AI或能有“自主意識”人類應(yīng)如何預(yù)防？
人工智能（AI）領(lǐng)域近期的兩個信息頗為引人關(guān)注：一是臉書關(guān)閉其對話機器人項目，坊間傳聞是因為AI的語言邏輯失控；另外一個是國內(nèi)的兩款聊天機器人在回答一些涉及政治的問題時給出了不正確的答案。
由于業(yè)務(wù)范圍不同，筆者對于基于深度學(xué)習(xí)的語義AI的基本原理細(xì)節(jié)了解不多。不過，所有基于深度學(xué)習(xí)的人工智能，實際上都可抽象為目標(biāo)分割及基于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，區(qū)別在于不同領(lǐng)域目標(biāo)分割的策略和算法不同，海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和比對的邏輯也不同。筆者熟悉的安防領(lǐng)域的車牌識別，就是先切分成單個字符，然后通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練識別出是什么字符；而人臉識別則先是在一幅圖片中識別，分割出人臉的部分，再利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練比對出目標(biāo)是誰。
資料圖
雖然算法邏輯各不相同，但總體來看，基于深度學(xué)習(xí)的算法有一個共通點，即程序的設(shè)計者也無法確知這種經(jīng)由海量數(shù)據(jù)反復(fù)訓(xùn)練和迭代帶來的結(jié)果是什么。因此在某種意義上，帶有這種特征的AI的行為變得不可準(zhǔn)確預(yù)測，這在一些人機交互相關(guān)的AI領(lǐng)域引發(fā)恐慌。不少人認(rèn)為，KUKA機器人電路板維修，這標(biāo)志著這些AI開始具備某種程度上的自主意識，從而開始威脅人類的地位。
實際上，從基本原理的角度講，這距離自主意識還相去甚遠。AI的原生邏輯與規(guī)則能力還非常原始，更多的是通過數(shù)據(jù)量的優(yōu)勢，KUKA機器人示教器維修，依靠強大的計算來增強結(jié)果獲取的能力。舉個形象的例子，比如很流行的用計算機寫詩或者寫歌的程序，其實是在大量人類已有詩句的基礎(chǔ)上，基于某種策略衡量標(biāo)準(zhǔn)的組合，而不是像王維杜牧寫詩時，用文字去映射所要表達的感情。從這個意義上講，最優(yōu)秀的語義AI，也依然是人類已有信息和邏輯的衍生物，KUKA機器人維修，而不是突破者。
但有一點值得去推演。機器擁有同時掌控大量數(shù)據(jù)和信息的能力，而人類在這方面遜色太多了。這種差異與某種程度上的可能突變有多少內(nèi)在的因果關(guān)系，或許人類自己也回答不了。于是才會有霍金和馬斯克的憂慮，才會有大家對上述事件的猜想與解讀。
盲目的擔(dān)憂無濟于事，神秘主義的放任也是不對的。從整體上說，AI領(lǐng)域需要有架構(gòu)設(shè)計來規(guī)避未知的風(fēng)險。通過某種方式隔離運算與策略部分和動作執(zhí)行部分，確保做推斷和決策的AI部分不能直接進行動作操作，這在一定程度上可以降低風(fēng)險。比如對于對話機器人的某些答案要設(shè)置過濾策略，以降低其太過離譜的可能。科幻電影中那種人形、活蹦亂跳的AI其實并非主體形式，目前大部分的AI其實是一堆數(shù)據(jù)線連起來的機器陣列而已。所以人類才會保留最終的拔電權(quán)。這當(dāng)然太過簡單粗暴。人類社會需要的是一個能夠跟得上AI發(fā)展與迭代速度的學(xué)科分支，專門研究約束AI風(fēng)險的架構(gòu)和技術(shù)。