Jackey's 感悟

Do Research

[swarmagents_ai] 摘译:机器世纪

以下全文转载自东方和尚的集智群邮件,版权归东方和尚所有
贫僧按:现在我发现,内功练到一定程度,每天都要做些事情,比如写一点程序、做一点翻译这样的劳动,才能痛快。不用担心精神,一旦丹田充满,精神是越用越足的。下面这篇文章是Google的Director of Research,Peter Norvig写的关于Watson的评论,谈到离思考机器还有多远距离。原文见:
我没有查此人简历,盖想必能做Google的研究负责人,肯定是大牛,换了你我估计也做不了。
1、整体看来,AI处于何种状态?
作者做了一个对比,即把AI和登月计划与癌症研究做比较。40年前,尼克松宣布要”征服癌症”;50年前,肯尼迪宣布要征服月球。相比之下,月球计划虽然实现的很迅速,但是人类此后却没有走得更远。而癌症虽然没有被征服,但是人类对于生命的研究,却不断地取得进步,各种疾病的死亡率,都在下降,如艾滋病,从过去的恐怖绝症,已经成为了一种慢性病。
作者认为,AI是后者,虽然没有突飞猛进的发展,却实实在在地提高。从垃圾邮件的删除,语音录入文字,IBM的深蓝、Waton等等,都证明了AI的不断进步。他又举了很多例子: Google的翻译系统,可以在58种语言中来回翻译。Google的自走车,自己会在马路上开(撞死人怎么办?)等等。
2、通过这些成就得到的启发
原来觉得难的事情,可以很容易,比如一开始AI是设计用来下棋、算积分的。结果发现这些人类觉得很困难的工作,对于计算机来反而很容易。因为以一套确定规则可以蛮力完成。反过来,人觉得容易的事情,对计算机却很难,比如婴儿可以区别几百件物件,看一眼就能认出来,计算机的视觉识别却没有到这个阶段。
处理不确定性,要比逻辑上的精确性要重要。计算机擅长的是一步步的严格推理,这当然也是解决问题的重要组成。但是困难的是怎么样处理不确定因素?又怎样从很多可能性中间挑一个出来?80年代末,AI的基本工具从逻辑转向了概率,在概率应用方面的成绩,也是近年来AI的主要进步之一。
学习比知识更加重要。60、70年代有所谓专家系统,就是通过总结专家的知识建立的知识库。把专家的知识变成计算机的逻辑规则。但因为实际上总结大量资料的困难,专家未必能够讲清楚自己的思考过程,以及遇到没有设想到的情况等等,这种系统的效果往往不如人意。
现在的计算机系统更加侧重于从实际的例子中间来学习,把初始状态的特征、不同解决办法以及它们的得分输入计算机,计算机可以用程序来学习类似情况下应该组合使用怎么样的方法。这种思路的变化是很重要的,因为它更加有适应性,收集实际的例子比请专家来讲故事也容易得多。
另一个AI的转变是从企图取代人变成增强人的能力。现在计算机到处都是,因此我们可以用它来帮助人们的日常工作,比如搜索引擎就用AI和其他技术,把大量网页变成信息的索引,你可以从中取得相关的知识。没有AI,靠人工是不可能做这样大量的索引归类工作的(贫僧觉得这点说的不错,AI的确有点用处)。所以计算机不会取代人,而是应该相互补充。
3、一个实例:翻译
他这里举了用贝叶斯统计实现翻译的具体例子。旨在表明,用意想不到的技术,如统计计算词汇的相关出现频率而不是语法分析,翻译的效果可以比语法和语义更好。关于这点,请参阅吴军的系列文章, http://www.sowang.com/bbs/viewthread.php?tid=6595
这里的关键就是从实例学习,当实例的数量达到相当大的时候,系统的表现会判若两人,从很差变得非常好。婴儿当然也是从实例而不是语法来学习语言的。Google可以翻译58种语言,但是这中间很多语言,Google的工程师根本不懂,也不需要懂。(记得中文屋的例子吗?现在Google实际证明了这一点,单个部件不懂中文,但是整体完全可以懂中文)
4、未来趋势
计算机能不能思考?这本身就是一个循环定义的问题,因为这个问题取决于你怎样定义think这个词,而这又是随着文化和时代变化的。
与其问计算机能否思考,不如问人类是怎样看待自己的思考能力。(贫僧认为,与其关注这个属于未来的问题,不如关注计算机是怎么样改变人类社会的。)

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