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機器智能化不斷提升 智能機器核心何在?
童程童美 2017-05-11
各種公共媒體上充滿了機器即將代替人類的不切實際的想象 ,幾乎或者根本沒有媒體圍繞一個當下最急迫解決的問題:究竟哪些領域或職業會在技術的輔助下得到大幅增強。
摘要各種公共媒體上充滿了機器即將代替人類的不切實際的想象 ,幾乎或者根本沒有媒體圍繞一個當下最急迫解決的問題:究竟哪些領域或職業會在技術的輔助下得到大幅增強。
機器的智能水準不斷提升 智能機器核心何在?
如果流行文化能在某種程度上反映公眾的態度,那么一個顯而易見的事實是:人類非常恐懼智能機器。比如去年以來的一系列涉及到機器人、機器的電影,人類在其中的地位顯得岌岌可危。類似的情況還出現在很多打著“經濟學”名義的暢銷書里,這些圖書不管從什么角度切入,其最后的落腳地往往都是機器取代人類。
然而在 MIT Sloan 與美國眾多企業家的對話中發現,這些企業家對于所謂機器取代人類的倡議(或者未來)并不感冒,對他們而言,企業的發展需要借助人類員工,尤其是知識型員工以及機器的通力合作。但現狀是,各種公共媒體上充滿了機器即將代替人類的不切實際的想象 ,幾乎或者根本沒有媒體圍繞一個當下最急迫解決的問題:究竟哪些領域或職業會在技術的輔助下得到大幅增強。
為了解決這個難題,MIT Sloan 提出了一個簡單的分析框架,將現有的人工智能、認知科學等技術分成兩個維度來思考——找出現有技術可以做和不能做的領域(如下圖所示)。同時為了更便于探索,這個分析框架會把所有的智能技術、機器統稱為“智能機器”,以此來思考機器智能面臨的困境、挑戰以及創新者接下來需要努力的方向。
當我們在談論智能機器時,我們在談論什么?
圍繞這張圖,我們首先來看看所謂“智能”的四個階段。
“智能”的四個階段
機器智能的四個階段
總體上看,機器智能的水準正在不斷提升,過去,計算機可能處理高度結構化的數據,而現在,計算機對不同數據類型都有很好的兼容甚至“適應”能力。
階段1:人類支持
數十年來,人類對于計算機智能的追求都建立在一個假設之上:計算機可以輔助人類決策。因為人類在決策方面天然缺乏理性、不穩定。但到目前為止,這個階段還無法完全實現,更多時候,包括 IBM Watson 在內的認知產品,都是為人類工作者提供決策建議,最終由人類完成決策。
階段2:重復性的自動化任務
較上一階段而言,這個階段的機器可以在某些特定場合做出“決策”。機器自動化的決策方式最近幾年發展迅速,并在某些領域,如保險銷售與股票交易方面取得很不錯的成績。但這些領域都有一些共同的特點,比如確定的交易規則或算法,所以人類只需要提前寫好算法,然后監控算法執行就可以了。
階段3:情景感知和學習
目前復雜的認知技術能在某種程度實現對于復雜情景的實時感知。隨著人類社會對于互聯網、物聯網的依賴性增強,數據也在源源不斷地產生,海量數據的實時處理要求變得非常急迫,企業需要從這些數據中發現客戶的潛在需求,比如大量互聯網公司,不僅包括電商,甚至很多內容網站,也會根據用戶的瀏覽習慣來形成推薦機制,為了更精確地推薦內容,還需要包括用戶位置、時間以及用戶其他行為記錄作為輔助信息。
目前認知計算的一個特點就是其擁有學習的能力。這種學習過程絕大多數是利用對實時數據、用戶反饋的持續分析。這種可學習的系統對于類似股票交易的決策非常有幫助,能夠不斷提升決策的準確度。
階段4:自我意識
截止到現在,2016年年末,擁有自我意識的機器有且僅存在于科幻小說中。如果計算機具有自我意識,計算機需要像人類或超越人類智能水準,才能夠應對紛繁復雜的現實生活環境。即便是最樂觀的專家也認為,出現能夠具有自我意識的機器,至少還需要30到40年。