【新智元導(dǎo)讀】機(jī)器學(xué)習(xí)專家、著名的計算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)家 Michael I. Jordan 近日在《哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)評論》上發(fā)表文章，評論當(dāng)前的人工智能炒作，認(rèn)為現(xiàn)在被稱為 AI 的許多領(lǐng)域，實際上是機(jī)器學(xué)習(xí)，而真正的 AI 革命尚未到來。
人工智能(AI)已經(jīng)成為當(dāng)今時代的口號。
技術(shù)專家、學(xué)者、記者、風(fēng)險投資家都在說這個詞。跟其他許多從技術(shù)或?qū)W術(shù)領(lǐng)域流入普通大眾的詞語一樣，“AI”這個詞的使用也存在嚴(yán)重的誤解。
然而，跟其他領(lǐng)域中公眾不理解科學(xué)家在做的事情不一樣，對于“AI”，科學(xué)家們經(jīng)常和公眾一樣困惑。
某種程度上，我們這個時代正在看到一種與我們?nèi)祟惖闹悄芟嗥车墓杌悄艿某霈F(xiàn)，這既讓所有人感到興奮，讓我們著迷，同時也讓我們感到恐懼。不幸的是，它分散了我們的注意力。
Michael I. Jordan
我們急需發(fā)展構(gòu)建推理和決策系統(tǒng)的原則
我們可以從另一個角度來講述這個時代。有這樣一個故事，其中涉及人類、計算機(jī)、數(shù)據(jù)和生死抉擇，但重點(diǎn)不僅僅是硅基智能這類的幻想。
14年前，我的妻子懷孕時，我們做了超聲波檢查。醫(yī)生是一位遺傳學(xué)家，她指出胎兒心臟周圍有一些白點(diǎn)。“這些都是唐氏綜合癥的標(biāo)志，”她說，“現(xiàn)在你的風(fēng)險已經(jīng)上升到20分之一了。”她告訴我們，可以通過羊膜穿刺術(shù)了解胎兒是否真的有唐氏綜合癥基因畸變，但羊膜穿刺術(shù)存在風(fēng)險——在穿刺術(shù)過程中胎兒死亡的幾率大約是300分之一。
作為一名統(tǒng)計學(xué)家，我決定找出這些數(shù)字的來源。在我的研究中，我發(fā)現(xiàn)十年前英國有人做過一項統(tǒng)計分析，這些反映鈣沉積的白點(diǎn)確實被認(rèn)為是唐氏綜合癥的預(yù)測因子。我還注意到，我們做檢查時使用的成像機(jī)每平方英寸的像素比英國研究中使用的成像機(jī)多幾百個像素。我回去告訴遺傳學(xué)家，我相信那些白點(diǎn)很可能是假陽性，也就是字面上的白噪音。
她說：“啊，這就解釋了為什么我們幾年前開始發(fā)現(xiàn)唐氏綜合癥的診斷有上升趨勢。那恰好是新機(jī)器運(yùn)來的時候。”
我們沒有做羊膜穿刺術(shù)，幾個月后妻子生下一個健康的女孩。但這件事一直讓我放不下,尤其是我知道由于一次粗略的計算，那天可能有成千上萬的人得到同樣診斷，然后許多人選擇做羊膜穿刺術(shù)，造成許多嬰兒不必要的死亡。
這件事揭示的問題不是我個人的醫(yī)療問題；它關(guān)乎一個醫(yī)療系統(tǒng)，在不同的地點(diǎn)和時間測量變量和結(jié)果，進(jìn)行統(tǒng)計分析，并在其他情況下使用結(jié)果。
這個問題不僅與數(shù)據(jù)分析本身有關(guān)，而且與數(shù)據(jù)庫研究人員所稱的“溯源”(provenance)有關(guān)——數(shù)據(jù)來自哪里，從數(shù)據(jù)中得出了什么推論，這些推論與當(dāng)前的情況有多大關(guān)系？雖然專業(yè)人士可能在遇到個案時能逐步解決這些問題，但問題是設(shè)計一個行星級規(guī)模的醫(yī)療系統(tǒng)，該系統(tǒng)要能在不需要如此詳細(xì)的人類監(jiān)督的情況下做到這一點(diǎn)。
我也是一名計算機(jī)科學(xué)家，我突然想到，在我所受的教育中，根本找不到構(gòu)建這種行星級規(guī)模的推理和決策系統(tǒng)所需要的原則，這些原則融合了計算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，并考慮到人類的效用。在我看來,發(fā)展這些原則至少與構(gòu)建玩游戲之類眼花繚亂的AI系統(tǒng)同樣重要，這些原則不僅在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，而且在商業(yè)、交通和教育等領(lǐng)域都需要。
