AI 进展超乎想象,该不该「限速」?

整理 | 王艺

资讯


Siri 换帅

当地时间本周五,苹果更新了其领导者列表页面,本次更新涉及到委任 Isabel Ge Mahe 为新的大中华区副总裁 以及 Deirdre O'Brien 为 HR 主管。此外,还涉及 Siri 负责人的变动,由曾经的线上服务部门高级副总裁 Eddy Cue 变为软件部门高级副总裁 Craig Federighi。二人均直接汇报给 CEO 蒂姆 · 库克。

在新帅的公司主页上,苹果公司这样评价他:「Craig 曾监管过 iOS 系统,macOS 系统,以及 Siri 的开发工作。他的所属团队在苹果的核心、创新产品中,从系统架构、到应用程序、再到用户界面均表现非常出色。」

此次换帅彰显了巨头们对 AI 以及人工智能助手的重视,除苹果公司外,亚马逊、谷歌、微软、脸书均在发力。本周早些时候,亚马逊与微软宣布联手,使其旗下的智能助手 Alexa 和 Cortana 能够互相交流。很多评论员认为,语音助手联合组成的平台,或许是下一代个人电脑的入口。

Twitter 身陷难题,机器人大军煽动民众

外媒 Daily Beast 记者 Joseph Cox 近日由于被 Twitter 机器人大军瞬间关注而封号。这位委屈的记者发现,他的遭遇和另一位「大 V」相同。在这位大 V 发布了一篇关于俄罗斯机器人乱象的文章后,他被一群同样的机器人大军瞬间关注了,甚至大军中关注这位大 V 的账号的先后顺序都和这位记者遇到的一样。然而,同样的遭遇在其他用户身上也有所发生。

Twitter 在很久之前就开放了简单易用的 API,允许商家使用此 API 在 Twitter 平台上建立自己的聊天机器人,在聊天机器人账号开通时,Twitter 方面并不会多加干涉。这本是方便商家及开发者的举动,然而此次这位记者和大 V 遇到的问题在于,一旦一个账号被很多账号瞬间关注,那么 Twitter 的反机器人工具就会登场,然后... ... 封掉这个被大量关注的账户。

网络安全研究人员 Brian Krebs 表示,机器人大军瞄准的是发布具有民众煽动性内容的账号,并转发为自己所用。例如,有些机器人大军专门探测支持特朗普的言论并转发,制造舆论态势。「机器人大军这么明显的特征 Twitter 竟然查不出来,反而把被害者当作机器人来封号,这简直是赤裸裸的嘲笑。」他说。

谷歌博客发文,向 Transformer 引入注意力机制,解决多义词问题

「I arrived at the bank after crossing the street.」、「I arrived at the bank after crossing the river.」两句话中的 bank 因后面的 street 和 river,意义大不相同,第一句中译作银行,第二句中译作河岸。由于机器翻译的顺序为从前到后,因此类似这样的问题对于机器来说不易辨别。

8 月 31 日,谷歌博客发文,说明在其全新的用于自然语言理解的神经网络 Transformer 中引入注意力机制。

谷歌不是第一家这样做的公司,本周早些时候,谷歌在机器翻译领域的竞争对手 DeepL 也宣布引入注意力机制。其联合创始人表示这是他们一直以来竭力解决的难题。他们基于谷歌这篇博客中提到的谷歌相关论文开发出了自己的版本,并表示「或许效率将优于谷歌」。但谷歌系统的有趣之处在于,提供了一个窗口,让研究人员能够直观地看到 Transformer 为各个单词对给出的相关性权重,Transformer 正是根据这一权重判断哪些单词是有联系的,那些是没联系的。

应用


这个机器人能帮你自动协调日程,将于一周内登陆协作软件 Slack

有没有遇到过这样的情景,几个人通过邮件试图敲定会面时间,几封邮件下来还是无法最终确定,这时你开始失去耐心。Ahoy.ai 的机器人能够帮你解决这个问题。你只需要告诉它你的意图,它会自动通过邮件的方式帮助你与其他人协调时间。其实市面上类似的机器人已经有很多,比较出名的例如 x.ai、Clara Labs、Julie Desk,但它们都有一个弊端,需要邮件接收者手动回复邮件,也就是说其中必有一方需要参与到这繁杂的沟通任务中(与机器人沟通可能会更繁杂一些),其中 x.ai 的用户平均需要通过 8 封邮件才能完成任务。

Ahoy.ai 的机器人将于一周内登陆协作软件 Slack。Slack 是当红 SaaS 工具,它采用「聊天群组」、「大规模工具集成」、「文件整合」和「统一搜索」四个功能,帮助团队打造流畅的消息总线,弥补团队协作中的沟通断层。使用 Slack 的沟通多方能够使用 Ahoy.ai 的机器人自动协调约会时间,相比邮件沟通方式,解放了其中一方的同时,做到更加省时省力省心。

