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来源：The Verge 编译：Agnes Pan 试想，到2021年，我们日常使用的软件将会越来越智能，在越来越多的方面代替人类的角色。对此，我们又该如何面对呢？ 近年来，业内外都出现了很多对AI消极的预测，认为AI会在未来对就业率造成巨大的损害，但仍有一部分观点认为AI的未来并不会如此悲观。CMU机器学习系的主任Manuela Veloso教授，认为未来人类和AI的关系是相互依赖的。持续不断的信息及目标的交流互换，会使人类和AI之间达到一个“各自独立的共生状态”。 在Veloso所描绘的未来中，人类的一些机构与虚拟智能助手会更趋于融合，但他们中的任何一方若少了对方的存在，都无法达到理想的效果。Veloso早已开始在CMU校园里开始试验她的想法。 她开发了一类名为“cobots”的机器人，安排它们在校园的各个角落为人们指路。当这些机器人遇到问题时，也会主动向人类求救。这是一个看待AI的全新视角，并且是一个会在未来5年内带来重大影响的视角。 下文的采访中，Verge与Veloso畅谈了机器人以及AI给人类带来的挑战，畅想了一个AI与人类和谐共生的未来。 1 过去的5年中，从不断更新换代的手机和电脑等产品中我们能看出，自动化和智能化都是主要的发展趋势。那么，您认为在未来5年中，这个进程会朝着什么方向发展呢？ Veloso：在未来，我想我们可以更多地看到人类和AI的共存，合力为人类社会的发展服务。这些AI系统将涉及处理虚拟世界的软件系统，以及在现实空间中的可移动系统，例如无人机，机器人和自动驾驶等。 你也将看到更多能运用在现实世界中的智能系统，不仅仅局限于你的手机、电脑里，而是一些真实存在我们周围的，能处理和感知真实世界的信息，并帮助我们做出决定的系统。随着时间的推移，我们还将看到这些AI系统对更广泛的社会问题产生影响，例如，管理一个大城市的交通，对复杂的气候进行预测，以及在人必须做的重大决定重提供支持。 2 目前有些系统的发展前景并不是那么乐观。当一个算法或机器人做出决定时，我们并不知道它做出这个决定的依据是什么，这使得这些系统的可信度难以提升。开发者们将如何解决这个问题呢？ Veloso：我目前研究的一个方向，就是研究如何让这些机器能够解释自己的行为，让机器为自己的决定负责，让过程更透明化。很多我们在做的研究都会让人类对系统进行问询。比如，当我的机器人Cobot未按规定时间到达我的办公室，我就会问它“为什么你会迟到？”或者“你是走哪条路过来的？” 所以我们在改进这些AI系统的过程中，不但要让它们学更多，不断提高性能，还要让他们在这个过程中，逐渐学会提供一定的解释。我们尝试与这些机器人进行交互，让人类能对 AI有更多的信任。到时候，你便可以问你的AI系统诸如“为什么你会这么说？”以及“为什么你推荐这个？”等问题。 如何让机器人提供合理的解释就是目前我研究的一个重点。我相信，如果机器人能成功做到这一点，那么人和AI之间的互相理解和信任也将逐渐加深。而最终，通过这样的人机交互，人类也可以通过和机器人的交流来修正AI系统的一些问题。所以，我们目前也在研究在系统中加入修正功能，让AI系统能根据指令进行自我修正。我认为这是未来人类与AI共生的关键一环。 3 为什么您认为这些系统现在正在飞速发展？以及，在过去的50年中，是什么因素导致AI研究无法飞速发展呢？ Veloso：你必须明白一点，让AI系统辨别一个特定物体或者是一个人是否健康，都离不开大量的知识。早前的AI研究其实都在努力获取所需的知识，这个过程需要人类的大量投入，通过从书本上找寻知识点，并人为输入到电脑中。 神奇的是，近几年来，更多这些所需的信息和知识都变成数字化，网络中有关于这个世界的一切信息。所以，如今AI系统能很轻易地获得一切数据和信息，并进行处理和分析。我们在做的是努力让这个过程更高效更准确，因为我们已经不需要花很多精力在获取数据上。 现在的问题就变成了，我们如何让机器从这些数据中进行学习？如何让机器更好地呈现它们？如何理解数据的分布？如何把看似散落的部分变成一个整体？这些问题就是深度学习主要考虑的东西，也是自动翻译和会踢足球的机器人背后的奥秘。如今所有这一切都成为了可能，因为我们现在能更高效的处理数据，而不用费力地去获取它们了。数据就在那里，垂手可得。 4 你觉得会不会有一天，我们甚至可以问我们的虚拟助手类似“Google,我收到了一个工作offer，你觉得我该接受吗？”等问题？ Veloso：我想会有这样一天的。这些是关于做决定的问题，比如你会纠结购买哪个保险套餐，购买哪辆车或是让孩子上哪所学校等。针对这些问题，你就可以在睡觉前问你的虚拟助手，“你帮我看看这些保险套餐，以及这些不同的车型，还有这些我的孩子可以选择的学校，你看看哪些比较好？”