被媒体魔化的人工智能

    去年六月，Facebook人工智能研究部门的五位研究员联名发表了一份研究报告，主要介绍了机器人如何能够模拟谈判性质的对话。
    虽然在很大程度上，机器人确实能够保证对话的连贯性，但研究员发现那些软件也会偶尔说出一些奇怪的话，比如“对我来说、对我来说、对我来说、对我来说，球没什么用。”
    看到这些研究结果之后，Facebook人工智能团队便清楚地意识到，他们没有能够在日常口语的参数范围内，对机器人说出的话语进行有效限制。换句话说，他们只是研发出了一种仅限于机器人相互之间使用的独特机器语言。而对于这些研究结论，或许身处其他领域的人会觉得比较有趣，但其实在专业人士看来，根本就是毫无新意可言，也算不上是突破性发现。
    就在那份研究报告发表之后的一个月，国外知名新闻媒体又发表了一篇名为《人工智能正在投资那些人类无法听懂的语言，我们是否应该阻止这种趋势？》的文章。具体看来，文章主要讲了机器人时常出现的偏离日常英语交流的问题。虽然这并不是上述研究报告的主要结论，但外媒文章表示，在发现机器人已经开始以一种全新的语言进行交流时，研究人员认为它们发展到了一种失去控制的地步，从而决定叫停整个实验。
    该文章一经发表，便迅速传遍了整个网络，导致大量缺少创新报道内容的出版商开始跟风，纷纷说Facebook的工程师是因为机器人以一种独特语言进行自主交流出现了恐慌，从而叫停了人工智能项目的研究。甚至还有媒体指出，这一现象简直就是电影《终结者》在现实生活中的重现。因为在这部电影中，有一个机器人在有了自主意识之后就对人类发起了战争。
    Zachary Lipton是卡耐基梅隆大学机器学习部门的助理教授，看到这篇本来还算有点儿意思的文章逐渐成为各家媒体博得关注的噱头，他不禁产生了一丝沮丧之情。
    根据Lipton的介绍，近些年来，广大民众对“机器学习”和“深度学习”这类话题是越来越感兴趣。但与此同时，也导致了不少“趁虚而入”的低质新闻报道现象出现，对人们正确理解相关研究报告以及行业发展前景带来了负面影响。用他的话说，这就是人工智能错误信息的蔓延。其实，除了Lipton，还有很多该领域的研究人员也是感同身受。他们担心关于人工智能的猜测性虚假报道，将会促使人们对该行业的发展前景抱有错误预期，最终威胁到该行业的发展进步以及相关新兴技术在现实生活中的高效应用。
    事实上，媒体对于计算机智能的夸张报道，并不是我们这个时代独有的，早在计算这个概念最开始出现时就已经有了。
    1946年2月，校车大小的电子数字积分计算机（即Electronic Numerical Integrator and Computer，以下简称Eniac）正式在一次新闻发布会上亮相。当时，记者们纷纷将其称作“电子大脑”、“数学怪人”以及“天气预测者与控制者”。为了让大众真正理解这一新机器，不再受虚假夸张新闻的误导，英国著名物理学家DR Hartree在《自然》杂志上发表了一篇文章，以一种直接、真实、简单的方式讲述了Eniac的运作方式。
    但让他感到沮丧的是，《伦敦时报》在他的研究基础之上，又刊登了一篇名为《电子大脑：解决深奥问题、带有记忆阀门》的文章。随即，他便给《伦敦时报》的编辑写了一封信，说是“电子大脑”这一术语会误导读者，并且声明机器是无论如何不能代替人类大脑思维的。但可惜的是，他的努力最终还是徒劳。在媒体眼中，Eniac的身份以及定义，永远都停留在“大脑机器”上。
    同样在美国，情况也相当类似。Frank Rosenblatt是康奈尔航空实验室的工程师和心理学家。1958年，他在《纽约时报》上发表文章，正式提出了一种名为“感知器（perceptron）”的基本机器学习算法。虽然按照设计，这种算法只能够识别出来少数几种模式，但《纽约时报》却将其称为“电子大脑”，说是它可以实现自我教学，用不了多长时间就能走路、说话、写作、繁殖再生，同样也能充分意识到自己的存在。
    固然，人工智能可以带来令人陶醉的喜悦，也可以为大学和军队中的研究人员带来大量资金支持。但到上世纪60年代，不少人工智能行业先驱就已经很明显能够看到，一直以来他们都低估了在机器中模拟人类大脑这件事的困难程度。1969年，曾经公开表示机器智能终将会超越人脑的Marvin Minsky，与计算机科学家Seymour Papert联名出版了一本书，以证明Rosenblatt的感知器算法无法完全实现之前相关专家们的设想，而且还表示其智能程度远不及媒体所宣传报道的那样。
    二人的书一经出版，便迅速在人工智能研究领域和其他领域传播开来，猝不及防地掀起了一股揭开人工智能真实面目的全新潮流。1972年，知名哲学家Hubert Dreyfus针对这一技术和行业的发展，发表了一篇影响深远的长文，名为《计算机所无法胜任的事情》。一年后，英国知名数学家James Lighthill又针对机器智能的发展现状公开了一份调查报告，并且得出结论说在整个人工智能和机器智能领域，所有截至当时的创新发现都没能像预期那样产生重大影响。
    自此，人工智能迎来了自己的第一个萧条期，也就是首个寒冬。在那期间，几乎所有的相关研究都无法顺利拿到资金支持。就连一直以来热衷于用“电子大脑”博得大众关注的新闻媒体，也失去了报道兴趣。虽然后来在80年代到90年代期间，人工智能出现了略微的回暖迹象，但还是在一定程度上摆脱不了过时、科幻的标签。要知道，一直以来，计算机科学家都在努力避免人工智能与这些词语沾上边，因为他们担心大众将自己当成白日空想家。
    直到新一代研究人员开始发表文章，介绍一项名为“深度学习”的新技术在现实生活实现了成功应用时，人工智能才算是真正顺利度过了自己的首个寒冬。
    
    
    1  2  下一页>