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人机大战:人类还有优势吗

http://www.newdu.com 2017-10-14 解放日报 龚丹韵 参加讨论


    
    
    
    当机器答对时,观众很是沮丧。蒋迪雯摄
    近日,阿尔法狗再一次战胜人类的围棋高手,令人工智能再次受到关注。
    与此同时,正在播出的电视节目《最强大脑》第四季,也在展开一场“人机大战”。他们分别让几位人类脑力高手,一一与人工智能小度进行比赛。
    从目前结果看,小度战绩颇佳,本以为会输,测试时也连连犯错了,却在“深度学习”和程序优化后,赢得了比赛。
    时至今日,我们不得不问:人的优势究竟还有什么?未来,人工智能(或叫类脑)与人,究竟会以怎样的方式相处,改变文明与社会的发展进程?
    在创新中如履薄冰
    “人机大战”是个异想天开的创意。最初,《最强大脑》制片人桑洁差一点打算放弃。
    摆在眼前的第一个困难就是,人与机器,真的能比吗?比运算、比记忆,人类肯定比不过机器,那么至今为止,有什么项目依然是人的强项,并且可以公平地比赛?
    幕后的科学家团队给出的答案是:能比。比人脸识别和声音识别,这是人的强项。
    策划比赛项目时,所有人都没底,在此之前,国内几乎并没有人做过围棋以外的“人机大战”。快要放弃的那一刻,桑洁给领导王刚发去一条微信,是这样写的:宁愿在创新中如履薄冰,也不要在苟且中偷生。我们想要的是突破。
    王刚回了一个字:好。
    然而说起来简单,做起来难。人脑的竞争对手人工智能从哪里找?跑遍了国际和国内人工智能团队后,节目组锁定了百度的人工智能小度。
    “其他方面我不敢讲,但是在人脸识别和声音识别上,小度一直在国际顶尖比赛中拿奖,并且是第一名。”面对媒体群访的那天,北京大学教授、节目的评分嘉宾魏坤琳这样强调,“我不怕你们砸我,也有很多人不相信,但这是实话实说。”
    小度在人工智能界确实已经战绩辉煌:2015年,小度在全球FDDB人脸检测测试集上取得世界第一的成绩,在LFW人脸识别测试集上也取得了世界第一的识别精度。
    每一个人工智能开发方向不同,也许比围棋,小度未必能赢阿尔法狗,但是比人脸识别和声音识别,它在全球可以名列前茅。
    人和机器站在了相对公平的比较上
    复旦大学教授、节目主持人蒋昌建说,仅仅调用记忆中的图片进行比对,机器明显比人强。那么人类的优势是什么呢?
    逻辑、想象、推理能力。
    魏坤琳对媒体解释,人类文明可以从农耕社会发明文字算起,但在此之前,人类长期做的就是一件事:狩猎和采集。
    假设我们一直在东非大草原上做了几百万年的狩猎和采集,那么人类唯一擅长的,就是运动和感知。而这一次人机大战,就是拿人类比较擅长的领域,与机器比。
    节目组的两场人脸识别是这样的:第一场,需要根据儿童(0-4岁)时的照片,推理长大后是谁,在出场的团队成员中当场指认。
    人的五官在长大后会变,脸型也有可能会变。这种“人脸识别”已经不单纯考验记忆。
    果然,比赛现场,脑力选手王峰先发出了询问:这些志愿者里面,会不会有人整过容?嘉宾回答:这个不能说。整容与否这个因素,对人和机器都是一样的障碍,所以比赛依然是公平的。
