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| 本文作者： 黃鑫 | 2016-07-13 22:02 |
Manoj Saxena是CognitiveScale公司的執(zhí)行總裁和企業(yè)家基金（TEF）——一家專注于為認知計算提供種子基金的基金會的創(chuàng)始董事之一。他也是達拉斯的美國聯(lián)邦儲備銀行圣安東尼奧分行的主席，以及認知安全和分析公司SparkCognition的主席。
圖片來源，gigaom
在TEF的時候，Saxena是一名總經(jīng)理，他的團隊創(chuàng)造了IBM Watson，世界上第一個用于醫(yī)療、金融和零售領(lǐng)域的認知計算系統(tǒng)。而更早的時候他已經(jīng)建立、發(fā)展和售出了兩個位于德克薩斯州奧斯汀市的軟件創(chuàng)業(yè)公司。
Saxena將會在9月21-23日在奧斯汀舉辦的人工智能主題的Gigaom領(lǐng)導人峰會上演講。為了迎接他的到來，Gigaom的Byron Reese預先對其進行了采訪，詢問了一些關(guān)于AI的潛能和其將對商業(yè)造成的沖擊的問題。
Byron Reese：你覺得電腦將來能智能到什么程度？
Manoj Saxena：我相信他們最終會進化成超級智能。其實在某些特定領(lǐng)域里它們已經(jīng)是了，在那些領(lǐng)域里它們的能力已經(jīng)遠遠超過了人類的大腦所能達到的程度。不過雖然它們已經(jīng)是超級智能了，但還不是超級意識體。所以你看出來了，我是把智能和意識跟直覺分開考慮的。我覺得智能這東西已經(jīng)存在了幾十年了，你也知道，隨著云端計算能力成本的日益降低，以及移動設(shè)備帶來的日益強大的同云端連接的能力，我覺得這種“智能”會變得越來越無處不在，與我們的生活產(chǎn)生千絲萬縷的聯(lián)系。我們工作、生活、娛樂的方式都會因為我們身邊的這些智能而改變。其實我的看法是這樣：傳統(tǒng)的“智人”這個種族（指人類，譯者注）馬上要迎來實質(zhì)性的消亡了，我把即將誕生的我們的新種族稱作“數(shù)人”，因為那時我們周圍的數(shù)碼智能設(shè)備將能增強我們各方面的能力。
B：你覺得AGI（Artificial General Intelligence）——通用人工智能是有可能實現(xiàn)的嗎？
M：我覺得是能實現(xiàn)的，但是我們可能還要等40-50年才能造出這樣的東西來。其實，我們或多或少已經(jīng)見到了AGI的一部分，谷歌的人工智能，你可以把它看成一個類似巨型大腦的AGI的初級狀態(tài)，而IBM的Watson也可以被看做是特定領(lǐng)域的“AGI”的初級階段。但是如果你說要創(chuàng)造一個能覆蓋人類所知的所有領(lǐng)域的知識、以及人類的所有追求的真正的AGI，我看過一個研究，說即使你去問那些最頂尖的人工智能科學家，得到的回答基本平均都會說我們在2050到2060年左右才能實現(xiàn)AGI。實際上，我覺得AI最讓人興奮的地方不是AGI，而是ASI，特定領(lǐng)域的人工智能（Artificial Specific Intelligence）。
B：為什么？
M：我有點覺得，AI還有很長的路要走。在我?guī)ьI(lǐng)建造IBM Watson的時候我得到了幾個很大的啟示。首先，如果只是想驅(qū)動人類的進步或者改革商業(yè)模式，你其實不需要AGI就能做到。對特定目標消費者群體的市場，或者工業(yè)制造中特定的環(huán)節(jié)來說，只需要一點點AI就能造成指數(shù)級的巨大影響。我得到的第二個啟示是，對AI這樣的機器智能來說，最值得關(guān)注的部分不是問機器什么問題，而是讓機器告訴你該問什么問題。你知道，世界上的信息有三種：你知道的，你知道你不知道的，和你根本不知道你不知道的。而機器智能最有意思的部分就是它能聚焦于之前提到的第三種信息然后在適當?shù)臅r候拍拍你的肩膀跟你說，嘿，你是不是該去注意一下那里？
B：我并不是想要糾結(jié)于概念或者干嘛的，但是你能給我們解釋一下機器智能、人工智能和認知計算之間有什么區(qū)別嗎？
