机器与人性的未来 对话艾伦人工智能研究所CEO 上 (机器人性的电影)
编者按，近日GeekWire对西雅图艾伦人工智能研究所（AI2）CEO Oren Etzioni进行了专访，这次对话的背景是一场日常生活AI的热潮，从无人驾驶车辆到掌握围棋的计算机。微软将未来的赌注放在CEO Satya Nadella称作“以对话为平台”的人工智能策略上，让虚拟代理代表我们工作。
这篇文是《专访艾伦保罗：机器与人性的未来（上）》
人工智能看起来是一个非常未来感的概念，但是你可能没有意识到，我们已经在日常生活中实际体验人工智能了——包括语音识别、废品邮箱过滤、甚至贷款处理。人工智能从此只会越来越复杂。
相比其他人，Etzioni对AI抱有更为乐观的态度。“生存危机太夸张了。”他说，“ 就我们所知，小行星撞击地球毁灭人类，也比AI黑化概率更高。这不太可能 ，是未来几百年的事情。“
Todd Bishop: 在你目前的位置你对AI的情况有真实的了解。我认为很多人在日常生活中都看到AI非常原始的形态。他们在手机上使用Siri，他们在看谷歌Deep Mind打败围棋世界冠军。人工智能的潜能以一种很基本的方式显现出来。我们目前在人工智能处于什么阶段，你认为接下来三到五年人工智能会往什么方向发展？
Oren Etzioni： 我的确认为人们使用AI的程度比他们认为得更频繁。除了类似Siri的虚拟助理，谷歌搜索一直在使用人工智能和机器学习。无论是安卓还是iPhone手机的语音命令都有巨大进步，背后是使用了机器学习来提升语音识别。现今贷款申请处理经常是通过机器学习以高度自动化的方式进行。还有信用卡诈骗，Gmail废品邮件监测。
事实上，人工智能越来越随处可见，融入到我们的生活中。当然，这对人们来说有点吓人。“等一下，是不是会出现天网和终结者了？“之类的问题。首先我想安慰人们，虽然AI的使用越来越普遍，由于非常多的原因， 我们距离天网和终结者还远着呢。
事实上，我们的AI使用范围非常有限，例如废品邮件或非废品邮件。Bing在不同环境下预测这是国家橄榄球联盟还是其他东西。我们现在还没有所谓的人工综合智能。基本上那种软件可以做我五岁小孩能做的事情。 我的五岁小孩比任何人工智能软件都聪明，包括比最近打败世界冠军的AlphaGo都聪明。
电影中的AI
你提到了终结者。有没有一个最近新出的电影能够准确描绘AI的现状，或者未来的趋势？你看过哪些更加新的电影吗？
我尝试看完所有的电影，因为首先，很好看，其次，我感觉我需要知道在大众文化中我们是什么形象。我会说我最喜欢的电影大概是《她》，因为电影更多的是关于人际关系。AI只是用来当做基底。我会说好莱坞和很多人都没有真正把握AI领域的进展。
真相是，在任何一个能够运行的AI软件背后，首先，是真实的人类，其次，是血汗和眼泪。这不是像电影《她》或《机械姬》中突然出现的事物。这是非常复杂和微妙的对话。第一，这非常不同。第二， 这些电影是所谓的反乌托邦，对吗？他们都比较负面。 《超验骇客》里面，约翰尼·德普掌控了世界，我们努力想把他关闭，但是关闭不了。当你在AI的战场上，实际并不是这样的。
围绕AI有一些负面观点，甚至一些科技领袖都出来反对它，说这实际是有潜在危害的。你们在这些讨论中得出什么结论？你如何解释这个问题，让它对社会有积极的益处？
这是个很好的问题，我会说有三点。第一点，这个概念是生存性危机。AI会接管世界。这根本没有基础。实际上，我们从没看到AI做任何事情，除了非常具体的任务。甚至你想一想最大的成功之一， 无人驾驶汽车，他们的自动化程度也仅限于能带你去你的目的地而不发生车祸。根本不是一大帮无人驾驶汽车突然集结起来，占领白宫或者市政府。
