這是一個(gè) AI“上鏡率”爆表的年代，無(wú)論什么似乎都能 AI 一番。

　　在“人盡皆知”的表象之下，又有多少普通人了解“人工智能”的基礎和走向呢?例如幾個(gè)常見(jiàn)的討論主題：人工智能將會(huì )以何種速度發(fā)展?人工智能會(huì )讓我下崗嗎?人工智能是否會(huì )讓人類(lèi)走向毀滅?

　　這些大而寬廣、目標深遠的問(wèn)題，顯然不是普通人能夠準確給出答案的。

　　但 Terrence J. Sejnowski(特倫斯·謝諾夫斯基)，對這些問(wèn)題絕對有話(huà)語(yǔ)權。以他目前幾個(gè)主要的頭銜為例：美國索爾克(Salk)生物研究所計算神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗室主任、NIPS(目前人工智能的頂級會(huì )議)基金會(huì )主席、奧巴馬政府“BRAIN”計劃顧問(wèn)委員會(huì )委員、美國五院院士等等。

　　除了頭銜之外，Terrence 對于人工智能的發(fā)展也頗有貢獻，他和 AI 領(lǐng)域“四駕馬車(chē)”之一、“深度學(xué)習之父”稱(chēng)號的卡內基梅隆大學(xué)教授杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)，在 30 多年前就早早地證明了簡(jiǎn)單的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以完成一些復雜的任務(wù)”，這一成就開(kāi)啟了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的快速發(fā)展。即便后來(lái)遭遇了人工智能的“寒冰期”中，他也從未放棄在人工智能方面努力。

　　作為最了解人工智能歷史、趨勢，最早開(kāi)啟人工智能浪潮的人之一，Terrence 前不久剛出版了自己的第四本書(shū)——《深度學(xué)習革命》。書(shū)中內容橫跨了深度學(xué)習的過(guò)去、現在和未來(lái)，整體時(shí)間跨度長(cháng)達 60 年。

　　用 Terrence 自己的話(huà)來(lái)說(shuō)：

　　可以說(shuō)是圈外人了解人工智能發(fā)展歷史、理解人工智能發(fā)展趨勢、并且最終形成自我預測能力的上佳材料。

　　虎嗅也就本次發(fā)布的書(shū)籍及內容，對特倫斯·謝諾夫斯基專(zhuān)門(mén)進(jìn)行了一次采訪(fǎng)，內容涵蓋其對于人工智能的深度理解、趨勢預測等精彩內容，以下是我們深度整理、編輯之后的版本。

　　人工智能崛起依賴(lài)的是生物技術(shù)?

　　通常來(lái)說(shuō)，人們都將人工智能看做一串串代碼組成的軟件，但在擁有哈佛大學(xué)醫學(xué)院神經(jīng)生物學(xué)、普林斯頓大學(xué)生物學(xué)雙博士后學(xué)位的 Terrence 看來(lái)，人工智能更像是人類(lèi)創(chuàng )造的一個(gè)新的“物種”。

　　其中一個(gè)重要原因，是人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，對于生物的參考。

　　Terrence 從上世紀 80 年代就開(kāi)始與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )打交道：“最早我只是一位物理學(xué)博士，雖然早早開(kāi)始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，但最初的研究并不順利，因為不借助生物學(xué)的力量，我就只能夠用方程式去猜測人類(lèi)大腦的運轉方式。屢屢失敗之后，我就去了哈佛大學(xué)讀神經(jīng)生物學(xué)博士后，那之后我才意識到了人的大腦究竟是有多么復雜。”

　　于是乎，Terrence 開(kāi)始嘗試另外一種方法：將人類(lèi)學(xué)習時(shí)，生物微觀(guān)結構中的變化，轉化成一個(gè)又一個(gè)方程式，融入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型當中。

一個(gè)波茲曼機例子(其中包括 3 個(gè)隱藏單元和 4 個(gè)可見(jiàn)單元)

