如今，AI 不僅學(xué)會(huì)了閱讀唇語(yǔ)和創(chuàng)造新食譜，還能贏棋，并且在 Jeopardy 中碾壓了人類(lèi)選手。所有的大牌科技公司似乎都在想辦法將其整合到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中。幾乎每個(gè)新的應(yīng)用程序都在宣布其軟件使用了某種機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提升用戶(hù)體驗(yàn)。AI 前所未有地占領(lǐng)了各大標(biāo)題，AI 革命已經(jīng)拉開(kāi)了序幕，踩著 2016 年的尾巴，我們不禁要問(wèn)：下一步會(huì)怎樣?本文作者 Peter Rejcek 在科學(xué)新聞方面有數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)，我們跟隨他的文章了解一下 James Hendler 對(duì)人工智能的看法。

　　James Hendler 是美國(guó)倫斯勒理工學(xué)院數(shù)據(jù)探索和應(yīng)用研究所的主任，也是語(yǔ)義網(wǎng)的開(kāi)發(fā)人員之一。他與 Alice M. Mulvehill 共同編寫(xiě)了《社會(huì)機(jī)器：人工智能、社交網(wǎng)絡(luò)和人性之間即將發(fā)生的沖突》一書(shū)。

　　這本書(shū)沒(méi)有太關(guān)心對(duì)于未來(lái)的預(yù)測(cè)，而是更多地側(cè)重于對(duì)人們能做什么和不能做什么的預(yù)期。正如 Hendler 的看法，問(wèn)題在于 AI 的到來(lái)對(duì)許多人來(lái)講是一種終結(jié)者的恐懼或者烏托邦式的夢(mèng)想，他們完全沒(méi)有考慮人性在其中發(fā)揮的作用。

　　他解釋道：

　　人們認(rèn)為這種技術(shù)是非黑即白的，事實(shí)上在人類(lèi)參與的循環(huán)中，人類(lèi)總是能更好地處理灰色地帶。

　　借用一個(gè)略微帶有政治色彩的口號(hào)：團(tuán)結(jié)使我們(人類(lèi)和 AI)更強(qiáng)大。這是 Hendler 對(duì)于人工智能的未來(lái)的先驗(yàn)。

　　Hendler 表示：

　　我認(rèn)為短期之內(nèi)讓我興奮的事情是看看為了便于程序員使用，AI 技術(shù)能達(dá)到多簡(jiǎn)單的程度。AI 技術(shù)不再是專(zhuān)家獨(dú)享的技術(shù)。

　　他目前教授的人工智能認(rèn)知計(jì)算的課程說(shuō)明了這一點(diǎn)。他的本科生正在做的一個(gè)項(xiàng)目是在幾周的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)能夠回答關(guān)于哈利波特奇幻世界的所有問(wèn)題的聊天機(jī)器人。放在幾年前，這么高深的作業(yè)應(yīng)該是博士生的論文作業(yè)。

　　現(xiàn)在不再需要從頭開(kāi)始構(gòu)建深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)或自然語(yǔ)言組件了，只需下載一個(gè)開(kāi)源包，調(diào)整一下就可以將其集成系統(tǒng)中，這有點(diǎn)像玩WordPress。而 Hendler 更喜歡用互聯(lián)網(wǎng)的新生時(shí)代做類(lèi)比，在 20 世紀(jì) 90 年代初，對(duì) HTML 有一些基本了解的人可以通過(guò)一種能安裝在機(jī)器上的預(yù)包裝的代碼構(gòu)建網(wǎng)站。

　　Hendler 說(shuō)：

　　AI 技術(shù)的打包方式使其更易于使用，這像是把所有部分組合在一起去探索應(yīng)用方面新的可能性，而不是單純地研究這些組件是什么。

　　在短時(shí)間內(nèi)，行業(yè)內(nèi)各種規(guī)模的玩家都加入了競(jìng)賽。我們將看到小公司利用現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)、視覺(jué)和語(yǔ)言方面的技術(shù)進(jìn)行大量創(chuàng)新，同時(shí)，像微軟、Google 和 Facebook 這些重量級(jí)的公司也將大量投資于他們的 AI 技術(shù)，并開(kāi)辟新的方向。

　　除此之外，學(xué)術(shù)界和政府將繼續(xù)在人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展中發(fā)揮重要作用。Hendler 例舉了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展過(guò)程，首先發(fā)跡于無(wú)人駕駛機(jī)器人挑戰(zhàn)賽(DARPA Grand Challenge)，由斯坦福大學(xué)等團(tuán)隊(duì)開(kāi)創(chuàng)，然后由 Google 公司進(jìn)一步開(kāi)發(fā)出更成熟的技術(shù)。到現(xiàn)在，幾乎所有汽車(chē)公司都在研發(fā)自家的無(wú)人駕駛汽車(chē)。

