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标题: LeCun:不要夸大AlphaGo 它离超级人工智能还远 [打印本页]
作者: 天马行空    时间: 2017-10-28 15:21     标题: LeCun:不要夸大AlphaGo 它离超级人工智能还远

2017年10月28日10:42 新浪综合

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Facebook人工智能研究院（FAIR）院长Yann LeCun



　　来源：量子位公众号 作者：安妮

　　近日，深度学习领军人物、卷积神经网络的创作者之一Yann LeCun接受了外媒采访。作为Facebook人工智能研究院（FAIR）的院长，LeCun表示距离AI的智力水平超过一名人类婴儿还有很长一段时间。

　　“如果媒体在报道AI时不用终结者的配图，我会很高兴。”LeCun表示。

　　如果一个学术大牛表示目前离超级人工智能还远得很，我们是不是应该听听他的想法。对此，The Verge专访了LeCun，量子位将对话实录编译整理如下：

　　问： 最近Facebook机器人“创造了自己语言”的新闻报道火热，其中有很多与实际研究不符的错误理解。对比过去几年，你觉得这类报道变多了还是变少了？

　　LeCun： 少了，媒体人对要讲的故事更了解了。过去你会看到无终结者不AI的情况出现，媒体100%会在报道中插入终结者的配图……现在这种状况只会偶尔发生，是好事。

　　问： 当这种错误报道出现时，你想对公众说什么？

　　LeCun： 我在公开演讲时反复提到，我们离创造真正的智能机器还很远。现在你能看到所有AI的本领——自动驾驶汽车也好，医学影像中的落地也罢，即使是AlphaGo在围棋比赛中拿到世界第一——这些都是非常窄层面上的智能，是在某些可以大量收集数据情况中为了特定功能专门训练的。

　　我不是想将DeepMind在AlphaGo上的研究影响往小了说，而认为是人们将AlphaGo的发展解读为机器智力发展的重要过程是不妥的。这两者完全不是一回事。

　　不是有一台在围棋上能打败人类的机器，就会有智能机器人满街跑，这是两个完全独立的问题，前者对后者可能几乎没有影响。

　　在这里我想再次重申，距离机器像人和动物一样了解世界还有很长时间。是的，在某些方面机器确实表现超人，但在一般智力因素上，机器的“智商”甚至赶不上一只老鼠。所以很多人过早考虑了某些问题……

　　当然，也并不是说我们不应该考虑，但至少从当前到发展中期水平时人类是安全的。我承认AI确实存在危险，但他们不是终结者啊！╮（╯▽╰）╭

　　问： DeepMind在AlphaGo中创造的算法也可以应用到其他科学研究中，比如蛋白质折叠和药物研究。你认为在其他地方应用这种研究容易吗？

　　LeCun： AlphaGo中用的是增强学习。在游戏中，这适用于有少量离散动作的情况。因为它需要很多，很多，很多的试验来运行复杂的东西，所以比较有效。

　　AlphaGo Zero在几天内下了数百万盘围棋，可能比人类在发明围棋以来的大师下得还要多。因为围棋是个非常简单的环境，可以在多台计算机上以每秒数千帧的速度模拟它，所以行得通……但在现实世界中，你无法以比实时更快的速度运行真实的世界，所以行不通。

　　要想摆脱这种局面，唯一的方法就是让机器通过学习建立内部的世界模型，这样就能超过现实提前预测世界。目前我们缺乏的就在于如何教机器构建世界模型。

　　比如说学开车，人类有足够好的系统模型，就算是初次开车，也知道我们需要在路上驾驶汽车，不要让车坠入悬崖或者撞树。

　　如果我们在模拟器中只用增强学习训练汽车，那么在撞树4万次之后它才知道这是错误行为。所以，声称只用强化学习就能提升机器智力是错误的。

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　　Facebook在美国普林维尔的数据中心

　　问： 你是否认为，AI缺少超越它目前局限的基本工具？AI先驱Hinton最近提到这段话，表示当前领域内太过依赖“把它全部扔掉，然后重新开始”的方法。

　　LeCun： 我认为Hinton有些过度解读了，不过我完全认可“我们需要更多基础的AI研究”。例如，Hinton喜欢的模型之一是他在1985年提出的玻尔兹曼机（Boltzmann machine）。他认为这个算法很好，但实际应用中并不是很有效。

　　我们想找到兼具有玻尔兹曼机的简单和反向传播的效率的机器。这就是Bengio、Geoff、我和很多人在21世纪初重新开始深度学习研究以来做的事。

　　让我们有点小惊讶的是，最后在实践中反向传播和深度网络配合得很好。

　　问： 所以，考虑到AI研究中的大变革，你认为在短期内什么对消费者来说是最重要的？

　　LeCun： 我认为虚拟助手是件大事。现在的虚拟助手完全是照本宣科，尽管在客服等场景下有用，但这让创造机器人这事乏味、昂贵且易夭折。

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　　Facebook在虚拟助手的研究上投入了大量精力，但还远远落后于Alexa等竞争对手

　　下一步的重点是让系统有更多的学习能力，也是我们在Facebook的研究方向。想象一下你有一台可以读取长文本的机器，读完后能回答任何相关问题，是不是个很实用的功能呢？

　　到此程度的重点是机器和人有同样的背景知识，也就是常识。但除非我们能找到让机器通过观察了解世界是如何运作的方法，否则无法实现这个想法。这里指的观察是仅仅通过看书或者看视频了解整个世界。

　　这是未来几年的关键性挑战，我称之为预测学习，有人称为无监督学习。

　　接下来的几年，随着虚拟助手越来越实用，越来越不让人失望，这些任务将有持续进展。机器将有更多常识去做设计师编写的程序之外的事情，这也是Facebook非常感兴趣的内容。

　　— 完 —



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