馬克‧佐克伯更新了他的AI計畫筆記:討論人工智慧的「常識」問題

2016.01.28 by
蕭閔云
馬克‧佐克伯更新了他的AI計畫筆記:討論人工智慧的「常識」問題
My personal challenge for 2016 is to build a simple AI -- like Jarvis ...

My personal challenge for 2016 is to build a simple AI -- like Jarvis from Iron Man -- to help run my home and help me...

Mark Zuckerberg 貼上了 2016年1月27日

圖說明
照片來自:Mark Zuckberg

今年年初,Facebook 創辦人兼CEO馬克‧佐克伯,發表了他的2016年新年挑戰計畫──打造操作簡單的AI管家,就像《鋼鐵人》裡的賈維斯(Jarvis)一樣。而在放完育嬰假後,他立刻回到工作崗位,同時也更新了AI計畫的進度,在Facebook發表了對當前人工智慧的一些看法,以下為文章整理:

人們不應該再對人工智慧感到陌生,因為日常生活中我們處處依賴人工智慧,舉凡語音搜尋、使用提款機或是健康管理裝置,這些都運用了基礎的人工智慧技術。

當前的機器學習,主要依賴的是「監督式學習」,例如,透過數千張的照片讓AI系統學習辨識你的Facebook好友,然後在上傳照片時,可以幫你tag朋友,而同樣的方式可以應用在翻譯、自動駕駛技術、診斷癌症等等。

這種透過大量的資料來進行「模式識別」的方法,可以解決很多問題,但也有諸多限制,因為你不需要教一個孩子幾千次來讓他學習新事物,AI卻必須如此,這也正是人工智慧與人類智慧的差距所在。

此外,模式識別無法讓人工智慧擁有「常識」,簡單來說,就是它無法舉一反三(正確講應該是舉一反一也不行)。針對這點,最好的辦法或許是「非監督式學習」。

先舉個例子解釋監督式學習,就像是你給孩子一本圖畫書,然後一一告訴他每張圖片的名字(而僅僅只是讓機器辨識一隻小狗,你就得教它幾千次)。相反地,非監督式學習,你則不特別標舉任何資訊,直接給他一本書,讓他學會翻閱、發現放手書就會掉到地上......讓他自己去摸索。

非監督式學習是讓AI透過嘗試來探索這個世界是如何運作的,而非只是單純地下達指令、告訴AI該做什麼。這是大多數動物學習的方式,也是讓AI建立常識的關鍵,因為它不需要人類去一一指示,而是被賦予了參與未來以及預測行動的能力,就像賈維斯一樣!

這一直是Facebook專注研究的課題,同時也是人類在人工智慧研究上的大挑戰。

有些人聲稱,像賈維斯一樣的AI助手,只需要更多的運算能力,根據摩爾定律再加上運算成本的降低,超越人類智慧的AI就會出現。但這大錯特錯,因為我們還未能從根本上理解人類學習的運作,又如何讓機器超越人類的思考?這未解的難題,會是這個世紀、甚至未來一千年,最重要的課題。

圖說明
圖說:《鋼鐵人》裡的賈維斯,是個全方位的AI助手。圖片來自《鋼鐵人》電影劇照。

我們不應該對人工智慧感到害怕,反而應該期待它將為這世界創造多麼巨大的美好。它可以透過診斷疾病來拯救生命、可以探索宇宙發現新的行星,還可以幫助我們了解地球的氣候,並且,在我們想都沒想過的地方,人工智慧會給我們意想不到的驚喜。

雖然打造一個像賈維斯一樣的AI管家,道路還很漫長,而且前路挑戰重重,但我很開心能夠參與其中,並盡我所能得推動人工智慧領域的前進。

本文編譯自:Mark Zuckberg's Facebook

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