日媒：人工智能的“才智”与人类不同

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据《日经商业新闻》4月15日报道，围棋人机峰会以人类失败告终。围棋之后人工智能将挑战什么？索尼计算机科学研究所所长北野博史在呼吁国内外研究人员时说:“获得诺贝尔奖或更高科学发现的人工智能将在2050年前得到发展。”

北野此前曾提议组建一个机器人团队，可以击败世界冠军足球队。北野是倡导自律机器人世界足球赛并引发人工智能和机器人研究热潮的核心人物。新提议听起来很荒谬，但事实并非如此。

美国正在推进采用人工智能技术加速新材料开发的国家计划。一般称为“材料基因组 倡议”。几天前，美国西北大学教授、该项目的负责人彼得·沃勒斯(peter voorhees)在东京举行的一次研讨会上说:“它可以将新材料的实际生产过程在10至20年内缩短一半。”

耐热、导电等性能优异的材料的成分和结构将由计算机计算。换句话说，人工智能将取代技术人员的不断探索。

优秀的材料技术是日本工业竞争力的源泉。日本的研究机构，如工业技术研究所，不愿意落后，正在积极采取对策。人工智能如何参与研发？人工智能可以学习大量现有的数据和例子，并掌握一个可以想象的假设而不落地。这是一项乏味的工作，不需要天才的闪现。北野说:“我们在这方面取得了成功。”。

打败围棋名人的美国谷歌的人工智能采用两种方式:“深度学习”和“强化学习”。通过深度学习，大量象棋数据被输入。然后，针对如何改变象棋游戏的布局来帮助赢，计算机反复玩游戏，并通过“强化学习”来记忆积累经验。其基础是基于大量数据和训练的归纳学习方法。

人工智能在a→b、b→c等演绎模式中的发展在20世纪80年代走到了死胡同。典型的例子是日本的“第五代计算机项目”。该计划致力于开发能够与人类进行自然对话的人工智能，这一度吸引了全世界的关注，但最终遭遇了挫折。

以深度学习为代表的新型人工智能模型正在发挥巨大的潜力。但另一方面，我们也可以看到它的局限性。函馆未来大学的教授松原仁正在努力开发能够写小说的人工智能，他和其他人在3月21日举办了一场讲座。首次挑战约10，000字的短篇小说(超短篇小说)竞赛的“日经新闻一奖”作品已经出版。

尽管没有被选中，这篇文章语言流畅，可读性很强。这篇文章是由计算机自动生成的。这是一个巨大的进步，但事实上，故事的轮廓仍然是由人类构思的。与其说它是“人工智能写的”，不如说它仍处于“人工智能写的”阶段。松原教授也承认在人工智能作家出现之前还有很长的路要走。

与《Go》不同，人工智能小说创作的难点在于缺乏评价方法。人工智能不擅长处理模糊的数据。在一个充满不确定性和敏感性的世界里，人工智能仍然面临着展示其才能的巨大障碍。

此外，目前流行的人工智能仍然存在技术风险。如果我们只从经验中学习，无论如何提高准确性，我们都可能在某些地方犯错误。从外面看，我们看不到错误的原因，也无法预测什么时候会出错。这是因为人工智能是一个黑匣子。

因此，对于一旦出错将带来不可挽回的灾难的系统，仍有必要谨慎采用当前的人工智能。

人工智能和人脑既有相似之处，也有不同之处。尽管创造模仿人类的人工智能还有很长的路要走，但如果我们不试图模仿人类，那就是另一回事了。围棋和其他验证科目都在附近，所以很容易与人类比较。然而，这可能是一条捷径，让我们看到人工智能实现的“智能”不同于人类的“智能”。北野和谷歌看到了区别。这个想法是一个优势。

对于人工智能的突然兴起，也有一种平静的看法。“这是因为研发遇到了瓶颈，”工业技术研究所(Industrial Technology Research Institute)主席奇巴奇里基(Chbachi Ryji)表示。全世界的企业和研究机构都在拼命寻找创新的突破口。

日本应该采取什么行动来赶上美国？

数据的数量无疑将在开发能够学习的人工智能方面发挥巨大作用。从医院的临床记录和地图信息到互联网上的对话，只有当大量符合目的的数据能够被访问时，才能培养计算机的“智能”。

我们不能让社会上积累的各种数据被隐藏而不被利用。有必要建立可用于研究的适当规则和环境。此外，人工智能研究人员和各种应用领域之间的合作也是必要的。就物质基因组而言，它是化学和材料的研究者。

此外，东京大学杰出的副教授宋伟峰说:“光靠深入研究是做不到任何事情的。”如果我们着眼于未来，我们应该开发新技术并整合它们，想象研究超越目前人工智能的极限。

来源：零点娱乐时刊