    另一场人脸识别,比赛方式貌似更加适合人类发挥:节目组模拟了夜晚暗光,从高处的摄像头拍下一个蒙面歹徒的照片。随后由这张模糊的蒙面照片辨认,究竟是现场志愿者里的哪一位。
    这样的人脸照片严重信息缺失,需要靠想象力、逻辑推理去补足五官长相。
    策划时,几乎每一个细节都反复推敲,甚至推翻重来。为的就是尽可能设计一个规则,这个规则能让人与机器公平较量。
    比如第一场比赛的第二轮,是根据小时候的集体毕业照辨认长大后的人。志愿者设定在30岁以上,而不是40岁、50岁、60岁。因为达成合作的时候,百度的工程师团队对黑白照片有些抗拒。私底下,机器对黑白照片测试的正确率并不理想。当然,如果给足时间,让小度“深度学习”,更新算法,这些都不是问题。但现在,准备比赛的时间非常有限,所以最终锁定的是机器准确率相对较高的彩色照片。
    第二场针对声音识别的比赛,工程师团队提出,让人类选手重复听材料,也是希望尽可能公平。
    可以说,关于黑白照片、年龄岁数、出题次数等等,这些细节前前后后一直在调整。双方来回平衡选手能力、人工智能能力,还有现场的精彩度。
    最终,人和机器站在了一个相对公平的比较上。
    这可比电影好看多了
    已经播放的第一场人机大战中,起初选手们“怂”了。
    指明的两位视觉记忆和辨认高手,并不愿意站出来和小度比。现场一时非常尴尬。嘉宾们则对这种反应失望和愤怒。选手们之前都骁勇善战,面对国外选手从不畏惧。怎么面对一个未知的人工智能,就连站出来的勇气都没了?也许是嘉宾的话激励了大家,坐在第一现场的王峰主动站起来,表示愿意对战,此时李威和郑才千也从第二现场走出来表示愿意对战。
    俗话说,战者不怒,李威和郑才千的状态都不是很好,最终魏教授选择了王峰,虽然辨脸真不是王峰的强项。
    节目嘉宾章子怡当时在现场看到这一段时脱口而出:这可比电影好看多了。
    平心而论,面对未知的恐惧,大家都感同身受。听到人机大战时,许多人的第一反应是:机器肯定赢。
    直到后来几场项目测试时,节目组心中的石头终于落下。因为测试结果,人类选手胜,这给了节目组一定的信心,也给了百度工程师相当大的压力。
    录制最关键的第三场人机大战时,脑力选手派出了压轴阵容:大名鼎鼎的“水哥”王昱珩。
    在前几季节目中,他创造了许多不可思议的“奇迹”,比如“微观辨水”项目,520杯同质同量同水源的水,他匆匆扫过,一眼就辨认出哪杯水做过手脚。
    在辨认唇印的比赛中,日本选手青木健用了40分钟进行记忆和提取,而王昱珩宣布放弃记忆观察,随后只用9分钟扫完,就完成了比赛,而且全部答对,轰动全场。
    他也是桑洁在三季选手当中唯一承认的“天才”。桑洁曾对媒体形容,其他选手的方法有道可循,而王昱珩怎么做到的,可能他自己也说不清楚。
    面对这样的脑力选手,工程师团队的压力其实很大。尤其测试时,王昱珩基本答对,而小度却有失误。直到上场前一秒,工程师还在后台孜孜不倦地更新算法、修改程序。他们要求节目组把临时搭建的办公室敞篷围得里外不透一丝光亮,就是为了不受任何干扰,一心一意优化程序。
    换句话说,比赛对机器而言,不是十拿九稳,失败可能性同样很高。工程师组负责人、百度深度学习实验室主任林元庆形容几场比赛过程,“中间有几局,即便赢了,也是险胜。”
    每个人的大脑里,都住着银河系
    时至今日,我们不得不面对这样一个问题:人脑的天花板在哪里?比起类脑,它还有优势吗?
