这一群世界上最聪明的头脑，都怎么看人工智能？

　　机器主子来了，人类该如何回应？

　　TED 大会进行到第三天。

　　《纽约时报》今天头版的 7 个头条，5 个和特朗普直接相关。剩下的 2 个消息一个是气候变化威胁澳洲古迹、一个是中国高中监控学生。

　　不管持何种政治立场，一个不可回避的事实是各种冲突和丑闻长期霸占着头条。对政治的担忧取代了对未来的期望。

　　TED 大会负责人克里斯·安德森在开场的时候说“政治让我觉得恶心”，说 TED 不会回避政治，但政治以外，要谈真新闻。

　　真新闻在这里不是说假新闻 VS 真新闻，而是指真正重要的新闻。

　　在这次主题是“未来的我们”的 TED 大会上，“真新闻”就是人和机器的关系如何处理。人工智能对人类的威胁，和人类的回应。两个环节分别叫——“我们的机器主子”和“人类的回应”。

　　这个话题不算新，但 TED 找来了一批很适合的演讲者。

　　这当中有被机器打败的棋手、也有造出机器打败人类考生的研究员。他们有人坚定相信机器越聪明越好，也有人怀疑人类可能像汽车时代的马匹一样走向灭绝的人工智能科学家。

　　但不论是哪一方，都做了精彩的论证。

　　象棋冠军卡斯帕罗夫：败战教给我的，是要拥抱机器来增强人类

　　“人们意识到机器智能的崛起，大多是在 20 年前的这一个时刻，当这个男人和 IBM 的计算机‘深蓝’进行了一场历史性的国际象棋对决。当时和那之后的发生的事情，给了我们一个去看待人工智能的线索。”

　　TED 大会负责人克里斯·安德森这么介绍加里·卡斯帕罗夫。

　　两天前，卡斯帕罗夫是第一个在 TED 大会上谈论人与机器关系的人。

　　1997 年，他和 IBM “深蓝”计算机之间著名的人机大战。赛事进行了两场，卡斯帕罗夫赢得了第一场（虽然已经没什么人记得）。但第二场，深蓝的胜利，成了机器战胜人类的标志性事件。

　　“以前我能一口气打败 32 台电脑。”卡斯帕罗夫昨天在 TED 讲台上回忆道，仅仅 12 年间，计算机就通过穷举的方法找到了战胜人类国际象棋冠军的方法。

　　

　　1997 年，卡斯帕罗夫迎战 IBM “深蓝”计算机。图/Bill Gross

　　回忆那段经历前，他先举了 19 世纪美国铁路钻工约翰·亨利和蒸汽钻孔机比赛的例子。约翰亨利是当时出名的铁路工人，某天一个商人带着蒸汽钻机到工地要跟工人比赛，说这种机械钻孔速度比十二个工人同时作业还要快。亨利应战了，结果是蒸汽机赢了，亨利死了。

　　卡斯帕罗夫不喜欢外界把人类和机器的竞争描绘成生死之战，尽管当时《新闻周刊》把这场比赛称为“人脑的最后防线“。然而，卡斯帕罗夫认为机器战胜人类，其实是人类的胜利，因为是人类创造的机器打败了他。

　　他对于机器的看法也更为激进，认为人类应该拥抱机器智能的发展，而试图阻止进步的步伐是愚蠢的事情。相反，人们的目标应该是让自己能够制造出最有能力的机器，并专注于如何使用这些技术。

　　他认为，人工智能在某些领域战胜人类，也不会让这些领域停止发展。

　　“即使人工智能拿到了世界的象棋冠军，但不代表这个运动会停止发展。现在，任何一部智能手机上的象棋游戏应用，可能都比深蓝要更强大，但人们下了更多的象棋，比任何一时候都多。”

“可以承担以前只有人类可以完成的任务时，最终是件好事，”卡斯帕罗夫说，“谈到技术的时候，‘末日’一直是人们爱用的词。如果我们想充分利用我们的技术，我们必须面对我们的恐惧；如果我们想要最大限度地摆脱我们的人性，我们必须克服这些恐惧。”

　　这些观点，跟卡斯帕罗夫在新书《深度思考》中提到的类似。他在书中说人们必须停止将智能机器视为对手。它们可能会引发一些混乱，但不对人类产生威胁，而是一个伟大的福音，给人们带来了无穷的机会，拓展能力，并改善人类的生活。

　　“我们不应该担心我们的机器今天能做什么。相反，我们应该担心他们还不能做的事情。我们将需要新的智能机器的帮助，把我们最伟大的梦想变成现实。”

“就像俄罗斯的俗语说，如果打不赢他们，那就加入他们。我在想，为什么我们不用人工智能来在一旁，加上我们的强项，获得更好的发展？人的直觉加上机器的计算，人的战略思考加上机器的执行策略，人的经验加上机器的网络，这不会成为我下得最好的一盘棋吗？”

新井纪子：机器人通过 60% 的大学考试，但这不是因为机器太厉害

　　新井纪子（Noriko Arai）一直在做的事情是，让机器人通过日本各所大学的入学考试。

　　她来自日本国立情报研究所（NII），于 2011 年发起了“东大机器人计划”（Todai Robot Project）。自 2013 年以来，团队每年都让机器人在真实的考场接受演练。

　　

　　新井纪子在 2017 年 TED 大会上分享她的成果。照片 Ryan Lash / TED

　　在去年的中心考试（日本大学招生的统一考试）中，Todai 机器人排名在前 20%， 达到了超过 60% 的大学的入学标准。其中数学排名前 1%，作文的主题是 17 世纪的海上贸易。

　　团队的目标是，2020 年以前能让 Todai 机器人考进东京大学。

　　Todai Robot 的考试技能依靠于 AI 的检索和优化能力：利用自然语言处理将数学题转换为可计算的公式，用搜索引擎来做选择题，作文则是天下文章一大抄，变成了复制和组合书摘和维基百科的过程。

　　

　　机器人答题的速度并不慢。来自 Denso Wave 报告会视频

　　AI 并不能“理解”题目的意思，尽管高分很好地伪装了这个事实。 “今天没有一个 AI ——包括沃森、Siri 和 Todai 机器人，知道如何阅读（read）。它们擅长的是搜索和改进，”新井纪子说，“它们并不‘理解’（understand），虽然看上去像这么回事。”

　　在去年《日本时报》的采访当中，新井纪子说，AI 并不能依靠观点来做预判，但擅长依据事实分析可能性。比如将 AI 用于医学诊断时，误诊的概率很低。AI 会收集信息并做出分析，但并不能像人类一样概括总结、举一反三。

　　这项研究的目的，是研究 AI 与人类相比的表现。那机器人愚钝至此，考试表现为什么会优于学生呢？在给数以千计的高中生进行了测试之后，新井纪子发现了这个问题的答案：学生们也没有好好地读。

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