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LeCun:就通用智能而言,人工智能甚至还不如老鼠

[日期:2017-12-27] 来源:新智元  作者: [字体: ]

来源:PJ Media

编译整理: 张黔 弗格森

【新智元导读】AI到底有多智能?斯坦福大学、麻省理工学院、SRI International和其他研究机构发布的“AI指数(AI Index)报告作者Yoav Shoham认为,在过去的十年中,人工智能已经取得了令人惊叹的进步,但即使是与5岁的人相比,计算机依然缺乏常识或通用的智慧。”LeCun也认为,“在特定的领域,机器的确有超人的表现,但就通用智能而言,我们的人工智能甚至还不如老鼠聪明。”当下,人工智能领域机器的“大脑”还没长多少,但人的大脑却增加了许多——为改善了人工智能机器的思维,无数的人才涌入这一领域。

你想用人工智能来替代那些经常唠唠叨叨、想着休假和总请病假的员工?抱歉,即便是你用上了人工智能机器人,它们可能依然都让你失望,因为人工智能还远远落后于人类发展的进程。

SRI International(斯坦福国际研究所)的科学家Raymond Perrault告诉纽约时报,公众认为科学家知道如何让人工智能变得更好。

的确,人工智能可能足够聪明,它们可以学习国际象棋或者在快餐店翻转汉堡包。但是谈到常识和决策技巧,人工智能与成年人相比是低于标准的。

斯坦福大学、麻省理工学院、SRI International和其他研究机构发布的“AI指数(AI Index)”显示,在美国开发的许多人工智能甚至不如五岁小孩。因此,FaceBook人工智能实验室负责人Yann LeCun表示,即使是最先进的人工智能系统,其威胁人类的程度也不会很大。

自20世纪50年代中期以来,“人工智能”一词就出现了,当时科幻小说家们幻想着在开车、用电脑甚至打电话的时候,人工智能都足够聪明以响应口头命令。

以斯坦福为首的“AI指数”是第一个试图创造衡量人工智能技术进步的基准。

“在许多方面,我们在讨论人工智能上还比较盲目,缺乏可信度评估活动所需的数据。”斯坦福大学计算机科学系教授Yoav Shoham说,“AI指数的目标是提供一个基于事实的测量表,我们可以根据这个测量结果绘制进展情况,并就该领域的未来进行更深入的讨论。”

人工智能指数发现大量的风险投资资金涌入人工智能创业公司。AI指数报告显示,自2000年以来,人工智能创业公司增长了14倍,创投投资增长了6倍。

具有讽刺意味的是,人工智能领域机器的“大脑”还没长多少,但人的大脑却增加了许多——为改善了人工智能机器的思维,无数的人才涌入这一领域。

“AI指数”报告显示,自2000年以来人工智能方面发表的文章数量增长了九倍,入读斯坦福大学入门人工智能机器学习课程的人数比本世纪初高出45倍。

研究人员还发现,AI机器可以做得比人还要好,有时甚至更好,比如图像和语音识别、动作捕捉、理解和回答问题以及将皮肤癌细胞照片分类等等。但是,当涉及在现实世界中运用超出这些基本技能的东西时,人工智能就不行了。

Shoham说:“在过去的十年中,人工智能已经取得了令人惊叹的进步,但依旧不能表现出拥有常识或者达到5岁人的智慧。”Shoham说。

Yann LeCun表示,他的Facebook AI团队所取得的进展甚至让马克·扎克伯格感到惊讶。 Facebook的人工智能软件为Facebook的视力受损用户提供照片解说,每天进行45亿人工智能翻译。

但这并不意味着Facebook的人工智能机器,或任何其他人工智能,可以像幼儿园的孩子或者跟孩子一起玩耍的狗一样聪明。

“对人工智能来说,具备像人类和动物一样学习基本技巧的能力还有很长的路要走。”LeCun告诉Verge,“在特定的领域,机器的确有超人的表现,但就通用智能而言,我们的人工智能甚至还不如老鼠聪明。”

LeCun说,人工智能机器已经能够学习国际象棋和围棋,他们甚至能够在这些游戏中击败人类。但这是因为人工智能可以玩数百万场游戏,并能在几天或几周内达到大师级的水平 ,这是的确是人类无法做到的。

到目前为止,人工智能在现实世界中无法与人类竞争,因为没有人找到一种方法来教导机器如何建立一个真实世界的模型,并且能够让人工智能以比实时更快的速度运行。

LeCun用来演示在现实世界中教人工智能机器学习有多难的例子,对于那些想着让机器人学会驾驶汽车的人来说是一个警钟。“如果你使用纯粹的强化学习技术,并且用模拟器训练一个系统来驾驶一辆汽车,那么在它发现这是一个坏idea之前,它将不得不撞到一棵树上4万次。”

LeCun对记者和编辑还有一点意见:请停止在 AI文章的配图中使用“终结者”的照片。

“你现在看到的(AI报道)不多,这是件好事。”LeCun说,“有时候,虽然你看到某些新闻报道会提出一个问题,而报道本身却是对这件事情的彻底误解。”

关于AI指数报告

请参见新智元编译出品的:

【斯坦福AI百年报告2017】重磅发布人工智能与机器学习全景式概览

在与人工智能相关的讨论和决策中,我们本质上是“盲目的”。

“AI Index”(AI指数)是斯坦福大学AI百年研究的一个项目,它是一个开放的非营利性项目,旨在追踪人工智能的活动和进展。它的目的是促进以数据为基础的对AI的了解。本报告是AI Index的第一份年度报告,在这份报告中,我们通过多个视角来观察AI的活动和进展。我们汇总了网络上的数据,也贡献了原始数据,并从数据序列的组合中提取新的度量标准。

本报告的数据都将在AI Index网站(aiindex.org)上公开。但是,提供数据只是一个开始。为了真正实现作用,AI指数需要来自更大的社区的支持。最后,这份报告呼吁更多人的参与。你有能力提供数据、分析收集的数据,并列出你希望跟踪的数据。无论你是否有答案或问题,我们都希望这份报告能让你了解AI指数,并成为有关AI的话题的一部分。

报告总览

报告的前半部分展示了AI Index团队收集的数据。后半部分,我们讨论了报告中没有提到的一些关键领域、专家对报告中显示的趋势的评论,最后呼吁采取行动支持我们的数据收集工作,并加入关于AI技术的度量和交流进展的讨论。

数据部分

本报告中的数据包括4个主要部分:

  • 活动量

  • 技术表现

  • 衍生测量

  • 人类水平表现?

活动量(Volume of Activity)部分有关这个领域的“多少”(how much)的方面,例如参加AI会议的人数、VC对开发AI系统的初创公司的投资等。技术表现的部分有关“how good”,例如计算机在理解图像和证明数学定理方面已经做到什么程度。在报告附录中详细描述了每个数据集的收集方法。

这两组数据证实了实际上是公认的一个事实,即:所有的图表都是“向上和向右的”,反映了AI的活动是不断增加,AI技术是不断进步的趋势。在衍生测量(Derivative Measures)部分,我们调查了趋势之间的关系。我们还引入了一个探索性的测量方法——AI活力指数(AI Vibrancy Index),结合了学术界和工业界的趋势,量化了AI作为一个领域的活力。

在衡量AI系统的表现时,很自然地会将其与人类的表现进行比较。在“人类水平表现”面这一节中,我们列出了一些值得注意的领域,其中AI系统在达到甚至超越人类水平方面取得了重大进展。我们还讨论了进行这种比较时存在的困难,并提出了适当的警告。

报告地址:https://aiindex.org/2017-report.pdf

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