M：沒問題。人工智能是一種“超類”（Uber Category，集合所有類型的一種類型，譯者注）的概念，打個比方的話，我們說“人工智能”的時候大概相當于在說計算機領(lǐng)域的“軟件”這個詞，這是一個非常寬廣的定義，包括了很多種技術(shù)和技巧：比如說機器學習是其中一種，計算機視覺又是一種，認知計算又是一種。還有很多很多種AI。所以，人工智能是一個最綜合的概念，而在這個概念之下，機器智能是AI的一種應(yīng)用，意味著機器可以開始通過自我學習讓自己變得更聰明。它可能是一個恒溫調(diào)節(jié)器，可能是一個信號燈或者是一個移動應(yīng)用。所有這些東西都能變得更聰明。認知計算則是AI模擬人腦理解、推理、決策和學習的一種特定的方法。
B：最近，斯蒂芬·霍金提到了AGI可能是個非常現(xiàn)實的威脅。Elon Musk也表達了類似的觀點，說我們可能只是一個超級智能的加載器，而超級智能就是進化的下一個結(jié)果。比爾·蓋茨對一個AGI可能會做的事情感到很擔憂。我在這想問兩個問題，一是：你覺得為什么這么多聰明的人都會擔憂它，二是：你同意他們的看法嗎？
M：要說擔心，我確實是有點擔心的。但是我也覺得從某些方面來說，這些觀點有點過度憂慮了。比如說，有人說機器人會成為人類的統(tǒng)治者什么的。
現(xiàn)在我們在某種程度上來說實際上已經(jīng)將自己的生命交給了機器掌管。現(xiàn)在有數(shù)百萬人每天讓電腦控制我們飛機的降落，并且看起來還對此很滿意。當我們對機器的信任越來越多，這種情況只會變得越來越普遍。機器人操作的眼部和血管手術(shù)是另一個比較好的例子。
從另一方面來說，我們對我們大腦的運作原理還有很多不清楚的地方，想要在機器上復刻這種進程也是極其困難的。比如我們對我們意識和本能的研究中還有許多問題沒有搞清楚。從這個方面來說，我們離需要擔心一種新的“機器人種族”的出現(xiàn)還有很長一段距離。
不過可以肯定的是我們作為一個種族要將這些強大的科技為了改善社會的狀況而投入應(yīng)用，需要制定一些原則和管制性的措施。為了防止已經(jīng)出現(xiàn)或者能預見到的AI帶來的災難。我現(xiàn)在也在同產(chǎn)業(yè)界和一些AI的領(lǐng)袖人物討論一些關(guān)于AI的倫理和道德責任的問題。
B：你相信計算機將會擁有意識嗎？
M：我相信，但也不相信。好吧，我相信，但是其實這取決于你怎么定義意識。關(guān)于意識，有兩個問題。一個是現(xiàn)在我們并沒有一個能探測到意識的東西。所以我們其實沒有一個標準能定義對于一個特定的人來說，什么程度才能說他是有意識的。現(xiàn)在有一些基于解剖學的模型用于讓醫(yī)生明白你是否處于昏迷狀態(tài)，或者用于檢測人的心智是否正常。但是現(xiàn)在沒有一種合適的能夠持續(xù)探測意識的，能讓我們用來測量人或者電腦有沒有意識的探測器。所以你很難明白電腦是不是真的有了意識。
第二個問題是適用性。因為人類的意識在不同的時候會發(fā)生變化，比如說。電腦如何知道為什么、以及什么時候自己感覺到的一個年輕的妻子失去丈夫的痛苦會對自己有意義？或者電腦能不能感覺到在海灘上玩耍的孩子的快樂？或者能不能理解為什么人們會為了救一個孩子而沖向一列行駛中的火車？這些東西都不太可能會是人類在想要給計算機建立智能的時候會考慮的東西，可它們也是一種智能，所以智能這個東西本身是很難給出精確定義的。你可以說計算機有一天可能可以自我感知，但是我覺得除非我們發(fā)明了一種意識探測器，否則我們很難正式回答計算機是否真的有了意識這個問題。
B：你怎么看待“中文房間問題”？這個問題表示計算機永遠不可能擁有真正的智能。
M：我想如果你假定計算機都是用馮諾依曼架構(gòu)建立起來的話，這個理論確實很有道理。在目前的計算機架構(gòu)下，你提到的“中文房間”的問題是確實存在的。你可以說計算機只是把所有東西放在一起分析而已。不過當你把目光放到量子計算機上（或者可能出現(xiàn)的什么新型的計算機上）時，情況可能就不一樣了。如果你問現(xiàn)在的計算機1加1等于多少。它會告訴你是2。而如果你問一臺量子計算機1+1等于幾，它不僅會算1+1=幾，還會考慮到所有的可能性。有很多研究都推測，人類的思維就是一臺量子機器的產(chǎn)物，也就是說我們將事物聯(lián)系起來的方式可能跟邏輯沒有任何關(guān)系。有大量專家認為人類的思維活動方式不像傳統(tǒng)計算機那樣，而更像是一臺量子計算機。所以，如果按量子計算機這個方向來考慮的話，我可以說：“AGI是有可能的”。
via gigaom.com
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