看看计算机关于“魔戒在哪里”的趣味问答,你就知道人工智能发展有多快

就像我们前面的文章提到的,Facebook在谈到未来时,有三个方面,一个是连接世界,也就是说可以让世界上另外十几亿人可以又快又好地打开网页;而另外两个,一个是人工智能,一个就是虚拟现实。虚拟现实我们先不谈,我们来看一下Facebook在人工智能这方面的进展。

我的同事写过,人工智能现在发展到哪个程度,不同的说法有很多。比如,

比如比尔·盖茨就称自己属于很担心超智能技术的人,并对人工智能的快速发展感到担忧。著名物理学家史蒂芬·霍金对于这个问题刚刚给出过“为人类带来灭亡”的评论;而特斯拉创始人兼CEO 伊隆·马斯克则认为人们应该对人工智能保持高度警惕;曾发明多种袖珍电子产品的英国著名发明家克里夫·辛克莱(Clive Sinclair)也认为人工智能将会毁灭人类。

另外一方面,在那些长期从事人工智能研究的专业人士看来,这项技术远远不值得担忧。比如

人工智能领域的权威人物、斯坦福大学人工智能实验室主任吴恩达(Andrew Ng)就认为,人工智能学界普遍有一种共识,就是人工智能实际上还处于非常低智的阶段。以图像识别、语音识别的深度学习系统为例:目前绝大多数的系统还处于大脑容量扩张的阶段,绝对还没有达到能够思考的程度——绝大多数的系统所做的只是利用海量数据,配合人类教给他们的逻辑,去计算结果。

既然Facebook把这个当成了未来十年的重要目标之一,那么他们的看法是怎么样的呢?首席技术官Michael Schroepfer的看法显然和吴恩达的更接近。他认为,现在现阶段的人工智能,还处于比较初级的阶段。

比如说,人工智能就没有办法搞清楚下面这张图是什么。

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即使是小孩子,也可以非常轻易地知道照片的主体是一只狗,但是对计算机来说,他们根本搞不清那是什么东西。照片对它们来说就是一个个像素点,是RGB三个要素,是这个样子:

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但是过去两年里,一个巨大的进步就是,科学家们教会了计算机不同层次的图片的含义。比如:

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计算机已经可以对图片进行分组,可以识别出一些基本的线条,然后根据线条来判断是什么,可以理解照片的内容。Michael Schroepfer说,计算机已经可以通过单纯地看视频和照片,来辨别出不同的运动种类,比如篮球、棒球等,更厉害的是,一些非常细微的差别的运动,比如花样滑动、短道速滑等,计算机也都可以分辨。

但是最大的挑战还是在于如何让计算机懂得“情境”,或者说“上下文”。即使是最简单的问题,比如:

A在操场上。
B在办公室。
A拿起了球。
B去了厨房。
问题:球在哪里?

简单吧?但是即使是上一年里最先进的计算机,也回答不出来这样的问题。因为每个句子对它来说都是独立的,它不知道其中的关联,不知道“上下文”。为什么?Michael Schroepfer说,人工智能有点像是把往盒子里装东西,你教计算机这些东西,把数据放进去训练它,它学会了;但是当你问它新问题时,也就说打开一个新盒子时,它又什么都不知道。

但是现在事情发生了一些变化。Facebook团队决定赋予计算机“记忆”,也就是说,他们打造了一个叫做Memory Module的系统,它可以让计算机有一个短期的记忆,可以根据刚刚“看到”的东西,联系上下文来回答问题。所以,当你再问计算机,“球在哪里”的时候,它会记得,A在操场上然后又拿起了球,所以得出“球在操场”的结论。

这个问题看似没有什么挑战性。来个复杂点的。有趣的是,Michael Schroepfer展示了Facebook的计算机回答“魔戒在哪”的问题。

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比尔博来到了洞穴里;
咕噜姆把戒指掉在那里;
比尔博拿走了戒指;
比尔博回到了夏尔;
比尔博把戒指留在了那里;
弗罗多拿到了戒指;
佛罗多向末日火山出发;
弗罗多把戒指丢在那里;
索伦死了;
弗罗多回到了夏尔;
比尔博去到灰港
问题:戒指在哪里?

这个问题比之前的“球在哪里”复杂多了吧?但是尽管上面这段叙述顺序错乱而且有一些无关的叙述,但是计算机马上就给出了“戒指在末日火山”的答案,并且对后续诸如“弗罗多在哪里”这类问题,都回答得非常快。

Michael Schroepfer说,他们没有用任何《魔戒》的数据来训练过它,但是它依然根据被赋予的短期记忆回答出了这个问题。

对于一个从来没有读过《魔戒》的人来说,可能需要一分钟或者几十秒的时间来回答这个问题,但是对于计算机来说,所需要的时间不过是0.002秒。

尽管这还是一个很简单的问题,但是要注意的是,Michael Schroepfer说,在半年前,最先进的计算机还没有办法回答这类问题的简化版本,但是在半年后,这类问题对计算机而言就已经相当简单。

按照这种速度,十年后,人工智能到底会是什么样?可能你心里有了答案。

 

 

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