人工智能未来走向你怎么看?

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  诸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 这样的公司,正在努力减少训练神经网络所需要的数据集的大小。训练人工智能使用的数据量如今被视为其发展的主要障碍,同时也是其最主要的竞争优势。同时,使用概率归纳模型能够解决这个在人工智能发展上的主要问题。某种不那么需要大量数据的算法,最终将会以丰富地方式学习、吸收并使用这个概念,无论是在行动上、想象上还是在探索中。

  2.新的学习模型是关键要素。一种名为转移学习(Transfer Learning)的技术能允许标准的强化学习(Reinforcement Learning)系统基于之前获取的知识进行构建——而这是人类能轻松完成的。它隶属于增量学习(Incremental Learning)技术。而 MetaMind 则在研究多任务学习(Multitask Learning)问题。在其中,同一个神经网络被用来解决不同类型的问题,且当该神经网络能够在一类问题上表现更好时,那么它也能在另一些问题上表现更好。MetaMind 的下一步发展,是引入动态神经网络(Dynamic Memory Network)的概念,它能够回答特定问题,并能够推断一系列话语间的逻辑联系。

  3.人工智能会消除人类(认知)偏差,并能让我们变的更像「人造」的。人类的天性,将会因为人工智能而改变。人们根据接受的正/负反馈进行学习,并能够启发式的快速解决相关问题。但是,一旦环境改变,适应过程则有些延迟和缓慢,而且一些老的习惯并不能适应新的改变——这就造成了行为偏差。人工智能则会缩减这些延迟时间到 0,虚拟化的消除任何行为偏差。此外,基于经验随时间进行学习,人工智能成为新的变革工具:我们通常不评估所有的备选决策,因为我们不能想到所有决策(知识空间有限)。

  4.人工智能会被愚弄。如今的人工智能远非完美,同时也有很多人正专注于研究如何欺骗人工智能设备。

  5.真正的通用性人工智能很可能是一种集体智能(Collective Intelligence)。强人工智很有可能不会是一个具有强大决策功能的单一终端,而是一种集体智能。群体智能(Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016)可以被视作「一群大脑的大脑」。到目前为止,我们仅让个体提供输入值,然后我们以一种「平均情绪」的智能方式整合这些事后输入。

  6.真正的人工智能应该开始问「为什么」。到目前,大多机器学习系统都能够在模式识别及辅助决策方面做的很好;并且因为大部分程序都被硬编码了,所以它们仍能够被理解。尽管我们已经能让人工智能阐明「是什么」和「如何做」,这已经是一个不错的成就,但人工智能仍未能够理解事物背后的「为什么」。因此,我们需要设计一个通用算法,它能够从物理上及精神上建立关于世界本质的模型(Lake 等人, 2016)。

  7.人工智能正在推进隐私保护问题和数据泄漏预防问题。人工智能将隐私问题提升到了一个新的等级。新的隐私保护方法应当被发明及采用,它们应当比简单的安全多方计算法(SMPC)复杂得多,也应该比同态加密法(homomorphic encryption)高效迅速。最近的研究表明,差分隐私(Differential Privacy)法能够解决大部分我们日常遇到的隐私问题。不过已经有不少公司走得更远,如 Post-Quantum 公司——这是一家基于量子计算的网络安全创业公司。

  8.机器人学正变为主流。笔者认为,人工智能的发展会受到机器人学发展的制约。同时,这两个关联的领域会以相同的速度发展,以最终得到一个适当的强人工智能或超级人工智能。如下图所示,在我们的研究乃至我们的集体意识中,我们不会视那种没有「物理实体」的人工智能为强人工智能或超级人工智能。

  关于机器人学及人工智能相关领域的研究趋势(由 CBInsights Trends tool 制作)

  9.生物机器人和纳米科技将是未来人工智能的应用方向。我们正见证着在人工智能和纳米机器人交叉领域,一些列令人震惊的发展。研究人员正致力于创造完全完全智能的装置,同时也在研究相关的结合体。他们甚至尝试研发出生物导线(一种由细菌制造的导线)及器官芯片(由人细胞制作的、人器官中起功能部分的微型模型,能够复制器官的部分功能;在该领域,Emulate 是最领先的公司)。生物机器人方面的研究同时也考验着着材料性能的极限。最近一种「软」机器人被制造出来,他只有软的构建。BAS Systems 公司也在推进计算的发展,正尝试研发一种「化学计算机」(Chemputer),一种能够使用先进化学过程以「生长」复杂电子系统的装置。

  从《终结者》到《机械姬》,有关AI的科幻故事屡见不鲜,不爱读文字,就去撸一遍《西部世界》,未来这事儿谁说得准呢。

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