AI让大英帝国找回曾经的荣耀

1评论 2016-03-09 07:00:00 来源:虎嗅网 作者:机器之心 这些股越跌越买!

    DeepMind、SwiftKey……英国伦敦正在成为人工智能发展的一个中心,众多大学构建的学术基础和涌入的资本,将会使这里涌现出许多年轻的科学家企业家。本文选自theguardian,作者Rob Davis,机器之心编译出品,参与:吴攀

    伦敦帝国学院深处,一台计算机正在学习如何玩「吃豆人」游戏。和许多人类一样,它一开始很难掌握这个上世纪80年代的经典视频游戏。然而随着时间的推移,它所获得的经验能帮助它决定该往哪个方向走以避开那些无情的动画幽灵的魔爪。

    人工智能是一种让人迷恋同样又让人恐惧的技术,现在已经有数十个人工智能项目正慢慢将英国转变成这项技术的全球枢纽,而玩吃豆人的人工智能只是其中的一个。

    教计算机玩吃豆人的意义是帮助它像人类一样「思考」和学习,但并不是每一个人都乐意见到这样的前景。就连斯蒂芬·霍金教授这样的杰出科学家,都已经表达了对计算机可能变得过于聪明以至于转而对抗它们的创造者的恐惧。

    帝国学院认知机器人学教授 Murray Shanahan 相信,尽管我们应该努力思考人工智能的道德和伦理后果,但开发出计算机所需要的能够奴役或消灭人类、将霍金的最坏担忧变成现实的能力,至少还需要几十年的时间。其中的一个原因是尽管早期的人工智能系统可以学习,但它们就像婴儿一样只是蹒跚学步。

    比如说,拿起一瓶水的人类可以很好地了解如何拿起其它不同形状和大小的瓶子。但使用人工智能系统的人形机器人却需要市场上几乎每一种瓶子的大量数据才能办到这一点。没有这些数据,它最多能做到不把地板打湿。

    使用视频游戏作为它们的试验场,Shanahan 和他的学生们想开发一个不依赖彻底而耗时的排除法的系统(比如尝试每种提起水瓶的方法以使这个动作完美)以提高它们的理解能力。

    他们的研究基于 DeepMind 开发中所使用的技术,DeepMind 这家英国AI初创企业于2014年被谷歌以4亿英镑的价格收购。DeepMind也使用计算机游戏进行开发,其系统最终学习达到了「超人」的游戏水平,而现在DeepMind的程序已经能够对弈——并打败——中国棋盘游戏围棋的专业玩家了。

    Shanahan相信他学生的研究将能帮助创造出甚至比DeepMind更聪明的系统。

    DeepMind的Demis Hassabis(左侧视频屏幕中)与世界上最好的围棋玩家之一李世石,确定将于本周与DeepMind的人工智能对手AlphaGo进行五场比赛。

    DeepMind及其后继者都用到了「深度强化学习(deep reinforcement learning)」,让计算机可以基于大量的数据得出结论,这与人类根据经验做出假设的方式类似。这一技术的应用潜力非常巨大,从帮助医生诊断病人到确定交通网络等基础设施中的异常问题等等——甚至还有连它的发明者都尚未想到的用途。

    但衡量人工智能的进展并不容易。外行人常常引用布莱切利公园的密码破译者阿兰·图灵在1950年提出的图灵测试。这一测试关注的重点是计算机能否在盲测中使人类相信他们实际上在与另一个人类交谈。但Shanahan说,这一测试更多的是通过模仿「欺骗」人类,而并非开发真正能够学习的人工智能。

    人工智能也不是单独一台机器就能具有的能力。在迷宫般的帝国学院的另一个角落,研究人员正在努力解决人工智能拼图中非常不同的一块。

    空中机器人学讲师 Mirko Kovac 博士和博士研究生 Talib Alhinai 最近取得了 Drones for Good 比赛的胜利,该比赛可以说是无人机的「世界杯」。无人驾驶飞机(UAV)尽管名称中有「无人」,但它们却是由人类控制的,所以它们本身并不构成人工智能。但 Kovac 说他的无人机可以构成整个人工智能小镇的一部分——在人工智能小镇中,所有的基本服务都是通过一个人工智能驱动的系统的网络进行的。

    他的团队最近设计的无人机能够识别燃气或石油管道泄漏并使用聚氨酯泡沫堵漏,这能够节省人类工程师的时间和精力,并使其免于危险。

    他说,一个接入到人工智能网络的无人机理论上可以识别心脏病发作的人并呼叫救护车。Kovac 和他的团队已经开发出了一个有价值的专利组合,这些技术可能会成为企业巨头投资未来技术的优秀选择。鉴于英国的大学所产出的人才水准,毫不奇怪DeepMind 的成就进一步证明了人工智能产业正从学术基地中蓬勃兴起。