虽然人们会希望那样。基于现在大选的情况，我不知道。
我没有说国会，那是另一回事。如果国会的人被AI取代，这已经是一种进步。我们不往那个方向走。这是第一点，生存危机太夸张了。我们了解到的小行星撞地球毁灭生命的几率，都比AI黑化更高。这不太可能，是未来几百年的事情。
不过第二点是一个实际的担忧。我没那么乐观，认为“万事大吉”。关于就业，很多人都有实际的担忧。自动化一直在影响就业，包括实现外包和离岸等等。 我的确认为，我们应该现在就开始讨论研究AI对就业的影响。 我认为这是一项重要的讨论。
第三项是你说到过的对社会的益处。基于对AI对就业的影响。答案是，它有非常巨大的潜在益处。例如，在AI2，我们有一个项目叫做语义学者， 最终将帮助科学家、医疗研究员、甚至医生们得到所需信息，救治人们的生命。
另一个例子是无人驾驶车。我们想要无人驾驶车的最大原因是想预防事故。每年高速公路上都有超过三万起死亡事故。受伤或残疾的数字则更多。注意力不集中的小孩也在路上开车，边发短信边喝酒。还有酒驾的问题。所有这些问题都能大大减少，如果我们在汽车里有AI。
关于自动驾驶车，你现在愿意坐吗？
我确实坐过。我试驾了一次特斯拉，然后我打开了无人驾驶模式。基于我对AI的了解，我的双手一直不敢远离方向盘，简直吓坏了。销售员一直说“放松，放松，没事的”，我说：“不不，我不放松，我吓坏了。”几分钟后，她说：“额，你还是把一下方向盘比较好。”我说：“为什么？我刚刚舒服一点。”她说：”额，因为我在显示器看见AI在镜头之间没有发现一个大的障碍，你可能会出车祸。“我说：”哦好！”
在艾伦研究所，你们一直在突破。能不能给我们更新一下，你们现在又多少人，已经实现了哪些不同的里程碑？
保罗·艾伦的人工智能愿景
当然。一切始于从保罗·艾伦和他的愿景。当然很多人都知道他，知道他的海鹰队等等的，但是…
你说的是微软的联合创始人吗？
是的，真的，也是微软的联合创始人。
那个小细节。
也许他在这里或哪里有一个AI启发的橄榄球队。
在海鹰队里他们使用了各种各样的技术，但是他在科技慈善界也具有巨大远景。当然，有艾伦大脑科学研究院，现在已经有几百人。还有艾伦细胞科学研究院。我们喜欢叫自己AI2因为我们是在大脑研究院之后。这是基于他对AI的热情。
我们始于2014年1月1日，现在大约有50人，实际上我们正在大规模招聘。我们计划在下一年增加到大约75人。我们在弗里蒙特的办公室刚刚新增了一些空间。我们增长的原因…… 很多人说这是AI的春天。
你们正在招聘什么样的人？面对传统程序员和工程师的人才市场对现在雇主来说非常困难。你们是在那个人才库中招聘，还是在不同的人才库？
招聘竞争很激烈。你绝对正确，但是我们有一些与众不同的地方。首先，有人和我说：“谷歌有3000个出色的工程师。”但是他们没有3000个有趣的问题。我们希望招聘的人是，对AI非常感兴趣，对做新的事物非常感兴趣，而不是在大公司维护软件，解决实际上没那么有趣的技术问题。
那为我们吸引了一部分人。还有一些人是使命驱动的。 我们的座右铭是AI服务大众。 我们在研究AI可以如何帮助社会。 我们在研究前沿，而不是深度学习的一些变化模式或者其他什么的。那已经从研究领域吸引了一批人。我们的研究员和工程师并肩工作，这对双方来说都很有趣。
AI比初中生聪明吗？
