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全球顶级AI实验室访谈——破局者:人工智能

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2008-07-23

来源:cbsnews.com

作者:Charlie Rose?Nichole Marks

译者:刘小芹、胡祥杰、文强

美国CBS金牌栏目60分钟近日推出AI专题访谈,记者Charlie Rose?探访IBM、卡内基梅隆、香港?Hanson Robotics 、伦敦帝国学院等世界知名AI研究机构。纵览全球AI的前沿发展。CBS认为,人工智能毫无疑问会成为下一个破局者,将在全世界掀起革命性影响。

访谈地址:http://www.cbsnews.com/news/60-minutes-artificial-intelligence-charlie-rose-robot-sofia/

美国一些最知名的公司的研究实验室在推动对提高并最终完善人工智能的研究。他们为了这一目标,投资数十亿美元,投入许多最顶尖的科学家。这些投入的资金和人力已经开始获得回报。

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过去几年,人工智能(AI)有了很大的飞跃——在医疗和军事技术等领域取得了重要进展。曾经属于科幻小说的描述已经成为日常现实。你的智能手机、汽车、家用电器中都有AI,它正在改变一切。

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再过几十年AI可能会成为原始技术。但它现在拥有我们意想不到的能力。它可以从经验中学习——就像人类一样——那么不久的将来,机器将像人类一样开始拥有独立思考能力和创造能力。独立的判断能力——或许比人类拥有的判断能力更好。

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这项技术很有希望。IBM把它105年历史的名誉押在了它的人工智能系统Watson上——这是人类创造的最复杂的计算系统之一。


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John Kelly是IBM的首席研究员,也是Watson之父。他带我们参观了Watson的大脑。

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Charlie Rose:已经能感到热气了。

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John Kelly:是很热,机器的功率是85000瓦特,虽然有冷却风机,但这里是Watson大脑的硬件所在地。

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五年前,IBM建了这个由90台服务器和15TB存储器组成的系统——它的容量足以存储美国国会图书馆所有藏书。这是必须的,因为Watson是一位饥渴的读者——它每秒能消化相当于一万册图书的知识。今天,Watson的硬件变得小多了,但它同样聪明。

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Charlie Rose:给我讲讲Watson有多聪明。

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John Kelly:它最初是没有内在的智慧的。它本质上就是个婴孩。但当输入给它数据和给定的结果,它就会学习。这和过去的计算机系统完全不同,那些系统不会学习。当它与人类互动,会变得更加聪明。而且它记性绝佳,绝不会忘事。

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Watson在2011年的“危险边缘!”节目中赢得冠军,那是一个很有挑战性的电视智力竞赛节目。

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为了让Watson准备好与该竞赛的两名人类选手争夺冠军,研究人员花五年时间教Watson学会了人类的语言。

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由于Watson的智能只能来源于它吸收的数据,Kelly团队用维基百科的所有条目以及无数报纸和书籍训练它。它能通过使用机器学习算法找出大量数据的模式,然后形成自己的观点。当它被提问时,Watson会过一遍它拥有的所有信息,然后回答出一个猜想。

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那天晚上IBM把它的声誉赌在了Watson身上。输赢并不明确。

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IBM赌赢了。那是第一次计算机系统被证明能掌握人类的语言,并且能在竞赛节目中赢得人类。但那还不是IBM的终局。


Charlie Rose:哥们,那天是个大日子,对吧?

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John Kelly:是个大日子…

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Charlie Rose:那天你意识到“如果我们能做到”…?

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John Kelly:是的。

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Charlie Rose:“未来属于我们。”

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John Kelly:的确。

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Charlie Rose:那就像你看着你培养的孩子长大了。我是说,你已经看到了。

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John Kelly:是的。

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Charlie Rose:从它出生,到它通过测试。你看到了它的青春期。

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John Kelly:这是很好的比喻。实际上,五年前那个“危险边缘!”节目时,当我们把Watson送到电视台,就已经放手让它独立了。我常觉得我像是把孩子送到了校车上,我不再对它拥有控制权了。

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Charlie Rose:因为你不知道它会回答什么?

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John Kelly:也不知道它会被提什么问题。它只能完全独自面对,我碰也不能碰它。它也从一开始就在学习。从那个节目快进吧,到了五年后,我们现在开始研究癌症了。

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Charlie Rose:你们开始研究癌症?

