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马斯克:特斯拉正开发人工智能芯片 是"全球最棒"

Yesky数字家庭频道 2017. 12. 01 作者:王瑞 责编:王瑞
我要吐槽

责任编辑

  【天极网家电频道】有人听说我想创业,给我提出了一些“忽悠”的办法。他们说,既然你是程序语言专家,而现在人工智能(AI)又非常热,那你其实可以搞一个“自动编程系统”,号称可以自动生成程序,取代程序员的工作,节省许许多多的人力支出,这样就可以趁着“AI 热”拉到投资。

  有人甚至把名字都给我想好了,叫“深度程序员”(DeepCoder = Deep Learning + Coder)。口号是:“有了 DeepCoder,不用 Top Coder!” 还有人给我指出了这方向最新的,吹得神乎其神的研究,比如微软的 Robust Fill……

  我谢谢这些人的关心,然而其实我并不在乎,也不看好人工智能。现在我简单的讲一下我的看法。

  机器一样的心

  很多人喜欢鼓吹人工智能,自动车,机器人等技术,然而如果你仔细观察,就会发现这些人不但不理解人类智能是什么,不理解人工智能有什么局限性,而且这些“AI 狂人”们的心,已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性,仿佛忘记了自己是一个人,忘记了人最需要的是什么,忘记了人的价值。这些人就像卓别林在『大独裁者』最后的演讲里指出的:“机器一样的人,机器一样的心。”

  每当提到 AI,这些人必然野心勃勃地号称要“取代人类的工作”,“节省劳动力开销”。暂且不讨论这些目标能否实现,它们与我的价值观,从一开头就是完全矛盾的。一个伟大的公司,应该为社会创造实在的,新的价值,而不是想方设法“节省”什么劳动力开销,让人失业!想一下都觉得可怕,我创造一个公司,它最大的贡献就是让成千上万的人失业,为贪得无厌的人节省“劳动力开销”,让贫富分化加剧,让权力集中到极少数人手里,最后导致民不聊生,导致社会的荒芜甚至崩溃……

  我不可想象生活在那样一个世界,就算那将使我成为世界上最有钱的人,也没有了意义。世界上有太多钱买不来的东西。如果走在大街上,我看不到人们幸福的笑容,悠闲的步伐,没有亲切的问候,关爱和幽默感,看不见甜蜜浪漫的爱情,反而看见遍地痛不欲生的无家可归者,鼻孔里钻进来他们留下的冲人的尿骚味,走到哪里都怕有人抢劫,因为人们实在活不下去了,除了偷和抢,没有别的办法活……

  如果人工智能成功的话,这也许就是最后的结果。幸运的是,有充足的证据显示,人工智能是永远不会成功的。

  我的人工智能梦

  很多人可能不知道,我也曾经是一个“AI 狂热者”。我也曾经为人工智能疯狂,把它作为自己的“伟大理想”。我也曾经张口闭口拿“人类”说事,仿佛机器是可以跟人类相提并论,甚至高于人类的。当深蓝电脑战胜卡斯帕罗夫,我也曾经感叹:“啊,我们人类完蛋了!” 我也曾经以为,有了“逻辑”和“学习”这两个法(kou)宝(hao),机器总有一天会超越人类的智能。可是我没有想清楚这具体要怎么实现,也没有想清楚实现了它到底有什么意义。

  故事要从十多年前讲起,那时候人工智能正处于它的冬天。在清华大学的图书馆,我偶然地发现了一本尘封已久的 Peter Norvig 的大作『Paradigms of Artificial Intelligence Programming』(PAIP)。像个考古学家一样,我开始逐一地琢磨和实现其中的各种经典 AI 算法。PAIP 的算法侧重于逻辑和推理,因为在它的年代,很多 AI 研究者都以为人类的智能,归根结底就是逻辑推理。他们天真地以为,有了谓词逻辑,一阶逻辑这些东西,可以表达“因为所以不但而且存在所有”,机器就可以拥有智能。于是他们设计了各种基于逻辑的算法,专家系统(expert system),甚至设计了基于逻辑的程序语言 Prolog,把它叫做“第五代程序语言”。最后,他们遇到了无法逾越的障碍,众多的 AI 公司无法实现他们夸口的目标,各种基于“神经元”的机器无法解决实际的问题,巨额的政府和民间投资化为泡影,人工智能进入了冬天。

