠。盡管如此，Kaufmann相信，在我們真正推進(jìn)這一領(lǐng)域之前，還需要對“大腦代碼”進(jìn)行破解。他說(shuō)這只能通過(guò)對神經(jīng)科學(xué)進(jìn)行研究來(lái)實(shí)現。

　　今年早些時(shí)候，DeepMind創(chuàng )始人Demis Hassabis在一篇論文中也表達了類(lèi)似的觀(guān)點(diǎn)，他認為人工智能和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域需要重新建立聯(lián)系，而且只有通過(guò)挖掘自然智能，我們才能開(kāi)發(fā)出人工智能。“許多公司都在對他們的資源進(jìn)行投資以建造更快的計算機……我們需要對大腦運作原理給予更多的關(guān)注，理解它是如何運轉的……而不僅僅是復制/粘貼信息，”他說(shuō)。

　　人工智能利弊兩分

　　Kaufmann承認自己并沒(méi)有答案，但當他發(fā)現像馬斯克和扎克伯格這樣的知名企業(yè)家對人工智能的看法竟會(huì )反差如此之大時(shí)，認為這也是非常“有趣的”。今年7月，穆斯克和扎克伯格彼此互相誹謗，前者警告稱(chēng)，“邪惡的人工智能”如果沒(méi)有得到恰當的監控和監管，就會(huì )毀滅人類(lèi)，而后者則樂(lè )觀(guān)地表示，人工智能有助于提高人類(lèi)的健康，比如在疾病惡化致命之前診斷疾病。

　　“一個(gè)對人工智能十分警惕，而另一個(gè)則認為人工智能看起來(lái)很迷人……和其他所有技術(shù)一樣，人工智能利弊兩分，” Kaufmann說(shuō)。他認為對人工智能需要客觀(guān)地評估。在此期間，他認為需要重新設計系統使人類(lèi)和機器協(xié)同工作，而不是相互對抗。例如，Kaufmann設想，未來(lái)人類(lèi)會(huì )佩戴智能隱形眼鏡(與谷歌眼鏡類(lèi)似)，用其充當“大腦的第三部分”，并根據他們正在進(jìn)行的對話(huà)來(lái)獲取相關(guān)信息。

　　人與機器的關(guān)鍵區別在于問(wèn)問(wèn)題的能力

　　Kaufmann說(shuō)：“人類(lèi)不需要學(xué)習像羅馬人殺死其他羅馬人那樣的東西。人類(lèi)只需要能夠提出正確的問(wèn)題。人與機器的關(guān)鍵區別在于問(wèn)問(wèn)題的能力。”而機器更多的是用來(lái)解決問(wèn)題的。然而，奧斯本承認，很多時(shí)候，人類(lèi)不知道如何問(wèn)正確的問(wèn)題，因為我們在學(xué)校學(xué)習時(shí)被教導要記住事實(shí)，而記住最多事實(shí)的人則是成績(jì)最好的人。他認為，人類(lèi)需要接受教育應為如何提出正確的問(wèn)題，并補充說(shuō)，提出問(wèn)題是解決方案的一半。“正確的問(wèn)題不僅會(huì )使人類(lèi)理解大腦的原理并開(kāi)發(fā)真正的人工智能，而且還會(huì )讓我們在人工智能系統激增的時(shí)候保持相關(guān)的聯(lián)系。”根據Kaufmann的說(shuō)法。

　　人與機器建立共生關(guān)系

　　“如果我們想要減緩失業(yè)，那么就需要設計人工智能系統從而使人類(lèi)處于中心位置，”Kaufmann說(shuō)。“雖然很多公司都想讓人類(lèi)的工作完全自動(dòng)化，但我們想要在人類(lèi)和機器之間建立一種共生關(guān)系。”我們想要提高人類(lèi)的智力。他補充道：“如果人類(lèi)不接受最新的技術(shù)，他們就會(huì )變得無(wú)關(guān)緊要。”

　　谷歌本質(zhì)上是“一個(gè)大數據機器”

　　該公司聲稱(chēng)，其自主學(xué)習系統能夠自動(dòng)連接并映射出一大群人的內部知識體系，讓員工在有問(wèn)題時(shí)可以挖掘公司的智囊庫或“公司大腦”。“Starmind集成到了現有的通信渠道——比如用于商業(yè)或企業(yè)瀏覽器的Skype——排除了改變員工行為的必要，”Kaufmann說(shuō)。如果專(zhuān)家的答案已經(jīng)存儲在Starmind中，那么在問(wèn)題窗口中鍵入的問(wèn)題就會(huì )立即得到回答，并且根據技能、可用性模式和分享知識的意愿，新問(wèn)題會(huì )自動(dòng)被發(fā)送到組織內部相應的專(zhuān)家那里。同時(shí)，所有的答案都能增強企業(yè)的知識庫。

　　“我們的愿景是，如果你以一種聰明的方式連接成千上萬(wàn)的人類(lèi)大腦，你就能可以比任何機器都聰明，”他說(shuō)。

　　關(guān)于這與詢(xún)問(wèn)搜索引擎尋找答案有何不同，他說(shuō)谷歌本質(zhì)上是“一個(gè)大數據機器”。它是從已經(jīng)被回答的問(wèn)題中尋找回答，但卻無(wú)法回答全新的問(wèn)題。

　　提高人類(lèi)智力水平迫在眉睫

　　“Starmind的未來(lái)在于，我們還未被問(wèn)到問(wèn)題之前，就會(huì )對問(wèn)題進(jìn)行預測，因為我們對員工十分了解。”例如，如果你是一名新員工，并且你消費了某一部分內容，那么在接下來(lái)的三分鐘內，你將會(huì )有90%的可能性問(wèn)下面三個(gè)問(wèn)題，所以接下來(lái)就是解決方案。

　　目前，“Starmind”目前為全球40多個(gè)國家的許多企業(yè)所使用，包括埃森哲、拜耳、雀巢和西班牙電信公司德國業(yè)務(wù)部。Kaufmann認為現在重要的是及時(shí)提高人類(lèi)智力水平，而不是人為地對其進(jìn)行復制，盡管如此，但他也確實(shí)相信人工智能最終將在工作場(chǎng)所取代人類(lèi)。但與批評家們所描繪的慘淡圖景不同，他并不認為這是一件壞事。

　　“到底為什么人類(lèi)需要工作?”我期待著(zhù)所有的閑暇時(shí)光。 Kaufmann說(shuō)到，“我不需要為了與大家一樣而工作。”

　　當被問(wèn)及人們如何賺錢(qián)以維持生計時(shí)， Kaufmann說(shuō)社會(huì )不應被金錢(qián)統治。在許多科幻小說(shuō)的場(chǎng)景中，他們并沒(méi)有錢(qián)。“你看到螞蟻群落或其他動(dòng)物，它們也沒(méi)有現金。”Kaufmann說(shuō)到。

　　此外，如果人類(lèi)能夠持續使用智能機器的話(huà)，人類(lèi)將會(huì )加速發(fā)展并且它將產(chǎn)生新的物種。“人工智能是人類(lèi)進(jìn)步的終極工具，”Kaufmann堅定地說(shuō)。