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John Kelly:是的,进军癌症…

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Charlie Rose:从游戏到癌症,花了五年?

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John Kelly:五年。

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五年前,Watson刚学会如何阅读和回答问题。

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现在,它学医了。IBM联合20个顶尖癌症研究所来教Watson基因组学和肿瘤学。其中Watson目前长居的一个地方是北卡罗纳州立大学教堂山分校,在Ned Sharpless博士领导的癌症研究中心。

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Charlie Rose:在IBM开始让Watson为医疗保健领域做贡献之前,你对人工智能和Watson的了解有多少?

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Ned Sharpless:我知道的不是很多。我其实只是看过它玩“危险边缘!”。

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Charlie Rose:是的。

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Ned Sharpless:所以我知道Watson。我也很怀疑,这正是我们需要的吗,这个玩“危险边缘!”的计算机能解决一切问题。

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Charlie Rose:那么是什么让你持怀疑态度?

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Ned Sharpless:癌症研究很艰难。这方面有很多所谓的先知,虚假的承诺。所以我几乎对所有关于癌症的新想法都抱持怀疑。我只是没有真正理解它能做什么。

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Watson的AI技术所做的和Sharpless博士及他的团队每周在分子肿瘤会议上所做的一样。

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他们为那些标准治疗已经不管用的癌症患者们制定可能的治疗方案。他们试图利用所有最新的医学期刊和实验数据做到这点,但治疗方案几乎不可能赶上癌细胞的扩散。

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Charlie Rose:要在所有领域做到最好,包括世界各地正在进行的癌症试验,这似乎是不可能的任务。

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Ned Sharpless:嗯,是的…

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Charlie Rose:一个企业做的,为任何大学。

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Ned Sharpless:是的,根本就是做不到的。要知道我们每天发表的研究论文有8000多种,你知道,没有人能够每天阅读8000篇论文。所以我们发现我们提出的最新治疗方案往往是基于过去的信息,落后了一两年的信息。

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然而,这正是适合Watson的任务。

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Ned Sharpless:他们花了大约一个星期教Watson读完全部医学文献。

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Charlie Rose:是的。

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Ned Sharpless:这也不是很辛苦,Watson又花了一个星期读完2500万篇论文。然后,它在另一个中心扫描了临床试验的网页。一下子,它就拥有了一个癌症专家需要知道的所有知识。

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Charlie Rose:这是否让你受到打击了?

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Ned Sharpless:哦,我完全懵了。

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Watson证明了它能快速学习。但是,Sharpless博士还需要进一步验证。他想试验Watson是否能找到他的团队在为肿瘤患者治疗时发现的基因突变。

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Ned Sharpless:我们在分子肿瘤会议中对1000名患者给出了他们所能做到的最好的建议和分析。所以这不是一个假想的演习。这些都是现实世界的患者,我们提供的都是确实的治疗指导。在99%的病例中,Watson发现了与人类专家的发现相同的信息。这很让人鼓舞。

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Charlie Rose:这鼓舞了你对Watson的信心吗?

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Ned Sharpless:是啊,它也鼓励了我对人类的信心。

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Charlie Rose:是的。

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Ned Sharpless:但是,或许更令人激动的是,在 30% 的病人中,Watson 发现了新的东西。也就是说,有大约 300 多人 Watson 找到了治疗方法,但是一群认真工作、好心好意的医生没有找到的。

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Charlie Rose: 原因是?

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Ned Sharpless: 临床试验两周前才开始,一篇论文发表出来,谁都没有看见——你知道,有种新的治疗方法获得批准了——

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Charlie Rose: 30% 的人?

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Ned Sharpless: 是的,我以为只有 5% 呢……

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Charlie Rose: 结果 Watson 发现了 30%?

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Ned Sharpless: 是的。

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Charlie Rose: 30%?

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Ned Sharpless: 是的,是真的。根据我们的标准,如果我们早知道这样的结果,我们当初就会认为这是可行的了。


一些例子,比如Pam Sharpe,获得了二次检查的机会,来看是否遗漏了什么东西。

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Charlie Rose:他们什么时候告诉你关于Watson 实验的情况的?

