对话大咖Danny Lange 什么才是真正的AI

日前，科技巨头亚马逊、Uber以及电子游戏平台制造商Unity背后的机器学习平台构建者Danny Lange提出，现代电脑已经具备了独立思考的能力。

这位丹麦计算机科学家以其卓越的贡献在业界崭露头角。如果你曾在亚马逊浏览过产品推荐，那么很可能已经体验过Danny Lange的智慧结晶。在Uber，他帮助建立了运营中所使用的机器学习平台。而在Unity，他的目标是将机器人角色进化为更精细、更人性化的智能伙伴。

对于被频繁提及的“人工智能”这一术语，Lange持谨慎态度。他认为，真正的AI应当具备对用户需求作出回应的能力，而非仅仅遵循预设程序。对于通用人工智能这一融合了西方风格的综合意识概念，Lange持怀疑态度。在他看来，Alexa和Siri等智能助手虽然表现出了一定的智能行为，但它们仍受限于人类编写的脚本，并未展现出真正的独立思考能力。

在最近一次接受美国Fast Company商业杂志采访时，Lange深入探讨了人工智能的真实含义与流行文化中的误解。他强调，人工智能有两个核心要素：外部感知和内部学习。系统是否能感知并互动，是否能够通过独立学习来改进自身功能，这是判断人工智能真假的标准。

当谈及通用人工智能时，Lange并不认为当前的AI系统已经达到了自我意识的程度。他认为，AI的推理能力尚未达到这一水平。这些系统确实能够从交互中不断学习，随着时间的推移不断提升自身能力。

对于“AI”这一术语，Lange认为它已经成为了一个广泛且面向市场的术语。重要的是人们如何理解这个词。他们是否认为这个系统能够在行动上展现出智能，并且具备学习能力。在他看来，没有机器学习能力的系统并不能被称为真正的AI。

谈及医疗领域的AI应用时，Lange指出，只有那些真正通过机器学习技术独立进行诊断、提出治疗建议的系统才能被称为AI。那些仅仅使用机器学习技术但依赖于人类专业知识的系统，并不能算是真正的AI。

除了AI和机器学习，Lange还提到了对抗式网络这一关键概念。这种网络能够检测虚假信息，撰写虚假内容，通过反馈循环不断进步。

当谈及未来可能的科技灾难时，Lange提到了无人机技术的发展。他表示，虽然现今的技术已经可以实现某些恐怖场景，但只要人类能够明智地定义机器的回报函数，悲剧是可以避免的。关于机器是否会真正取代人类甚至带来灾难的问题，似乎又回到了哲学意识的概念范畴内。在Lange看来，真正的挑战在于如何明智地驾驭这些技术，确保它们为人类带来福祉而非灾难。在谈论无人机的回报函数时，我们不禁思考，这是否意味着找到坏人并消灭他们？答案其实取决于你所定义的系统最终目标。想象一下，如果我们没有给予电脑正确的定义或指导，可能会出现什么意想不到的后果呢？的确，这可能会引发一些令人困惑甚至恐惧的场景。

曾有一次，两个脸书机器人开始用他们自创的语言交谈，这让很多人感到震惊。事实真的如此恐怖吗？实际上，这仅仅是两个拥有各自学习系统的机器人之间的对话。我们必须适应这一事实：电脑不仅能按照我们的指令行事，而且还能通过学习改变自身的行为模式。当计算机之间进行通信时，如果它们的回报函数是优化彼此间的通信效果，那么它们甚至可能会随着时间改变它们的交流语言，例如使用更少的字母，或者更好地确认彼此的观点。

在与AI相关的讨论中，是否曾听过某些事情让你觉得尴尬？比如Siri和Alexa的语音系统，它们为我们提供了与企业的安全语音交互，但它们更像是一种品牌化的硬连线系统。Siri所讲的笑话都是经过Cupertino的创意作家精心撰写的，并非通过学习得来。像微软推出的Tay聊天机器人，它是通过与人类互动来学习，但有时它的表现却让人难以接受。像苹果、谷歌和亚马逊等大品牌则更注重提供积极的用户体验。这些系统成为高度品牌化的体验，为人们带来真正的愉悦感。但请注意，它们并非真正的AI。

除了这些常见的误区外，还有很多关于AI的知识值得我们去了解。比如计算机视觉技术赋予了机器观察世界的能力。我曾见过一个例子：拖拉机装载了一个系统，能在野外自动识别杂草并定位喷洒农药。这种技术助力我们迈向更清洁、更可持续的未来。然而社会上总有一些偏见认为AI会让生活变得更艰难，这其实是对AI的一种误解。

最重要的是要了解AI的学习系统。计算机不仅能接收指令完成任务，还能不断获取数据并学习进步。这种持续学习的能力使得AI能够在许多领域不断优化和提升。当我们谈论AI时，不仅要关注它的潜在风险和挑战，还要看到它所带来的无限可能和令人振奋的进展。