陆奇对话Gary Marcus:面对技术缺陷、伦理争议和实践缺失的当下,如何构建可信AI?

新冠疫情是一个警钟,提醒我们要去构建信任度 90% 以上的 AI。

当人类第一次仰望星空的时候,离文明就不远了。对于当下的 AI 来说,也是如此。席卷全球的疫情释放出信号和警告,我们需要一个新的 AI 剧本。

过去我们花了太多时间开发销售广告的 AI,从现在开始,不妨重新评估未来几十年,我们到底需要打造一个什么样的 AI?如何以我们想要的方式实现更为美好的 AI?对这一 「重启(reboot)」 问题的多维思考,串连起 「围炉夜话」 的所有环节与亮点。

7 月 10 日晚间八点,WAIC· 开发者日正式启动,作为开场的特色环节,机器之心与上海交通大学人工智能研究院联合邀请到了奇绩创坛创始人兼 CEO 陆奇和 Robots.AI CEO 兼创始人 Gary Marcus 进行高峰对话。

此外,在「Demo Day」环节,一系列优质的开源项目陆续登场,除对主流开源工具及框架的探讨外,还有实践中的热门方向,比如人脸图像、热门游戏开源项目等。企业内部的开源及技术框架也成亮点之一,比如阿里巴巴的淘系技术部无限开发专家吴子奇分享路关于 MNN 的部署实践。

而当我们将目光从技术角度转移到整个 AI 产业,会发现 AI 尚处于无法被完全信任的状态,这无疑将阻挡 AI 应用开发的脚步。

比如,深度学习主导下的机器无法灵活的处理不可预知事件,隐私、偏见、版权等伦理问题一次次引发舆论风暴。放眼学界和业界,可复制性审查的缺失和巨头重度垄断的市场都在阻碍行业往前进。

针对这些问题,陆奇和 Gary Marcus 带来了不少精彩观点。

对话首先探讨了深度学习的局限性。在 Gary Marcus 看来,现有的深度学习训练方式是在用数据代替机器本身的思考,无法让其对世界有更深层的感知和推理。相比深度学习,「常识推理」是训练 AI 更有效的方法,可从思维方式上改变机器的认知水平。

在 AI 伦理方面,对话直面了近日陷入舆论漩涡的隐私和偏见问题。Gary Marcus 认为,利用分布式学习框架的「联邦学习」可以有效解决数据获取和隐私保护间的矛盾。而 AI 的偏见是由数据本身的不平衡产生,除非能训练 AI 理解数据背后的含义,否则偏见问题还无法解决。

在大多数人的观念中,要解决这些伦理问题,AI 应该朝着 Artificial General Intelligence(通用人工智能)努力。但 AGI 太遥不可及,Gary 认为目前我们的目标应该是「稳健的人工智能」,比如创造一个可以对物理世界进行推理的系统。

如何创建?从学术届的角度来说,应当改革激励机制,鼓励「可复现性」的项目研究;而从 AI 市场来看,则需要改变垄断现状,将巨头公司拆分为多个创业项目,激发市场活力。

一、技术重启:深度学习做的远远不够

当陆奇问到「人工智能在疫情中的应用潜力时」,Gary 的回答是,「AI 做的远远不够。」

在 Gary 的设想中,人工智能的未来方向是在更深层的科研方面帮助人类,它应当可以阅读文献,学习医学、生物学和化学,帮助人类筛查药物,在无需人体测试的情况下通过计算机模拟了解药物安全性,或者筛查新冠病毒论文并判断研究价值。但目前机器最多只可以根据关键词筛选论文。

在深度学习成为人工智能主导的这些年里,机器感知世界的方式就是数据,它需要大量的数据认知物体,行动也需要依靠设定好的程序。

所以,当碰见新冠病毒者这类缺乏庞大数据库的新型疾病时,机器的作用就会非常有限。

学界一直存在对深度学习的批判,如果一直用大量数据代替真正的思考,机器将永远无法像人类一样进行感知和推理。

Gary 举例说,「我现在看见的画面中间有一个红色的水瓶,我没有看见任何支持它的东西,但用物理学常识预测,它肯定不是漂浮在空中,我可以猜测他是稳定的,但是机器不能。」

同样的,机器也无法处理突发情况,正如 AlphaGo 击败人类围棋大师时流传的那则笑话,「当房间着火的时候,我们的机器人可以下出超人一般的围棋棋步。」——人类拥有关于这个世界的基本知识(火很危险),同时还有推理的能力(应该远离火),但机器没有。

如何做到?Gary 给出的回答是,「用常识推理训练机器」,机器不聪明的关键是其不像人类一样拥有世界的常识。

回望 20 世纪 60、70 年代,当时的科学家们并非用数据训练机器,而是尝试教给机器关于世界的常识,让其用逻辑做一些简单的推理。

比如,麦卡锡提出的 Advice Taker 是世界上第一个解决常识知识的人工智能程序,它想让机器做的推理是,「因为想让别人吃蛋糕而去烤蛋糕。」「因为 tweety 是一只鸟,所以 tweety 会飞。」

