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邢波教授:无须恐慌,全面智能的机器不存在

2016.4.06

   “人工智能的研究和未来发展应以具体功能为导向,不能泛泛而谈,这样才能正确认识人工智能与人类的关系。”近日,在接受《中国科学报》记者采访时,美国卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授、机器学习和医疗中心主任邢波这样表示。

  在邢波看来,目前广受关注的“AlphaGo”就是一例以具体功能为导向的人工智能系统。简单来说,“AlphaGo”的设计初衷是为了完成“下围棋”的任务,它与李世石对弈的目的一方面是测试该功能能否实现,另一方面则是向大众展示目前人工智能技术的先进性。

  “所谓‘具体功能’,指的是可定量、可数学描述的功能。”邢波说。例如现在常见的自动翻译和驾驶导航等功能,都可以被定量描述。而诸如“哭泣”等无法被客观评价、无法设立具体标准的功能,科学家则会无的放矢。

  正因为人工智能是针对具体功能的,所以只要提出具体要求,人工智能就可以研发出相应应用,从而方便人类生活。除导航、自动翻译等人们早已熟悉的功能外,人工智能还可以用于广告推送、物流优化和金融等领域。在这些领域“各司其职”的人工智能,在特定功能上优于人类是必然结果,也是设计初衷。

  邢波以自动翻译为例,进一步阐释了这一观点:作为服务性质的人工智能系统,翻译得快速、准确、优美才能符合人类需要。“人们不会怕它翻译得太好,只会抱怨它翻译得还不够好。”邢波表示。“AlphaGo”也是同理,根本说不上取代人类、战胜人类,恐慌更是无从谈起。

  “人工智能都是专门针对某一功能而研发的,全面智能的机器不存在。”邢波说,“因此,人工智能是有边界的,并且始终在人类的掌控之下。”

  邢波表示,他的研究目标是让机器学习、人工智能更广泛地走向真实应用场景。以新闻业为例,利用模型、算法、程序、系统设计等,人们可以实现基于大数据的新闻信息个性化推送。这是传统人工方式不能或很难做到的。以这样的方式,人工智能将深刻地改变各行各业,进一步方便人们的生活。

  种种迹象表明,人工智能早已逐渐渗透入人们的日常生活。但是真实应用场景的数据非常庞大,相应的计算也极为复杂。怎样用好的模型来学习、用好的算法达到足够快的速度、用精巧的设计支持功能的实现……都是邢波最关注的问题。

  发展和研究人工智能,邢波认为,研究学者应当树立全局观,从战略设计的角度研究技术,这样会促使人工智能研究更进一步。

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