人工智能和语言-人工智能

　　

　　编者按 ： 瓦斯科·佩德罗 (Vasco Pedro) 现任翻译外包创业公司 Unbabel 首席执行官 。

　　人工智能的概念已经存在很长时间了。

　　我们都很熟悉《2001 太空漫游》中的 HAL 9000、《星球大战》中的 C-3PO，以及《她》中的萨曼莎。在科幻小说领域，菲利普·狄克 (Philip K. Dick)、 威廉·吉布森 (William Gibson) 和艾萨克·阿西莫夫 (Isaac Asimov) 等作家的故事中都出现过人工智能角色。有时候看起来，似乎每位科幻作家都写过人工智能。

　　尽管科幻作品中的许多预测和想法都变成了现实，但人工智能却仍然没有成真。和上面提到的角色相比，我们距离真正的人工智能还非常遥远。

　　有时候看起来，似乎我们永远在等待人工智能的出现。我们会问 Siri、谷歌或 Cortana 简单的问题，它们会回答，但任何经常使用这一技术的人最终都会失望。当 Siri 刚出现时，我们以为 Siri 就是未来，但现在大部分人很少用它，除了简单的谷歌搜索，设置闹钟等超级简单的任务外。

　　

　　这些软件未能满足人们需求的原因要归结于语言。这就是自然语言处理技术发挥作用的地方。人工智能可以捕捉到简单语言的意义，然后和人对话，但这要受到它们对问题字面意思的理解的限制。计算机知道单词的定义，但它不理解单词在更大文本中的意思。

　　如果你对科技或科幻感兴趣，你很可能听说过图灵测试。艾伦·图灵 (Alan Turing) 是首批认真对待人工智能潜力的人之一。他知道未来机器智能能赶上人类智能。为此他想出了一个简单测试的点子：如果一个人无法通过对话区分跟他说话的是机器还是人，那么这台机器就达到了人类智能的水平。

　　

　　图灵测试比这要复杂一点，但这个概念作为自然语言处理的基准仍然有用。换句话说，如果人工智能可以像人一样思考，它就能像人一样处理语言。（考虑到人脑的复杂度，制造出能像人一样思考的机器将是巨大的成就）

　　想想《她》中的萨曼莎。她就是能流利理解语言的人工智能的绝佳代表。她能理解西奥多说的所有东西。她有些事情也不懂，但在跟她解释后，她马上就能明白，并集成到自己现有的知识中。就像人一样。

　　《银翼杀手》中的复制人则是另一种有趣的人工智能。他们不仅能轻松处理语言，甚至还说得富有诗意。

　　这类人工智能在科幻作品中很常见，而且存在了几十年，但我们目前还无法让它们变成现实。我们了解如何制造真正的人工智能和自然语言处理技术越多，我们就越意识到自己什么都不知道。这在很大程度上是因为，我们几乎对人脑一无所知。为什么我们还没有制造出像人一样思考的机器？因为我们对人脑的思维方式几乎一无所知。

　　目前，我们可以将人工智能分为三个级别。蒂姆在 Wait But Why 上说得很好，所以我直接引用他的话吧：

　　

　　人工智能等级 1）人工窄智能 (ANI)：有时候也称作人工智能，指的是专注于某个领域的人工智能。我们制造了能打败世界国际象棋冠军的人工智能，但这个人工智能只能做这件事。要它找到在硬盘中更好地存储数据的方法，它就无能为力了。

　　

　　人工智能等级 2）人工通用智能 (AGI)：有时候也称作强人工智能或人类级人工智能，指的是在各方面都和人一样聪明的人工智能，可以完成人类可以完成的任何智力任务。制造 AGI 要比制造 ANI 难得多，我们还没有做到这件事。

　　

　　人工智能等级 3）人工超智能 (ASI)：牛津哲学家和著名人工智能思想家尼克·斯特罗姆 (Nick Bostrom) 认为，超智能是“在任何领域都比最优秀的人脑聪明得多的智能，包括科学创造性、智慧和社交技能。”

　　我记得在哪听说过，人可以计算移动物体的物理特性和三角函数。当一个球在空中飞时，我们知道它会在什么时候在哪里落地；四分卫在抛球时也知道这些。他们会进行复杂的计算，并运用到实际动作中。每当想到这一点，我都觉得不可思议。我们根本不知道人类是如何做到这一点的。

　　计算机科学家、前斯坦福大学教授唐纳德·克努特 (Donald Knuth) 曾说过：“人工智能已经成功地做到了人类必须思考才能做到的事，但却无法做到人类想都不用想就能做到的事。”这句话指出了所有问题的症结，因为我们不理解人脑是如何不经思考处理事情的。包括语言。当我们在听或读自己流利的语言时，我们根本不会想怎么处理单词。事情自然而然地发生了。

　　那么，我们怎么才能开发出这样的人工智能，让它们做我们连想都不用想就能做到的事情呢？这也是谷歌和 Palantir 等巨头，以及 X.ai、MetaMind、Feedzai、Sigal n、Lilt 等众多初创公司在做的事。

　　我们尝试了很多方法来突破这一障碍。

　　模仿进化

　　尽管我们对人脑的工作原理不是很懂，但我们却知道人脑是如何发展到这一步的：自然选择。因此，一些人试图用机器人为地复制自然选择。这一过程不用耗费数百万年，因为它的过程不像自然选择那么随机。

