近日,在舊金山舉行的世界 AI 大會上,行內(nèi)頂級專家聚在一起討論了 AI 領(lǐng)域的未來。其中,SRI International 信息與計算部門的負責人 William Mark 演講了一系列干貨。
SRI International 信息與計算部門負責人William Mark
不知道 SRI 和 William Mark 是何方神圣?SRI International 是孵化出Siri的母公司,而負責相關(guān)研究的正是 William Mark 主持的 CALO 項目。他領(lǐng)導的技術(shù)攻關(guān)為后來 Siri 的誕生打下基礎(chǔ)。外媒 PC Magazine 把他評價為 “Siri 背后的主要智囊之一”。因此,把 William Mark 與 Siri 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Dag Kittlaus、Adam Cheyer 、Tom Gruber 并稱為“Siri 之父”毫不為過。
William Mark 表示:我們需要讓人工智能不那么“人工”。他著重強調(diào) AI 遠遠不只是深度學習和機器智能。這一點非常重要。因為大多數(shù)與會者來自于企業(yè)領(lǐng)域。他們專注于使用 AI 來做人類做不到的事:超大規(guī)模的并行計算。很多演講者都引用了,IBM Watson 在 15 秒內(nèi)閱讀 4000 萬份文件的壯舉。他們借此來說明我們正飛速邁向“奇點” (注:奇點, the singularity,是一個人為設(shè)想的AI 超越人類、社會因此發(fā)生革命性變化的時間點,參考 Ray Kurzweil 《奇點降臨》)。
值得注意的是,William Mark 對未來 AI 的設(shè)想有些超前,在系統(tǒng)設(shè)計方面也有些復雜。
Mark 說:“對開發(fā)進行語言溝通的 AI ,我們做了很多工作。部分系統(tǒng)確實使用了深度學習。但AI 技術(shù)還包括意圖識別、自然語言處理和情緒偵測。管理即時會話時,人的對話有時里夾雜了多條內(nèi)容,我們必須教會 AI 理解人們表達了一個新的意圖,但還沒有說完上一個。對這個問題我們不用機器學習解決,而是明確的規(guī)則和一系列推理機制。”
在 2011 年 Siri 誕生并被蘋果收購之后,William Mark 的團隊優(yōu)化了另一個名為 KAI 的對話 AI 平臺,該 AI 應(yīng)用于金融業(yè)。雖然現(xiàn)在它已是一家獨立的公司,Mark 仍擔任新公司的董事。 KAI 是一個基于金融系統(tǒng)的 AI,這意味著 Mark 團隊必須在 KAI 的設(shè)計中加入信任機制。
Mark 說道:“”人們是否能夠信任這些 AI,會成為決定成功的關(guān)鍵因素。這就是我說讓人工智能不那么“人工”的意思。人和 AI 的思維方式不一樣。比方說,當人想著因果關(guān)系的時候,大多數(shù) AI 系統(tǒng)卻在考慮相關(guān)性,這是由系統(tǒng)設(shè)計決定的。跨越這個鴻溝是一件極其重要的事。同時,這也是一項我們正在著力解決的前沿問題:開發(fā)出可信任的系統(tǒng)。只有這樣, AI 才能真正走入千家萬戶,被人們所接受。
最后,他向與會者透露了他領(lǐng)導的 SRI 團隊的下一項計劃:“超級 Siri”。應(yīng)用于他正在研究的如何對付人口老齡化的課題:
”這是一個很嚴重的文化和經(jīng)濟問題,它有許多方面。人們一提起老齡化,總立刻想到家政機器人,這就是我們正在研究的東西。我們還在考慮陪伴問題。很多老年人很孤獨,這造成認知能力的下降。我們正在開發(fā)的’超級 Siri‘會把’家人‘帶給這些老人,喚起他們過去生活的記憶。而且這套系統(tǒng)會與家庭傳感器結(jié)合,監(jiān)測人們的的活動能力和健康問題。它也會接入物聯(lián)網(wǎng)。“
聽了這一通 William Mark 的話,編者的結(jié)論是:下一波 AI 大潮的主題很可能是‘如何使人與 AI 之間產(chǎn)生信任’。“這需要開發(fā)者賦予 AI 通過推理機制來推導人意圖的能力,預測人的需求、行為和想要說的話。”
這與初創(chuàng)公司 OptimizingMind 讓 AI 決策透明化,以增強人機信任的課題殊途同歸。不同的地方在于,William Mark 側(cè)重于讓 AI 學會并理解人類的行為方式,而OptimizingMind 則是通過開發(fā)一套“透明訪問”算法讓 AI 決策過程變得可見(詳見推薦閱讀‘AI 黑箱難題怎么破?’)。但無論是 William Mark 還是OptimizingMind,顯然都認為目前 AI 的核心挑戰(zhàn)是信任問題,誰能解決這個問題誰就站在了下一波 AI 浪潮的潮頭。
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