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谷歌的這個人工智能程序能自主導航

谷歌發明出一種全新的人工智能程序,能夠使用推理的方法在倫敦地鐵內自動進行導航。

谷歌旗下人工智能部門DeepMind發明的這個程序結合了外部存儲和深度學習,能夠讓計算機獨立實施導航任務,並且為未來更加精準的人工智能程序描繪出理論上的可能性。

除了導航以外,這個人工智能程序還可以通過閱讀一段短文問答問題,根據家譜推算出家庭成員的關系。科學家預測未來通過同樣的方法,虛擬智能程序能夠通過實時瀏覽互聯網上的信息來回答人們的提問,並能夠精確地執行指令。

“重點不是導航,而是機器能自主學會導航。導航只是一個具體的應用,但機器能自主開始做這些事情,而不要人類一步步地去教,這是重大的突破。”出門問問CEO李誌飛對《第一財經日報》記者表示,“如果真能實現,那麽現在的Siri和谷歌已經商業化的google now簡直就成了弱智。”

DeepMind的這項研究被發表在《自然》雜誌上。計算機專家Herbert Jaegar表示,這些任務涉及到規劃和重新組織信息,因此可以把這種能力歸納為推理。盡管這些任務本身仍然比較簡單,因為現在手機里的導航App也能夠做到,但是為了達到這樣的結果,這個計算機程序所使用的方法是令人震驚的。

事實上,這是史上第一個將外部存儲和深度學習的方法相結合所發明出來的計算機程序。這使得計算機獲得了獨立思考的能力,而不是按照人類的規則預先設置好程序,由計算機來執行。

有深度學習之父之稱的英國科學家Geoff Hinton表示:“深度學習在更加複雜的場景下應用的大門已經打開,計算機能夠執行的任務比人們想象的更為複雜。”

Hinton目前在多倫多大學和谷歌工作。他說,直到不久前,人們還是不太清楚深度學習能夠如何讓一個系統獲取具有“自由意識推理”的算法。李誌飛也表示:“今天機器和人的差距還很大,最大的問題就是機器沒有意識。所以以上所說的還都只是一個論文,不是產品,離商業化還很遠。但是理論上的突破是必需的。”

深度學習在執行語言翻譯、圖像和聲音識別等任務時的能力已經遠遠超出了其他計算方法,其甚至讓AlphaGo打敗了韓國圍棋名將李世石。然而直到現在深度學習的技術都無法逾越讓計算機“自主思考”的鴻溝,比如自己導航,或者在一段文字中概括其實質的意義。

DeepMind的最新程序之所以能夠讓計算機實現自主導航等功能,關鍵在於為它加入了一個“外腦”——即外部存儲,這是用來短暫存儲重要信息片段,以備在需要時能夠及時調出。這其實是仿造了人腦的記憶功能——這是在大腦里短期存放信息的地方,可以使得我們在執行多步驟任務的時候,不會忘記做過的步驟,就好比根據一個菜譜來做菜。

然而人工智能的任何突破都是循序漸進的。負責該項目的谷歌DeepMind的科學家Alex Graves表示:“這個程序標誌著一個循序漸進的突破,讓人們一步步地接近智能機器(Smart machine),而不是一下子起飛。”他還說,針對一些對於人類而言可能根本不是問題的任務,目前的計算機卻不能正確地回答。比如以下一段話:“約翰在操場上,約翰撿起一個足球。”問:“足球在哪里?”只有DeepMind的這個程序能夠回答。而且類似的問題準確率能夠達到96%以上。

不過他對於“機器推理”的說法持謹慎態度。“只能說我們把機器的存儲記憶能力提升了,這有別於以往的計算機存儲,我們相信這是實現推理非常重要的一步。但是要知道界限還是很難劃分的。”

Jaegar教授表示:“DeepMind最新的這項技術應該被視作人類向著人工智能技術蜂擁過程中的一次飛躍。”不過他也表示,未來計算機的能力也未必要限制於執行導航這一類的邏輯性任務。

他說:“人腦能夠實現的任務,理論上一個物理的系統都應該可能實現。計算機已經接近人腦的性能,而且在某些領域已經超越了人腦。這只是一個時間和資金的問題。看誰願意為此支付巨額資金來發展這些技術。”

但是與此同時,也有一大批世界頂級的科學家對人工智能產生的潛在威脅表達了擔憂。其中就包括史蒂芬·霍金。霍金警告稱:“一旦人們發展了人工智能,人工智能就會自己發展起來,重新進行自我設計,而且以人們意想不到的速度。”

不過對此,DeepMind創始人DemisHassabis表示並不擔心,因為“人類離能夠引起擔心的技術還有好幾十年的距離”。

美國風投大亨、風險投資公司Andreessen Horowitz創始人馬克·安德森近期在接受采訪時同樣對人工智能技術表達了大力的支持。他說:“人工智能和機器學習的突破意味著人工智能技術有望催生新一代科技巨頭。”他的風險投資公司最近又成功投資了Facebook、Twitter、Airbnb、Slack和Lyft等明星企業。

安德森表示,人工智能、虛擬現實、自動化、語音和物聯網都有可能成為下一波重要科技趨勢。目前最明顯的例子就是人工智能。“能夠明顯感覺到,有一批新的產品和公司將會把人工智能作為它們的核心。”他說,“Facebook、谷歌和亞馬遜都在這一領域付出了最尖端的努力。”

安德森認為,在人工智能的角逐中,毫無疑問大公司將會占據主導。“首先沒有多少人知道該如何開發這些東西。大公司可以投入比創業公司更多的資金。大公司支付的薪水可以跟體育明星媲美。所以,大公司可以雇傭這些人才,導致小公司沒有人才可用。”

而谷歌、Facebook這類公司最大的優勢還是在於數據。“從理論上講,你需要這些龐大的數據庫。ImageNet的部分突破就在於可以通過龐大的數據庫對算法進行訓練。理論認為,谷歌和Facebook等大公司可以接觸到海量數據,但創業公司永遠無法與之媲美。”安德森表示。

不過他同時表示,人工智能技術本身也在進步。人們都在學習利用小規模的數據庫開展深度學習。有很多創業公司找到了一些聰明的方法來獲取大數據,或者通過一些方法來降低對數據的需求。

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