然后，机器人就可以在你睡觉的时候，连夜就这几个选择做出一份分析报告。 很多相关的信息都能在网上找到，你可以找到有关不同学校的所有信息，可以看到不同网友给出的评价和反馈，可以找到各种相关的博文和新闻。你可以让你的AI系统收集所有的关键信息，比如地理位置、教师资源等。你还可以输入你理想的标准，这样AI就可以把收集到的相关信息以及你提供的标准进行一一对应，帮你进行筛选，并最终提供给你最具参考价值的信息和选择。如今网上的信息量之大，让一般人都没有时间和精力准确地找到自己所需的信息。因此，让 AI代劳是一个明智之选。 此外，你甚至还可以让你的虚拟助手告诉你为什么它会推荐这几个选项。你可以问它：“为什么你会推荐这款车？我最讨厌这个牌子了。”我认为这是很重要的一步，当 AI帮助人们作出决定时，它也该从人类的反馈中学习并吸收更多信息。 5 除了协助做一些个人的决定之外，这些系统还能做什么呢？ Veloso：你可以想象类似的系统在抓取科学论文中关键信息的运用。不计其数的发表论文都能在网上找到，你可以想象AI系统如何帮助研究人员从成千上万的论文中，筛选出研究者需要的相关信息和数据。 AI系统仍然会是网络信息的产物。人们几乎每时每刻都在做信息处理，比如文本信息，图片信息，流程图，表格等，试图从广泛的信息量中抓取关键信息，并最终为我们的需求所用。 我所设想AI系统能够发现缺少的信息，连接网络提供的所有信息点，并且在需要时主动寻求更多的数据。你可以想象当系统发现信息缺失时，它会要求研究人员，“如果你能提供更多关于这些细胞与这种化学物质相互作用的信息，我能生成一个更好的模型。” 6 您认为共生状态将如何改变我们如今正在用的AI系统？ Veloso：我觉得，未来，AI在帮我们做决定的时候，有时可能会需要一些我们人类无法提供的信息。AI系统可能会主动发现，如果有了那项附加信息，它也许能做出一个更好的决定。 AI系统若能发现自己漏了一些必要信息，那就有趣了。它们会发现，如果它们能获得更多必要信息，或者能完成更多具体的动作，比如，如果它们可以帮你预定一个网站上不能预定的酒店，就能让你在出差时能住得离会场更近。我认为这项功能十分重要，因为我们自己无法知道系统在做决定时需要的所有信息。 目前，如果我们在Google地图或者Waze上输入一个地址，它们就可以为我们计划出一条出行路线。但是，除此之外，Waze还可以追问：“您赶时间吗？需要我为您找一条最近的路吗？您想走一条不同的路以便欣赏更多沿路美景吗？”如果这个虚拟助手知道我很喜欢某一类艺术，也许它就会带我绕路，让我顺便可以参观一家艺术博物馆。 7 现在大多的AI系统都是针对具体定向任务的，比如目标识别或者最优化路线等，这让AI系统的专业技术都相对分离和独立。您认为是什么因素导致一直没有一个相对广泛和综合的智能系统呢？ Veloso：开发一个广泛、综合的AI是极具挑战性的。我认为我们目前已经拥有了相关的技术，比如深度学习和深度增强学习，它们都有开发较广泛智能的能力。我们现在也在着重研究转换学习（transfer learning）的概念，即我们能如何让擅长完成某项任务的算法，也能学会做别的事情？对于AI 理解是无止境的，我们现在不知道的事情还有很多。对于综合AI的功能和技术，我们还处于萌芽阶段，未来我们还需要付出很多努力。 但我相信，一个广泛的、综合的AI熊终有一天会变为现实，就像许多业内专家，如Herb Simon 和 Allen Newell在AI研究刚开始发展史所预言的那样。虽然我不知道这样的系统具体在何时会出现，但我相信我们正走在一条离它越来越近的路上。 8 有些人担心，一旦AI的智能程度超过了人类的智能，人类将面临灭亡。您会因为这种不确定性而感到困扰吗？ Veloso：我是一个乐观主义者。我认为，目前我们在研究的这些自动化系统，如自动驾驶车辆、自动机器人等，都在号召人类更注重责任心。在一定程度上，这和科技本身并没有关系。科技在发展，而所有的新科技都是由人类自己创造的，它们并不是由外星人强行丢到地球的。我们是创造这些科技的人，那么也应该由我们负起责任，用最好的方式利用它们。 我之所以这么乐观，是因为我认为人类，包括我自己，都在有意识地谨慎运用和处理这些科技。但是我认为，目前最关键的是在教育上的投入，而不是过多纠结于机器人本身。不管怎样，机器人都会发展得越来越好。把关注点放在教育上，能让人类更了解彼此，更关心彼此，也会更关心社会的发展、地球环境的变化和科学的发展。这样会让我们把重心放在解决该解决的问题上，治愈癌症，消除贫困。人类社会有太多东西，等着我们更好地用蓬勃发展的科技去解决。 在某种意义上，AI中所包含的人文主义将最终把我们凝聚到一起。所以，我对此很乐观。 -END- 本文由将门创业（thejiangmen）原创编译 |
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