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现在的AI其实是30年前的“东西” 美成都优化推广国为什么希望中国冲在前面

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现在的AI其实是30年前的“东西” 美成都优化推广国为什么希望中国冲在前面

云拓网 2017-11-13 15:05:46 新闻资讯 177 ℃

最近,在中国低调制定了一项框架性的AI发展规划后,西方开始“热捧”中国在AI方面的领先。

谷歌母公司Alphabet的执行董事长施密特在数天前公开称:

2020年之前中国会追上来,2025年之前就会做得比我们好,2030年之前就会主导AI产业。相信我,中国人相当出色。各种迹象显示,中国会在商业和军事方面引入AI技术。

高盛在报告中称:中国已经成为AI领域的主要竞争者,中国政府建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标将推动中国未来GDP的增长。

Breyer Capital的创始人甚至通过CNBC称,中美间现在的AI竞争很像50年代的美苏太空竞赛。

普京更是“赤裸裸”地预测:

未来的战争将会是无人机、航拍机的战争:如果一方的无人机被另一方的无人机轻松摧毁,败方除了投降之外别无选择。

现代AI的原理早在30年前就已经诞生,为什么到现在才突然爆发式地蓬勃发展?

美国人为什么愿意”放弃”在当前AI道路上的先发优势,先让中国冲在前面?

为什么现代AI等了30年?

早在最初,AI有两条道路。一条是让AI遵循明显的规则和逻辑,任何检查其背后的代码的人都可以轻易理解其运作机制;另一条主张AI走仿生学道路,即模仿人脑的运作机制,让其通过“观察和经验”成长并获得相应能力。

众所周知,现代AI走的是第二条道路。但在上世纪六七十年代,计算机刚刚诞生的前20年,第二条道路基本处于无人问津的地位。但随着计算能力的飞速发展和大量数据的积累,人们开始对第二条道路重燃“希望”。

第二条道路的真正突破始自1986年,可以称作现代AI之父的辛顿发表了划时代的一篇论文,里面首次“介绍”了反向传播算法。这一算法是现代已经大规模应用的AI技术的基石。

实际上在辛顿之前,最早的计算机“神经网络”已经存在,但当时只有输入和输出两个“神经元”层,但这种简单的神经网络只能解决极其简单的问题。但理论上如果在输入和输出层间可以加上更多层级,就可以“创造出”解决复杂问题的能力,但没有人知道如何“训练”中间层。

辛顿的算法回答了这一问题,其可以用来训练两层以上的“神经元”层,即计算机深层“神经网”,所以现代AI的学习方式被称作“深层学习”(Deep Learning)。

由于深度学习在中间加了非常多的“神经元”层,每一层又具有大量的“神经元”单元,并且需要跟上下层的神经元产生联系,并根据学习结果不断调整权重以达到最佳效果。 此外,这种训练还需要在输入层提供大量的可用于学习数据,所以这种AI训练方法需要等到计算拥有了更强大的计算能力,并且拥有大量数据后才能真正发挥作用。

90年代的时候,这种算法就可以模仿“写出”手写的字符。主要是因为字符本身只有线条,对于计算能力要求相对较低,另外彼时只有手写字符的“数据”比较充裕。

随着因特网的发展,特别是智能手机的普及,AI的应用和能力开始爆发式增长,除了计算机能力的增长之外,更重要的是因特网,特别是智能手机为AI研究提供了海量的文字、图像、语音等各类数据(人们每天花大量时间上网玩手机,从这个角度来看实际上并不是在浪费时间)。

所以目前商用AI最显著的进步体现在语音输入识别、图像人脸识别和翻译等领域也就不足为怪了。各种生活生产工具的电子化也为AI能力的进一步提升,提供了数据基础。

美国又在“等”什么?

但问题是,目前几乎所有对AI的大规模开发和应用,几乎都是基于辛顿30年前提出的方法。

就连辛顿本人都不无感慨地说,

目前多数关于AI的专业会议都只是在原有的原理之上提出各种优化和改进,而不是从根本上去想原理本身有什么不足,原理本身还有怎样的改进空间。

很多做AI基础研究的人都认为,目前AI的快速进展主要是建立在30年前“发明”的原理之上,是一种工程学层面的大规模应用和快速改进。与其说目前的AI是方兴未艾,不如说基于30年前原理的AI正在向其潜力的极限快速行进。

现在这种AI的“缺陷”是显而易见的:改变图像上的像素或添加一些人肉眼不可见的“噪音因素”,就可以“愚弄”可识别图像的计算机深层神经网络。现在的AI可以模拟人脑,但显然只是“很肤浅”的模仿。大量的人脑研究表明,人脑网络并不是简单的横向层级结构。目前AI只模仿了人脑的一方面而已。

辛顿正在想办法将将纵向网络叠加到现有的横向层级网络上。另外还有研究者正在想办法将各种学习成果“模块化”,这些模块对应了现实中的各种情景,AI将像人类儿童一样,在虚拟的世界中“探索学习”这些情景模块,继而获得“举一反三”应对从未见过情况的能力。还有研究者在试图给AI像人类一样的“直觉”。

总之,目前我们能看到的AI的快速进展基本都基于30年前的“成功算法”,但未来哪种革命性的“算法”能让AI再上一个新的智能台阶,仍存有巨大的不确定性。

但纯算法方面的“不确定性”并非美国对AI持保留态度的最关键因素。

美国军方实际上已经对用AI控制军用汽车飞机,识别目标和分析情报投入了以百亿美元计的经费。但国防部对于大规模应用AI最大的顾虑是AI决策过程的“不透明”。换句话说,AI只给了你结果,但却无法解释为什么或怎么得出了这一结论。

不仅仅在军事,在医疗方面AI也存在同样问题。用70多万病人的数据“训练”出来的Deep Patient,拥有非常强的预测疾病的能力,比如它可以根据一些初步的医疗信息,准确预测病人是否会罹患精神分裂症。但最顶尖的医生都无法通过同样的数据进行预测,关键是他们不知道Deep Patient是根据怎样的逻辑做出的判断,“创造”Deep Patient人也不知道。

也就是说,目前能力卓越的AI其“内部”仍是黑箱,经过深度学习之后,“创造者”已经失去了对其的理解甚至是控制。

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军方在技术层面一般比民用领域领先几个世代,正如此前的互联网和现在的Siri,最初技术都是来自军方。而美国军方明确表示,他们目前还无法理解AI内部决策原理。

美国国防高等研究计划署(Siri技术的来源地),正在领导“可解释AI项目”的负责人David Gunning称:目前技术没有问题,但问题是我们的士兵在与AI机械武器并肩作战时,根本不知道这些机械在“想什么”(AI决策的逻辑是什么),而我们的情报人员也不知道AI“凭什么”给出了现在的结论(最优战略战术的推荐)。

在民用领域美国也没有一门心思地往前冲,苹果Siri团队的负责人Tom Gruber明确表示:在让Siri变得更加聪明更有能力之前,理解Siri决策和聪明背后的运作机制(Explainability)极为关键。

这也解释了为什么苹果收集了那么多用户数据,但Siri的进步却极其缓慢——不是军方的技术不行,也不是美国人不想快速推进AI,而是他们更加关心在让AI强大之前,如何能够对其进行有效控制。

50年代的太空竞赛苏联冲在了前面(苏联成功发射了人类第一颗人造卫星),但太空竞赛最后在很大程度上拖垮了苏联。在如今所谓的AI竞赛中跑在前面,或许同样未必是件好事。

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