人工智能(AI)來臨！雖然有許多工作將被取而代之，但還有許多任務——甚至是裝配線的工作——對于機器而言仍然過于復雜。此外，我們還看到了一直困擾著我們的道德問題。1Pbesmc
這是日前在美國麻省理工學院(MIT)校園舉行的第18屆年度全球新興科技高峰會(EmTech Conference)上備受關注的話題。此次會議的重點在于AI和機器人技術，與會者在會中熱烈討論關于AI在改變日常生活和工作方式的巨大進展。1Pbesmc
道德問題的出現(xiàn)并不僅僅是因為AI等技術，而且還來自于網際網路、手機和社群媒體的崛起。《MIT技術評論》(MIT Technology Review)總編輯Gideon Lichfield以探討技術倫理為開場，他展示了一張以推文內容為基礎的圖片顯示從社群媒體看到的政治兩極化。1Pbesmc
EmTech MIT 2018會議展示一張分析推文的圖片，顯示對于政治的兩極化現(xiàn)象（來源：MIT Technology Review）1Pbesmc
Lichfield說：「即使我們與其他人接觸，也會傾向于與志同道合的人走在一起。我們會篩選掉立場或內容與我們不合的推文或資訊。」他說，人們相信資料可以解救政治，而如果不喜歡所顯示的內容，就會有人試圖詆毀資料。2013年的《MIT技術評論》封面中引用了一句話：「手機、網路和資訊的傳播——獨裁者的致命組合。」(The mobile phone, the Net, and spread of information — a deadly combination for dictators.)這句話現(xiàn)在看來還更實用。1Pbesmc
在2013年時，人們相信大數(shù)據(jù)可以解救政治…（來源：MIT Technology Review）1Pbesmc
Lichfield接著指出，矽谷深信我們只是創(chuàng)造技術而且能保持中立。但情況不是如此了。為什么？因為你無法預測人們如何使用這些技術。例如，軟體能用于改變你在視訊中的表情或者讓你變聲到你覺得可以傳立送給別人的程度。《MIT技術評論》編輯Will Knight并展示如何用免費軟體將視訊中演員Paul Rudd的換成Ted Cruz的。「僅僅創(chuàng)造技術不再可行。我們需要為社會好好地規(guī)范這些技術?！?/font>1Pbesmc
MIT教授Josh Tenenbaum指出，AI具有改變社會的潛力，但它還有很長的路要走。他的研究團隊現(xiàn)正致力于尋找讓機器以模擬人類學習的方式進行學習。1Pbesmc
「為什么我們擁有所有的AI演算法，但基本上卻沒法實現(xiàn)AI？」他問道。根據(jù)Tenenbaum的說法，機器仍然缺乏學習能力和人類的常識。「演算法連一年前的智慧都不比不上?！沟侥壳盀橹?，當今所使用的機器，特別是工廠中的機器設計，都只能做一件事——例如焊接——或許他們在這件事情上可以做得比人們更好更準確，但機器人就只做那件事。Tenenbaum希望了解為什么人類能夠做比機器做更多的事情。「今天的AI技術是由模式辨識和深度學習所驅動的。智慧更是如此?！?/font>1Pbesmc
MIT教授Josh Tenenbaum解釋認知科學如何發(fā)展成為AI（來源：Martin Rowe）1Pbesmc
Tenenbaum和他的學生正試圖將人們思考和解決問題的方式進行反向工程，然后應用于機器上。他報告了一些令人興奮的進展，并表示盡管深度學習的數(shù)學已于1960～1980年代發(fā)表在心理學期刊上，但我們還有很長的路要走。1Pbesmc
Tenenbaum還注意到圖靈(Alan Turing)在1950年發(fā)表的著名論文，其中提到我們唯一知道如何生長人類生活智慧的就是兒童。圖靈認為，小孩子的大腦就像一張白紙，但Tenenbaum認為圖靈錯了。例如，Rebecca Saxe教授指出，我們天生就具有接合智慧和學習的能力。「我們了解人、地點和事物，而不僅僅是模式和畫素。」Laura Schulz教授研究兒童如何透過思考來學習。Tenenbaum則期待他們的研究能夠模擬出我們如何學習并將其應用于機器。1Pbesmc
Tenenbaum接著展示兩段有關幼兒解決問題的影片，這也是目前的機器無法做到的。在其中一段影片中，幼兒能按大小順序堆疊玩具環(huán)。另一段影片展示一名成年人想將書放在一個門關閉的書柜中，這時另一名小朋友可能會了解他的需要而幫忙開門。1Pbesmc
Veo Robot共同創(chuàng)辦人兼工程副總裁Clara Vu發(fā)表的另一場演講呼應了Tenenbaum的看法。Vu解釋這就像使用睫毛膏所涉及的過程一樣，當今的機器太復雜了。然而，Vu展示了工業(yè)機器人如何做好人們做不到的事情。她描述在一座汽車廠的任務，機器人在焊接方面要比人們做的更好，但最終的裝配仍由人們來完成。例如，通用汽車(GM)和特斯拉(Tesla)都無法自動化最終裝配程序，因為它涉及許多任務，而且有許多車型存在差異。1Pbesmc
Vu指出，單個流程的自動化需要一個工程師團隊工作數(shù)月或數(shù)年，這是一筆巨大的投資。如果在此過程中還必須更改任何內容，就必須重新編程機器。人們的適應能力更好，但「機器人無法組裝電纜線束。隨著制造商被迫推出各種不同的產品，我們需要更靈活的自動化?！?/font>1Pbesmc
Veo Robot共同創(chuàng)辦人兼工程副總裁Clara Vu指出，我們需要感知和驅動以執(zhí)行任務（來源：Martin Rowe）1Pbesmc
「工業(yè)機器人如此強大的原因也使其變得危險?！筕u解釋為什么機器人必須放在籠子里以確保人們的安全。她的公司正在開發(fā)使用感測器檢測機器人附近是否有人員存在或接近的演算法。如果有人員太靠近，機器人就會停止操作。「我們建構的系統(tǒng)具有失效安全(fail-safe)能力。首先分析整個空間，如果無法保證空間不會被占用，就會認為它已被占用?！闺m然這個功能不需要機器學習，但確實顯示了人們如何與機器人一起工作。Vu將此描述為「老式人工智慧」。1Pbesmc
Vu解釋說機器人技術包括驅動。「機器人必須執(zhí)行任務。雖然驅動很簡單，但感知卻很難。我們距離執(zhí)行某些人為驅動的機器進展還有幾十年或幾個世紀。我們必須解決許多問題才能像人類一樣建立靈活的工廠，讓機器人也可以制造電纜線束?！?/font>1Pbesmc
盡管Tenenbaum和Vu都看到機器人仍然無法與人競爭的情況，但Uptake創(chuàng)辦人Ganesh Bell聲稱「每一家企業(yè)都將重新構想軟體。AI將處理來自物聯(lián)網(IoT)裝置采集的資料。AI和預測分析是提高生產力的下一步?！笲ell的公司開發(fā)的軟體即用于預測分析。但他指出，人們仍然必須對這些預測采取行動，以防止機器操作中出現(xiàn)不必要的中斷。1Pbesmc
Uptake創(chuàng)辦人Ganesh Bell表示，AI將改變人們的工作方式，但人們仍然必須根據(jù)AI的建議采取行動（來源：Martin Rowe）1Pbesmc
編譯：Susan Hong1Pbesmc
(參考原文：AI Has a Long Way to Go，by Martin Rowe)1Pbesmc