「任何想要进入人工智能领域的人都需要透过现在回望过去。」Gary 说。在当今时代,尤其是当今的中国,我们拥有极其庞大人类交互数据库,比如微软小冰,每月有上亿人与之聊天,如何利用这些数据库让机器了解世界的常识,进而拥有思想,才是现代科学家应该做的事情。

Gary 所说的机器理解常识在现阶段还无法做到,但已经有一些公司在往这个方向努力。比如 Gary 创建的公司 Robust.AI 一直在将深度学习与符号人工智能结合,培养机器的逻辑思维。

Cyc 项目沿用的传统的常识教授方法,雇佣了来编写 2500 万条常识性规则,比如「水是湿的」或者「大多数人都知道他们朋友的名字」。这让 Cyc 能够推断:「如果你的衬衫湿了,所以你可能是在雨中。」

二、伦理重启:隐私、偏见与版权,AI 会走向何方?

谈及 AI,一个不可忽视的问题就是伦理,人工智能的发展似乎一直伴随着伦理争议。在新冠疫情肆虐的背景下,AI 引发的伦理似乎更加严重。

陆奇和 Gary 的对话并没有回避这个敏感问题,而是就隐私、偏见、版权侵犯等极受争议的领域进行了反思与探讨。

联邦学习:数据与隐私的两全法

在新冠肆虐的背景下,许多组织都开发了追踪者应用程序,但受到了不少隐私捍卫者的反对,最后苹果和谷歌联手推出了蓝牙追踪项目,利用蓝牙将用户信息匿名传播到云上。

但关于人工智能与隐私问题的讨论从未停止。西方有《欧盟通用数据保护条例》,今年 4 月,国务院也在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》里,强调了数据的共享、数据资源的整合和安全保护。

不管是个人应用还是 2B 项目,都面临着隐私保护与数据孤岛问题。「如何看待人工智能与隐私保护的矛盾?」陆奇问到。

这方面的技术也的确迎来不少突破,Gary 认为,「联邦学习」是解决隐私问题的一个可行的办法。

联邦学习的本质是用分布式机器学习技术,从群体中抽离个体信息。

在联邦学习框架中,参与者的边缘设备产生的数据会保存在本地,设备会根据本地数据训练本地机器模型,然后根据一定的通信机制向中央服务器传输模型参数等数据,(模型参数并非客户端原始数据。)由此一来,中央处理器就可以在边缘设备不贡献数据的情况下训练构建全局模型。

「如果我们走到符号层面,你可以抽想出需要了解到场景,而不侵犯特定个体到个人隐私。」Gary 说。

不会思考机器:傲慢与偏见如何解?

隐私之外,一个更受争议的伦理话题是偏见。今年的弗洛伊德事件、杜克大学 PULSE 算法事件以及巨头纷纷下架人脸识别应用等都将人工智能偏见推到了舆论漩涡中。

「在你看来,是否可能存在不带偏见的人工智能应用算法或系统?」陆奇问。

「现在没有,也许最终会有。」Gary 说。在他看来,人工智能存在偏见的原因是,机器只是在反馈过去的事情。

「如果你有一个根据过往信息获取优秀程序员的系统,你输入一个芭蕾舞演员,由于系统中没有芭蕾舞演员信息,最后得出的结论便是此人不适合成为程序员。这其中更深层次的原因是以往的教育是芭蕾舞演员不应进入编程领域。」

社会观念在进步,但机器只会机械性的按照历史数据做出判断,但历史数据本身就是带有偏见的。

「唯一的补救方法就是常识推理。」Gary 认为,只有常识推理才能让机器具备更深层次的理解能力,思考他们正在处理的问题。

「我不认为这是无法解决的,但我认为这至少需要十年。我们目前所掌握的技术距离这一目标相去甚远。」

被轻易篡改的真相:技术与版权如何平衡?

隐私和偏见是目前争议较大的两个伦理问题,除此之外,人工智能还有一些未被重视但同样有隐患的问题,如版权侵犯。

这类问题容易通常发生在生成模型中,比如 AI 换脸。2017 年 deepfake 横空出世,随之而来是各类伦理问题,不少女明星的脸被换到色情电影中,2019 年 ZAO 的出现降低了换脸门槛,也让肖像权侵犯现象更加泛滥。除了肖像问题,生成模型还在不断侵入影视、音乐和文学创作领域,会更改原本的内容侵权作者版权。

「关于能够生产更改内容的 AI 模型,你的观点是什么?」陆奇问。

相比于版权侵犯,Gary 认为更严重的问题人工智能会很容易的制作虚假内容。「你可以做一个视频,Gary Marcus 说,深度学习是有史以来最棒的事。然后断章取义的把它剪下来。人们无法分辨视频的真假,无法辨别我是讽刺的口吻还是开玩笑的语气。」

用伪造的内容掩盖原本的真相,这是技术发展需要付出的代价之一。但我们并没有相应法律基础来保护人们的权益。

三、处在青少年时期的人工智能

「在某种程度上,我们正处于人工智能历史上最糟糕的时刻。」Gary 说。

往前看,AI 正处于发展早期,伦理问题尚未暴露出,往后看,人工智能已经强大到足够解决这些问题。

Gary 将目前人工智能所处阶段比为「青少年」,它是一个突然变强大的少年,野蛮生长,但对世界尚缺乏足够的理解能。

这个阶段我们应该做的不是让其停止生长,而是规范他的行为,引导他成年。

那么,人工智能要如何走向未来?

