在上海举办的人工智能大会上,机器学习泰斗Michael Jordan对人工智能进行了重新定义,他认为,我们在设计人工智能系统时要重点考虑「经济和市场」,而非一味的模拟人类。
首先,经济是一个系统,过去我们希望创造一种类似人的智能,但我们更需要创造一个类似于市场的经济系统。过去我们的推荐和反欺诈系统解决了一些问题,但这些在过去几十年中进步不大。而现在我们可以建立一个端到端系统,它已经变成了一个商品,嵌入到其他产品中。和(模拟)人不同的是,这个数字网络可以使人、数据、效应和系统都联系起来。
其次,「智能」这个词的含义不仅仅是一种范式下的识别,市场就是有智能的,数十亿实体在市场中移动,这是非常复杂的一套系统,市场机制可以创造出其他东西,但我们没有把这些考虑到人工智能系统中。过去我们对大脑和思想研究比较多,认为这是实现人工智能的基础。但我们需要把学习系统和市场机制结合起来。
计算机带来大量数据,但这些数据都是来模仿人的,我们已经有几十亿人,为什么还要去模仿呢?市场就没有使用数据,但市场有价格,还可以释放价值。以 Uber 这样的系统为例,它就是一个市场,有司机和乘车人的 app ,有生产者和消费者,在这个过程中数据得到交换,汽车在正确的时间到达正确的地点——这不是因为算法,而是因为市场,用户使用 app 就产生出了价值。
同时还要考虑到稀缺性,如果没有了稀缺性,系统可以给每个人做出同样建议,比如说推荐同一部电影。但如果是推荐大家走同一条路,那这条路就会堵车,股票推荐也是这样。当我们将稀缺性考虑在内的时候,人工智能做出的建议就应该是相互联系的。比如说,广告是互联网一个很成熟的商业模式,但信息只是在广告主和广告公司之间流动,没有把提供数据的用户考虑在内,所以需要去考虑更多的人。再举个例子,如果一个人把自己创作的音乐放到 SoundCloud 上,同时他又能看到地图上某个地方有一万个人在听他的音乐,那我就可以去这里开演唱会了。人工智能可以帮助我们创造出更多的数据流,美国一家广告公司 UnitedMaster 就是在做这样的事情。
所以,在设计人工智能时,以人为中心并不是最好的,我们要以市场为中心,开发一种市场性、非自主性的人工智能。