一個新的工程學(xué)分支：將人類和計算機(jī)結(jié)合起來
無論我們是否很快就能理解“智能”，我們都面臨著一項重大挑戰(zhàn)，那就是如何將計算機(jī)和人類結(jié)合起來，從而增強(qiáng)人類的生活。
盡管一些人認(rèn)為這一挑戰(zhàn)只是AI創(chuàng)造的一種輔助，但另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，這是一個新的工程學(xué)分支。就像過去幾十年的土木工程和化學(xué)工程一樣，這門新學(xué)科的目標(biāo)是圍繞一些關(guān)鍵思想，為人們帶來新的資源和能力，并確保安全。土木工程和化學(xué)工程建立在物理和化學(xué)的基礎(chǔ)上，而這門新的工程學(xué)科將建立在上個世紀(jì)賦予了實質(zhì)的思想之上，如信息、算法、數(shù)據(jù)、不確定性、計算、推理和優(yōu)化。此外，由于新學(xué)科的大部分重點(diǎn)將放在來自人類和關(guān)于人類的數(shù)據(jù)上，因此，它的發(fā)展將需要社會科學(xué)和人文學(xué)科的觀點(diǎn)。
雖然各種構(gòu)建塊已經(jīng)就位，但是將它們組合在一起的原則還沒有到位，因此目前將這些塊組合在一起的方式是臨時的。因此，就像人類在土木工程出現(xiàn)之前建造建筑物和橋梁一樣，人類也在繼續(xù)建造涉及機(jī)器、人類和環(huán)境的社會規(guī)模的推理和決策系統(tǒng)。正如早期的建筑和橋梁有時會以無法預(yù)見的方式倒塌，并帶來悲劇性的后果一樣，我們早期的許多社會規(guī)模的推理和決策系統(tǒng)已經(jīng)暴露出嚴(yán)重的概念缺陷。
不幸的是，我們并不擅長預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的嚴(yán)重缺陷是什么。我們?nèi)鄙俚氖且粋�分析和設(shè)計原則的工程學(xué)科。
目前大多數(shù)AI，實際上是機(jī)器學(xué)習(xí)
目前關(guān)于這些問題的公開討論中，經(jīng)常使用“AI”這個術(shù)語作為一個智能的通用詞，這使得人們很難推斷出新興技術(shù)的范圍和后果。因此，我們有必要深入了解AI在最近和曾經(jīng)被用來指代什么。
如今大多數(shù)被稱為AI的東西，尤其是在公共領(lǐng)域，實際上是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，這個術(shù)語在過去幾十年里一直在使用。ML是一個算法領(lǐng)域，融合了統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和許多其他學(xué)科的思想(見下文)，設(shè)計處理數(shù)據(jù)、做出預(yù)測和幫助做出決策的算法。
就對現(xiàn)實世界的影響而言，ML是真實存在的，而不僅是最近才火起來的。事實上，在20世紀(jì)90年代初期，ML就已展現(xiàn)出將為產(chǎn)業(yè)界帶來巨大改變的苗頭。到了世紀(jì)之交，亞馬遜等具有前瞻性的公司就已經(jīng)在他們的業(yè)務(wù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)、解決關(guān)鍵任務(wù)、后端檢測和供應(yīng)鏈預(yù)測中存在的問題，以及建立面向消費(fèi)者的創(chuàng)新服務(wù)，如推薦系統(tǒng)。
在隨后的20年里，隨著數(shù)據(jù)集和計算資源的迅速增長，很明顯，ML很快將不僅為亞馬遜提供動力，而且將為任何一家可以將決策與大規(guī)模數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起的公司提供動力。新的商業(yè)模式將會出現(xiàn)。