　　到了 1985 年，Terrence 和 Hinton 取得了里程碑式的成績(jì)，在《認知科學(xué)》雜志之發(fā)表了一篇題為《一種“波茲曼機”的學(xué)習算法(A Learning Algorithm for Boltzmann Machines)》的論文。他們所開(kāi)創(chuàng )的“波茲曼機”是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的一種，同時(shí)也是最早能夠學(xué)習內部表達，并能表達和解決復雜的組合優(yōu)化問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　學(xué)術(shù)界從那時(shí)起才堅定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的潛在價(jià)值，并且開(kāi)始不斷在這個(gè)方向上努力。

　　Terrence 在采訪(fǎng)中總結 30 多年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的進(jìn)展時(shí)，特別提到了“強化學(xué)習”：“它參考了人類(lèi)自我學(xué)習成長(cháng)的模式。更具體地說(shuō)，是模仿了人類(lèi)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )中多巴胺的刺激作用。”

　　有人這樣概括“強化學(xué)習算法”——就是在訓練的過(guò)程中，不斷的去嘗試，錯了就扣分，對了就獎勵，由此訓練得到在各個(gè)狀態(tài)環(huán)境當中最好的決策。

　　讓絕大多數普通人第一次了解到人工智能、在圍棋上打敗人類(lèi)最強棋手的 AlphaGo，最核心的算法就是“強化學(xué)習”。所以在對決過(guò)程中，計算機不再需要去計算所有的結果，而是可以像人一樣、甚至更高效地去不斷做決策，最終獲得勝利。

　　這一成就在 Terrence 看來(lái)，還不算是最令人激動(dòng)的，因為“強化學(xué)習”中需要人類(lèi)扮演引導的角色，除了為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )樹(shù)立目標之外，人們還需要不斷修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數。相比之下，人工智能目前另外一個(gè)熱門(mén)的方向是“無(wú)監督學(xué)習”，后者最大的特點(diǎn)就是嘗試讓計算機自己對數據進(jìn)行總結歸納，并且進(jìn)行學(xué)習。

　　用他自己的話(huà)來(lái)說(shuō)：“這與人類(lèi)嬰兒階段，通過(guò)視覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)等感官對世界進(jìn)行觀(guān)察、收集、判斷是“如出一轍”的。這個(gè)時(shí)候我們再來(lái)看搭載了無(wú)監督學(xué)習的機器人，它不就是‘嬰兒機器人’嗎?那再給它一些時(shí)間，不就會(huì )成長(cháng)為青少年機器人，最終再成為成熟的機器人嗎?”

　　雖然 Terrence 表示未來(lái)很難預測，但最終還是給出了一個(gè)：“所以未來(lái)如果真的有能跟人類(lèi)比肩的機器人制造出來(lái)，它也必須經(jīng)歷與人類(lèi)相似的成長(cháng)、進(jìn)化的過(guò)程。而且相比于特定生態(tài)位(種群在生態(tài)系統中的位置)和進(jìn)化而得到的并不能算‘智慧’，那些更多是對于環(huán)境的適應，而人工智能將會(huì )橫跨整個(gè)生物智能的范圍，這將讓世界變得更加豐富。”

　　也就是說(shuō)，未來(lái)人工智能物種中還可以有 AI 貓、AI 狗?

　　人工智能會(huì )帶來(lái)什么?

　　在進(jìn)一步探討是否應該恐懼之前，我們決定先跟 Terrence 聊聊一些對于未來(lái)的暢想。他直接拿筆記本的鍵盤(pán)舉了個(gè)例子：“未來(lái)我們肯定是不再需要鍵盤(pán)了，當你都可以和你的電腦對話(huà)了，誰(shuí)還需要鍵盤(pán)呢?到時(shí)候，筆記本都會(huì )像 25 年前的打字機一樣，被直接送進(jìn)博物館。”

