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人工智能究竟是什么?三種方法讓你看懂AI

時間:2019-03-15  閱讀 : 160

        為什么人類需要更加了解人工智能?

  了解這些系統的工作方式是很重要的,因為它們已經被應用于醫藥、汽車、金融和招聘等行業,而這些領域對我們的生活產生了根本性的影響。如果把這么艱巨的任務交給我們不了解的東西,那就太愚蠢了。當然前提是,人工智能是誠實的,也不會因為人類的行為或疏忽而受到影響。

  試圖理解機人工智能的核心問題,其實是一件頗具緊張感的事情。如果我們能夠完美地預測人工智能行為,那么就可能會剝奪它們特有的自主智慧。我們必須記住一點,人類有時連自己作出的決定都無法理解,更不用說人工智能了。意識問題始終是一個謎,也正因為有這一謎題的存在,世界才更加有趣。

  不過,DanielDennet也警告說,面對人工智能的“侵入”,我們需要自問:“人類對人工智能的要求是什么?對自己的要求又是什么?”那么,這些可能將很快掌控世界卻又不完全為人類所理解的機器,我們應該如何設計和研發它們呢?換句話說,人類要如何為這些改變世界的“神”編程?讓我們拭目以待。

   人工智能正變得越來越普遍,幾乎每天都有關于人工智能新進展或新應用的報道。人類對它的想法有多少了解?我們又該如何努力去研究它?

  我們對人工智能的了解

  我們今天所了解的人工智能中,大部分都遵循深度學習的規則,即向機器輸入一組數據以及想要的輸出結果,機器據此產生算法來解決問題。然后系統會重復這一過程,不斷學習。這被稱為神經網絡。使用這種方法來建立人工智能是非常必要的,因為計算機的編碼速度比人類要快。如果換作人類,可能需要用一輩子的時間來手工編碼。

  麻省理工學院電子工程和計算機科學教授TommiJaakkola說:“如果你擁有一個小型神經網絡,你可能很容易就理解它。但是,一旦這個神經網絡擴大,直到擁有數千層,而每層可達到數千個單位,那么就不那么容易理解了。”

  我們正處在人類與這些系統正面交鋒的時代。在人類信任機器之前,我們必須解決一個問題,即讓這些機器進行自我解讀。那么,我們用什么辦法來做到這一點呢?

  1.逆轉算法。在圖像識別中,當計算機識別它所學習過的模式時,需要對機器進行編程運算,以生成或修改圖片。以《創世紀》一圖為例,它運用了谷歌DeepDream技術進行圖片修改,人工智能參與其中,調整了圖像中一只狗的位置。由此,我們可以了解到對于人工智能來說,狗的形象是什么樣的。首先,它主要識別頭部(這是狗的主要特征);其次,電腦的識別方式是將其定位到亞當(圖像左側)和上帝(圖像右側)的中間。總結一下就是,DeepDream技術被運用于一幅描繪亞當誕生的圖像,人工智能被要求尋找狗并修改它的位置。

  2.識別它所使用的數據。如此一來,人工智能接收指令,記錄學習摘要,并根據提示重點“復習”它此前使用過的文本。麻省理工學院臺達電子教授ReginaBarzilay首先研發出這種理解方法,人類可以借此研究那些擅長在數據中尋找模式、并作出相應預測的人工智能系統。CarlosGuestrin是華盛頓大學的機器學習教授,他開發了一種類似的系統,該系統能夠選取數據并對自己的選擇作出簡單解釋。

  3.監控單個神經元。Uber人工智能研究室的機器學習研究員JasonYosinski發明了這種方法,使用探測器來檢測哪一幅圖像可以刺激神經元。這讓我們可以通過推理發現人工智能最需要的是什么。然而,這些方法在很大程度上是無效的。正如Guestrin所說:“我們的終極夢想是讓人工智能與人類對話,并向人類解釋它的行為,而這一夢想尚未完全實現。想要擁有真正的可解讀式的人工智能,還有很長的路要走。”

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