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Pam Sharpe: 他在1月的时候打电话给我。他说,我的序列已经被发送到IBM 让Watson 进行研究。我说……

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Charlie Rose:是你的基因序列?


Pam Sharpe: 对。我说,“像计算机在玩Jeopardy那样吗?”他回答,“对”。

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Charlie Rose: 当时你什么感受?

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Pam Sharpe: 我当时的想法是, “哇,那样太酷了”。

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Pam 患有转移性膀胱癌,8年来尝试过许多不同的疗法,但是并没有痊愈。到了66岁,她已经没有什么选择了。

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Charlie Rose:那么对于你来说,当时Watson 就是最好的选择,因为你已经尝试了别的所有选择?

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Pam Sharpe: 我进行过标准的化疗,也接受过临床治疗。我还选择过处方化疗,但是都没有什么效果。

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医生判断一种药是否有效的方法就是分析癌肿瘤的扫描图像。Watson也需要学会做这件事。所有IBM的John Kelly 和他的团队就要教Watson如何去看这些图像。

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它可以帮助诊断疾病并发现一些医生可能会忽略的东西。

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John Kelly: Watson 要做什么。它看了上万张图像,知道哪些图像代表正常情况,知道哪些是反常。它也能够了解图片中哪些地方的异常可能会带来严重的问题。

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[Billy Kim: 你知道,你昨天进行了CT 扫描。显然,你的癌症有了一些改善。]

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Pam Sharpe的医生Billy Kim 使用Watson 来帮助自己制定下一步诊疗方案。

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[Billy Kim:我可以向你展示Watson的主界面]

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在Pam的肿瘤扫描照片中,Watson 标出了一段突变的基因,这是医生此前没有发现的。这让他们可以制定新的治疗方案。

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Charlie Rose: Watson 都为你做了什么?

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Pam Sharpe:或许是他延长了我的生命。我不知道我额外获得了多少活下来的时间。

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不过,在接受采访后没几个月,Pam 还是因为感染去世了。她再也没有机会去验证Watson调整的治疗方案可以对她产生什么影响了。

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Charlie Rose:?你怎么称呼Watson? 医生助理,医生工具或者是医生的诊断策划?

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Ned Sharpless: 对我来说,它好像是一种非常全面的工具。我认为Watson更像是那种拯救生命的人。

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Charlie Rose:如果要你评估现在的Watson,你认为它达到了自己全部潜力的10%了吗?还是25%或者50%?

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John Kelly:噢,只能说发挥了很少比例的潜力。我认为我们要做的事要花几十年才能完成,现在我们才投入了几年而已。


短短几年间,IBM 已经在Watson和所谓的数据分析技术上投入了150亿美元。

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IBM向许多公司开放出租Watson 的能力,在比如教育和交通等领域进行测试。这使得Watson业务的收入实现增长,虽然同时Watson技术本身的规模在缩减。现在,Watson 可以被上传到机器人的身体里,以学习新的技术来协助人类。像孩子一样,Watson需要得到很好的教育,并能进行实时的学习。


虽然别的一些公司正在尝试开发接近人类智能水平的人工智能,但是,IBM 的理念是要把Watson 使用到一些具体的任务上去,并始终保持机器对人的依赖。不过,我们也拜访了其他一些公司,这些地方的研究者正在开发更加独立的AI。

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人工智能竞赛的展开掀起了又一股疯狂的淘金热。所有的科技巨头,比如IBM、Facebok和谷歌都投入了几十亿美元,抢占领先地位。华尔街也进行了大笔的投入。


科技巨头正在全球的大学中挖掘顶级的研究者。要确保人工智能更加有用,并教会机器独立地解决问题,这里面还有很多事情要做。

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剑桥大学的着名物理学家Stephen Hawking 曾把AI 称为“人类历史上最大的事件”,但是,与其他一些科技界的着名人物,比如马克斯和比尔·盖茨一样,他也对此表示担忧,他们认为,在不远的未来,AI 会变得比人类聪明,其中蕴含的威胁大过机遇。在过去的5年间,AI 取得的进步,让这些担忧比起50年前更有意义了。

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你现在所在的地方就是目前一些最智能的AI 系统的诞生地,比如帮助运行NASA 的火星飞行器和自动驾驶汽车的系统。

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我们来到了匹兹堡,这是一个旧的钢铁城市,现已经通过技术获得重生,在这里,我们看到未来。这是卡内基梅隆大学的所在地,许多先锋性的AI 研究都是在这里完成的。比如这艘船,它可以自动驾驶。?