　　這一個(gè)例子也曾被“硅谷鋼鐵俠”Elon Musk 提過(guò)，就在我們期待 Terrence 聊聊由其引發(fā)的基礎商業(yè)模式改變時(shí)，他先強調了自己謹慎的態(tài)度：“以前我車(chē)上都有一本地圖，每次去一個(gè)地方我都要看著(zhù)地圖來(lái)開(kāi)車(chē)，現在我需要的只是輸入地址，然后手機就會(huì )給我發(fā)送指令，指引我去到目的地。再比如社交網(wǎng)絡(luò )，它完全改變了人們交流的方式，也改變了信息的傳播。”

　　“這相對于互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )建之初的 1990 年，完全就是兩個(gè)世界。1990 年也沒(méi)有人能夠預測到同樣的東西。”Terrence 頓了一下笑著(zhù)說(shuō)道，“可能還是因為人類(lèi)沒(méi)有足夠的智慧吧(去預測未來(lái))。”

　　“隨著(zhù) AI 的引入，人類(lèi)將通過(guò)復雜的機器算法與計算機形成腦機接口，我們不知道未來(lái)會(huì )發(fā)生什么。但參考前面的例子(互聯(lián)網(wǎng))來(lái)看，這將會(huì )是一件非常神奇的事情，它(未來(lái))將會(huì )與今天的生活大不相同。”

　　不過(guò)改變并不只有正向的，我們也向 Terrence 提了一個(gè)“挑戰性”的問(wèn)題：我們如何保證互聯(lián)網(wǎng)公司這樣的人工智能、數據平臺，不會(huì )作惡?

　　Terrence 這樣回答道：“我們還是倒回到歷史中來(lái)看，對我比較喜歡回顧歷史。250 年前的工業(yè)革命，蒸汽引擎的誕生提供了大量的動(dòng)力，往往一臺發(fā)動(dòng)機就能干一百個(gè)人的機械工作。人們隨后開(kāi)始把大量的發(fā)動(dòng)機投入到工廠(chǎng)，百倍的產(chǎn)品從工廠(chǎng)中生產(chǎn)出來(lái)。但同時(shí)那個(gè)時(shí)代又是非?？膳碌?，大量的蒸汽機燒著(zhù)煤炭，向大氣中源源不斷地排放著(zhù)大量的污染物，整個(gè)倫敦都被污染所籠罩。”

　　“不夸張的說(shuō)，那就是新技術(shù)帶來(lái)的改變，生活在其中就像是一‘地獄’。那么我們(人類(lèi))是怎么應對的呢?人們意識到工業(yè)革命必須要調整之后，開(kāi)始建立各種全新的法律，例如如何控制污染，例如有了機器也不能使用童工等等。人類(lèi)會(huì )自然地選擇去阻止負面的事情發(fā)生，這某種程度上就是政府的職責，在這個(gè)過(guò)程中，政府實(shí)際上是在監管、甚至拖慢技術(shù)的應用。”

　　“因此對于任何新技術(shù)的出現，我們實(shí)際上都需要一段時(shí)間來(lái)研究如何調節。最優(yōu)的調節手段甚至還不是一次練就的，它需要時(shí)間，因為人們需要時(shí)間來(lái)理解技術(shù)的影響，并且對其中負面的因素進(jìn)行抵制。”

　　Terrence 在說(shuō)完整體的情況之后，開(kāi)始著(zhù)重分享自己對于互聯(lián)網(wǎng)巨頭的看法：“人工智能的算法、數據這些關(guān)鍵性的資源目前的確被谷歌、微軟、阿里巴巴這樣的大公司所掌控。但這些資源更像是公共資源。再加之今天的很多大公司早已國際化了，他們的觸角都是全球化的。也許 100 年之后，國家的邊界就會(huì )消失甚至變得無(wú)關(guān)緊要。這的確可能是一個(gè)瘋狂的猜測，但大公司的權利在與日俱增的確是事實(shí)。他們未來(lái)甚至能影響國家如何規范商業(yè)，規范個(gè)體的行為等等。”

　　Terrence 還給出了一個(gè)他的結論：“我唯一能夠保證的只有一點(diǎn)——未來(lái)會(huì )讓所有人大吃一驚。期望環(huán)境保持不變，一直延續下去，絕對是愚蠢的。”

　　我們是否應該對 AI 恐懼?

