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2018-09-26 03:57 来源:天翼网

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(凤凰网WEMONEY张国栋/编辑)

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AI并不是万能的

2018-09-26 10:49:49 | 来源: 人民邮电报 | 编辑: 朱安娜 | 责编: 韩俣
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Valliere认为中国的反应对于贸易战而言极其温和;称中国提出的对美国出口产品征收关税的规模几乎可以忽略不计。

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  关于AI的未来,讨论十分热烈。我们听过太多这样的新闻:AI能治疗疾病,加速科技创新,提高人类的创造力。如果仅仅是阅读这些头条,你恐怕会觉得,AI已经存在于我们生活的每一个角落了。AI为人类创造了无数机会,还引领了一种崭新的思维模式,即“AI万能主义”:如果有足够的数据,机器学习算法能够解决人类的所有问题。

  实际上,这种对于数据的看法存在一个很大的问题。这种看法不仅无法推动AI的发展,还会危害人工智能的价值,因为它忽略了最为重要的AI安全原则,对AI提出了很多不切实际的期望。

  AI:梦想成真?

  在短短几年的时间里,“AI万能主义”就广泛地散布开来,硅谷科技创业公司、世界各地的政府官员以及政策制定者们都对其深信不疑。舆论的钟摆也晃到了另一侧:AI不再是反乌托邦的象征,AI不会摧毁人类社会;恰恰相反,AI算法是人类的救世主。

  各国政府大力推行全国性AI倡议,展开了AI领域的“军备竞赛”。英国政府称将投入3亿英镑用于AI研究,希望能够成为该领域的领导者。法国总统马克龙也认识到AI的巨大潜力,承诺将法国打造成全球性的AI研究中心。

  与此同时,中国政府也大力支持AI产业的发展。中国AI产业的总价值将在2030年之前超过1500亿美元。很多国家都希望能在第四次工业革命中成为领导者,“AI万能主义”也因此“甚嚣尘上”。然而,我们应当适时地放慢脚步。

  神经网络的现实

  很多政治口号都强调“AI的革命性意义”。实际上,他们完全低估了在现实世界中真正运用先进的机器学习技术的难度。AI能做的事十分有限,和机器学习技术本身的工作原理密切相关。

  AI技术中最有前景的一项就是神经网络。神经网络大致模仿了人类大脑中的神经结构,但规模更小。很多基于AI的产品都使用了神经网络,试图从大规模的数据中找到一些规律。然而,很多政治家不能理解的是,神经网络并不能自动解决所有的问题。实际上,AI并不能立刻让我们的政府变得更加高效、更加灵活,也并不会让我们的国家变得更加包容、公平、个性化。

  做个类比:如果我们想要把实体的购物中心转变成在线购物商城。但发起一个网站,并不能足以成立一家互联网公司。除了建立网站,还有很多事情要做。

  挑战“数据官僚主义”

  AI系统需要大量的数据支撑,但目前公共部门并没有足够的数据基础设施提供保障。很多数据无法上传,而经过分析的数据大多由政府部门所管控。除此以外,如果数据想在政府不同部门之间流转,需要特殊的批准程序。不仅如此,公共部门缺乏相关人才以及技术能力,无法完全最大程度地利用人工智能技术。

  出于这些原因,很多人对盲目崇拜AI的态度表示批评。Stuart Russell是伯克利大学计算机科学系的教授。长期以来,他提倡以更为实际的态度来对待神经网络。他认为,我们应该关注AI在日常生活中的应用,而非“超级智能”机器人。麻省理工学院机器人系教授Rodney Brooks也撰文称:“就目前为止,机器人、AI领域的所有创新距离真正能在生活中得以运用,还有很长的路要走。”技术的进展总是缓慢的。对于AI来说,数据是必不可少的。

  不仅如此,大规模部署机器学习系统还面临一个重大的问题:AI系统极易遭受攻击。这也意味着,一个恶意的AI系统能够影响其他AI系统,并迫使后者做出错误预测,或者以特定方式行动。很多研究者都提出警告,提醒人们完善AI安全标准以及系统防护机制。因此,AI的安全性也成为政策制定者们所考虑的主要因素之一。

  机器,并非魔法

  如果我们想从AI技术中获益,最大程度规避其负面影响,我们就应该开始思考,机器学习如何能被有意义地运用在政府、商界以及公民社会的特定领域之中。这意味着我们需要对AI伦理进行探讨,消除人们对机器学习的不信任。

  最为重要的是,我们需要认识到AI的局限之处。在这些领域,人类仍然是不可或缺的主导者。我们不应该过分夸大AI的作用,我们需要认清AI的实际能力。机器学习并不是什么魔法,更不是万能的灵药。

  Facebook最近也承认,AI并非总是能提供答案。长期以来,Facebook都认为,不实信息的传递、恶意言论的散播都能通过AI自动识别、阻止。然而,最近迫于立法者的压力,Facebook承认,其数据并非通过算法得来,而是由超过10000位评论者人工伪造的。

  在医学界,AI也并非万能的解决方案。IBM Watson的肿瘤项目应用了AI技术,旨在帮助医生治疗癌症。然而,人类医生却发现,AI所给出的建议并非总是可信的。因此,很多医院弃用该计划,大量技术投资也化为泡影。

  法律界也存在类似的问题。在美国,法官会在法庭上使用AI算法帮助作出判决:AI算法能够评估风险,并给出某人犯罪的可能性。AI设计的本意是让法官的判决能够以数据为依据。然而,该系统却存在结构性种族歧视的问题,很多法律工作者和大众对其持负面态度。

  与AI合作

  以上这些例子都表明,AI并不能解决全部的问题,AI也并不一定是所有问题最佳的解决方法。如果仅仅为了使用AI技术而使用AI技术,很可能会适得其反。

  其实,早在1964年,美国哲学家Abraham Kaplan就把这种趋势称为“工具法则”。他表示:“如果一个小男孩有了锤子,他会锤遍他所看到的一切事物。”

  只不过这一次,Kaplan口中的“小男孩”变成了各国的领导者。AI技术的锤子不仅力量非凡,价格也不菲。那些想要通过全国性AI项目争取投资的人们应当意识到,所有事物都是有代价的,自动化并不能解决一切问题。

  我们应当行动起来,在不远的未来实现AI的普及;但我们也不应该目光狭隘,把AI当作所有问题的解决方法。我们自己的问题需要我们自己解决,AI系统则是我们的绝佳助手。(Vyacheslav Polonski,牛津大学研究员)

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