　　这种方法叫进化计算或基因算法。它会让很多机器来完成特定任务；当一部机器通过试错成功时，它就会和其他成功的机器组合到一起。但这是个迭代过程，因此存在一个问题：我们不知道创造出和人类相当的智能需要花多少时间。

　　到目前为止，这种方法都没有取得成功，基本上在上世纪 90 年代就被抛弃了。

　　从自然中获得灵感

　　我们的大脑是一个生物神经网络，于是各个公司正在开发人工神经网络。它们试图通过试错来复制人脑处理信息的方式，让神经通路导出正确答案。在现实中，人工神经网络和生物神经网络并没有多少共同的地方，除了名字。人工神经网络是一个很粗糙的数学模型，是受我们对人脑知之甚少的启发而制造的草稿。

　　尽管如此，人们还在用人工神经网络做一些更疯狂的事情。也许最有趣或最愚蠢的应用要数安迪·赫德 (Andy Herd) 最近在网上公布的事了。他把《六人行》的所有台词输入到了一个递归神经网络中。这个网络学会了台词的写作风格和剧中角色的个性，还生成了自己的剧本。

　　这些台词相当可笑，也不是很合理，但和十几年前相比，它能做到这件事无疑是巨大的飞跃。通过机器学习，它会继续变得更好。但至少就目前来说，它捕捉到了钱德的灵魂，至少这句台词是这样：“钱德：（在松饼里）（跑向女孩们要哭）我能得些礼物吗？”任何看过《六人行》的人都知道这就是钱德，即便台词非常荒谬。

　　安迪使用了谷歌开源的 TensorFlow 机器学习软件库来开发这个非常搞笑的剧本生成器。谷歌在自己的许多产品中都使用了 TensorFlow，比如谷歌照片、谷歌搜索、Gmail 和 Google Now。Google Now 基本上会用谷歌知道的和你有关的所有信息，来提供对你有帮助的重要信息。

　　深度学习在人工智能领域有着革命性的巨大潜力，可以帮助我们到达下一阶段。但人们也在研究其他解决方案。

　　

　　让机器设计自己

　　很明显，复制人类智能不容易，也没有人知道我们的其他方法是否能行得通，或是否能在合理的时间内行得通。因此，一些人想要将机器设计得更聪明，让它们研究、学习和改进自己。这似乎就是《她》中的萨曼莎的工作原理。萨曼莎能像人一样学习，只不过速度快得多。

　　在电影开头，西奥多需要教她很多。但到最后，萨曼莎在智力水平上超越了西奥多。这是个指数增长的过程。简单点说，她学的越多，就能学更多，如此反复。也许这会产生新型智能，由机器而非人类制造的智能。

　　这不禁让我想到，人工智能依赖摩尔定律，即计算能力每隔两年翻一番。尽管摩尔定律的增速已经开始减缓，计算能力依然在呈指数增长。这一迹象已经显现；深度学习在上世纪 70 年代就已经出现，但我们现在看到的突破很大程度上都要归功于计算能力和数据的指数增长。

　　这和 Facebook Messenger 应用中新推出的私人助理 M 服务很类似。

　　Facebook 表示，M 能做到人能做到的任何事情，这是因为 M 服务和人一道工作。毕竟，人工智能无法打电话给餐厅订座，但人类可以。当用户发出请求时，如果 M 无法做到，就会把消息转发给 Facebook 合同工，当人类合同工操作软件时，人工智能也会学习。M 还没有向公众开放，但它看起来具有很大的潜力。

　　Facebook 已经全面拥抱人工智能。他们在开发许多技术，比如能识别照片中物体的功能，这样盲人也能“看见”它们了。但其中最酷的一项功能是试图解决自然语言处理中的“理解”问题。正如我在前面提到过的，人工智能还不能像人类一样读或听，它只知道特定的事情。它知道一个单词或句子的意思，但它没法总结一段话。

　　Facebook 在试图解决这个问题。去年，他们展示了一些很酷的软件。他们向人工智能提供了《魔戒》的大纲，人工智能就可以回答一些人类觉得很直接，但计算机要回答却很复杂的问题。

　　但自然语言处理最酷的应用之一来自于微软：微软最近在 Skype 上推出了实时翻译的功能。用户可以通过 Skype 和说另一种语言的人对话，Skype 会立即翻译对话。

　　对于全球商业和社会而言，这会产生多么巨大的影响啊！你可以想象一下，没有了语言障碍，我们的效率会提高多少，会有多少人能以以前无法做到的方式去学习和对话，全球企业可以变得有多成功。对于无法负担大量翻译的中小型公司来说，这一点更是意义重大。

　　没有了语言壁垒，全世界都将开放，尤其是对于那些无法获得第一世界便利的人来说。

　　在计算机能理解语言之前，还有很长的路要走。每种语言都很复杂，有其微妙之处：方言、俚语、关联、情绪、音调、叙述和语境，机器很难理解所有这些东西。尽管 TensorFlow 和 CNDK 等软件相比以前是巨大的进步，但我们仍然需要人类互动才能实现目标。

　　我们终将实现这一目标，但至少还要 15 年。《她》中的萨曼莎、《2001 太空漫游》中的 HAL 和《星球大战》中的 C-3PO 以及科幻作品中的所有人工智能都必然出现。它们不必以机器人的形式存在，但必须像人类一样思考。打破语言障碍将释放人工智能的巨大潜力。在那之前，人工智能和人类一起工作是获得现有技术好处的最佳方式。我们不必等待。我们现在就可以用人工智能来改变世界！