我们对成年人工智能的最完美的想象就是 Artificial General Intelligence(通用人工智能),那时机器人将具有一般人类智慧。

「我们离 AGI 还有多远?如何向 AGI 前进?」陆奇问。

在 Gary 看来,AGI 是非常遥远的事情。「AGI 远远超过了我们目前的理解范畴,目前我们必须选择更简单的问题,比如创造一个可以对物理世界进行推理的系统。这很难,可能需要 20 年才能实现,但起码我们可以看到问题是什么。」

这个更简单的问题,用 Gary 的话来说就是「稳健的人工智能」,比如可以让一辆车能在各种条件下行驶不发生意外,在家庭工作中能处理意外情况。

四、实践重启:可复现性与垄断破除让 AI 更稳健

在实践中,我们如何实现稳健的人工智能?

陆奇首先将目光放到了学界,提出了关于「可复现性」的问题。

「我们是否应该要求论文作者描述他们的实验系统和过程,以便评审人员和社区能够复现其结果?哪些重要且必要的步骤能够使 AI 研究向更稳健的方向发展?」

关于可复现性,Gary 的观点十分明确,「如果你研究的是真正的科学,那么你必须具备可复现性。如果你构建的项目只在特定情况下有效,那它只是个玩具。」

可复现性可让后人踩着前人的脚步,推动这个学科慢慢往更高的方向发展。但就陆奇的亲身体验而言,人工智能领域对可复现性的要求基本不存在。

Gary 认为这种现象的原因是激励机制出现问题。科学家获得研究经费的前提是在某个知名期刊中发表引人注目的结果,这会导致科学家倾向于追求结果而忽略实现的过程。

追求夺人眼球的结果于个人有益,但对集体无益。「集体的利益来自于不断研究真正的科学,这与个体获得奖励的方式截然不同。我认为在科学的某些方面,系统的整体结构设计是面向集体的。」

Gary 举了艾伦脑科学研究所的案例,该研究所就致力于机器「常识推理」研究,从成千上万个在线故事、博客和习语条目中提取短语事件训练机器,让机器学习从未见过的句子,并推断句子的情绪或意图。

这类的工作是一群人为一个共同的使命努力,对可复现性要求极高,无法在短时间内让个人取得明显的成就,但放在一个更长的周期中,却可以推动整个人工智能领域的进步。

但情况会逐渐变好。Gary 认为,很多行业都经历着从忽视到激励可复现性的转折。

「这种变化已经在心理学领域发生,医学领域也即将发生,在人工智能领域,人们也逐渐意识到了这一点。」

当我们把目光从学术界转至业界,会发现仍然阻碍健康人工智能发展到因素仍然存在,最主要的就是垄断。目前谷歌、苹果、亚马逊等巨头已经垄断了大多数科技领域市场,并且会通过收购、兼并等方式持续排挤竞争对手,扩大市场,亚马逊 13 亿天价收购 Zoox 就是一个典型案例。

「你是否有建议,能让创业公司在巨头环伺的情况下更好的抓住创业机会?」陆奇问道。

「我没有神奇的解决办法。」Gary 说。客观来看,巨头拥有压倒性的人才、资金、技术等竞争优势,他们开出的收购价格也很难让创业公司拒绝。

可垄断状态并不利于一个行业的健康成长,「大公司通常不擅长创新,他们擅长消耗掉所有的资源,他们通常有很多既得利益股东需要回应。」

从内部来看,公司成长到一定规模时,就容易涉及到股东利益竞争。资本家对眼前经济利益的追求可能会迫使公司做出短视的决策,美国曾经的电信巨头 AT&T 的陨落就是鲜明的例子。

从整个市场看,资源的垄断会阻碍创业公司的入场,缺乏充分竞争的情况下,行业发展容易裹足不前。

要解决垄断问题,似乎只能从垄断者本身入手,「从整个社会角度来看,给将巨头拆分为不同的初创公司或许是可行的办法。」Gary 说。

尾声

回顾整篇对话,陆奇和 Gary 聚焦的问题就是「重启 AI」,从技术、伦理、规范等角度探讨了如何才能构建一个更稳定的 AI。

今天的人工智能已经发展到了一定高度,但与我们想要实现的人工智能相比,还是缺乏安全性和稳定性。

「我们目前的技术可以以 90% 的准确率解决某个问题,对广告推荐这类问题而言已经足够,但在自动驾驶、照顾祖父母等场景中,90% 的信任度远远不够。我们必须思考,如何才能将准确率提高到 90% 以上,如何构建值得信任的人工智能。」

「我希望更广泛的世界能够考虑到处理这些关键任务到人工智能,它们可以改变世界,但需要更高程度的安全性。希望 5 年、20 年、50 年之后,我们真的可以做到这些事情。」

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