關(guān)于“奇點臨近”的杞人之言又開始抬頭，不過相比這些乍然爆出的人機對壘，已經(jīng)潤物無聲地融入我們生活的Siri、Google Now等智能助手可能更有“存在感”。它們不是要與我們一較高下誓不罷休的對手，而是隨時聽遣，安排我們的日程起居，供我們調(diào)戲的助手。在《與機器人共舞》作者約翰? 馬爾科夫看來，前者是志在取代人類的AI（Artificial Intelligence），后者是意在輔助人類的IA（Intelligent Augmentation），即使是Google這樣的公司也會在被這兩條不同方向的道路所撕裂。
比如， Google Now與Google Glass都是用來增強人類能力的工具，而無人駕駛汽車則是要從司機手中徹底接管駕駛權(quán)。它收購的Boston Dynamics機器人公司放棄了對人類智力的模擬，而是專注于做和人類四肢有同樣靈活性、平衡性、適應性的無頭Big Dog，而它的Google Brain項目則在學習像人一樣識別一只貓。Body與Brain的分離及其后果在其無人駕駛汽車項目上體現(xiàn)的最為明顯。
作為第一個報道Google無人駕駛汽車項目的記者，約翰? 馬爾科夫在《與機器人共舞》中詳細披露了堅持走AI路線的Google無人汽車遇到的問題：完全無人駕駛的汽車將陷入一種四向停車難題（four-way stop）。在沒有紅綠燈的路口，司機之間需要復雜的交流，而對于相互獨立、互不連通的計算機系統(tǒng)來說，在可預見的未來想解決此類問題則更為困難。
借助于攝像頭、多譜勒雷達、激光雷達等傳感器，Google無人汽車能夠?qū)π旭偼局械沫h(huán)境路況實時感知，然而車與車之間的數(shù)據(jù)共享與時時“溝通”目前看來仍然遙不可及，受限于無線通信標準、車廠合作、政府監(jiān)管等原因，“車聯(lián)網(wǎng)”在短期內(nèi)仍然難以實現(xiàn)。更為棘手的是，司機經(jīng)常會違背或忽略交通規(guī)則，而無人車與行人之間的意識“溝通”仍然是天方夜譚。
相比于對于“無人”概念如此執(zhí)著到底的Google，很多其他公司取徑更為現(xiàn)實的IA路線。比如，Mobileye無人駕駛汽車能讓車上的乘客敏銳地感覺到機器援助的存在，更有公司采用眼球追蹤、生物識別等技術(shù)來檢測司機的注意力是否在方向盤上。
這對于也在躋身無人汽車大潮的Uber來說并不是個好主意，畢竟按照創(chuàng)始人Kalanick 的說法“Uber價格貴的原因就是司機的成本太高，如果沒有司機的話Uber的的費用會大大降低?！?/p>
實際上，根據(jù)《與機器人共舞》一書的梳理，AI與IA兩個陣營的競爭，兩種價值觀之間的碰撞自1960年代就在硅谷展開了。
1966年，在約翰麥卡錫帶領(lǐng)斯坦福大學人工智能實驗室啟動制造模仿人類能力的人工智能項目的同時，在美國的另一邊，麻省理工學院的馬文明斯基與恩格爾巴特則啟動了把計算機作為人類智力的延伸的智能增強項目，自此開始了半個世紀的花開兩朵，各自生長。
在摩爾定律的號角聲中，隨著運算能力的幾何量級飛升，當時的人工智能陣營被一股樂觀的氣息所籠罩——如果你感覺自己陷入困境，那么只需要等上10年時間，你的問題就定然能通過計算性能的提升而得到解決。在他們眼中，機器的視覺、聽覺、推理能力等都可以通過計算能力的提升而迎刃而解。1978年，人工智能最忠實的信徒莫拉維克甚至在雜志上撰文：“再過10年，制作可以匹敵人類智慧的設備的硬件價格應該相當于目前一臺大型計算機的水平。”
然而，他預想中的機器人時代并未到來，斯坦福大學雖然作出了一些基于“if then”邏輯的“推理引擎”并將各行各業(yè)的專家知識打包成包含600項思維規(guī)則的“指導手冊”，然而這種需要人類去“input－out”的方式并不能讓機器自己去認識世界，分析歸納，這并不是他們想要的思維機器（thinking machine）。
20世紀80年代，是“頭腦中的自行車”的黃金年代，卻也是相關(guān)公司接連倒閉的“人工智能的冬天”。
而IA陣營則成了人機交互的先驅(qū)，恩格爾巴特不只是大名鼎鼎的“鼠標之父”，更是圖形化用戶界面、超文本系統(tǒng)的先驅(qū)，從窗口、鼠標到自動助手、計算機，再到“對話式交互”，IA陣營基本上仍在恩格爾巴特最初規(guī)劃的理論框架內(nèi)發(fā)展。在他們的努力下，從龐然巨物到桌上電腦再到口袋玩物，從打孔紙到鍵盤鼠標、觸摸屏再到語音助理、Magic Leap，機器成為一種愈來愈易用的人腦之延伸。
1987年預言了后來的iPad、 Siri的蘋果Knowledge Navigator宣傳視頻中就虛構(gòu)了一個系著領(lǐng)結(jié)的虛擬助手，然而14年后的Siri則不再有個人化身。實際上，在虛擬助手設計方面，化身一直都飽受爭議。IA陣營的開發(fā)者們一直對“是否應該把這一系統(tǒng)變成聊天機器人”舉棋不定。他們認為，沒有人會坐下來和一個虛擬機器人聊上一整天，他們要做的，是設計一個系統(tǒng)來幫助人們管理自己忙碌的日常生活。呆萌的Siri“可調(diào)戲性”很差，而Google Now雖然已經(jīng)智能到可以通過你的停留時間自動判斷家庭與工作地，“非人化”則避免了給人以毛骨悚然、細思極恐的感覺。同樣的微軟的大眼睛曲別針Office助手也因為太過“活潑”令人分神而被“下崗”。
