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    返璞歸真:聊天機器人或許無需 AI?

    本文作者: 章敏 2016-09-18 14:59
    導語:完美的人工智能目前還未誕生,甚至可能永遠存在于理想之中,雖然我們一直在追求讓一切智能化,但有些東西無需智能化也能找到極致。所以,我們是否應該冷靜一下?返璞歸真。

    導讀:完美的人工智能目前還未誕生,甚至可能永遠存在于理想之中,雖然我們一直在追求讓一切智能化,但有些東西無需智能化也能找到極致。所以,我們是否應該冷靜一下?返璞歸真。

    返璞歸真:聊天機器人或許無需 AI?

    很多關于聊天機器人的文章都把重點放在讓其智能化,并認為人工智能的發展可以使聊天機器人以前所未有的方式出現。不幸的是,該想法不僅誤導了很多人,還傷害到了很多嘗試制作和出售有用聊天機器人的人員。

    電腦科學家 Edsger W. Dijkstra說過:

    “電腦可以進行思考已成為毫無爭議的事實。”

    人工智能還沒出現,它還很遙遠,它可能永遠都不會存在,但實用的聊天機器人無需 AI。

    人工智能字面上可以理解為能讓電腦變得與人類一樣智能。該概念基于阿倫·圖靈的想法。可以說,阿倫·圖靈為第二次世界大戰勝利所做的貢獻比任何人都多。圖靈負責 Hut 8,它是英國情報機構的一部分,位于 Bletchley Park,其任務是破譯德國海軍的信息。他設計了一系列的密碼破解工具,其中包括一個名為 Bombe 的裝置,該裝置成功地反駁了德國著名的密碼機。 雖然無法量化圖靈所做貢獻的確切影響,但一些歷史學家估計,如果沒有他的努力,戰爭將持續至少兩年,這意味著要多犧牲 200 萬人。

    返璞歸真:聊天機器人或許無需 AI?

    對于大多數人來說,開發一款可以加速戰爭結束的破譯裝置將是人生最杰出的成就。然而,圖靈是一個特例,破譯裝置并非他最大的成就。他現在最著名的成就是發明了圖靈機 (Turing machine 是一臺理想化的萬能電腦)和圖靈實驗(Turing test 是最經典的人工智能實驗)。該實驗的設定標準是:在人類實驗項目中,機器與人類對于同一問題的答復可以做到一樣好。

    以這作為標準的話,我們離實現真正的 AI 還很遙遠。偶爾會有一些故事說:自己做的程序通過了圖靈。2014 年美國雷丁大學的圖靈測試中,一款名為 Eugene Goostman 的聊天機器人,讓 30 位鑒定員中的 10 位認同它與人類無異。盡管它顯然沒有通過圖靈實驗,但有些人認為,這個結果相當于通過了圖靈測試。此外,事實證明,如果 Eugene 是一個人的話,他簡直就相當于是個腦殘。他的程序員為 Eugene 奇怪的回答辯護道:他本人是一名 13 歲的烏克蘭人,英語是他的第二語言,而且他也犯過聊天機器人所犯的所有錯誤。也就是說,他回避了問題,話鋒一轉,他給出了含糊,或者說是逃避性的回答。

    返璞歸真:聊天機器人或許無需 AI?

    但是,當我們嘗試去研發聊天機器人時,缺乏 AI 并不是什么大問題。就算一款優秀的聊天機器人看起來應該是智能化的,但這種專業知識也僅限于有限的領域內。可以想象一下去一家大型服裝店時的場景,銷售人員會上前并提供幫助,如果你想買一條裙子的話,她就能夠幫到你。但是,如果你稍微偏離話題想要看看鞋的話,他們則要把你交給其他的銷售人員。要是你問英國退歐對英國經濟的影響,他們可能無能為力。銷售人員只能在一個非常明確的領域給你提供幫助。

    同理,在賣鞋場所的機器人無需其他的任何想法,如果我們限制了足夠知識的需求領域,我們就可以使用暴風( brute force)算法讓機器人擁有足夠的知識,從而變成一大助力。而且,當有人可以為電腦的知識做出些貢獻時,暴風算法的效果也將與年俱增。Dr.Moore 首先注意到了這點。

    讓我們用另一種方式來看待該想法。

    在有限的情況下,自動駕駛儀可以智能駕駛飛機。但顯然,自動駕駛儀并非智能。第一個自動駕駛儀只有陀螺儀和高度計(產于 1912 年,與圖靈實驗出生于同一年)。但在良性情況下,這并沒有限制它駕駛飛機的能力。

    近代的例子如:車的自動巡航控制。這只是一堆連接到油門和剎車的傳感器。它與真正的智能無任何掛鉤,但它是一個卓越的安全系統。有了巡航控制,我無需觸碰任何踏板就可以在高速公路上駕駛汽車。巡航控制系統在工作時,基本上不會撞上另一輛車。自動駕駛車也僅僅是這種類型系統的升級版。再次聲明,這種駕駛輔助無需智能。它僅僅是看起來像智能的機器,因為他們和人類一樣善于執行明確的任務。

    有時候,在技術方面我們會忽略了實用程序無需智能(人工或其他方式)這一簡單的想法。大體來說這就是事實,尤其是對于聊天機器人。

    完美人工智能目前還未誕生,甚至可能永遠存在于理想之中,雖然我們一直在追求讓一切智能化,但有些東西無需智能化也能找到極致。所以,我們是否應該冷靜一下,返璞歸真。

    Via:VB

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