美東時間三八婦女節(jié)的前一天，著名華人女科學(xué)家李飛飛在《紐約時報》網(wǎng)站上發(fā)表了一篇題為《How to Make A.I. That’s Good for People》（如何打造更加人性化的人工智能）的文章。
李飛飛是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授，領(lǐng)導(dǎo)斯坦福大學(xué)人工智能實驗室，同時擔(dān)任 Google Cloud AI 研究機構(gòu)的首席科學(xué)家。
在文章中，李飛飛表示人工智能將會是下一輪工業(yè)革命最大動力之一。但是她又擔(dān)心人們對于人工智能的熱捧將會影響自身的判斷力。
同時提出，發(fā)展人工智能也應(yīng)該以人為本，并且包含三個目標(biāo)：
首先，智能機器需要更多地反映人類智能的深度。
第二，AI 應(yīng)該增強、輔助人類，而不是取代人類。
第三，確保在每一步中正確地引導(dǎo)人工智能技術(shù)的發(fā)展，并密切關(guān)注其對人類產(chǎn)生的影響。
最后，李飛飛表示，沒有哪項技術(shù)，能像人工智能一樣會“反噬”自己的創(chuàng)造者，但無論結(jié)果如何，我們都要承擔(dān)起這份責(zé)任。
以下是李飛飛在紐約時報上發(fā)表的專欄全文，AI 科技大本營編譯：
十年前，人工智能還是個除學(xué)術(shù)界外并不為人知的領(lǐng)域。這十年里，人工智能的發(fā)展速度令人瞠目結(jié)舌。從硅谷到北京的科技公司正在賭一切，風(fēng)險投資家正在為其研究和開發(fā)擲下重金，眾多人工智能的創(chuàng)業(yè)公司正在逐漸形成，并得到多方的融資。如果說我們已經(jīng)走進了下一輪的工業(yè)革命時代，那么相信人工智能將會是其最大動力之一。
對于像我這樣的研究人員來說，身處這樣一個時代是多么令人興奮。在 21 世紀(jì)初，當(dāng)我還是計算機科學(xué)專業(yè)的一名研究生時，那時候的計算機幾乎還無法檢測照片中的銳利邊緣，更不用說識別一些人臉的圖片。但是，隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的進步和大量強大的計算機硬件的出現(xiàn)，計算機的角色也在發(fā)生重大的改變。人工智能技術(shù)也逐漸從學(xué)術(shù)領(lǐng)域走向了包括制造業(yè)，醫(yī)療保健，交通運輸和零售在內(nèi)的廣泛行業(yè)，并對這些行業(yè)的變革起著決定性的作用。
人工智能這項技術(shù)是由人類自己創(chuàng)造出來的，它確實是存在的而并不是任何“虛構(gòu)”的東西。然而，隨著它的發(fā)展，我擔(dān)心的是人們對于人工智能的過度追逐和熱捧將會影響我們的判斷力。我們創(chuàng)造這樣一個用來模擬人類行為并影響人類未來生活方式的技術(shù)，當(dāng)然希望它能夠在現(xiàn)實世界中發(fā)揮積極的作用，也希望它能夠以人類的需求為指導(dǎo)。
我將這種方法稱為“以人為本的人工智能”。它包含三個目標(biāo)，這也有助于智能機器的發(fā)展。
首先，智能機器需要更多地反映人類智能的深度?？紤]人類視覺感知的豐富性，它是非常復(fù)雜，有深度的上下文關(guān)系，并且能夠自然地將我們對顯而易見的認(rèn)識與對細微差異的敏感性平衡起來。相比之下，目前智能機器的感知能力仍然十分狹窄。
有時候這種差異是微不足道的。例如，在我的實驗室中，圖像描述算法將兩張青銅雕塑照片中的內(nèi)容描述為“騎馬的人”，但沒有注意到事實上這兩人都是青銅雕塑。其他時候，這種差異性就顯得更加的突出。例如，用同樣的算法描述彩虹下大草原上放牧的斑馬圖像，雖然這個描述在技術(shù)上是正確的，但它缺乏審美意識，也無法做到像人一樣有著自然欣賞的活力或?qū)徝赖纳疃取?/p>
這可能看起來像是一種主觀上的或無關(guān)緊要的批判，但它反映出的一個主要問題就是機器還無法像人類一樣自主地進行深度感知。我們期望機器能夠預(yù)測我們的需求，但目前看來它還無法對人類做出一些深度的貢獻，也沒辦法洞察出人類經(jīng)驗中的一些模糊的概念。
讓智能機器對人類思想產(chǎn)生深度感知并非一件易事。解決這個問題，需要的不僅是計算機科學(xué)領(lǐng)域的能力。這就意味著程序員需要學(xué)習(xí)其他相關(guān)領(lǐng)域的知識，并與各領(lǐng)域的專家進行更頻繁地協(xié)作。