  我就是在那样一个冬天遇到了 PAIP,它虽然没能让我投身于人工智能领域,却让我迷上了 Lisp 和程序语言。也是因为这本书,我第一次轻松而有章法的实现了 A* 等算法,并且理解到里面的真谛。也是因为 PAIP,我第一次理解到了程序的“模块化”是什么,我开始在自己的程序里使用小的“工具函数”,而不再担心很多人忧心忡忡的“函数调用开销”。PAIP 和 SICP 这两本书,最后导致了我投身于程序语言领域,并且有幸获得这个领域鼻祖们的指点。

  在 PAIP 之后,我又迷了一阵子机器学习(machine learning),因为有人告诉我,机器学习是人工智能的新篇章。然而我逐渐的意识到,所谓的人工智能和机器学习,跟真正的人类智能,关系其实不大。相对于实际的问题,PAIP 里面的经典算法其实相当幼稚,复杂度很高,根本不可能解决大规模的实际问题。最重要的问题是,我看不出 PAIP 里面的算法跟“智能”有任何关系。而“机器学习”这个名字,完全就是一个幌子。很多人都看出来了,机器学习说白了就是统计学里面的“拟合函数”,换了一个具有迷惑性的名字而已。

  吓人的外衣之下

  人工智能的研究者们总是喜欢抬出“神经元”一类的名词来吓人,跟你说他们的算法是受了人脑神经元工作原理的启发。注意了,“启发”是一个非常模棱两可的词,由一个东西启发得来的结果,可以跟这个东西毫不相干。比如我也可以说,Yin 语言的设计是受了九阴真经的启发 :P

  世界上这么多 AI 研究者,有几个真的研究过人脑,解刨过人脑,拿它做过实验,或者读过脑科学的研究成果?最后你发现,几乎没有 AI 研究者真正做过人脑或者认知科学的研究。著名的认知科学家 Douglas Hofstadter 早就在接受采访时指出,这帮所谓“AI 专家”,对人脑和意识(mind)是怎么工作的,其实完全不感兴趣,也从来没有深入研究过,却号称要实现“通用人工智能”(Artificial General Intelligence, AGI),这就是为什么 AI 直到今天都只是一个虚无的梦想。

  纵观历史上机器学习能够做到的事情,都是一些字符识别(OCR),语音识别,人脸识别一类的,我把这些统称为“识别系统”。当然,识别系统是很有价值的,我经常用手机上的语音输入法,人脸识别对于警察和间谍机关,显然意义重大。虽然很重要,识别系统跟真正的“智能”,却相去非常远,而且这些识别系统的普及,导致了人工智能的能力被严重的神化。说白了,这些识别系统,也就是统计学的拟合函数能做的事情:输出一堆像素或者音频,输出一个个的单词文本。很多人分不清“文字识别”和“语言理解”的区别。OCR 和语音识别系统,虽然能依靠统计的方法,知道你说的是哪些字,却不能真正理解你在说什么。

  聊一点深入的话题,看不懂的人可以跳过这一段。“识别”和“理解”的差别,就像程序语言里面“语法”和“语义”的差别。程序语言的文本,首先要经过词法分析器(lexer),语法分析器(parser),才能送进解释器(interpreter),只有解释器才能实现程序的语义。类比一下,自然语言的语音识别系统,其实只相当于程序语言的词法分析器(lexer)。大部分的 AI 系统,连语法分析器(parser)都没有,所以主谓宾,句子结构都分析不清楚,更不要说理解其中的含义了。IBM 的语音识别专家 Frederick Jelinek 曾经开玩笑说:“每当我开掉一个语言学家,识别率就上升了。” 其原因就是语音识别仅相当于一个 lexer,而语言学家研究的是 parser 以及 interpreter。当然了,你们干的事情太初级了,所以语言学家帮不了你们,但这并不等于语言学家是没有价值的。

