这个月的早些时候，John Oliver在他的HBO节目《上周今夜秀（Last Week Tonight）》上一针见血地指出了如今媒体公司对于点击量的渴求。像他的其他很多节目一样，这期节目在YouTube上获得了近600万点击量，形成了病毒现象。在节目第10分钟的地方，Oliver口头痛击了Tronc的膝盖（Tronc是《论坛报》出版公司的新名字），还放了一段视频模仿他们的宣传片。视频里，一个机器人女声把人工智能报道给媒体带来的益处描述了一番，它像一串小提琴弦乐，散发着隐约的膨胀。 Tronc并不是唯一一家热情拥抱“人工智能”这个词组的公司。人工智能非常热门，而每家公司的股票价格都在告诉大家，这一剂神奇药水将会改变一切。甚至连梅西百货都在最近宣布，它正在它们的10家百货公司里进行IBM的一个人工智能工具的测试，目的是为了让那些喜欢在线上而不是通过传统零售渠道购物的顾客，重回梅西百货的怀抱。 “人工智能”这个词，像之前的“云”、“大数据”和“机器学习”等词语一样，被市场营销人员和广告文案从业者劫持了。绝大部分的人每次提到“人工智能”，其实说的是“数据分析”——换句话说，一切照旧，没有什么真正的改变。如果这些宣传语句会让你问出“人工智能到底是啥啊”，别担心，你不是一个人。我曾经问过不同专家，让他们定义一下“人工智能”，结果我得到了不一样的答案。他们看上去一致同意的是，人工智能是一些技术组合，这些技术要么是在尝试模仿人类的智能，要么就是试图增强人类智能。在我看来，人工智能的侧重点在于它的增强功能，智能软件能够帮助我们与我们所生活的这个世界互动，并与之相处。而这个世界，正在日渐变得数字化。 30年前，我读报，用打字机写作，观看电视上不多的频道。今天，我拥有来自Netflix、Amazon、HBO和其他一些网站上的流媒体视频，而且有时候简直被“要看什么视频呢”这个问题搞得不停挠头。电子邮件、短信、约会、提醒，种种这些讯息的猛攻已经让我们的注意力难以停留。增强智能提供了一种可能性，就是让我们能在越来越多的信息输入和选择中作出筛选——而没有增强智能的帮助，我们恐怕处理不了那么多信息。 和其他形式的技术不一样，人们很难彻底了解普遍意义上的电脑和某个特定的软件。电脑和软件，用它们的神秘感侵占了我们。你一定曾经在录音机上口述了某封信件或者某个文件，然后让某个人再把这些信息转化成文字发给你。人们在机器的协助下进行着“声音转化成文字”的对话。而今天，你可以对着你的iPhone说话，让它把你口头录入的东西变成文字。50年前，如果人们能够看到我们如今掌握的这种“声音转化成文字”的能力，那看上去就好像技术也变得有感情、有知觉了一样。而现在，这只不过是增强我们和这个世界互动能力的一种普通方式而已。作家、未来主义者凯文·凯利在他最新出版的一本书《无可回避的12个技术力量：它们将重塑我们的未来（The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future）》中写道：“从50年前看过来，我们现在做的事情的叫人工智能，但往后的50年里，这些事情就不叫人工智能了。” 你不用上Facebook就能理解他的意思。在我们有因特网之前，我们会在某个时间打个电话给我们的朋友，或者写信给他们，用来跟上他们生活的步伐。那是一个缓慢的过程，得做很多努力，花很多时间才能了解彼此。可是到最后呢，我们的互动并不多，而打长途电话还得花一笔钱，写信也费时间。因特网出现以后，我们有了电子邮件，这些互动开始变得更容易，也更快速了。Facebook干得更棒，它把你过去的地址簿变成了一个活动中心，在这个活动中心里，你可以和上百个、甚至上千个朋友保持同步联系了。 在成为一家情绪分析初创公司Juji的合伙人之前，Michelle Zhou在IBM研究院（I.B.M. Research）和IBM沃森集团（I.B.M. Watson Group）待了10年半。Zhou是人工智能和人机交互领域的专家，他把人工智能分为三个阶段。第一个阶段是识别智能，算法由更为强大电脑来运行，能进行模式识别，从大量文本中总结出主题，甚至能爬梳一整份文件，形成少数几句具有关键意义的话。第二个阶段是认知智能，运用这种智能，机器不但能进行识别，还能够从数据中得出推论。第三个阶段则只有等到我们创造了虚拟人类才能达到了，这些虚拟人类像真正的人类一样，能够思考、表现和行动。 但距离创造出真正的虚拟人类，我们还有很长的路要走。无论你在媒体上读到了怎样的报道，实际上依然没有技术是完美的，而人工智能最有价值的功能，也在于它对于人类智能的增强。为了实现这种功能，我们得对电脑进行训练，让它能模仿人类。今年四月《彭博商业周刊》的一则报道举了个不错的例子。这篇报道说，有些公司向市场提供了人工智能自动个人助手（帮助人们安排行程或者协助他们在网上购物）。然而公司还雇了一些人类“训练者”，“个人助手”只有经过“训练者”的检查和评估，才会发出最终的反馈。“这很讽刺，我们对人工智能的定义，是考量它复制人类智能的能力。”Sean Gourley说。Gourley是数据分析公司Primer的创始人，也是在算法的协助下从大量数据集中研究出人工智能方面的专家。 无论是Spotify、Netflix，还是新世代的人工智能聊天机器人，这些工具都依赖于人类自己去提供数据。我们在Spotify上听歌，把歌曲放到播放列表中，和别人分享这些歌曲，都是我们自己把关键的指令发送给Spotify，从而训练了它的算法。这些算法不仅能发现，还能预测出我们喜欢什么歌曲。 甚至人们所谈论的“计算机视觉”，它之所以有效，也只不过是因为人类上传了数以亿计的图片，通过给它们加标签形成元数据，为图片提供了文本。日益强大的电脑可以扫描这些照片，找到模式，得出意义。谷歌的做法也类似，它花了些年月收集声音样本，然后建立了一个智能系统。这个系统能听懂口音，辨别出口音之间的细微差别，从而使实现基于声音的搜索功能成为可能。 用Zhou的标准来衡量，我们现在只发展到了“识别”阶段，今天的电脑能够通过深度学习去发现更快和更好的模式。这没错，但也有一些公司正在致力于发明一些技术，它可以推论出意义，这将是人工智能的下一阶段。“人工智能的发展会不会止于第三个阶段，这个问题并不重要。”在一封邮件中，Zhou对我说，“我仍然支持人机共存。计算机在自己的能力范围内做到最好（即一致、客观和准确的），我们人呢，也做到最好（创造性的、不精确但却是有适应能力的）。”至少，再过几十年，人类还将继续训练计算机，让计算机能够模仿我们。与此同时，我们还必将去处理那些围绕在人工智能周边的各种夸张宣传。 |
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