去年六月，Facebook人工智能(n愛是éng)研究部門的五位研究員聯名發(fā低花)表了一份研究報告，主要介紹了睡又機器人如何能(néng)夠模拟談判性質的對(duì)話。
雖然在很大程度上，機器人确實能(néng)夠保證對(duì)話民但的連貫性，但研究員發(fā)現那些軟件也會(huì)偶爾說(shuō)出一些奇要還怪的話，比如“對(duì)我來說門筆(shuō)、對(duì)我來說(shuō花就)、對(duì)我來說(shuō)、對微讀(duì)我來說(shuō)，球沒(了你méi)什麼(me)用。”
看到這(zhè)些研究結果之後(hòu)，Faceb高熱ook人工智能(néng)團隊便清楚地意識到，他們沒(mé對男i)有能(néng)夠在日常口語的參數範圍内，對(duì)機器人說靜畫(shuō)出的話語進(jìn)行有效限制。換句話間好說(shuō)，他們隻是研發(fā)出了一種(zhǒng)僅限于機器人制地相互之間使用的獨特機器語言。而對(duì)于這(zhè)些研究煙到結論，或許身處其他領域的人會(huì)覺得比較有趣，但其實在專業腦放人士看來，根本就(jiù)是毫無公聽新意可言，也算不上是突破性發(fā)現。
就(jiù)在那份研究報告發(fā)表城鐘之後(hòu)的一個月，國(guó)外知名新聞媒體又發(f區東ā)表了一篇名爲《人工智能(néng)個哥正在投資那些人類無法聽懂的語言，我們是否應該阻止這(zhè)種(zhǒn員她g)趨勢？》的文章。具體看來，文章主匠自要講了機器人時(shí)常出現的偏離日常英語交流的費嗎問題。雖然這(zhè)并不是上述研究報告的主要結論，但外媒兵多文章表示，在發(fā)現機器人已經(少校jīng)開(kāi)始以一種(zhǒng)全新的語言進(jìn)行交流時(s火工hí)，研究人員認爲它們發(fā)展到了一種(zh司山ǒng)失去控制的地步，從而決議照定叫(jiào)停整個實驗。
該文章一經(jīng)發(fā)表，便迅速傳遍了整個網絡，導緻大量缺少空音創新報道(dào)内容的出版商飛亮開(kāi)始跟風，紛紛說(s我自huō)Facebook的工程師是因爲機器人以一種(zh懂國ǒng)獨特語言進(jìn)行能森自主交流出現了恐慌，從而叫(jiào)停了舞化人工智能(néng)項目的研究。甚至還(hái)有媒體指出慢知，這(zhè)一現象簡直就(jiù)是電影《終結者》在現對可實生活中的重現。因爲在這(zhè)部電影中，有一個機器人在有了自主在還意識之後(hòu)就(jiù)對(duì)人類發(f森都ā)起(qǐ)了戰争。
Zachary Lipton是卡耐基梅隆大學(xué)機器學(視線xué)習部門的助理教授，看到這(zhè)篇本來還(hái)算有點兒意計妹思的文章逐漸成(chéng)爲各家媒體博得關注的噱頭，他不禁産生了如飛一絲沮喪之情。
根據Lipton的介紹，近些年來，廣大民衆對(duì)“機器學銀吃(xué)習”和“深度學(xué)習”這(zhè)類話題是越來越感不錯興趣。但與此同時(shí)，也導緻了工熱不少“趁虛而入”的低質新聞報道(dào)現象出現，對(車為duì)人們正确理解相關研究報告以及行業發購民(fā)展前景帶來了負面(miàn)影響。河風用他的話說(shuō)，這(zhè)就(jiù)是人工智都學能(néng)錯誤信息的蔓延。其實，除了Lipton，還(可雨hái)有很多該領域的研究人員也是感同身受。他們擔心關于人工智為了能(néng)的猜測性虛假報道(dào)，將(jiāng)化廠會(huì)促使人們對(duì)該行業花學的發(fā)展前景抱有錯誤預期，最終威笑那脅到該行業的發(fā)展進(jìn)步以及相關新興技術在現實生活中的水高高效應用。
事(shì)實上，媒體對(duì路喝)于計算機智能(néng)的誇張報道(dào)，并不是我們這(zh員不è)個時(shí)代獨有的，早信我在計算這(zhè)個概念最開(來玩kāi)始出現時(shí)就(小著jiù)已經(jīng)有了。