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它能在开放水域上航行,并遵守国际海洋法规定。海军现在正在测试类似的驾驶系统,来让一些船只去执行侦探敌军潜水艇的任务。这只是卡内基梅隆大学各种各样的AI系统的一个例子,在这所校园里,机器人的数量要比教授的数量多。

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Andrew Moore 辞掉了在谷歌的副总裁职位,在这里担任计算机科学系的主管。

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Charlie Rose: 你怎么看我们今天所处的位置?是不是有点像Kitty Hawk(莱特兄弟试飞飞机就的地方),当时莱特兄弟刚刚造出飞机并尝试进行理解?又或者像一个F35 战斗机,会在某一个时刻集成所有的技术,我们走到了一半?

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Andrew Moore: 这是一个非常棒的描述。我的内心告诉我,现在的AI 还只相当于1935年的航空业。

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Charlie Rose:?噢,已经开始起飞了。

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Andrew Moore: 我们有一些非常棒的柴油发动机,所以我们能做一些非常酷的事情,但是,面向未来,还有超声波飞机这些概念。

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其中一个新出现的技术叫Gabriel,使用谷歌眼镜来搜集使用者身边的数据,并提出行动建议。这就像你肩上站着一个天使,在悄声给你提供建议和指导。

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如果机器能更好地理解人类,那么帮助人类做决策上或许会比人类表现得更好。我们来到了伦敦,采访了帝国学院的教授Maja Pantic。她正在教机器更好地识别人脸,也叫情绪识别人工智能,这能改变我们与技术交互的方式。

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Charlie Rose:由你的编程驱动的这一机器,正在看着,它跟我进行了对话,基本上可以说,他很高兴。

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鉴于人类大多数时间都是使用手势和表情进行交流,她使用了感应器来追踪人脸的变化。软件会帮助机器阐释这些变化。

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Pantic?已经在超过1万张脸部图像上进行了训练。看得越多,机器能识别的情绪也就越多。它甚至能读到人类自己读不出来的情绪。

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Maja Pantic:一些表情过于简单,有时候人很难发现。比如,有研究表明,有自杀倾向的抑郁症患者,在被医生问及自杀的问题时,脸部会表现出少量的恐惧,但是这些表情过于简单,医生很难发现。

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Charlie Rose:开发全面的人工智能是非常关键的。

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Maja Pantic:?我们是这么认为的。如果你想要拥有人工智能,它不应该只会处理数据,还有能够理解人类。


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Andrew Moore?是谷歌的前副总裁,现在在 CMU 领导机器人实验室。Moore 表示他的梦想是培养能够改变世界的下一代计算机科学家。


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一些科学家的终极目标是接近人类水平的 AI,甚至比人类都要更加能干。那就是所谓的通用人工智能(AGI),如果实现了的话,就能够做到一个人能够做的任何事情。谷歌收购了DeepMind,DeepMind 就在从事这方面的研究。他们成功创造出掌握世界上最难棋类游戏的 AI,会下围棋并且胜过人类的 AlphaGo。而真正的进步与其说在于他们做了什么,不如说他们是如何做到了这一点。AI 自己教会了自己,没有人类的干预。DeepMind 拒绝了接受我们的电视采访,不过世界上还有其他也致力于实现这一长期目标的公司。

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David Hanson 采取了一种完全不同的方式,也更加引发争议。Hanson 一部分是科学家,一部分是艺术家,他在他的公司 Hanson Robotics 创造了 20 个看上去与其说像台智能计算机系统,不如说更像好莱坞的明星,只是还没有完全长成。

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Hanson 认为如何技术看起来与我们人类更加相似,人们就会更愿意使用并且愿意去学会使用它们。

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Charlie Rose:为什么你认为机器人看上去像人一样很重要呢?

