探索融合:全球人工智能发展前沿

——访美国著名人工智能专家、康奈尔大学教授巴特·塞尔曼

2017-10-12 11:06 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:特约记者 孙梦曦

  巴特·塞尔曼(Bart Selman),美国著名计算机科学家和人工智能专家,康奈尔大学教授。在赴康奈尔大学任教之前,他曾长期在久负盛名的贝尔实验室从事科研工作。他的研究兴趣十分广泛,包括可溯推理、理论估算、知识表达、知识编制、随机搜索方法、默认推理、相变现象等。

  塞尔曼教授已在《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》等顶级学术期刊上发表了近90篇论文,并六次夺得美国人工智能协会年会不同级别的杰出论文奖项。他曾先后获得美国国家科学基金会早期职业生涯发展奖(1998—2002)和斯隆研究奖(1999—2000),并分别于2001年、2003年、2013年当选美国人工智能协会会士、美国科学促进会会士、美国计算机协会会士。教学与科研之余,他还负责辅导康奈尔大学校队参与美国国防高级研究计划局主办的无人驾驶机器人挑战赛。

  

  1818年,英国女作家玛丽·雪莱(Mary Shelley,1797—1851)在创作出文学史上第一部真正意义上的科幻小说《科学怪人》(又译《弗兰肯斯坦》)时,大概就预见到了人类智慧的精华——科学技术将成为人类文明自身最大的威胁。小说中,象征科学技术的人造怪物渴望温情与伴侣而不得,于是难抑恨意,杀害了维克多·弗兰肯斯坦的亲人和未婚妻;一手创造出怪物的维克多本是科学万能论的虔诚信徒,却难以阻止自己的得意之作毁掉他一生的福祉。

  以“阿尔法狗”(AlphaGo)战胜李世石为标志,2016年被称为人工智能元年。世界在惊异于“深度大脑”(DeepMind)团队的天才的同时,也不禁担忧,人工智能是否终有一天会如《科学怪人》中的怪物一样,获得自主意识,进而反噬人类?眼下,包括谷歌、百度在内的各大科技公司都在不遗余力地投入到人工智能研发中,多数人工智能初创企业都以打造高度自主的软件或硬件系统为目标,惹得史蒂芬·霍金(Stephen William Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)等一众科技界领袖纷纷转向“人工智能威胁论”阵营。

  那么,作为西方当代最活跃的计算机科学家和人工智能专家之一,巴特·塞尔曼(Bart Selman)教授对此怎么看?《科学怪人》的隐喻是否会成为现实?人工智能是否会让人类最终陷入万劫不复的境地?……近日,在康奈尔大学气势恢宏、现代感十足的比尔与梅琳达·盖茨大楼内,笔者有幸采访了这位杰出的学者。

  大势:人工智能的过去、现在与未来

  《中国社会科学报》:“人工智能”这个概念至少已经有半个世纪的历史了。在20世纪70—80年代,就有人预测“人工智能”很快会得势,只是预测落空了。但是,这次的情境完全不同。一方面,霍金、盖茨、马斯克等学界和商界领袖纷纷警告“人工智能”很可能会威胁到人类文明的存续。另一方面,脸书(Facebook)创始人马克·扎克伯格(Mark Elliot Zuckerberg)则隔空回击马斯克,认为“人工智能末日论”是不负责任的。脸书人工智能实验室的负责人扬·勒丘恩(Yann LeCun)也指出,类似的言论会造成恶劣影响,公众对人工智能的无端的恐惧将干扰科学家的研究工作。无论孰是孰非,这场声势浩大的论战向公众传递了一条明确的信息:人工智能将改变人类社会的方方面面。在您看来,过去20多年里,计算机科学究竟取得了哪些进步,使得人工智能的普及从不可能变成必然?

  塞尔曼:20世纪70年代和80年代出现了很多出色的基本理念和方法论,比如神经网络学习的概念。问题在于,当时的电脑还不够强大。到了2010年的时候,情况变了,电脑游戏的更新换代直接推动了电脑计算能力的提升。为了使游戏场景更加逼真,图像更加清晰,电脑硬件公司做了很多基础研发工作。比中央处理器(CPU)更强大的图像处理器(GPU)应运而生。在很长的一段时间内,它的应用仅限于运转电脑游戏。到了2010年,科学家突然意识到图像处理器可以用来发展神经网络。与此同时,企业和研究机构开始收集大量的数据。比如,亚马逊推出了众包平台——土耳其机器人(Mechanical Turk)。全世界的网民都可以在这个平台注册一个账户,完成一些小任务——比如花上几秒,标记一个图像,然后赚一些小钱。这样一来,亚马逊就获得了成千上万的做过标记的图像。对算法学习而言,这些图像数据极有意义。

  事实上,20世纪70—80年代的预测不完全是空穴来风。算法理念已然具备,欠缺的是更强大的计算能力和海量的数据。到了2012年,发展人工智能所需的一切要素基本都已具备:深度学习算法、计算能力更强大的处理器、大数据集。因此,人工智能大爆发也就是顺理成章的了。眼下,人工智能系统已经可以像人类一样“听”、“看”、自主地移动,并实行简单操作。令人激动的例子不胜枚举。

  比如,亚马逊推出的“阿列克夏”(Alexa)人工智能助手突破了语音识别的难题。从20世纪60年代起,科学家们就开始致力于解决这个难题。但是,真正的进步也就是最近几年的事情。亚马逊的语音识别技术虽然算不上完美,但是“阿列克夏”的水平还是可以让人接受的。

  再比如,谷歌的人脸识别技术也取得了大跨度的进展。现在,用户将自己的照片上传到谷歌图像,就可以找到和自己外貌相似的人。人脸识别技术可以应用到无人车驾驶和交通识别,比人眼的分辨能力还要强大。

  提到人工智能大爆发,当然不能不提阿尔法狗。到目前为止,它代表了深度学习的巅峰。可以说,目前人工智能的各项技术已经进入了加速发展的轨道。业界和学界普遍认为,到2035年,手机等电子仪器的智能水准将可以媲美人脑。

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(责任编辑:李秀伟)
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