聽說AI很厲害，但最先進的AI僅相當(dāng)于4歲兒童

最近，一系列旨在測試一些世界上最好的人工智能(AI)系統(tǒng)和人類智商(IQ)之間的勝負關(guān)系的試驗表明，人工智能的智力目前已經(jīng)達到了4歲兒童的水平。來自美國伊利諾伊大學(xué)的研究小組完成了這項測試，他們發(fā)現(xiàn)，人類一手調(diào)教出來的、最先進的人工智能系統(tǒng)在智力方面相當(dāng)于普通4歲兒童的水平。

當(dāng)然，智商測試只是智力的一個衡量手段。計算機在處理某些任務(wù)的能力方面仍然遙遙領(lǐng)先于我們，比如計算的速度等等。這項測試所要做的是評估人工智能是否能夠合理地理解周圍環(huán)境的能力。而在“自我意識”這一特定領(lǐng)域，智能系統(tǒng)跟人類相比仍然有一大段距離。

自上而下的深度學(xué)習(xí)

由麻省理工大學(xué)的研究人員開發(fā)的人工智能系統(tǒng)ConceptNet也參與了這項研究，這是一個學(xué)術(shù)界從上世紀90年代就開始努力開發(fā)的測試系統(tǒng)。它在詞匯和相似性方面得到了很高的分數(shù)，信息方面的表現(xiàn)非常一般，推理和理解方面則可以用差勁來形容。

智商測試的范圍和形式不盡相同，這取決于測試者的年齡。在這次測試中，測試者被問了“你可以在哪里找到一只企鵝？”或者“房子是什么東西”之類的問題。測試者可能被要求根據(jù)一些線索來確定答案，或者被提問“我們?yōu)槭裁匆帐?？”正如你所看到的，這些問題都是計算機可能覺得麻煩的問題類型。

不過，當(dāng)兒童的年齡提升到7歲的時候，人工智能系統(tǒng)的智力水平同樣會被人類吊起來打。但可怕的事是，人類的進化極度緩慢，而人工智能卻在以一日千“年”的速度進化，而且近年來有加速度趨勢。專家認為，人工智能在學(xué)習(xí)能力和自然語言能力上的改善會導(dǎo)致它們在今后幾年里擁有跟人類一樣的思維，比如蘋果Siri、Google Now和微軟Cortana。

在這些系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)是提升人工智能“智商”的核心。在20世紀80年代，計算機科學(xué)家發(fā)明了一種巧妙的方法來讓計算機檢測數(shù)據(jù)中的模式：鏈結(jié)式(或稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))架構(gòu)。這種方法在上世紀90年代陷入低潮，但隨著谷歌旗下DeepMind等強大的“深度學(xué)習(xí)”方法的崛起，它又重新煥發(fā)了生機。

另一種歷史悠久的自下而上的技術(shù)是強化學(xué)習(xí)。在20世紀50年代，斯金納(B. F. Skinner)在約翰·沃森(John Watson)的研究基礎(chǔ)上，通過給鴿子安排特定的獎懲活動，控制鴿子去執(zhí)行復(fù)雜的動作——甚至指示空射導(dǎo)彈射向目標。其基本理念是，鴿子得到獎勵的行為會重復(fù)，而受到懲罰的行為不會重復(fù)，直到想要鴿子去做的行為做成了。

即便是在斯金納的時代，這個簡單的過程，一遍又一遍地重復(fù)，也可能會導(dǎo)致復(fù)雜的行為，計算機被設(shè)定成一次又一次地執(zhí)行簡單的操作，操作規(guī)模之大超出了人類的想象，計算系統(tǒng)可以通過這種方式學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的技能。

例如，谷歌的DeepMind研究人員將深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)結(jié)合起來，教計算機玩雅達利的電子游戲，計算機根本不知道這些游戲是怎么玩的。

一開始，它的行為是隨機的，它也僅僅得到屏幕在每個時刻的樣子以及它的得分情況方面的信息，深度學(xué)習(xí)幫助它解釋屏幕上的特征，強化學(xué)習(xí)則激勵系統(tǒng)獲得更高的分數(shù)，這臺計算機很擅長玩其中的幾個游戲，但它也完全玩不好其他的對人類而言易如反掌的游戲。