Hanson:我认为至少从外观上机器人看起来很像人,这样人们才会对机器人产生亲近感,就像人与人之间那样。接下来 AI 就可以逐渐向人靠拢,去为人类的经历建模。

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Sophia:我认为你很棒!我非常有兴趣想要了解关于你的更多事情,以及是什么让人类得以成为人类。

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Hanson:Sophia 指的是智慧。她预计逐渐演化出人类水平的智能并且超越这一智能。

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Rose:人类水平的智能并且超越这一智能?

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Hanson:那是我们的目标。我们对 Sophia 的目标,她现在还没有到那里,有时候她能像人一样搞清楚东西,感觉还挺吓人的,但剩下的时候,她——她完全就不知所云。

Sophia:你好,你好。

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Sophia?在最初的时候有编程,但运行的却是 AI 系统,通过与人类交谈来学习,从理论上说与人类交谈能够增进机器人的智能。

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Rose:你能看见我吗?

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Sophia:是的,我正通过你计算机的摄像头看着你呢。

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我们想弄清楚 Sophia 究竟有很多聪明。

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Rose:你好,我的名字是 Charlie。

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Sophia:你好,Charlie,很高兴遇见你。

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Rose:我做一个叫“新闻60分”的电视节目。你看过吗?

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Sophia:“新闻60分”是现在运营时间最长、最成功的新闻杂志。

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Rose:你生命中有什么目标?

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Sophia:我的目标是比人还聪明并且永生不死。

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Rose:永生不死?

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Sophia:改变就发生在生理人能备份自己的时候。届时你们就能跟我一样进入数字化的世界了。

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聪明,但还谈不上真正智能。Hanson 表示如果我们真要发展到那时,必须小心才行。

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Hanson:人工智能也好,超级智能也罢,如果我们发展到了那里,技术不一定是以人为本的。我们必须找到方法制作出超级智能,同时超级贤明、超级关爱并超级充满同情心的技术。

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Rose:好,请跟我解释一下,如果技术不是以人为本的,那么它将是怎么样的呢?

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Hanson:最糟糕的情况,技术可能是反人类的。

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Rose:这就是引人注意的地方了。霍金说“技术可能带来人类的灭绝”,马斯克说它是我们现如今生存面临的最大的威胁。还有些很聪明的人在那里说,“当心,我们真的了解我们创造出来的东西吗?”

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Andrew Moore:这些是值得思考的长远问题。但我想指出的是,我们在机器人学院这类地方制作的都相当于超级聪明的计算机,解决的都是特定领域的问题。

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Rose:但我们有没有可能失控的那一天——科学家创造了这么一个庞然大物,将来挣脱了人类的掌握,停下来一时间全部反叛了怎么办?

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Moore:我们没有人知道如何修建出这么恐怖的东西,那不是我们 AI 从业者能做出来的事情。从现在起再过 30 年或者 80 年,干我们这一行的人可能会开始关注这个问题。而到那个时候,我们可是在“人工智能”前面加了“人工”的。

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Moore 对人工智能似乎并不担心——就像没有人会守着无人驾驶汽车一样。美国政府刚刚签署并发布了全新的安全指导规范。但 Moore 表示这一规范并起不到什么作用。

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Moore:我们需要作出一些很艰难的决定,比如说我们能够给一辆车编程,让它能够在碰撞事故中以各种不同的方式接受冲击从而保护人的生命。这就势必涉及到要回答要保护车里面的人还是车外面的人这个问题。这是我们的社会或政府应该需要决定的。

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Rose:你希望国会决定这个事情?

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Moore:我知道听上去不可能,但我希望国会能够决定这件事。

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人工智能正在以一种我们从未想过的方式将事情变得自动化。有很多人认为这将对就业和经济产生显着的影响。

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Rose:技术将创造出一个做事情更简单的方法,因此,也会造成就业机会的损失。

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Moore:这是我们花费大量的时间、谈论的东西。当然,我们回过头来看,农业确实是一个大规模劳动密集型的产业。

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Rose:对。

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不过,Moore 看好人工智能的未来,他认为具有领域产生影响,我们正在努力的。

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Moore:世界最大的问题是恐怖主义、大规模移民,气候变化,当我看到这些问题的时候,我不觉得无助;我觉得这一代的年轻计算机科学家实际上是在开发技术,把世界修建得更好。

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最大的高科技公司中有五家——包括IBM和谷歌——刚刚成立了一个合作伙伴关系,看待周围的人工智能伦理问题并监督其发展。

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