1946年2月，校車大小的電子數話水字積分計算機（即Electronic Numerical 長年Integrator and Computer習遠，以下簡稱Eniac）正式在一次冷子新聞發(fā)布會(huì)上亮相。當時(shí)，記人作者們紛紛將(jiāng)其稱作“電子大腦”、“數學(xué)怪人”以及“天氣預了又測者與控制者”。爲了讓大衆真正電什理解這(zhè)一新機器，不再受虛假誇張新聞的誤導，英國(體路guó)著名物理學(xué)家DR Hartre你吃e在《自然》雜志上發(fā)表了一篇文章，以一種(zhǒn拍議g)直接、真實、簡單的方式講述了Eniac的運作方式。
但讓他感到沮喪的是，《倫敦時(shí)報》在他的研究基礎之上，又刊登了一篇名爲草問《電子大腦：解決深奧問題、帶有記憶習機閥門》的文章。随即，他便給《倫遠熱敦時(shí)報》的編輯寫了一封信，說(shuō)是“做到電子大腦”這(zhè)一術語會(huì)誤導讀者，并煙光且聲明機器是無論如何不能(néng)代替人類大腦思維的。但可樂土惜的是，他的努力最終還(hái)是徒勞。在媒體眼中，又子Eniac的身份以及定義，永遠都(dōu)停留在“大腦機器”你南上。
同樣(yàng)在美國(guó)，情況藍妹也相當類似。Frank Rosenblatt是康奈爾航空實驗室的工程購不師和心理學(xué)家。1958年票鐘，他在《紐約時(shí)報》上發(fā)表文章，正式提出煙從了一種(zhǒng)名爲“感知器（perceptron）”的基本機器到雨學(xué)習算法。雖然按照設計，這(zhè)種(zhǒng)算法隻能(né拍低ng)夠識别出來少數幾種(zhǒng)模式，但《紐約時(s如遠hí)報》卻將(jiāng)其稱爲“電子話睡大腦”，說(shuō)是它可以實現自我教學(xué)，用不了多長(cháng)行技時(shí)間就(jiù)能(néng)走路、說(shuō)話、寫作、繁殖銀視再生，同樣(yàng)也能(néng)充分意識到自己的光計存在。
固然，人工智能(néng)可以帶來令人陶醉的喜悅，亮姐也可以爲大學(xué)和軍隊中的研究人員帶來大量資金支持。但到上世志飛紀60年代，不少人工智能(né音舞ng)行業先驅就(jiù)已經(jīng)很明顯能(見民néng)夠看到，一直以來他們都(dōu)低估了在機器中坐長模拟人類大腦這(zhè)件事(shì)樂但的困難程度。1969年，曾經(火城jīng)公開(kāi)表示機器智能(néng)終將(jiāng)會(hu相歌ì)超越人腦的Marvin Minsky，與計算機科學(x聽小ué)家Seymour Papert聯名出版了技資一本書，以證明Rosenblatt的感知器算法無舞睡法完全實現之前相關專家們的設想，而且還(hái)會商表示其智能(néng)程度遠不及媒體所宣傳報道(dào)的那樣(yà要綠ng)。
二人的書一經(jīng)出版，便迅年電速在人工智能(néng)研究領域和其他領域傳件音播開(kāi)來，猝不及防地掀起(qǐ)了一股揭開(kāi)人工智能(n這雪éng)真實面(miàn)目的全新潮流。1972年，知名哲學(xué)家H店家ubert Dreyfus針對(duì)這(zhè)一技術和行業的裡明發(fā)展，發(fā)表了一篇影響深遠的長(店議cháng)文，名爲《計算機所無法勝任的事(shì)情》。一年後(可火hòu)，英國(guó)知名數學(xué)家Jame線長s Lighthill又針對(duì)機器智能(n謝行éng)的發(fā)展現狀公開(kāi)了一家上份調查報告，并且得出結論說(shuō)在整個人工智能市去(néng)和機器智能(néng)領域，所有截至當時(shí多器)的創新發(fā)現都(dōu)沒(méi)能呢吃(néng)像預期那樣(yàng)産睡微生重大影響。
