Toby Walsh教授：四個(gè)指數(shù)趨勢(shì)解釋人工智能威脅論！

Toby Walsh是澳大利亞新南威爾士大學(xué)（CSIRO）的教授，Data61 （CSIRO）研究小組組長(zhǎng)，人工智能方面的專家。Walsh教授在悉尼首席信息官峰會(huì)上發(fā)表主題演講時(shí)說道：CIO（首席信息官）們其實(shí)不需要擔(dān)心人工智能會(huì)對(duì)未來造成威脅，我們距離生產(chǎn)出與人類大腦高度匹配的機(jī)器人還有很遠(yuǎn)的路程。

Walsh教授認(rèn)為，我們目前造出的機(jī)器人雖然執(zhí)行任務(wù)的水平超過人類，但它們只會(huì)按照我們的要求去執(zhí)行任務(wù)，只能算是一個(gè)無意識(shí)的文字工具。我們?nèi)绻胍a(chǎn)出與人類能力完全一致的機(jī)器人或許還需要很久，可能是50年，也可能是100年，甚至是永遠(yuǎn)。

盡管如此，Walsh教授還是很高興人工智能威脅論的話題能夠成為CIO們關(guān)注的焦點(diǎn)，并且出現(xiàn)在戰(zhàn)略商業(yè)計(jì)劃中。

Walsh教授說到：“人工智能是當(dāng)前人們最喜歡的科目之一，同樣也是我小時(shí)候最喜歡的科目。我們讀過很多的科幻小說，夢(mèng)想著一個(gè)滿是智能化電腦和機(jī)器人的未來，這樣的未來似乎已經(jīng)快要到來?！?/p>

我們或許想要問這樣一個(gè)問題：人工智能能夠在今天取得這樣突飛猛進(jìn)的發(fā)展，到底是基于怎樣的因素？Walsh教授將答案總結(jié)于四個(gè)指數(shù)趨勢(shì)。

第一個(gè)指數(shù)趨勢(shì)是摩爾定律，由于物理量子限制等技術(shù)問題導(dǎo)致摩爾定律失效。英特爾宣布，今后晶體管數(shù)量再也不會(huì)每?jī)赡攴兑淮巍?/p>

Walsh教授表示，盡管如此，我也并不擔(dān)心這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展會(huì)受到限制。在過去的20年，芯片研發(fā)人員一直處于很懶散的狀態(tài)。他們只是縮小了806數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在芯片的設(shè)計(jì)上并沒有太大的創(chuàng)新。但是我們看到了DPU（分散處理單元）的價(jià)值，我們?cè)谟布锌吹搅烁嘤腥さ臇|西，比如機(jī)器學(xué)習(xí)。這將會(huì)使我們?cè)谙嗤木w管數(shù)量下進(jìn)行更多的計(jì)算。雖然摩爾定律在技術(shù)上已經(jīng)消亡，但仍存在很大的創(chuàng)新空間，并將為計(jì)算機(jī)的發(fā)展賦予更大的動(dòng)力。

第二個(gè)指數(shù)是不斷升級(jí)的數(shù)據(jù)量。在企業(yè)家心里，運(yùn)營(yíng)和客戶數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)排在第一位。Walsh教授表示，如今的數(shù)據(jù)量比過去翻了幾番，這對(duì)于人工智能來說是一個(gè)大契機(jī)。我們現(xiàn)在做的很多事情，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，都屬于數(shù)據(jù)培訓(xùn)。

Walsh教授補(bǔ)充到，目前人工智能的一個(gè)不足點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)的速度過于緩慢。機(jī)器學(xué)習(xí)雖然是模仿人類的思維去學(xué)習(xí)，但是與人類不同的是機(jī)器學(xué)習(xí)是從例子中模擬學(xué)習(xí)。最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍然需要從幾十萬甚至是幾百萬的例子中學(xué)習(xí)。但唯一的好處是海量的數(shù)據(jù)得以收集，我們可以從大量的數(shù)據(jù)中迅速得到想要的信息。

第三個(gè)指數(shù)趨勢(shì)是算法方面的突破進(jìn)展。Walsh教授表示，在過去的幾年里，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，算法的性能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

第四個(gè)指數(shù)趨勢(shì)是流入該領(lǐng)域的資金數(shù)量。Walsh教授表示，通過這種方式，您可以衡量該領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)量，可以預(yù)估AI領(lǐng)域的參與人數(shù)以及創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量，并且這些數(shù)量每?jī)赡昃蜁?huì)翻一倍。

“將這四個(gè)趨勢(shì)放在一起，就是人工智能取得重大進(jìn)展的秘訣。”但Walsh教授強(qiáng)調(diào)，盡管人工智能前景可觀，但想要生產(chǎn)出達(dá)到人類執(zhí)行能力的機(jī)器人，未來還需面臨很多棘手挑戰(zhàn)。

考慮到技術(shù)的局限性，Walsh教授認(rèn)為，今天的人工智能可以完成一些實(shí)時(shí)性強(qiáng)的重復(fù)性高的任務(wù)，例如瞬間識(shí)別人臉功能。

說到這里，那么我們一般都會(huì)讓機(jī)器人幫助我們做哪些工作呢？一般分為這四類：骯臟的（dirty）、無趣的（dull）、困難的（difficult）、危險(xiǎn)的（dangerous），我們稱之為4D。從這種意義上講，機(jī)器人也確實(shí)是一個(gè)有意思的存在。

如今隨著科技的發(fā)展，人們對(duì)科技的要求越來越高，實(shí)際應(yīng)用需要涉及更復(fù)雜的自動(dòng)化和人工智能，聊天機(jī)器人就是人工智能實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)很好的例子。

文章最后，筆者用Walsh教授的一句話作為結(jié)尾：“在我們擔(dān)心人工智能可能帶來威脅之前，我們真正需要處理的是地球更緊迫的問題，比如氣候變化！”