    “人脑的可塑性很强。”上海交通大学教授、超级大脑人才库主任李卫东这样回答。
    至今已经发现,人脑中有约860亿神经元,还有10倍左右的胶质细胞等。人脑中神经细胞的数量接近一整条银河系的恒星数量。
    换句话说,我们每个人的大脑里,都住着一条银河系。究竟能发挥到什么程度,有多少种能力,至今还没有答案。
    人类脑神经的通路有神奇的可塑性。比如一个极端的例子是,因特殊疾病而切除了近半个大脑的人。我们知道左侧大脑主要控制右边身体的功能,反之亦然,切除的半侧大脑理应带来对侧身体功能的完全丧失,但是经过病人的顽强意志和科学锻炼,竟然可以恢复部分对侧瘫痪肢体功能,经过大脑功能影像扫描研究发现,瘫痪肢体的同侧大脑竟然建立了新的神经网络功能连接。
    更简单的例子是,我们学习骑自行车、弹钢琴等等,都是在脑中构建、重塑神经网络连接,这一重塑的过程在我们的生命中无时无刻不在发生。许多天才的大脑,展现出“不可思议”的能力,或许就是因为他们的大脑某个区域,神经网络的搭建方式和普通人不同。
    李卫东比喻,人脑里的神经网络像一个庞大的银河系一样复杂。千亿级的细胞在那里互相交谈、建构、重组,但网络连接时某个环节出现偏差,它就可能会展现出令人惊艳的能力。但“搭错”的神经网络,又常常可能伴随一些正常功能的缺陷,比如不能生活自理、不会说话。
    已经有研究表明,自闭症患者中,高达10%的人在某个领域是天才。天才和白痴常常一线之隔,甚至一体两面。
    脑神经科学家一直希望,有一天,我们能够让人脑的神经网络可规划、可调控。比如大大增强大脑某个功能,又不至于让它丧失正常能力,那么未来的人类,或许个个都是“天才”,潜力不可估量。
    人脑远远没有达到极限。
    时间已经等不起
    “但是时间不够了。”李卫东反复强调这句话。
    21世纪的今天,我们对人类大脑的探索,还停留在非常初级的阶段,尚未勘破其中的本质。
    就好似18世纪化学的突破。几千年前,中外文明都以为,世界由几种简单物质组成:水、土、火、空气等等。西方有四元素说,中国有五行说。然而直到18世纪,科学家才发现原来空气不只是空气,空气里还有氧气、氢气、氮气等不同性质的气体。化学突破爆发式地推动了人们对组成大千世界的元素、电子、原子的深入认识。
    而现在,我们对大脑的认识水平,就相当于化学元素还没有被发现的早期。虽然窥得一些神经元运作的基本规律,但对大脑产生的精神、意识、灵感等等高级功能的本质仍然一头雾水。
    今天的脑科学研究,已经发现大脑神经元之间的连接如何编码一些基本的记忆、情感、感知。五官的感知,是通过神经元传递给中枢的。在动物研究中,我们可以特意调控神经网络,让大脑感到是香的,其实是臭的,看到的是红的,其实是绿的,通过一些技术手段,“欺骗”神经元,“欺骗”大脑。
    换句话说,我们的技术进步,虽然没有在人身上刻意去做,但是已经可以做到影响别人的大脑,甚至某种程度上操作别人的感知。但是我们仍然没有窥见人类大脑高级功能运作的本质。
    与此对比的是,人工智能的发展速度大大超乎以往。机器深度学习之后,展现出可怕的自我进步。
    人脑不可能一天之内与自己对弈一万盘围棋,但机器可以。人脑会感到疲倦,受情绪影响,发挥失常,但机器不会,只要插上电,它就能永远理性地无差别工作。
    从《最强大脑》的录制现场看,大家本以为机器不擅长推理、想象,测试时它也确实不擅长,错误连连,但经过几天程序优化和“深度学习”后,比赛时机器进步飞速,甚至多次反败为胜。
    一位导演说:“当初去测试项目的时候,小度的正确率大概只有80%,但是第一期正式比赛时,你会发现它的正确率达到了100%,而且认出了双胞胎。”那一刻,百度所有后台的工程师都跳了起来,说他们创造了历史。因为目前世界上,还没有人工智能认出双胞胎的记录。
    我们一直自信,人类能够战胜机器的地方是想象力、创造力、艺术和审美能力。但说不定未来,只要定向培养和深度学习,机器同样能够做出艺术家能做的事。尽管机器做到的运作模式和人脑不一样,可是谁在乎过程呢?结果说明一切。
    和类脑的发展速度、应用效果比,留给人脑进化的时间,已经不够了。
    人工智能已接近临界点
    2012年,谷歌第一次向全球展示无人驾驶汽车的视频。当时,所有人都觉得这只是一个实验室概念,离现实非常遥远。就连专业研究这一块的林元庆当时都认为,起码10年、20年以后,它才有应用的可能。
    可是短短4年时间过去,全球基本每家汽车公司,甚至优步、谷歌等都投入资金,想要立即把它变成现实。中国的多家大企业也在涉足这个领域。如今业内预计,若无其他因素干扰,无人车3年可以商用,5年可以量产。这不是一个口号,而是评估各家企业计划后得出的结论。
    2013年后,脑神经研究领域,很多人都在讨论启动“中国脑计划”。当时李卫东曾在会议上提问:我们这些人脑科学家一直非常投入,兢兢业业研究着人脑的奥秘,但会不会有一天即使解开了人脑的奥秘,也已经赶不上类脑的发展速度了?