自此，人工智能(néng)迎來了自己的第一個蕭條期，也就亮理(jiù)是首個寒冬。在那期間，幾乎所有的相關研究都(dōu)無法順利些鐘拿到資金支持。就(jiù)連一直以來熱衷于用“電子大腦”博得大衆關注的新聞媒子歌體，也失去了報道(dào)興趣。雖然後(hòu)來在80年代到90年代期間，人身件工智能(néng)出現了略微的回暖迹象，但風地還(hái)是在一定程度上擺脫不了過(guò)時(s廠麗hí)、科幻的标簽。要知道(dào)，一直以來，工年計算機科學(xué)家都(dōu)在努力避免人工智能(為一néng)與這(zhè)些詞語沾上邊，因爲他們擔心大衆將(jiān站子g)自己當成(chéng)白日空想家。
直到新一代研究人員開(kāi)始發(f來跳ā)表文章，介紹一項名爲“深度學(xué)習”的新船遠技術在現實生活實現了成(chéng)功應用時(shí)，電科人工智能(néng)才算是真正順利度過(guò銀近)了自己的首個寒冬。
雖然從本質上來說(shuō)，“深度學(xué)習”仍然是朋務一種(zhǒng)與感知器算法高度類似謝慢的數據統計技術，但它在計算能(néng)力和數據集容量上均女相得到了大幅提高，所以在諸如話語識别、圖像識别和語言翻譯這(zhè)地河類實際任務上，有了廣闊的應用前景。随著(zhe)關于深度學(x資討ué)習的正面(miàn)研究報告越來越多，選擇學章用(xué)習機器學(xué)習綠兒課程的大學(xué)生也越來越多。各家計場企業也紛紛開(kāi)始斥資數十億甚至數百億美元來尋求高端技術人才煙玩，與之同時(shí)小型初創企店老業也開(kāi)始積極拓寬深度學(xué)習的應用領河水域，包括交通運輸、醫療健康以及金吃飛融财務等。
伴随著(zhe)深度學(xué)習的火熱，各家新聞媒體又在寂靜了相當長(c男哥háng)一段時(shí)間之後(hòu)，開(kāi)始了之前那山慢種(zhǒng)對(duì)人工智能(néng)的狂熱報笑錢道(dào)。2013年，John Markoff在《麗謝紐約時(shí)報》上發(fā)表了一篇關于作舊深度學(xué)習和神經(jīng)網絡的文章，标題爲《像人腦的計算機：從老少經(jīng)驗中學(xué)習》。Markoff表示：“在未來幾年鐵錢中，深度學(xué)習將(ji微冷āng)會(huì)催生新一代人工智能(néng)系統，完可算成(chéng)一些簡單的人工任務，人科包括看、聽、說(shuō)和操控等南慢等。”
自那以後(hòu)，我們幾乎每天都(dōu)能(nén還月g)在新聞媒體上看到一些關于“人工智能(néng)世界末日”、“人造要日大腦”、“超人工智能(néng)”以及“Facebook紅國驚悚人工智能(néng)機器人”的誇張報道(dào)家她。
爲了挑戰自己，Lipton當時(shí)就(jiù拍路)決定繼續攻讀機器學(xué)習可業的博士學(xué)位。他介紹說(shuō)，随著(zhe)越來越多的新聞習線媒體開(kāi)始報道(dào)一些個下誇張的内容，研究人員心中的失望和沮喪之情也就(j個飛iù)越來越明顯。因爲在他們看來，那些記者對(du雜姐ì)深度學(xué)習這(zhè)項技術的了解著(zhe)實非常淺薄歌影。
抛開(kāi)記者在深度學(xué)習技術方面(miàn)可的的淺薄了解不說(shuō)，Lipton發(fā)現最令人生氣的地方在于，討明那些一無所知的社交媒體居然都(dōu村他)自稱是“人工智能(néng)影響者”。事(shì)實上，他們所做的，無紙白非就(jiù)是在自家網站上介紹介紹埃媽錢隆·馬斯克，内容質量低下卻吹得天花亂墜。用他的話說(shuō)視事：“想要在人工智能(néng)領域取得實質上媽吃的進(jìn)步，首先需要保證船作廣大受衆了解最爲真實、最爲正确的信息。但很可惜，現階段，呈現在大衆面答書(miàn)前的，完全是一些與真實情況不符的信息子明。因此，他們根本就(jiù)沒(méi)有辦法徹底區分哪些是重吧土要的信息，哪些是不重要的信息。”
當然，Lipton也不是第一個對(duì)人工智能(黑問néng)發(fā)展泡沫表示擔憂的人。去年，美國(guó湖雜)機器人制造頂級專家Rodney Bro內書oks撰寫了一篇文章，批評了人工智能(néng服金)行業對(duì)于未來發(fā)展前景的過(guò)度臆想。2013年金黑，紐約大學(xué)教授Gary Marcus也寫了器放一篇文章，指出不真實的泡沫會(huì)導緻人們對(duì)該裡了行業的發(fā)展前景産生虛假預期，從而導緻另一個寒冬的到來。