實際上，這是IA與AI之間那條無形的線在其作用。
而隨著全球互聯(lián)網(wǎng)與海量大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，給了人工智能領(lǐng)域的另一支流——深度神經(jīng)網(wǎng)絡研究以大展拳腳的空間，機器的深度學習也成為可能，也讓人工智能在兩次冬天之后再次迎來爆發(fā)?！都~約時報》曾以《需要多少計算機才能正確的識別貓？16000臺》為標題報道吳恩達領(lǐng)導的Google Brain是如何訓練機器認識貓的，這需要Youtube上數(shù)以百萬級的視頻資料。語音識別、機器視覺、物體識別、人臉檢測、翻譯會話等領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司開始遍地開花。數(shù)十億計移動傳感器和計算系統(tǒng)——智能手機在源源不斷地喂養(yǎng)、調(diào)教著一顆超級大腦，仿佛一張高速運轉(zhuǎn)地神經(jīng)網(wǎng)絡。
AlphaGo所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖
而AlphaGo的挑戰(zhàn)成功，是神經(jīng)網(wǎng)絡威力的最好證明，正如Google在博客中披露的：“傳統(tǒng)的人工智能方法——構(gòu)建搜索樹來窮盡所有可能的位置——不可能挑戰(zhàn)人腦。我們選擇將圍棋“分解”，用改進的搜索樹算法結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)出AlphaGo這一程序，通過將棋盤分解成包含數(shù)百萬類似神經(jīng)元的網(wǎng)絡聯(lián)接，劃分為12個不同的網(wǎng)絡層，其中的‘策略網(wǎng)絡’（policy network）去選擇落子，而‘價值網(wǎng)絡’（value network）則負責預測對弈的勝者（計算局面）。我們讓圍棋高手訓練AlphaGo程序走了3000萬步，它預測對手下步棋的準確率達到了57%（之前的記錄是44%）。為了擊敗而不只是模仿最好的棋手，AlphaGo還能夠通過增強學習（reinforcement learning）在神經(jīng)元之間對弈，調(diào)整網(wǎng)絡連接，從而開發(fā)出新的策略?！?/p>
在人工智能陣營中，還有一幫人堅持著自底向上的路線：要想實現(xiàn)模擬生物智能的目標，就應該從制作人工昆蟲這種最低層次的設備起步，模擬最簡單的生物系統(tǒng)，而不是試圖匹敵人類的能力，這就是仿生機器人（動物）。Boston Dynamics等公司所開發(fā)的機器貓、狗、豹等已經(jīng)實現(xiàn)了“頭腦簡單，四肢發(fā)達”。協(xié)調(diào)性、適應性不亞于甚至超過了人類。
人工智能的Brain與Body都在快速成長，難怪微博中關(guān)于Boston Dynamics機器人最普遍的看法是：滿腦子是以后人類被機器人毀滅的畫面。
與此同時，AI與IA也在互相交融。Google Brain的研究成果已經(jīng)被運用到Google Now等很多產(chǎn)品中，更準確地洞悉用戶的信息輸入，更人性化的理解人類的意圖。微軟發(fā)布的第一款智能助理Cortana顯然比Siri、Google Now更加“人格化”——名字來自于《光暈》中的角色，雖然只是個圓形圖標但卻擁有16種表情，可以和你進行更自如機智的對話，而且聲音更富有語調(diào)和感情。很顯然，微軟的目的就是讓人們像愛上《Her》中的薩曼莎一樣愛上小娜。
就像約翰? 馬爾科夫在《與機器人共舞》一書的最后問到的那樣：
人類已經(jīng)將自己相當一部分的時間交給了與其他人類通過計算機互動，或是直接與一些類人的機器互動。這些人工智能化身將會成為我們的奴隸、助手、同事，還是三者的融合？
AI還是IA，這終將是擺在開發(fā)者與使用者面前不得不回答的問題。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?作者: 約翰? 馬爾科夫（John Markoff）
出版社: 浙江人民出版社
譯者: 郭雪
出版年: 2015-11-16
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VR和AR也在爭呢
人工智能會比人類更有效率
不要操之過急
感覺不錯啊 非常好
撒地方
在棋類領(lǐng)域，我相信:人工智能肯定勝過人腦！只要計算機計算能力足夠強大。因為，人腦有限，又受時間地點和環(huán)境的影響，而計算機的計算能力，從理論上說，是無限的。