　　這個(gè)所有人都會(huì )關(guān)心的問(wèn)題，實(shí)際上也是 Terrence 決心寫(xiě)下這本書(shū)的其中一個(gè)主要原因。當時(shí)他在野外徒步了一個(gè)星期，但腦海里面卻重復在想此前人們對于人工智能的恐懼。有的人說(shuō)世界末日要來(lái)了，有的人說(shuō)人類(lèi)將要被淘汰等等。

　　“這實(shí)在是太瘋狂了。但我確信事情不會(huì )像他們想象的那樣糟糕，因為對于人工智能，我比普通人知道得多得多。所以我真的需要分享一下我對于人工智能的見(jiàn)解，但(這本書(shū))絕對不是為了說(shuō)教，我只是想糾正大部分人的錯誤認識。”Terrence 平靜而認真地說(shuō)道。

　　“我更多想要講述的是一整個(gè)(人工智能發(fā)展)故事，一個(gè)關(guān)于過(guò)去的故事。人工智能的靈感你從哪里來(lái)?基于我們這些從業(yè)者，它的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些?會(huì )造成哪些影響等等。當然還包括我的一些小猜測，人工智能將會(huì )如何影響我們的生活?這些都在書(shū)里。”

　　Terrence 隨即又舉了一個(gè)具體的例子：“早在 1994 年，人類(lèi)打造的計算機就已經(jīng)在國際象棋上打敗了人類(lèi)?？雌饋?lái)國際象棋似乎已經(jīng)‘過(guò)時(shí)’了，但人們并沒(méi)有說(shuō)再也不下國際象棋了。相反一個(gè)有趣的變化發(fā)生了：原來(lái)國際象棋高手主要依靠互相切磋來(lái)提升水平，大城市中的棋手和俱樂(lè )部往往會(huì )占據優(yōu)勢，但最新的國際象棋世界冠軍，實(shí)際在挪威偏遠的一個(gè)小村莊中生活，跟他對弈的正是電腦。所以不管你在世界何地，哪怕是在非洲的村莊，你都可以借助計算機來(lái)加深你的熱愛(ài)，甚至推動(dòng)更多的普通人來(lái)下國際象棋。”

　　“這明顯和大部分人設想的情景不同，所以說(shuō)預測未來(lái)是不靠譜的。”Terrence 繼續說(shuō)道，“每一次新技術(shù)被引進(jìn)社會(huì )，不總會(huì )有人會(huì )說(shuō)它是文明的終結嗎?你看核能、又或者是轉基因，這些技術(shù)每個(gè)都擁有滅絕人類(lèi)的可能，但人類(lèi)每次憑借互相的交流溝通、法律等手段就是能避免最壞的情況。”

　　除了對人類(lèi)抱有信心之外，Terrence 還點(diǎn)出了人們無(wú)需過(guò)多擔憂(yōu)的另外一個(gè)原因——人工智能發(fā)展并沒(méi)有想象中那么快。

　　“最近幾年無(wú)人駕駛火熱，各種技術(shù)、各種方案紛紛出現。但這種技術(shù)最終想要轉化成可以商業(yè)化的產(chǎn)品，往往還需要十年以上的時(shí)間，更不要提自動(dòng)駕駛這種可能有幾十年過(guò)渡期的新技術(shù)，按我自己來(lái)看，20 年可能才會(huì )完全可靠。但科技就是這樣發(fā)展的，你手上拿著(zhù)的手機并不是變魔術(shù)一瞬間變出來(lái)的，而是許多人數十年的心血。”

　　“所以最瘋狂的想象大多數都不會(huì )靠譜，電影中那樣的終結者也不會(huì )出現。”Terrence 充滿(mǎn)信心地說(shuō)到，然后像是開(kāi)玩笑一樣說(shuō)了個(gè)看法：“我們反倒是要思考下怎么和人工智能談戀愛(ài)，因為它們可能會(huì )具備人類(lèi)所有的情感。”
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