    参会的某位科学家这样回答:类脑的智能发展没那么快。
    然而两年后,阿尔法狗战胜人类围棋高手,连战连捷。速度比想象的快太多。
    当前人工智能的浪潮已席卷全球。根据Venture Scanner的统计,截至2016年初,全球共有957家人工智能公司,美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习、自然语言处理/语音识别、计算机视觉/图像识别、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别等多个细分行业。预计2020年全球人工智能市场规模超千亿美元。在未来,人工智能将是众多产业的突破点。
    一言以蔽之,就是人工智能的发展已接近某个“临界点”,下一步,完全具备大规模商用的潜力。机器替代人类工作的时代,正在拉开序幕。
    不妨碍机器“假装有情感”
    李卫东常常开玩笑说,人类的诞生,可能就是为了给宇宙制造下一个更优化的物种。
    一旦掌握深度学习,机器能够自我筛选、自我进化,甚至机器可以自己制造和指挥其他机器。尽管它的思考模式和人脑不一样,可从结果上,你不得不承认,它就是一个更有优势的物种。记忆、运算、效能,我们都战胜不了它。它还相当节省资源消耗。
    未来,当机器能够代替大部分人的工作,甚至做得成倍好时,社会将变成什么模样呢?
    乐观派认为,机器为人服务,人从辛苦繁重的劳动中被解放出来,从此可以过上自由而悠闲的理想生活。但在悲观派眼里,这是“人被当做宠物养起来了”。那时的人,将不再是万物的尺度,不再是生物链的顶端。
    也有人操心机器与人如何沟通。再智能的机器,都不具有人的情感。可是这丝毫不妨碍机器“假装有情感”。
    比如,机器可以学习。通过人类的面部表情、瞳孔大小、心跳脉搏、血流量、大脑区域活动情况等,机器能够学会判断这个人是高兴还是沮丧。一旦机器学到这些,它就可以“模拟感性”,像人一样交流。
    李卫东提出,也可能出现另一种状况,就是未来人变成了“人机复合体”,比如直接在人脑中按上芯片,让人拥有机器那样的运算和记忆能力。未来人可能像个八爪鱼一样,身上挂着一堆仪器,这个用来控制记忆,那个用来控制地图……
    让蒋昌建印象深刻的是这样一个场景:每当比赛出现机器的胜局,他和所有观众一样,心情非常纠结。但是机器自己并不懂得高兴,它在场上依然淡定,反而是场下的工程师团队抱头痛哭。
    哭的永远是人。人会在意输赢,是因为人有情感。但小度会在意吗?
    人类所有文明,都是建立在大脑的基础上。人工智能产生了一个新的方向,让人战栗。美国曾多次向全国咨询,人工智能对世界会有什么影响?最终,研究的部分成果以白皮书方式做了回答。
    白皮书说,人类已经过了制表时代、编程时代,即将开启智能时代。机器会促进新一代大脑的出现。如今,能够回答问题已经不算是智能,智能是指:能够自己提出和发现问题。
    机器离做到这一天,还远吗?

(责任编辑:admin)
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