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          科學大家|價值未對齊的人工智能

          2021年11月20日 12:07來源:網絡搜索手機版

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          出品:新浪科技《科學大家》 中信新思

          作者:托比·奧德(Toby Ord)

          作者簡介:澳大利亞哲學家,任教于牛津大學,是牛津大學人類未來研究所高級研究員,本文節選自其著作《危崖》(The Precipice: Existential Risk and the Future of Humanity)。

          1956 年夏天,一小群數學家和計算機科學家聚集在達特茅斯學院,開始了設計智能機器的宏偉計劃。他們探索了認知能力的許多方面,包括推理、創造力、語言、決策和學習。他們的問題和立場將決定人工能(AI)這一新興領域的發展方向。而在他們看來,最終的目標是制造出在智力上可與人類媲美的機器。

          幾十年過去了,隨著人工智能成為一個穩定發展的領域,人們降低了對它的期望。人工智能在邏輯、推理和游戲方面取得了巨大的成功,但在其他一些領域卻頑固地拒絕進步。到了 20 世紀 80 年代,研究人員開始理解這種成功和失敗的模式。出乎意料的是,我們視為人類智力巔峰的任務(如微積分或國際象棋),計算機執行起來其實比那些我們認為幾乎不費吹灰之力即可完成的任務(如認出一只貓、理解簡單的句子或撿雞蛋)要容易得多。所以,雖然有些領域里人工智能遠遠超過了人類的能力,但也有一些領域不如兩歲孩童。72 這種未能取得全面進展的情況導致許多人工智能研究者放棄了實現完全通用智能的早期目標,并重新定義他們的領域,為解決具體的問題研發專門的技術。他們放棄了一個不成熟領域里新生熱情所追求的更宏大目標。

          但情況正在逆轉。從人工智能誕生之初,研究人員就試圖構建不需要清晰編程就能學習新事物的系統。最早的機器學習手段之一是構建類似于人類大腦結構的人工神經網絡。在過去的十年里,這種手段終于有了起色。設計和訓練上的技術改進,加上更豐富的數據集和更強大的計算能力,使我們能夠訓練出比以往更大以及學習能力更深入的網絡。

          這種深度學習使網絡有能力學習微妙的概念和區別。它們現在不僅能識別一只貓,而且在區分不同品種的貓方面,表現也超過了人類。它們比我們更能識別人臉,還能分辨同卵雙胞胎。而且我們已經可以將這些能力用于感知和分類以外的領域。深度學習系統可以在不同語言之間進行翻譯,其熟練程度接近人工翻譯。它們可以生成人類和動物的逼真圖像。它們只要聽一個人講幾分鐘話,就可以用這個人的聲音說話。而且它們可以學會精細而連續的操控方式,如學會駕駛汽車或使用機械臂拼樂高零件。

          但也許最能預示未來的重要標志是它們學會玩游戲的能力。自達特茅斯會議以來,游戲一直是人工智能的核心部分。持續而穩定的進步使人工智能的國際象棋水平從 1957 年參與業余比賽一直發展到 1997 年超越了人類,而且是大幅領先。77 要達到這個水平,需要大量的國際象棋策略方面的專家知識。

          2017 年,深度學習被應用于國際象棋,并取得了令人矚目的成果。人工智能公司 DeepMind 的一個研究團隊創造了 AlphaZero:一個基于神經網絡的系統,從頭開始學習下棋。它從新手到象棋大師只用了四個小時。在不到一個職業棋手下兩盤棋的時間里,它發現了人類花費幾個世紀才發掘出來的策略知識,發揮出了超越頂尖棋手和傳統程序的水平。而令棋手們欣喜的是,它贏得比賽的方式不是計算機象棋所代表的枯燥刻板風格,而是讓人想起國際象棋浪漫時代的創造性和大膽技法。

          但最重要的是,AlphaZero 能做的不僅僅是下國際象棋。它用同樣的算法從零開始也學會了下圍棋,并在八小時內遠遠超過了任何人類的能力。世界上最優秀的圍棋選手一直認為自己的棋藝已經接近完美,所以很震驚地發現自己被如此徹底地擊敗。正如衛冕世界冠軍柯潔所說:“人類數千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊!

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