Ahoy.ai 的创始人名叫 Jesse Rowe 和 Alex Ogorek,Rowe 是俄亥俄州立大学的高年级学生,Ahoy.ai 是他的第一家创业公司。目前,他们已从俄亥俄本土机构中融资一万四千美元。

AI 水军来了,「大众点评」请做好准备

无论是中国还是美国,很多人在选择餐馆或者酒店的时候,主要依靠网上的点评,比方说大众点评或者 Yelp 等等。然而,芝加哥大学的一篇名为 Automated Crowdturfing Attacks and Defenses in Online Review Systems 的论文表明,人工智能可以被用来生成复杂的点评信息。这些虚假的点评不仅机器无法检测出来,就连人类读者也分辨不出来。这篇论文今年晚些时候会在计算机安全顶级会议 ACM CCS 上进行发布。

机器能够编写出类似「我喜欢这个地方。我跟我哥一起去的,我们点了素食意大利面,很好吃。啤酒不错,服务也很棒。推荐这个地方,是个吃早餐的好去处。地儿小但是买卖大。」这样的点评,有理有据,有事实有细节,乍一看还真分辨不出。实际上,这句话是一种称为 RNN(循环神经网络)的深度学习技术生成的。这个 RNN 网络使用了上千条真实在线点评训练而成。研究人员表示,AI 生成的点评已经做到了「以假乱真」,有 600 个用户参与的调查显示,这些虚假的点评不仅能逃过人类的法眼,而且还被用户认为「有用」。

然而,研究人员表示,这种虚假点评也不是完全没有办法防范,人类觉得它们能以假乱真,但机器不见得这么看。通过分析字符的分布等特征,真假点评之间还是存在着细微的差异。「在训练过程中发生的信息遗失,会传递到生成出的文本中,」研究者们在论文中写道,「因此生成文本和人类文本在基本字符分布上,有着统计上可检测的差异。」

观点

AI 进展超乎想象,该不该「限速」?

由马斯克和霍金为代表的人工智能威胁论阵营愈发壮大,原因在于现在 AI 的发展速度已经超出了很多专家的预期,他们呼吁应该确立更完善的监管机制来确保 AI 的发展对人类无害。事实上,现在已经有一些机构在做 AI 发展分析与预测相关的事情。

斯坦福研究院正牵头进行 AI Index 项目,他们试图寻找哪些类型的 AI 更受研究人员,工程师以及资本的青睐。他们计划在 2017 年末发布权威报告,说明目前 AI 正处于什么阶段以及其发展速度。

与此同时,国际知名法律援助公益组织 EFF(电子前哨基金会)正在解析 AI 研究相关数据,并汇总为一个开源的「研究进展数据源」。EFF 首席计算机科学家 Peter Eckersley 表示,他们想要以实际的视角来衡量目前对法律法规最迫切的需求,以及未来哪些法规需要陆续跟进,而不是以推测的视角,就像现在很多 AI 狂热的支持或反对分子们。Eckersle 认为,随着时间的推移,他们收集到的这些数据将会越来越有价值。从他的数据中,他能够客观地看到 AI 代替人类工作的情况。而且他也能够看到,对这个飞速发展的技术进行监管需要被迫切的提上研究日程。

这位悲观的研究者认为,未来 20 年机器人将取代 4/5 的零售业员工

牛津大学教授 Carl Frey 在其本周向花旗银行递交的一份报告中谈到:「零售业是最先实现无人化的行业」。在研究中,他和他的团队看到在未来 20 年,零售业中 4/5 的不与消费者发生直接关系的工作将消失,其中销售人员中的 2/3 将会消失。

Frey 曾在 2013 年曾与 AI 专家 Michael Osborne 联合发表过一篇备受争议的论文,其中提到 AI 将威胁美国 47% 的工作。尽管这一数字饱受其他学者质疑,但 Frey 始终笃信于此。他甚至忘记考虑到 AI 将会为人类社会带来的新的工作机遇。他认为,零售业的大量失业将带来一段时间的社会低谷,因为下岗职工需要挣扎着在社会上以新的方式立足。

图说


企业 VC 部门青睐哪些 AI 领域?

今年上半年,企业投资部门共向 AI 市场投入了 18 亿美金的资本,并已达成 88 个投资意向。预计到年末,将有共计 166 项投资案例达成,与去年的 128 个案例相比,涨幅达 30%。下图展示了企业 VC 青睐的科技领域。


图中 Horizontal 表示在很多细分领域中都有涉猎的公司。可以看到,在除 Horizontal 外的所有领域中,网络安全以及医疗健康方向的 AI 最受企业投资部门欢迎。从 2012 年第一季度开始算起,总投资数目中的 13% 被网络安全领域的 AI 项目占据,10% 由 医疗健康组成。物联网以及商业分析相关的人工智能以 9% 并列第三名。


入门
暂无评论
暂无评论~
返回顶部