科學(xué)家們一直致力于創(chuàng)造一種像人類一樣思考的機(jī)器,但經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的探索,這一進(jìn)程遇到了阻礙,他們基本上已經(jīng)暫停了模仿“人腦”,轉(zhuǎn)而研究已有發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用。剩下的仍在孜孜不倦地追求“超智能機(jī)器”的人中,圖靈獎(jiǎng)獲得者Judea Pearl提出了通往智能機(jī)器的新路線圖。
“人腦”模仿受挫
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任Andrew Moore在接受Axios采訪時(shí)表示,盡管現(xiàn)在的AI在可視化、語(yǔ)音和困難游戲方面有令人驚嘆的能力,但它仍然“沒(méi)有魔力”。“我們不再試圖復(fù)制人腦,我們專注于設(shè)計(jì)制造(已經(jīng)發(fā)明的東西)”,他說(shuō)。
Moore的觀點(diǎn)與人工智能界日趨強(qiáng)烈的疑問(wèn)一致——現(xiàn)有的方法真的可以實(shí)現(xiàn)所謂”人工智能”嗎?去年九月,AI領(lǐng)域最受尊敬的先驅(qū)之一Geoffrey Hinton稱,研究者們需要重新開(kāi)始。
1986年,Geoffrey Hinton與他人合著了一篇論文,這篇論文在30年后成為了引爆人工智能的核心。該論文提出了反向傳播理論方法,這是如今人工智能所依賴的主要方法,圖像分類、Siri交談能力的進(jìn)步都仰仗該方法。然而去年九月,Geoffrey Hinton在一場(chǎng)多倫多舉行的AI會(huì)議上直言自己提出的突破性方法應(yīng)該被舍棄。
反向傳播算法的核心工作機(jī)制是用“標(biāo)簽”或“權(quán)重”代表類腦神經(jīng)層中的圖像或聲音,權(quán)重可以逐層調(diào)整,直到該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在最少錯(cuò)的情況下執(zhí)行智能功能。如今Geoffrey Hinton對(duì)這個(gè)算法深表懷疑,他不認(rèn)為這是大腦的工作方式,因?yàn)椤拔覀冿@然不需要所有標(biāo)記的數(shù)據(jù)。”他說(shuō),“我的看法是拋棄一切,重新開(kāi)始”。
通往“智能機(jī)器”的新路線
盡管許多AI科學(xué)家停下了對(duì)“超智能機(jī)器”的追求,但還是有研究者在堅(jiān)持尋求突破。其中Judea Pearl提出了通往智能機(jī)器的新路線——“因果推理”。
Judea Pearl是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域最高獎(jiǎng)項(xiàng)圖靈獎(jiǎng)的獲得者,也是人工智能領(lǐng)域暢銷書(shū) “The Book of Why”的作者。他把他提出的新路線稱為“因果推理”,即推斷情況的原因和方式的能力。
Judea Pearl指出新路線雖然并不涉及人工智能本身,但“因果推理”是終極路徑,因此將標(biāo)志一場(chǎng)“小型革命”,他告訴Axios。Pearl認(rèn)為當(dāng)下機(jī)器學(xué)習(xí)囿于相關(guān)性和關(guān)聯(lián)性,缺乏真正的思維。比如,如果一個(gè)人工智能程序每天都看到公雞在太陽(yáng)升起前打鳴,它就會(huì)認(rèn)為是公雞打鳴導(dǎo)致了太陽(yáng)升起,這就是人工智能所依賴的相關(guān)性。而“因果推理”就是希望能超越相關(guān)性,讓因果解釋成為機(jī)器智能的基石。
“我所預(yù)測(cè)的迷你革命將把機(jī)器學(xué)習(xí)從目前的不透明,健忘和缺乏可解釋性的困境中解放出來(lái),” Judea Pearl說(shuō)。“此外,它還可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)我們真正關(guān)心的問(wèn)題的答案,而不僅僅是相關(guān)性。”例如,一輛裝備了“因果推理”的自駕車即使遇到一個(gè)沒(méi)有數(shù)據(jù)的情況,也能立即進(jìn)行調(diào)整。這樣的自駕車可以思考是什么導(dǎo)致了它遇到的事故,而不僅僅是與事故相關(guān)的事物,前者才是人類真正關(guān)心的。
值得一提的是,Geoffrey Hinton也與他的谷歌同事一起提出了全新的AI理論體系——“Capsule”。這是他們對(duì)未來(lái)人工智能形態(tài)的探索。Capsule的提出受到了神經(jīng)解剖學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的啟示,旨在實(shí)現(xiàn)反向傳播無(wú)法實(shí)現(xiàn)的“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”,這能讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擺脫“標(biāo)簽”,依靠自身變得智能。
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原文標(biāo)題:AI新方向: 科學(xué)家們暫停模仿“人腦”,公布了新路線圖
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