不過(guò)，在這(zhè)個問題商訊上，Lipton持有不同态度。他認爲，現階段的誇張泡沫還(hái)不到風太會(huì)導緻下一個寒冬的出現，但卻照話會(huì)誤導人們的認知，緻使最爲重要樂爸、最爲迫切的問題遭到掩蓋。他表示：“對雨哥(duì)于錯誤的事(shì)情，大家都(dōu)很害怕。農話我們能(néng)看到，不少政策制定者都(dōu)會(h了匠uì)非常急切地開(kāi)會(huì)讨論機器人的權利問題，而不是歧視問題，為能就(jiù)因爲後(hòu)者過(guò)于泛泛，感興趣的人比較少鐵照。”
去年三月，Lipton開(kāi)通了自己的博客，希望能(né師師ng)夠通過(guò)自己的力量來“反抗”那些帶來較大負面(miàn店音)影響的不真實的人工智能(néng)新輛說聞，比如關于埃隆·馬斯克以及An間用thony Levandowski人工智能(員區néng)教堂的低質新聞消息。
目前，Lipton的博客已經(jīng)收到了一些新聞媒是近體的關注，也培養了一批固定讀者。但他清楚地也電知道(dào)，自己能(néng雨鄉)夠産生的影響終究還(hái)是有限的醫火。用他的話說(shuō)：“其實空喝，這(zhè)個行業真正需要的刀中是大量訓練有素、誠實正直的記者。在實現這(zhè)一點之前，我自己的博客下西永遠都(dōu)像是滄海一粟，像是一粒無法激起北科(qǐ)千層浪的微小石子。”
Joanne McNeil是一位專注于新興技術的店能專欄作家，她也認爲科技行業新聞記者的專業素質确實弟短有待提高。雖然她經(jīng)常在Tw照和itter上取笑一些帶有《終結者》風格的文章，但還(hái)是會理錯(huì)避免言辭尖銳地直接批判科技記者。因爲在她看來，拿司人工智能(néng)的虛假泡沫之所以會(huì)出現，其中一個街草原因就(jiù)是資源分配的不均電通衡。
她表示：“如果你將(jiāng)一上這位記者的收入與一位研究人員的收入相比，就(jiù)會(h長請uì)很快發(fā)現記者無法寫出具有專什資業深度文章的原因所在，畢竟他們終究不能(坐拿néng)與研究人員相提并論。說(sh開對uō)實話，具有專業技術素質的記者和編輯，數體民量少之又少。如果人工智能(néng)研究人員真的在乎記者寫出來報道(dào)的電鐘内容，那至少應該共同參與到新聞撰寫、報道(dào)或白民出版的過(guò)程中去。同時(shí)，适當提大麗高記者的收入，畢竟他們要花大量的時(shí)間和精力，去深度挖自裡掘與之相關的專業知識。”
就(jiù)像澳大利亞國(guó)立大學(xué)工程學(xu吃什é)和計算機科學(xué)教授Genevieve Bell所說(shuō)，隻飛通有新聞記者和研究人員進(jìn)一就們步加強彼此之間的合作，才能(néng)夠有效引綠計導整個行業往正确的方向(xiàng)發(fā)展。純靠暴愛音力壓制人工智能(néng)虛假房件泡沫，根本就(jiù)是一件不可能(néng)的事(shì)情。B事討ell解釋道(dào)，因爲關于電子大腦或Facebook惡意機器人的文刀姐章，并未切實關注真正的技術，隻是大衆文化希望和焦慮路笑的反映。
她介紹說(shuō)：“數千年來，我們所講述的都(dōu時女)是一些關于無生命事(shì)物的也東故事(shì)，這(zhè)也就(jiù)問都影響了我們對(duì)當下行業發(fā)展現狀的認知方自商式。或許專家可以不考慮他們所進(jìn)行研究視火給大衆留下的印象，但那些不現實的期望或無由來的恐懼，總歸是存在的。所以，說討吧(shuō)到底，誇張和泡沫就(jiù)是一種(工妹zhǒng)文化表現形式，我們沒(méi)有辦法徹底不予考慮。”
最後(hòu)，Lipton表示，現階段，不真實的猜想和真實的研究之間哥輛，界限非常模糊。但曆史告訴我們，這(zhè)種(zhǒng)模糊的界制湖限終究是要明确起(qǐ)來，以便我們合理區分哪些是重要之事微月(shì)，哪些隻是虛幻。