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王小川:人和機器終將合二為一

2019年07月27日 09:50

如果用技術改變人,將人變成超人,我們會愿意嗎?今天就在發生這樣的事情,我們大多數人還是采取這種拒絕的態度,因為覺得人更渺小,但是,在未來,人和機器會有一種新的合體,跟技術在一起,我們會變得更加強大,形成新的生態,這是人和機器協同進化的未來。

我們一直在尋求人和機器的關系。

然而在討論這種關系的時候,就要涉及到歷史的趨勢,尤其是什么事情是必然會發生的。只有對趨勢的了解,對于必然有認知,我們才能夠開始探討人與機器的關系,這是哲學的問題。

縱觀歷史發展,我們經歷了從史前文明、農業文明、工業文明到信息文明的各個階段的技術突破。其實,離我們最近一次的信息文明其實并沒有結束,是計算機和互聯網發展推動了信息文明的快速發展。

即使到今天,在中國還有大量的場景并沒有信息化,比如教育。但,這時候已經有一個苗頭,就是智能文明的降生。說到智能文明,人工智能是我們繞不過去的話題。

AI帶來的啟蒙

人工智能有廣義和狹義之分。狹義的人工智能,講的就是2012年之后的深度學習,尤其是2016年阿爾法狗的誕生。可人工智能有更長的歷史,最早從上世紀60年代的專家系統,之后是特征工程,到現在,我們開始使用的更多的監督學習,尤其是對語音圖像的處理能力。

在深度學習和監督學習之后,我們還在做的工作叫做強化學習,或者叫做推理,但是,它們到現在還沒有進入到實用階段。我們今天講到的深度學習,還停留在現有的語音圖像處理階段。所以,我們對于未來的趨勢充滿好奇。

我更多是想探討技術將會帶來什么變化。

其實,2016年給我最大的沖擊是阿爾法狗,我們稱之為一場啟蒙運動。相對以前的文藝復興,它是在探尋人和人,以及人和神之間的關系。阿爾法狗之后,我們關注的是人與機器的關系。

2016年的那場比賽,我參與比較多,我當時在在新浪直播全程見證了李世石被機器打敗。在那場比賽中,和我一起做嘉賓的是中國圍棋隊總教練余斌。賽前,他堅定認為,人一定會打敗機器,甚至覺得機器能夠下圍棋是一件不可理喻的事情。

賽后,余斌教練的精神出現了一定的崩潰,我聽說是新浪編輯幫忙打車送他回去的,他已經不知道怎么打出租車了。

當一個機器文明誕生時,對于我們來說,特別是專家,被機器取代的那一刻,自己的內心是難以接受的。之后在醫療、駕駛等各領域都會發生這樣的變化。

賽前,我們對阿爾法狗有很多質疑,賽后,我們發現很多年輕朋友把阿爾法狗稱為狗狗,對它有很大的接受,圍棋九段選手們把它稱為“阿老師”。今天,我們通過擬人化的方式接納了機器。這種接納的速度會更快一些。

語音為AI入口

什么樣的工作將會被取代?這是很多媒體人好奇的問題。我想,這是近期要去解決的回答,還有一個問題是人類是否會被機器取代,這是更加遠期的問題。實際上,2016年到現在的3年時間,我永遠被追問的最核心問題也是這兩件事情,而不是探討背后的技術。

關于什么樣的工作將被機器取代?我們要理解當下機器本身的強大,以及它目前的局限性。在一些媒體或影視作品中的解讀中,機器很強大,想象它變成人的形狀,能跟人對話,甚至比人更加厲害。實際上,以今天的技術能力、水平,要制造這樣的機器人,恐怕還只能處于幻想中。

我用兩個觀點來闡述現在人工智能本身的局限性。

第一個觀點是,今天人工智能已經具有了強大的感知能力。什么感知呢?就是聽覺、視覺,跟外界接觸之后進行信息低層次處理的感知。現在圖像識別里面,機器做人臉識別已經可以超越人了。

另一個就是認知領域,機器就會難很多了,尤其是跟語言相關的。語言是我們對世界的一種抽象認識,就像人類簡史里講到的。我們在森林里去找仙女,這樣的事情是有概念有故事的,這個事情機器沒有掌握。加上人類還有遷移學習能力,機器目前都不具有。

在這種局限性下,我們可以做一種簡單的斷言,在認知問題里面機器只能輔助人類,比如說寫一部小說或者對話的時候,機器并不能獨立工作,但在認知問題、感知問題里面,機器可以獨立上崗,就像圖像和語音的處理。

我們的做法是以語言為核心,去探討語言相關的感知和認知,感知是處理語音、圖像,認知處理的是對話、翻譯和問答。在這個感知中,機器已經可以達到和人相同的水平,但是在認知領域會非常難。