  各大公司最近叫得最响亮的“AI 技术”,就是 Siri,Cortana,Google Assistant,Amazon Echo 一类含有语音识别功能的工具,叫做“个人助手”。这些东西里面,到底有多少可以叫做“智能”的东西,我想用过的人都应该明白。我每一次试用 Siri 都被它的愚蠢所折服,可以让你着急得砸了水果手机。那另外几个同类,也没有好到哪里去。很多人被“微软小冰”忽悠过,咋一看真能理解你说的话,然而聊一会你就发现,小冰不过是一个“网络句子搜索引擎”而已。它只是按照你句子里的关键字,随机搜出网上已有的句子。大部分这类句子出自问答类网站,比如百度知道,知乎,等等。一个很简单的实验,就是反复发送同一个词给小冰,比如“智能”,看它返回什么内容,然后拿这个内容到 Google 或者百度搜索,你就会找到那个句子真正的出处。人都喜欢自欺欺人,看到几个句子回答得挺有“诗意”,就以为它是在跟你对话,而其实它是牛头不对马嘴,所以你才感觉有“诗意”。大部分人跟小冰对话,都喜欢只把其中“符合逻辑”的部分截图下来,然后惊呼:“哇,小冰好有趣!” 他们没有告诉你的是,没贴出来的对话,几乎全都是鸡同鸭讲。

  我并不是说这些产品完全没有价值。我用过 Siri 和 Google Assistant,我发现它们还是有用的,特别是在开车的时候。因为开车时操作手机容易出事,所以我可以利用语音控制。比如我可以对手机说:“导航到最近的加油站。” 然而实现这种语音控制,根本不需要理解语言,你只需要用语音识别输入一个函数调用:导航(加油站)。个人助手在其它时候用处都不大。我不想在家里和公共场所使用它们,原因很简单:我懒得说话,或者不方便说话。点击几下屏幕,我就可以精确地做到我想要的事情,这比说话省力很多,也精确很多。个人助手完全不理解你在说什么,这种局限性本来无可厚非,然而各大公司却拿这些个人助手来煽风点火,各种夸大,闭口不提他们的局限性,让外行们以为人工智能就快实现了,这就是为什么我必须鄙视一下他们。

  由于有了这些“个人助手”,有些人就号称类似的技术可以用来制造“机器客服”,使用机器代替人作为客服。他们没有想清楚的是,客服看似“简单工作”,跟这些语音控制的玩意比起来,难度却是天壤之别。客服必须理解公司的业务,必须能够精确地理解客户在说什么,必须形成真正的对话,要能够为客户解决真正的问题,而不能只抓住一些关键字进行随机回复。另外,客服必须能够从对话信息,引发现实世界的改变,比如呼叫配送中心停止发货,向上级请求满足客户的特殊要求,拿出退货政策跟客户辩论,拒绝他们的退货要求,抓住客户心理,向他们推销新服务等等,各种需要“人类经验”才能处理的事情。所以机器能不但要能够形成真正的对话,理解客户的话,它们还需要现实世界的大量经验,需要改变现实世界的能力,才可能做客服的工作。由于这些个人助手全都是在忽悠,所以我看不到有任何希望,能够利用现有的技术实现机器客服。

  很多人看到 AlphaGo 的胜利,以为所谓 Deep Learning 终究有一天能够实现人类级别的智能。在之前的一篇文章里,我已经指出了这是一个误区。很多人以为人觉得困难的事情(比如围棋),就是体现真正人类智能的地方,其实不是那样的。我问你,心算除法(23423451345 / 729)难不难?这对于人是很难的,然而任何一个傻电脑,都可以在 0.1 秒之内把它算出来。围棋,国际象棋之类也是一样的原理。这些机械化的问题,根本不能反应真正的人类智能,它们只需要蛮力。

  纵观人工智能领域发明过的吓人术语,从 Artificial Intelligence 到 Artificial General Intelligence,从 Machine Learning 到 Deep Learning,…… 我总结出这样一个规律:人工智能的研究者们特别喜欢制造吓人的名词,当人们对一个名词失去信心,他们就会提出一个不大一样的,新的名词,免得人们把对这个名词的失望,转移到新的研究上面。然而这些名词之间,终究是换汤不换药。因为没有人真的知道人的智能是什么,所以也就没有办法实现“人工智能”。

  生活中的每一天,我这个“前 AI 狂热者”都在为“人类智能”显示出来的超凡能力而感到折服。甚至不需要是人,任何高等动物(比如猫)的能力,都让我感到敬畏。我发自内心的尊重人和动物。我不再有资格拿“人类”来说事,因为面对这个词汇,任何机器都是如此的渺小。

作者:王瑞责任编辑:王瑞)
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