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智能生活

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ET 大脑

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机器学习

谷歌无人车看到的世界。图片基于2013年嵌入式Linux大会中谷歌无人驾驶车的视频。图片来源Medium。

我们所说的人工智能(AI),是一个广义定义。虽然众说纷纭,大部分专家认为,人工智能发展有三个水准:

弱人工智能(ANI)

第一类智能水准:能够专注于一个领域,例如能战胜世界围棋冠军的AI,但是也只能下围棋。

强人工智能(AGI)

第二类智能水准:达到和超过人类水准的人工智能,以Gottfredson博士的定义,有能力“推理、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂概念、快速学习、从经验中学习。”

超人工智能(ASI)

第三类智能水准:超过所有人类智能总和的AI——用Tim Urban的话说,“从比人聪明一点点……到聪明一千万倍。”

那我们现在在哪个阶段呢?我们现在达到了第一个水准——弱人工智能——在很多方面,它已经进入了我们的生活中:

        l  汽车里到处都是ANI,从可以在紧急情况下刹车的电脑,到可以调配汽车加油参数的系统。

        l  谷歌搜索是一个很大的ANI,有很多非常复杂的方法将网页排序,知道给你显示什么。同样的,Facebook Newsfeed也是。

        l  谷歌正在测试中的无人驾驶汽车,有一个很强的ANI系统,让它可以感知世界并做出反应。

        l  电子邮件垃圾邮箱过滤器,知道什么是垃圾邮件、什么不是,并且学会按照你的偏好来过滤邮件。

        l  你的电话就是一个小型ANI工厂……你用地图APP导航,收到定制化的音乐推荐,和Siri聊天等等。

例子不胜枚举。弱人工智能系统不怎么惊悚。失控的ANI会带来危害,但通常是独立事件。虽然ANI不会造成人类的生存性恐慌,相对人畜无害ANI应被视为一个先兆。每一次弱人工智能的创新进步,都在往强人工智能和超人工智能更近一步。

下一步是什么?强人工智能面临的挑战。

没有什么比试图创造像人类一样聪明的计算机,更能让人体会到人类有多聪明了。造一个可以进行两位数计算的计算机很简单,但是造一个看到狗猫能回答这是什么的计算机——特别困难。造一个可以下围棋的计算机?搞定。但造一个计算机能够读6岁小孩的图画书、不只能识别文字、还能理解含义?谷歌正在努力,投入了几百万美元。

一些对我们来说简单的事情,其实非常复杂。之所以对我们简单,是因为我们(和大部分动物)在千百万年的进化中已经优化了。然而,要做大数字运算、或者下围棋,对生物来说还是新游戏,还没有进化出相应的熟练度。所以,计算机在围棋上打败我们不算特别困难。

一个有趣的例子:

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WILL.I.AM展示新款Dial穿戴设备。图片来源:Ramona Rosales for Wired

在艾伦秀上超燃地嗨了一天,WILL.I.AM稍微不那么浮夸了,毕竟,快没电了。他在期待着2025年,届时会有一个人工智能助理来照顾他。

“Will,我感觉你肿了,”他模仿电影里人工智能的声音说,“你最近都吃了什么?不要吃甜食,吃甜食会积液多。你今天晚上得多多休息。我要取消你晚上7点以后的所有预约。我已经给你买了一些泻盐排排毒。快去取货吧。”

他说:“这就是我们想让AneedA做到的事情。”

AneedA就是下一个爆款——来自Will.i.am的科技消费品品牌i.am+,这个品牌卖过400美元的iPhone壳和手镯一样的Puls可穿戴智能手机。公司极力推广AneedA,称其为神秘的聊天界面虚拟助理,可以提供互联网、APP、听音乐和其他服务。如果这个名字听起来耳熟,那是因为Puls使用了该技术的一个基础版本。

最新版本使用了Nuance的语音识别技术、Wolfram Alpha的知识引擎和一个专利机器学习技术,该技术通过收购以色列创业公司Sensiya获得。Will.i.am计划将AneedA装入各种产品中,首先装入又一个手镯一样的可穿戴产品Dial,Dial可以作为智能手机的高效替代品。小小的触屏上显示极少量的信息;和AneedA说句话就可以打开APP。用户可以按月购买4G套餐,就像跟手机流量套餐一样。

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 Adam Berenzweig(左二)在斯坦福人的一场人工智能专家论坛上。图片来源:Forbes

Adam Berenzweig获得哥伦比亚大学博士学位后,在谷歌工作了超过十年的时间,建造了最早的谷歌音乐推荐系统,并参与了谷歌新闻、Goggles(Google的图像搜索应用)和实时搜索等项目工作。在Goggles,他开发移动应用,让用户可以将摄像头对准世界上的任意物体,人工智能会识别物体并提供相关信息。要知道在当时,深度学习和复杂物体识别技术八字都还没有一撇。

“我们可以做局部特征提取和指纹识别,这对标识、艺术作品和海报还不错。所以人工智能可以识别街对面的电影海报,但是搞不懂猫和狗有什么区别,或者椅子和桌子有什么区别。”Adam说。大概2012年左右,神经网络可以识别图片中的物体了。

“我职业生涯的大部分都在使用机器学习打造产品。我喜欢利用最新的研究突破,研究如何将其应用在实用性强、影响广泛的项目中。”

在谷歌工作十年之后,Adam受到Matt Zeiler的邀请创建机器学习公司Clarifai,目标“将大规模深度学习带入日常生活。”作为公司CTO,Adam打造了大部分的机器架构,还涉及了产品。“Matt Zeiler在2013年赢得了ImageNet国际计算机视觉挑战赛(编者注:ImageNet有“计算机视觉的奥林匹克”之称,是斯坦福计算机专家模拟人类识别系统建立的计算机视觉系统识别项目。2015年大赛中微软获胜、百度因作弊未入榜。)当时,这些模型逐渐显示出它们的实力。”Adam说。

“他在这个领域内工作了一段时间,他看到了这些系统正在稳步、缓慢、逐步积累地成长。他给我展示了他的早期演示,这在系统性能方面是一个明显提升,很明显,这种性能提升为很多新应用打开了空间。”在Clarifai工作了两年后,Adam于几周前刚刚离开,回归自己最初对于个人化推荐的热情。

“现在,每个人拥有和不断创造的数据跨越了很多不同的服务。如果我们可以将数据集中在一个地方,让用户可以更好地直接接触到这种科技巨头们在做的个人模型,我们将大有可为。”Adam说。这是他职业生涯的下一个目标。“如何建造机器驱动的产品,实现以数字为中心,并将机器学习的结果以不让人混乱的方式呈现出来。”

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