從優先順序看,最容易做的事情是機器翻譯。即使如此,我們可以看到它跟人相比較,也有一定的差距,尤其是,人覺得特別簡單的事情,機器并不一定處理很好,而人覺得復雜的問題,機器可以做得很好。這與感知不一樣。在感知方面,機器可以比人做的更全面,機器不精準的地方,人也做不好。而認知世界里,機器和人好像是不同類型的人。

在感知領域,我們已經做了語音識別。搜狗是中國今天To C領域語音識別量最大的引擎。因為我們擁有中國最大的輸入法,每天有超過6億次語音識別請求,包括語音修改,目的就是以語言為核心使得人跟人通過感知能進行更好的溝通。

但是,我們覺得這件事不代表技術前沿,我們又做了唇語的識別。之前是用聲音轉化為文字,現在,我們可以做到用嘴形變化轉化為文字。

除了語音識別,還有語音合成,包括風格遷移。在互聯網上,除了機器能識別用戶以外,當用戶在表達的時候,機器能夠做更多輔助的工作。我們可以把自己的音色做遷移,變成個性化合成。

我們發布了一款技術,叫做AI的合成主播。就是把語音、圖像和文字的關系完全聯動起來。之前,我們將嘴形識別變成聲音、變成文字,現在我們倒過來,也是同樣的技術,能把文字變成聲音的表情。我們的AI合成主播,能合成人的聲音、嘴形、表情,同時也是我們在全球首個用AI能取代人的分身技術。

AI的合成主播技術已經上線,全球很多媒體都會采購,包括國內最大的一家保險公司在線客服也將采用我們的技術,用機器取代部分人。在感知視覺里,機器和人溝通機器能做到很大的取代人的作用,獨立開展工作。

人機“新合體”

未來,隨著AI技術發展,機器越來越準確之后,其輔助能夠逐步給出標準答案的結果。可以看到,從語言處理當中,我們的努力方向就是從搜索走向問答,以后用語音提問就能給除直接的結果。現在,我們能看到40%的用戶提問能給到直接的回答。從搜索到問答,最終的形態是走向個人助理,讓機器和人產生后面的交流,能輔助完成一些任務。

人類是否真得會被機器取代,這是我們需要回答的事情。有一個悖論,學術上很有名,我們的感知說,人腦太聰明了,我們竟然能造成出一臺比自己更聰明的機器,但是另一個人說,人腦太聰明了,我們不能造出一臺比人腦更聰明的機器。

這兩個說法都成立,人聰明的時候,到底是否機器能超過人自己,這是很難回答的問題。我的看法是,未來我們做出的人工智能,和人腦不是進行直接的比較,也不是做出擬人的機器成為人工智能發展的未來,而是走不同的道路。

在人最擅長的領域中,機器的設計原理,從目前可知道的技術是沒法到達的;但是倒過來,機器所擅長的這些事情,人也做不到。就像一個計算器,我們不會跟一個計算器比拼計算速度怎么樣,同時,未來的人工智能在特定領域里的使用,也一定遠遠超過人。

但是,我們通用的智能,我們的生命力,適應環境的能力,在可見的技術里面,機器也是做不到的。這里我想提到的一個基本觀點,首先不要妄自菲薄,我們想機器會把人取代了,因為我們找不著一個方法比人更厲害、能完整替代人的機器。

之前,我們有一種狹隘的理解,我們特別害怕機器在某個領域里面把人給超越了,就像下圍棋一樣。事實上,我們要去接受機器在很多情況里面能夠替代人的部分的功能,或者增強人部分的功能。比如,有很多人都在戴眼鏡,想過沒有,我們已經被技術入侵了,因為眼鏡使得你視力變得更好,因為手機我們每個人變成千里眼、順風耳。未來一樣,技術和人會產生新的融合體。

跟一個猴子說,如果改變基因把你變成人你會愿意嗎?猴子肯定不愿意,因為它聽不懂,也不理解。同樣的,如果用技術改變人,將人變成超人,我們會愿意嗎?今天就在發生這樣的事情,我們大多數人還是采取這種拒絕的態度,因為覺得人更渺小,但是,在未來,人和機器會有一種新的合體,跟技術在一起,我們會變得更加強大,形成新的生態,這是人和機器協同進化的未來。

我們的使命是,在AI中做簡單的工作,讓表達和信息變得簡單,并在大時代找到自己的位置。

■ 文 / 王小川 搜狗公司CEO(本文首發于《經理人》雜志2019年07月刊)

  本文來源: 經理人網 責任編輯:sinomanager-li
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