這種合作意味著我們要追溯到人工智能領(lǐng)域的根源，而不是背離它。年輕的人工智能學(xué)習(xí)者可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)，如今深度學(xué)習(xí)算法的原理起源可以追溯到 60 多年神經(jīng)科學(xué)研究人員 David Hubel 和 Torsten Wiesel ，他們發(fā)現(xiàn)了在貓視覺皮層中，神經(jīng)元的層次結(jié)構(gòu)是如何響應(yīng)刺激。
同樣地，我們建立的 ImageNet 是一個由數(shù)百萬訓(xùn)練照片組成的龐大數(shù)據(jù)集，它有助于推動計算機視覺的發(fā)展。追溯 ImageNet 數(shù)據(jù)集的起源，它的建立最初是基于一個名為 WordNet 的項目，該項目由認(rèn)知科學(xué)家和語言學(xué)家 George Miller 于1995年創(chuàng)建，旨在構(gòu)建英語的語義概念數(shù)據(jù)庫。
將人工智能與認(rèn)知科學(xué)，心理學(xué)甚至社會學(xué)等領(lǐng)域重新關(guān)聯(lián)起來，將為我們提供更加豐富的基礎(chǔ)知識，從而為智能機器的發(fā)展奠定更深遠的基礎(chǔ)。
我們可以期望人工智能技術(shù)的最終目標(biāo)能夠讓機器進行更自然地協(xié)作和交流，這也將幫助我們實現(xiàn)以人為本的第二個目標(biāo)：增強、輔助人類，而不是取代人類。
想象一下人工智能在未來扮演的角色。它可能會在未來的醫(yī)學(xué)手術(shù)中發(fā)揮作用，但這不一定是讓機器完全代替醫(yī)生，自主地進行一場手術(shù)，實現(xiàn)完全自動化過程。相反，將智能軟件和專用硬件結(jié)合起來可以幫助外科醫(yī)生在保持自身專業(yè)優(yōu)勢的情況下，如靈活性和適應(yīng)性等特征，同時適應(yīng)繁重的現(xiàn)實任務(wù)需求，并避免一些因人為的疲勞、分心而引發(fā)的錯誤。
不僅如此，在人類高級護理方面，機器人可能永遠無法成為老年人的理想監(jiān)護者，但智能傳感器已經(jīng)展現(xiàn)出不錯的前景。通過自動監(jiān)測藥物劑量和安全檢查表，智能傳感器可以幫助人類看護者更多地關(guān)注老年人的身體狀況及護理狀態(tài)。
以上這些都是可以通過自動化技術(shù)來實現(xiàn)的，但同時也是重復(fù)性、容易出錯甚至是危險的案例。而在需要創(chuàng)造力、智力或情感的其他領(lǐng)域中，人類仍然還是起著主導(dǎo)作用，這是目前機器所不能替代的角色。
但是，對于一些不需要任何創(chuàng)造力的領(lǐng)域，智能機器的出現(xiàn)將可能替代勞動力，導(dǎo)致人類工作機會的流失。面對這種威脅，解決這一問題也是為了實現(xiàn)以人為本的第三個目標(biāo)。我們要確保在每一步中正確地引導(dǎo)人工智能技術(shù)的發(fā)展，并密切關(guān)注其對人類產(chǎn)生的影響。
如今，對勞動力將被機器替代的焦慮只是一個開始，包括機器學(xué)習(xí)對弱勢群體的偏見，人工智能對數(shù)據(jù)的偏好及其與個人隱私權(quán)之間的緊張關(guān)系，以及全球智力競賽的地緣政治影響等問題在日后還將慢慢地浮現(xiàn)。
面對這些挑戰(zhàn)并想要充分解決它，我們需要一些社會組織、機構(gòu)的共同努力。首先，大學(xué)的獨特定位應(yīng)該是通過跨學(xué)科項目、課程和研討會來促進計算機科學(xué)與一些原本不相關(guān)的部門，如社會科學(xué)甚至人文科學(xué)之間的聯(lián)系。其次，各國政府也應(yīng)作出更大的努力，鼓勵并普及計算機科學(xué)教育，特別是針對那些被人工智能視為弱勢群體的年輕女孩，少數(shù)種族和其他群體。此外，各大型企業(yè)、公司應(yīng)該權(quán)衡其對智能算法投資的優(yōu)先性與人工智能倫理道德的重要性之間的關(guān)系，將二者結(jié)合起來，綜合考慮自身的發(fā)展與對社會責(zé)任之間的關(guān)系。
沒有哪項技術(shù)，能像人工智能一樣會“反噬”自己的創(chuàng)造者。有人說，機器價值實際上是不存在的；所謂的機器價值，不過就是人類的價值。以人為本的人工智能，意味著這些機器不是作為人類的競爭對手，而是作為人類的助手、合作伙伴，幫助人類實現(xiàn)更好的未來。同時，無論我們的技術(shù)如何發(fā)展，它對世界的影響如何，不論最終的結(jié)果會怎樣，我們都要承擔(dān)起這份責(zé)任。
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