李飞飞:如何让AI更好地关怀人类

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楼主 2018-12-05 15:59:20
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妇女节前一天,著名AI科学家、斯坦福大学教授李飞飞在《纽约时报》网站发表了题为“How to Make A.I. That's Good for people ”(如何让AI更加以人为本?)的文章。文章中,她表达了对AI发展的兴奋与担忧,并提出“AI以人为本,造福人类”发展道路。

 

李飞飞:如何让AI更加以人为本

 

十年前人工智能还仅仅限于学术圈,如今已经疯狂增长。从硅谷到北京的科技公司都押注人工智能,风投为研发投入数十亿资金,创业公司如雨后春笋。如果我们的时代是下一次工业革命,那么正如很多人所说,AI绝对是其动力之一。

 

对于像我这样的研究人员来说,这是一个特别激动人心的时刻。十几年前我还在读计算机科学专业的研究生时,电脑连照片中的锐利边缘都几乎无法检测出,更别说识别人脸。但随着大数据的发展,神经网络算法和计算机硬件的快速进步,划时代的时刻来到了:AI已经从学术研究化身为引领制造业、医疗保健、运输、零售业等众多行业的弄潮儿。

 

然而,我担心这股热潮让我们忽视了AI对社会的消极影响。 除了它的名字,这个技术没有任何“人工”的成分——它是由人类制造的,旨在表现得像人类,旨在影响人类。所以如果我们希望AI在未来的世界中发挥积极的作用,它必须以“关怀人类”为指导。我将这种方法称为“以人为本的AI”。它包含三个目标,旨在帮助负责任地开发机器智能。

 

李飞飞倡导“AI民主化”

 

首先,AI需要更多地反映我们智能的深度。以人类视觉的丰富感知为例,它是如此复杂、深层次,并且能在明确地觉知前景和灵敏地捕获背景中取得自然平衡。相比之下,机器感知仍然非常狭窄。

 

有时候这种差异微不足道,例如,在我的实验室里,图像字幕算法可以识别出“骑马的人”,而完全没有注意到两个都是铜像。同样的算法用来识别彩虹之下草原之上的斑马时差异更明显。虽然识别和描述实现了技术上的正确性,但完全没有审美意识,没有任何人类可以自然感受到的活力或深度。

 

这听起来有点吹毛求疵,但是这也指出了我们人类感知超越机器算法的一个主要方面。如果我们不能洞察人类体验中这些“模糊”的维度,又如何期待机器能预测我们的需求,何谈为人类的福祉做贡献?

 

要让AI对人类思维的全方位更敏感不是一件容易的事。这需要计算机科学之外其它领域的专业知识,这意味着程序员必须与其他领域的专家合作。

 

这种合作代表着回归,而非背离我们这个领域的起源,年轻AI学生们可能会惊讶于今天深度学习算法原理,起源于 David Hubbard和Torsten Wiesel发现的猫视觉皮层中神经元的层次结构对刺激的反应机制。

 


同样,包含数百万张训练图片的ImageNet,帮助发展了计算机视觉。这个项目,是基于认知科学家和语言学家George Miller在1995年创建的WordNet数据集。WordNet旨在组织英语的语义概念。

 

重新连接AI与认知科学、心理学甚至社会学,将给人工智能一个更加强大的发展基础。而且我们可以期待这样发展出来的技术,会让合作和交流更加自然,从而实现以人为本的第二个目标:强化人类,而不是取代人类。

 

想象一下AI在手术中的作用。它的目标不是把整个过程完全自动化,相反,智能软件和专用硬件的结合可以帮助外科医生专注于自己的优势——如灵活性和适应性——而让机器从事更加常规性的工作, 以避免人类容易发生的失误、疲劳和被干扰。


没有哪项技术比AI更能反映它的创造者。实际上,虽然有人认为机器没有价值观,但事实是:机器的价值观是其创造者的价值观。AI以人为本的方法意味着这些机器不是人类的竞争对手,而是保证我们福祉的伙伴。

 

无论我们的技术自动化到什么程度,它对世界的影响——无论好坏——始终是我们的责任。



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