　　雖然開(kāi)發(fā)新的 AI 技術(shù)的需求依然迫切，但 Hendler 認(rèn)為當(dāng)下的重點(diǎn)將是將現(xiàn)有 AI 工具用于商業(yè)案例中

　　我認(rèn)為這種創(chuàng)新正是企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)公司目前關(guān)注的點(diǎn)，我們今后還會(huì)看到這方面大量的技術(shù)創(chuàng)新。

　　從普通技術(shù)用戶(hù)的角度來(lái)看，AI 在 2017 年及未來(lái)會(huì)是什么樣?在這種情況下，這可能是一個(gè)化繁為簡(jiǎn)的過(guò)程，因?yàn)榧夹g(shù)正在滲透于各種環(huán)境的方方面面。這不會(huì)像你買(mǎi)東西那么簡(jiǎn)單，整個(gè)世界將變得不同。

　　以蘋(píng)果的無(wú)所不在的虛擬助手 Siri 為例。Siri 執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力在不斷提高，但它仍然經(jīng)常默認(rèn)回到網(wǎng)絡(luò)搜索的方法來(lái)獲取答案。

　　相信在不久的將來(lái)，我們可以看到這樣一個(gè)場(chǎng)景：用戶(hù)向 Siri 或同類(lèi)產(chǎn)品提出一個(gè)指令‘給我看看今天我家小孩吃午飯的照片’，機(jī)器快速做出回應(yīng)并給出正確的結(jié)果。

　　事實(shí)上，我們已經(jīng)可以從 Hendler 在書(shū)中提到的幾家創(chuàng)業(yè)公司中看到這樣的尖端技術(shù)。一家名為 Snips 的公司正在使用稱(chēng)為“語(yǔ)境感知”(context aware)的 AI 技術(shù)，通過(guò)對(duì)聯(lián)系人、電子郵件、日歷、照片等數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，在用戶(hù)的移動(dòng)設(shè)備上構(gòu)建某種記憶，幾乎成了用戶(hù)的“知己”。隨著時(shí)間的推移，它會(huì)掌握用戶(hù)生活中的重要的信息，并成為設(shè)備上的所有應(yīng)用和信息的單一門(mén)戶(hù)。

　　Snips 的 CEO 兼創(chuàng)始人 Rand Hindi 在 2015 年的TEDx 演講中說(shuō)道：

　　這是一種通過(guò)人工智能使技術(shù)消失的方式，你可以用它去處理一整天的事物而忽略它的存在。

　　當(dāng)然，讓技術(shù)消失是發(fā)達(dá)國(guó)家在考慮的問(wèn)題。Hendler 樂(lè)觀地認(rèn)為，AI 技術(shù)將在改善發(fā)展中國(guó)家條件的項(xiàng)目中發(fā)揮重要作用。值得一提的是，Hendler 等人正在與 IBM 合作，希望在未來(lái) 5 年對(duì) 10 億人進(jìn)行識(shí)字教育。

　　我們討論的 AI 技術(shù)將能夠顯著改變多數(shù)人的生活，特別是生活在低識(shí)字率國(guó)家的人們，這些人將看到技術(shù)以一種前所未有的方式進(jìn)入并改變他們的生活。

　　人工智能和相關(guān)技術(shù)越來(lái)越發(fā)達(dá)的世界將面臨大規(guī)模的動(dòng)蕩和破壞，這種現(xiàn)象好壞參半。一方面，技術(shù)進(jìn)步會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)，例如 180 萬(wàn)卡車(chē)司機(jī)的工作可能會(huì)在不到一代人的時(shí)間內(nèi)完全被自動(dòng)駕駛汽車(chē)取代。另一方面，AI 技術(shù)能節(jié)約不少成本，例如在醫(yī)療行業(yè)，IBM 的 Watson 超級(jí)計(jì)算機(jī)很大程度改善了醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)。根據(jù)美國(guó)醫(yī)保服務(wù)中心的數(shù)據(jù)，美國(guó)人在醫(yī)療服務(wù)方面的花費(fèi)占全國(guó) GDP 的17.5%。

　　Hendler 認(rèn)為，政府需要參與這個(gè)過(guò)程，有效地管理這些變化，消除技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中的障礙。教育是 AI 革命的關(guān)鍵，通過(guò)接受教育，人們會(huì)明白計(jì)算機(jī)的長(zhǎng)處在哪里，需要改進(jìn)的地方又在哪里。

　　這也是為什么人需要變得更聰明的原因，技術(shù)人員可以幫助政策制定者搞清楚這些差異，畢竟理解這些差異所在至關(guān)重要。