计算机的未来是幼儿的思维 - 彭博社

机器包含了人类知识的广度，但它们的常识却像新生儿一样。问题在于，计算机的行为并不像幼儿。Facebook人工智能研究主任Yann LeCun通过在桌子上竖起一支笔，然后在它面前举起手机来展示这一点。他进行了一次手法表演，当他拿起手机时——哇！笔不见了。这是一个能让任何一岁小孩惊叹的把戏，但今天最前沿的人工智能软件——以及大多数几个月大的婴儿——无法理解这个消失的把戏并不正常。“在他们几个月大之前，你对他们玩这个把戏，他们根本不在乎，”54岁的LeCun说，他是三个孩子的父亲。“几个月后，他们就会明白这并不正常。”

喜欢计算机的一个原因是，与许多孩子不同，它们会按照指示行事。计算机能够做的几乎所有事情都是由人类放置的，它们很少能够发现新技术或自主学习。相反，计算机依赖于软件程序员创建的场景：如果发生这种情况，就做那件事。除非明确告诉计算机笔不应该凭空消失，否则它就会照做。在追求思维机器的过程中，缺失的一个重要部分是给计算机提供一种像我们大脑中灰色物质一样工作的记忆。拥有类似大脑记忆的人工智能将能够辨别它所看到的亮点，并利用这些信息随着时间的推移来塑造对事物的理解。为此，世界顶尖研究人员正在重新思考机器如何存储信息，并正在向神经科学寻求灵感。

这种思维方式的变化促使了科技公司之间的人工智能军备竞赛，例如Facebook、Google和中国的百度。他们正在花费数十亿美元来创造可能有一天具备常识的机器，并帮助创建更自然地响应用户请求的软件，减少对用户的指导。理论上，生物记忆的仿制品应该让人工智能不仅能够识别世界中的模式，还能用我们与幼儿相关联的逻辑进行推理。他们通过将模仿大脑的神经网络与存储更长信息序列的能力相结合来实现这一点，这种能力受到我们大脑中称为海马体的长期记忆成分的启发。这种组合使得对世界的隐性理解能够“融入”计算机从时刻到时刻检测到的模式中，Facebook的人工智能研究员杰森·韦斯顿表示。6月9日，Facebook计划发布一篇 研究论文，详细介绍一个可以处理数百万条数据、记住关键点并回答复杂问题的系统。这样的系统可能让人们有一天可以要求Facebook找到自己在朋友生日派对上穿粉色衣服的照片，或者询问更广泛、更模糊的问题，比如他们去年是否看起来比平时更快乐，或者似乎与朋友们花了更多时间。

虽然人工智能长期以来一直是好莱坞和小说家的兴趣领域，但公司们直到大约五年前才开始关注它。那时，研究机构和学者们借助新的数据处理技术，以意想不到的速度打破了语音识别和图像分析的记录。风险投资家 注意到了这一点，并根据研究公司CB Insights的数据，去年对人工智能初创公司的投资达到了3.092亿美元，是2010年的二十倍。其中一些初创公司正在帮助开辟新天地。硅谷的一家名为MetaMind的公司开发了改善计算机理解日常语音的技术。位于纽约的人工智能初创公司Clarifai正在进行复杂的视频分析，并将该服务出售给企业。

企业研究实验室现在在人员和资金方面与学术界相媲美。它们在获取专有数据和计算能力以进行实验方面已经超过了学术界。这吸引了一些该领域最杰出的研究人员。前纽约大学数据科学中心主任LeCun于2013年12月加入Facebook，负责其人工智能团队。在每周仍在纽约大学授课的同时，他已经招聘了近50名研究人员；6月2日，Facebook表示将在巴黎开设一个人工智能实验室，这是其第三个此类设施。谷歌表示其人工智能团队人数在“数百”之内，但拒绝提供更具体的信息。百度的硅谷人工智能实验室于2014年5月开业，目前有约25名研究人员，由前谷歌人工智能负责人Andrew Ng领导。这家中国搜索巨头在全球雇佣了约200名人工智能专家。来自资金雄厚的消费互联网公司的兴趣启动了一场研究热潮，创造了“几十年来最大的进展之一”，加州大学伯克利分校红木理论神经科学中心主任Bruno Olshausen表示。“这些实验室的研究工作在研究的新颖性和开创性方面是前所未有的。”

尽管科技资金在近年来推动了人工智能的发展，但计算机仍然相当愚蠢。当你在嘈杂的酒吧与朋友交谈时，你会根据上下文和你对他们兴趣的记忆来理解他们在说什么，即使你听不清每一个字。计算机无法做到这一点。“记忆是认知的核心，”Olshausen说。人类大脑并不会记录每一天事件的完整日志；它会汇总并在相关时突出重点，他说。或者至少，科学家们是这么认为的。试图按照我们的形象创造人工智能的问题在于，我们并不完全理解我们的思维是如何运作的。“从神经科学的角度来看，我们对大脑的理解以及构建智能系统所需的条件，处于一种前牛顿的状态，”Olshausen说。“如果你在物理学中处于前牛顿时代，你甚至离建造火箭都还远得很。”

