【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路

2019-10-28 - 半人马

说完了人类的长处与短板,下面来看看人工智能的优势与缺点。老实说,预测人工智能在未来能够或无法执行哪些具体任务的作法其实非常愚蠢。三十年前,没人能预测到我们会开发出自动驾驶汽车。(现在我们开始畅想未来可能出现的飞行汽车。)由于无法作出更为具体的预测,因此我们只能根据目前的实际情况,大致思考人工智能所具备的相对优势与劣势。

【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路
【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路

很明显,计算机更擅长计算。其能够处理数以万亿计的数据,扫描海量数据点,并考量数百万种可能性。数字处理可能也正是人工智能的优势所在——但数字同时也是其最大的弱点。具体来讲,考虑到“成本函数”,即明确存在质量更佳或更差的答案,那么我们最终只能训练出一种人工智能方案。

【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路
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也正因为如此,人工智能才会在国际象棋与围棋比赛当中顺利击败人类大师——在这类对抗当中,胜负体现得非常明确。但在对话、创造发明、制作艺术品、进行商业谈判、作出科学假设等方面,人工智能的表现则令人尴尬——因为其无法简单由差到好对答案进行排序。

【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路
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在这类任务当中,人类才是最合适的解决选项:因为我们会提出“为什么”、“如何”或者“如果……会怎样”等延伸性问题。

换句话来说,人工智能更擅长选择答案,而人类更擅长选择问题。

2005年在线象棋大赛中胜出的人类 人工智能团队正是基于这样的思路选择了“ ”的实现方法。两位业余人士向三台普通计算机提出问题,而在计算机给出不同的答案时,人类进一步调整问题的深度引导其重新思考。事实上,棋盘并不是人类 人工智能惟一大获全胜的领域。从艺术到工程技术,近年来“半人马”已经在众多层面广泛兴起:

【半人马的故事】AI的故事:半人马的诞生之路

在以上各半人马实例当中,人类皆以设定目标及约束条件的方式选择问题,而人工智能则负责生成答案,且通常会显示出多种可能性以实时回应人类提出的问题。然而,这绝不只是一种单向对话:人类可以提出更为深入的问题、挑选及合并答案,同时利用人类直觉以指导人工智能对现有答案作出针对性调整。