你们做的其中一个项目实际上是试图让AI达到八年级（译者注：相当于中国初二学生）的水平。是这样吗？你能介绍一下这个项目和你们的进展吗？
我想指出的是，我不是为了抢小孩子的饭碗，或者甚至创造一个考试的作弊机器……
这两者都没啥问题。
说得对。好，我们不是以童工为目标。问题是下面这样的。人们对AI没有理性的预期。有一些人吓坏了，这种恐惧太夸张了。外面有各种各样的预言，例如3年后律师就会失业。同样，有一些人觉得这没啥不好的。我们希望让对话回归理性，我们要拿八年级的科学测验给机器来做。
我们不是直接把题目给电脑，而是设立了一个5万美元的奖项，寻找世界上任何想提交建造自己软件的人，来训练测试题和进行测试。几千个团队参与了。其中800人提交了结果，胜利者在2月份宣布。有趣的是，没有任何一个在八年级测试中能够达到60%以上的正确率。
所以基本上是打D了？
就是这样。 今天，最先进的AI也只能在八年级测试中拿到D ，因为那需要理解复杂问题，融合科学知识与常识。那需要理解语言和图表。这让人意外的困难。这是一个非常非常有趣的矛盾。实际上对孩子来说简单的事情，甚至是在测试里拿C对机器来说也是很难的。对人来说困难的事，例如成为围棋世界大师，机器已经能够超越。
是不是因为这与语言有关，语言与非常多因素有关，而围棋中，机器在解决的问题是在有限范围内的？
非常正确。围棋，是黑白分明的，这是一个双关语。
这是一种传奇的中国游戏，与象棋类似，但是比象棋复杂得多。
象棋的棋盘是8x8，而围棋的棋盘是19x19。它可能的走法更多。他们说围棋的走法比宇宙中的原子数量还多。我不知道他们怎么研究出宇宙中有多少原子，但是他们说大约原子的个数大约是10的80次方，围棋的走法是10的170次方。这比Donald Trump（译者注：美国共和党总统参选人，发表过很多富有争议的言论）的侮辱性言论和夸夸其谈还多。
我们今天一直在吐槽政治。你怎么看？这是谷歌支持的软件AlphaGo打败了世界顶尖围棋选手。这对人类来说是一个里程碑吗，因为这是人类创造的AI？或者这对机器是一个里程碑吗，因为机器是赢家？你的结论是什么？
我真的认为这是人类智慧的胜利。一方面，我们有天才李世石，另一方面，我们有谷歌和DeepMind的出色研究员工程师，花了巨大的努力建造了如此成就的软件。他们的成就是站在前人的肩膀上。我想说AlphaGo的成功有50年的基础，因为他们在韩国比赛，比赛总是在晚上进行，但是 他们是以可追溯到50年代、60年代和70年代的技术为基础。这真的是很多人智慧的结合。
当你回顾的时候，你认为人类未来对抗机器有成功的可能吗？某个时候，任何机器都可能是世界冠军。我这样想对吗？
人类在这种离散的、终究是人工的棋类游戏中是没有胜算的。机器会胜利。当你看一些更微妙的事情的时候，不论是广播或者电台节目、采访某人或简单到理解自然语言。阅读生物课本，回答课本后面的问题。 结果机器在这些领域非常非常落后。语言、知识、推理，非常难。
如果你看看AI2，你自己的机构，未来三年的成功会是什么？
我们为自己定义了非常具体的目标。这是我们和大学的一个区别，大学为了好奇心而研究。我们未来三年的目标包括，增加为科学研究使用语义学者或者基于AI的搜索引擎的人数，推出神经科学研究的语义学家，这我们会在2016年进行，还有扩展到其他生物科学领域。另外，我们还希望提高例如科学测验的测试分数。
via GeekWire
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