现代人工智能系统使用一种称为神经网络的系统来分析图像、转录文本和翻译语言，这种系统受到大脑新皮层的启发。在过去的一年里，几乎整个人工智能社区都开始转向一种新的方法来解决难以破解的问题：为神经元的混乱添加一个记忆组件。每家公司使用不同的技术来实现这一点，但它们在记忆方面有着相同的重视。这一变化的速度让一些专家感到惊讶。“就在几个月前，我们认为我们是唯一在做类似事情的人，”西顿说，他是去年秋天Facebook首篇关于基于记忆的人工智能的主要期刊文章的共同作者。几天后，谷歌DeepMind的研究人员也发表了一篇类似的论文。

自那时以来，配备了一种短期记忆的人工智能帮助谷歌在视频和图像分析方面创下了记录，并创造了一种可以在没有说明的情况下 玩视频游戏 的机器。（它们与孩子们有更多的共同点，可能比你想象的要多。）百度在图像和语音识别方面也取得了显著进展，包括 回答关于图像的问题，例如，“手的中心是什么？”IBM表示其Watson系统可以以令人印象深刻的8%的错误率解读对话。随着Facebook在基于记忆的人工智能软件上的持续工作，该软件可以阅读文章并智能地回答有关其内容的问题，社交网络巨头旨在创造“一个可以与你对话的计算机，”西顿说。下一步是创建一个更类似于长期记忆的伴随框架，这可能导致能够推理的机器，他解释道。

如果一个会说话、学习、思考的机器让你感到有些恐惧，你并不孤单。“通过人工智能，我们正在召唤恶魔，”埃隆·马斯克去年说。特斯拉汽车的首席执行官有一个团队在研究人工智能，以让其电动汽车实现自动驾驶。马斯克还是一家名为Vicarious的人工智能初创公司的投资者。在经过一些显而易见的自我反思后，马斯克捐赠了1000万美元给未来生命研究所，这是由麻省理工学院教授马克斯·泰格马克和他的妻子梅娅设立的一个组织，旨在促进关于人工智能相关可能性和风险的讨论。该组织汇集了世界顶尖的学者、研究人员以及经济学、法律、伦理和人工智能领域的专家，讨论如何开发出更像杰森一家而不是终结者的聪明计算机。“除了少数几个小型非营利机构，几乎没有认真研究这些问题。幸运的是，这种情况现在正在改变，”斯蒂芬·霍金在5月的一个谷歌活动上说，他在该研究所的顾问委员会任职。“风险评估的健康文化和对社会影响的意识正在人工智能社区扎根。”

来自竞争公司的人工智能团队正在合作推进研究，目的是以负责任的方式进行。这个领域仍然以一种让人想起半导体行业早期的学术热情运作——分享想法、合作实验和发表同行评审的论文。谷歌和脸书正在开发专注于基于记忆的人工智能的平行研究计划，并将他们的论文发布到免费的学术存储库。谷歌的尖端神经图灵机“可以在没有指导的情况下学习非常复杂的程序”，并且可以相当好地操作它们，谷歌研究主任彼得·诺维格在三月的一次演讲中说。就像一个在Excel中挣扎的办公室职员，这台机器偶尔会犯错。而这没关系，诺维格说。“这就像一只用后腿走路的狗。你能做到吗？这就是令人兴奋的地方。”

“这就像一只用后腿走路的狗”

企业人工智能实验室的技术进步已经开始回流到大学。 斯坦福大学和其他学校的学生们构建了谷歌人工智能系统的版本，并将源代码在线发布，供任何人使用或修改。Facebook也在学术界引起了类似的兴趣。韦斯顿在5月11日于斯坦福大学为超过70名到场学生（还有更多在线收看）进行了关于Facebook记忆网络项目的讲座。Facebook人工智能负责人勒昆表示：“我们认为自己并没有对好主意拥有垄断权。”勒昆与谷歌的杰夫·辛顿和蒙特利尔大学的约书亚·本吉奥共同撰写了一篇于5月28日发表在科学期刊自然上的论文，指出记忆系统是赋予计算机根据时间变化调整理解能力的关键。

为了说明人们如何利用记忆来应对事件，勒昆拿起他之前的魔法笔，朝一位同事扔去。没有记忆或时间理解的机器不知道如何预测物体将落在哪里或如何对其做出反应。另一方面，人们利用记忆和常识几乎本能地抓住或躲避即将到来的东西。Facebook人工智能研究员韦斯顿看着笔在空中划出弧线，然后击中了他的手臂。“他抓东西的能力很差，”勒昆笑着说，“但他能预测！”韦斯顿安慰他说：“我知道它会击中我。”