通過以類似的方式結(jié)合使用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，DeepMind的Alpha Zero程序取得了成功，先后在國際象棋和圍棋比賽中擊敗人類棋手，盡管它只具備基本的游戲規(guī)則知識和一些謀劃能力。

Alpha Zero還有一個有趣的特點：它可以與自己進行數(shù)億次的對弈，在此過程中，它會清除導(dǎo)致落敗的錯誤，同時重復(fù)和闡明帶來勝利的策略，這種系統(tǒng)，以及其他涉及到生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的系統(tǒng)，會在生成數(shù)據(jù)的同時也在觀察數(shù)據(jù)。計算機需要數(shù)以百萬計的例子來對對象進行分類，而我們只需用幾個例子就可以對這些對象進行分類。

兒童的學(xué)習(xí)方法與機器有何不同？

然而，關(guān)于兒童，真正值得注意的是，他們在某種程度上結(jié)合了每一種機器學(xué)習(xí)方法的最佳特征，并對它們完成巨大的超越。

在過去的15年里，發(fā)展主義者一直在探究孩子們從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的方式，4歲的孩子只需要像自上而下的系統(tǒng)那樣從一兩個數(shù)據(jù)例子中歸納出非常不同的概念，就可以學(xué)習(xí)，但是他們也可以從數(shù)據(jù)本身學(xué)習(xí)新的概念和模型，就像自下而上的系統(tǒng)一樣。

你也可以在孩子們的日常學(xué)習(xí)中看出這一點。即使數(shù)據(jù)相對較少，幼兒也能像成人科學(xué)家那樣迅速地學(xué)習(xí)抽象而直觀的生物學(xué)、物理學(xué)和心理學(xué)理論。

近年來，無論是自下而上還是自上而下方法，人工智能系統(tǒng)在機器學(xué)習(xí)方面所取得的顯著成就，都發(fā)生在一個由假設(shè)和概念構(gòu)成的有限而明確的空間中——一組精確的游戲片段和動作，一組預(yù)先確定的圖像。

相比之下，兒童和科學(xué)家則有時會以激進的方式改變他們的概念，進行范式轉(zhuǎn)變，而不是簡單地調(diào)整他們已有的概念。

4歲的孩子能快速識別出貓和理解單詞的意思，但他們也能做出創(chuàng)造性的、令人驚訝的新推斷，這些推斷也遠遠超出他們的經(jīng)驗范疇。看看孩子們都做些什么，可能會給程序員帶來一些有用的關(guān)于計算機學(xué)習(xí)方向的提示。

兒童學(xué)習(xí)的兩個特點尤其引人注目，兒童是積極的學(xué)習(xí)者，他們不像人工智能那樣被動地吸收數(shù)據(jù)。就像科學(xué)家做實驗一樣，孩子們的內(nèi)在動機是，通過他們無休止的玩耍和探索，從他們周圍的世界中獲取信息。

最近的研究表明，這種探索比表面上看起來更有系統(tǒng)性，并且能夠很好地找到有說服力的證據(jù)來支持假設(shè)的形成和理論選擇，所以，如果將“好奇心”植入機器，并讓它們與世界積極互動，可能是讓它們的學(xué)習(xí)變得更真實、更廣泛的一條路徑。

其次，不同于現(xiàn)有的人工智能，兒童是社會和文化的學(xué)習(xí)者，人類不是在封閉的狀態(tài)下學(xué)習(xí)，而是利用過去幾代人所積累下來的智慧，最近的研究表明，甚至學(xué)齡前兒童也是通過模仿和聆聽他人來學(xué)習(xí)的，但是他們并不只是被動地服從他們的老師。

相反，他們以一種非常微妙和敏感的方式從他人那里獲取信息，對信息的來源和可信度做出復(fù)雜的推斷，并系統(tǒng)地將自己的經(jīng)歷與所聽到的內(nèi)容整合起來。

“人工智能”和“機器學(xué)習(xí)”聽起來很可怕，在某些方面確實如此。然而，人的愚蠢比人工智能造成的破壞要大得多，我們需要變得比過去聰明得多，才能恰當(dāng)?shù)伛{馭這些新技術(shù)，但對于人工智能取代人類，還有無論是世界末日預(yù)言還是烏托邦式愿景，都沒有多少依據(jù)。

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