麻省理工发布AI指数 称人类常常“错估”人工智能

发布者:Serendipity66最新更新时间:2018-01-02 来源: 前瞻网作者: Lemontree 手机看文章 扫描二维码
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  一份新的报告试图具体衡量人工智能混乱的进展。

  

  人工智能到底有多聪明?进展有多快?

  这些问题让政治家、经济学家和人工智能研究人员夜不能寐。

  回答这些问题是至关重要的——不仅是为了提高公众的理解,而且是为了帮助社会和政府在未来几年里找出应对这种技术的方法。

  麻省理工学院(MIT)、斯坦福大学、OpenAI和其他机构的专家们提出了一份新的报告,旨在为这些问题提出一些清晰的思路。

  “人工智能指数”(AIIndex)首先告诉我们的事实就是:我们对人工智能的能力的估计基本上是“盲目的”。

  接着它提出了两点:第一,人工智能领域比以往任何时候都更加活跃,人才和金钱都在以惊人的速度涌入这个领域;

  其次,尽管人工智能在执行一些非常具体的任务时已经超越了人类,但它在一般智力方面仍然极其有限。

  正如帮助编写报告的SRI国际研究员RaymondPerrault所说:“公众认为我们所知道的、所能做的事情比真实情况多得多。”

  为了得出这些结论,人工智能指数研究了一系列的人工智能领域中的成果,包括“活动量”和“技术性”。

  这位统计人员调查了在这个领域发生了多少事情,从会议、招生、风险投资和创业等方面。

  简而言之,每个方面都已经发生了很多事。在图表中,这以斜向上方的曲线表示。

  

  图:一些关于人工智能指数的图表显示了该领域内的各种各样的活动。

  无论是关于AI的论文、招生、初创企业数量还是风险投资都在断崖式地上升。

  另一个因素是“技术性”,它试图衡量人工智能在特定任务上超越人类的能力,比如识别图像中的物体和解析语音。

  有些领域内人工智能的表现很微妙,已经可以达到和人类同样的水平,甚至比人类更为出色。

  其中包括在图像中识别出普通对象(在测试数据库ImageNet中,人类有5%的错误率,而机器的错误率只有3%),在解析语音方面,2017年,一些人工智能系统的音频识别错误率能达到与人类相同的水平。

  在许多游戏方面,人工智能也已完胜人类,比如《危险边缘》(Jeopardy),《吃豆人》(pac-man)之类的雅达利(Atari)游戏,而其中最着名的是围棋和德州扑克。

  人工智能尽管出色,但能力范围还很窄

  但正如报告所言,这些指标只提供了关于人工智能的狭隘视角。

  在某些例子中,清晰的视频游戏世界能更容易地训练人工智能,而且定义良好的评分系统也能帮助科学家评估和比较不同的训练方法。

  但这些条件也限制了我们能做出评估的范围。

  在游戏中,人工智能已经能完美完成这些任务,电脑总是能看到正在发生的一切——科学家们将这称之为“完美信息”。

  但对于其它一些任务来说,比如管理一座城市的交通系统,就不能认为AI能达到相同水平了,尽管研究人员已经开始着手引入能更好地适用于这些挑战的视频游戏,比如Dota。

  解析语音之类的任务也类似于此。

  在记录对话时,人工智能可能与人类一样准确,但它无法辨别出讽刺、笑话或理解上百万种其他文化背景,即使是最随意的谈话,理解其文化背景也是至关重要的。

  关于人工智能指数的报告也指出了这一点,并补充说,更大的问题是我们甚至没有一个好方法来衡量人工智能对于这种常识的理解。不像某些人所声称的那样,实际上并没有针对电脑的IQ测试。

  这是否意味着我们不必那么担心人工智能对社会的冲击?答案是,还不行。

  尽管我们最先进的人工智能系统的智力还比不上老鼠(Facebook的人工智能的负责人YannLeCun如此说道),但这并不意味着人工智能不会对我们的生活产生巨大的影响——尤其是在工作中。

  麦肯锡之前发表的一份研究报告称,未来12年,全球多达8亿份工作可能面临自动化的威胁。

  但是,该研究的作者明确指出,只有6%的死记硬背和重复的工作有被完全自动化的危险。对于其余类型的工作,人工智能只会参与到其中一部分来。

  这些才是人工智能将真正产生影响的地方,但还没有人能具体说出这些影响将会是怎样的。

  如果一个人的工作中的三分之一能由电脑来完成,那接下来会发生什么?是接受新的培训,还是减薪,甚至被炒鱿鱼?

  这些问题是非常难以回答的,反映了人类对人工智能所造成的威胁的恐慌。

  也许目前人们还不需要担心超级人工智能在短时间内出现,但人们确实需要思考,例如,当今在医疗、教育和刑事司法中使用的机器学习算法是如何做出有偏见的判断的。

  麦肯锡报告和人工智能指数报告所得出的结论是,人类应当与时俱进,在人工智能变得越来越聪明的同时,人类却不能放任自己变得越来越傻。


引用地址:麻省理工发布AI指数 称人类常常“错估”人工智能

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