人工智能突破预测(人工智能进步并非线性)
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自从围棋人工智能AlphaGo彻底引爆全球对于会思考机器的热情后,人们对人工智能(AI)的关注一直没有退烧。无论如何,那个备受期待的“超级AI”,如今看起来依然在路上。那么,在我们等待的日子里,AI领域还有哪些值得关注的研究方向?该如何看待AI研究的前进速度似乎与想象有落差?能接近人类智能的所谓“强AI”距离我们还有多远?
带着这些问题,记者采访了上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师卢策吾。
记者:AI的研究,现在是不是在向着接近人类智能的“强AI”坚实迈进?如果用一张曲线图描述技术演进的态势,那么这根曲线是加速向上,还是蜿蜒曲折?是不是会时常遭遇难点?
卢策吾:强AI、通用智能是大多数人工智能研究者的梦想,但是说实话,其中难度非常大。研究者的确都在做坚实的努力,但进步并不是线性的,有时候是一分努力一分收获,有时候十分努力都不一定有一分收获。这种节奏,其实和其他自然科学比如物理学的进步是相似的。最近几年,AI研究突破的曲线的确有放缓势头,但对研究者来说,这不一定是坏事,因为任何大的理论进展,一定都是在突破重大瓶颈之后取得的。每个人都能看到的机会,并不一定是机会。
说到AlphaGo,其实它并没有在最基础的理论方面提出太多原始创新,它更接近一次AI技术的综合性应用。对普通人来说,AlphaGo似乎很强,但实际上这并不代表其智能程度很高。AI研究领域有一个著名的“莫拉维克悖论”,简单说就是:对人类而言非常难的任务,机器可能轻而易举;反过来,人类觉得很简单,对机器却相当艰难。几年前,当AlphaGo、波士顿动力的机器狗等吸引大量媒体关注时,的确给公众留下了具备人类智能的超强AI很快就会出现的感觉,但事实并非如此。炫目的东西往往会造成错觉。对大部分研究者来说,外界的关注度并不能左右研究的动力与热情,我们不会因为关注降温而改变研究的节奏。
记者:过去一年左右,AI研究领域有什么值得关注的进展?它会给我们的生活、工作带来什么变化?
卢策吾:最直接、肉眼可见的变化,应该是AI生成图像方面的进展。过去,AI在生成文本方面已具备了很强能力,但如今,只要给AI输入一句话、几个关键词、几张图片,它就能很快自动生成漂亮的视觉艺术作品,可以根据你的要求来定制艺术风格。
实际上,从学术角度看,AI生成图像方面的研究并不是最近才有的,它的种子大约是在六七年前种下的。从第一篇相关论文发表,到后来通过其他研究者的跟进、上千篇文章的迭代,终于进化到现在这个水平。
随着技术进步,可以预见,未来一到两年内,没有美术基础的人很可能得到傻瓜式的AI工具,可以在它的帮助下进行绘画创作。这项技术可能会对广告、视觉编辑等行业带来很大帮助,甚至可能影响到美工这个职业的前景。但是,它无法取代真正的艺术家。
从我个人来看,AI研究另一个很有希望的方向,同时也是我非常关注的领域,就是“具身智能”(Embodied AI),也就是“具有身体的智能”。过去很多AI的训练,是通过外界输入数据,比如图像、文本,某种程度上,就像是让一个没有身体的AI通过看电视来学习。如果给AI赋予一个身体,它就可以与环境产生更多交互,可以在这种交互中完成自我进化。
具身智能的概念是由“计算机科学之父”图灵提出的。上世纪60年代,一项著名的认知研究实验也证明了它的意义。当时,研究人员把一只小猫作为研究对象,将它绑起来,只允许它通过电视画面来观察环境,结果这只猫后来没能形成运动能力。这个实验表明,生物如果离开自主探索,仅仅靠画面等信息输入,就无法发展出真正的智能。具身智能也是如此,它的本体在输入一部分智能、相当于通过遗传获得天赋后,其他的智能要靠自己摸索环境来获得。这个研究路线,很有可能大大拓展AI的研究空间。
记者:AI的产业应用在近期似乎更加回归理性,如何看待这一现象?
卢策吾:许多AI领域的研究人员不喜欢炒作。因为一旦泡沫褪去,社会上对AI的质疑就会影响到科研。和之前几年相比,如今AI应用的模式的确已有所变化。某种意义上,现在所谓的“伪需求”少了,也就是说,当前技术实现不了的功能、或者没必要应用AI的需求,一般不再会强行交给AI来实现。
但另一方面,AI依然在硬核支撑那些真需求,而且往往是以一种“润物细无声”的方式渗透到各个行业,包括许多原先根本想象不到的领域,现在也已使用AI。同时,随着产业逐渐回归理性,从业人员的平均薪资水平也开始回落,那些技术含金量偏低端的从业人员,或许也感觉到自己要找工作变得更难了,但真正高水平的AI人才,他们的薪水其实并没有变化,社会上对于顶尖AI人才依然非常渴求。
另外,当前所谓的AI“伪需求”,其实有很大一部分从长远来说是真需求。只不过在现阶段,因为种种原因,条件还不成熟,这些需求还没有被激活。
这大概就是AI行业真正有意思的地方,它的发展是螺旋式上升的。
作者:张懿
编辑:钱亦琛
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