    DeepMind 的成就后面还会跟着其它更多的创造,这些证据表明人工智能产业正从学术基地中蓬勃兴起。

    和DeepMind被收购一样,伦敦的商界和学术界的重叠区域也因微软斥资 2.5 亿美元(1.77亿英镑)收购预测性输入法应用 SwiftKey 而备受瞩目,这家公司诞生于伦敦大学学院。该应用预测用户下一个词的能力——基于对用户输入风格的分析——已在全世界得到了积极的证明。大型商业中的人工智能应用(也因此具有投资潜力)是非常重要的:美银美林最近的一份报告中估计 2020 年人工智能产业将价值 700 亿美元。

    Drones for Good 比赛上 Talib Alhinai 与帝国学院的无人机

    就在上周,苏格兰皇家银行公布了可以帮助呼叫中心员工更快更有效地回答客户问题的人工智能系统 Luvo。而为了那些希望利用这种新技术的企业,像帝国学院和大学学院这样的伦敦大学——再加上牛津大学和剑桥大学——提供了一个人才和思想的宝库。

    这种新兴的学术杰出人才网络已经吸引了一些世界上最聪明的头脑,他们都乐于成为能让人联想起旧金山网络创业园区环境的一部分。Shanahan 说:「在这个场景中每个人都互相认识。你禁不住就会被它所带来的兴奋感俘获。」

    他带的博士研究生 Marta Garnelo 经常参加 London.AI 集会,这是爱好者前来参加专家研讨会和讲座的集会,之后还有啤酒和披萨。London.AI由Alex Flamant 和 John Henderson发起,这两位都参与到了发现有望成为下一个大事件的初创公司的工作中。该集会门票价格5英镑,所有收入都将会捐赠给Code Club,一家志愿为英国9-11岁的孩童提供课后编程教育的全国性网络。

    Flamant 说这样的集会上通常有一些企业的猎头,这里是有才华的年轻人展示自己技能的理想场所。他即将加入风险投资公司 Notion Capital,他的专职工作就是识别人工智能领域的下一个大事件。

    「没有地方像伦敦一样。如果你有一个想法并想获得资助,伦敦就是最好的地方。」他说,「头脑在这里,钱在这里,来自全欧洲的充满激情的年轻企业家在这里。 London.AI 的神奇就是如果你去了那里,很快就会被人收走。」

    而且和硅谷吸引全世界的最优秀人才一样,伦敦的人工智能学习者也是来自全球各地。帝国学院的学生来自希腊、阿联酋、泰国、西班牙和伊朗这样的国家,这昭示着伦敦现在作为这一领域卓越人才的学术中心的吸引力。

    但关于这些学生最引人注意的部分是,他们清楚他们的项目有朝一日可能会变成价值数百万美元的商业主张。

    「我们是比学术更大的事物的一部分。我们贴近市场而且能与业界互动。」来自伊朗的博士后学生 Feryal Mehraban Pour Behbahani 说:「它让有想法的年轻人感到他们可以追求它们。现在这里有一种几年前还不曾有的势头。」

    他来自希腊的的同学博士后研究生Anastasia Sylaidi同意人工智能将会成为资本的热点。「伦敦是一个初创公司中心,当你在研究时就接触到行业内正在发生的事确实很有趣。」

    这些高智商又口齿伶俐的学生来到这里的原因并不是因为他们想成为千万富翁,而是他们很难逃出这种在DeepMind和SwiftKey之后出现的感觉:只要他们想,大门就是敞开的。

    实例探究

    企业巨头愿意将这么多钱花在人工智能上的一个原因是,目前全世界的人才储备还比较有限。伦敦已被证明是一些硅谷中坚力量的相当好的狩猎场,这些中坚力量已准备好大手笔投资最有前景的人工智能发明,更重要的是,投资想出这些发明的人。

    DeepMind

    当谷歌斥资4亿英镑收购机器学习初创公司DeepMind时,它是对伦敦人工智能领域富有人才的认可。

    这家公司2010年由国际象棋神童兼神经学家Demis Hassabis与其伦敦大学学院的同事Shane Legg和Mustafa Suleyman共同创立。据说他们在接受谷歌的交易之前拒绝了Facebook的要约,该交易据说是由当时的谷歌首席执行官Larry Page亲自监督的。

    对谷歌而言,该交易不只是收购DeepMind的技术,同样重要的还有获取人工智能领域最天才的头脑。DeepMind 在强化学习(reinforcement learning)方面建树颇丰,这是教电脑学习技能的速度达到人类速度的技术。谷歌认为这项技术将会成为我们生活的中心。

    DeepMind 的创造者会向其系统展示经典的电脑游戏,然后寻找方法帮助它更快地学会玩它们。去年十月,DeepMind 的 AlphaGo 程序成为了第一个击败传统中国棋盘游戏围棋的专业选手的程序:5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾。本周,AlphaGo 将与十年来世界上最顶尖的围棋选手李世石对决。

    SwiftKey

    英国人工智能公司的另一个较大的收购案是微软以2.5亿美元的出价收购了移动手机键盘公司 SwiftKey。这家公司由 Jon Reynolds 和 Ben Medlock 于2008年创立,据报道两人各分得了 3000 万美元。

    这样的价格对一家刚被报道收入出现下降的公司来说是非常高的:应用免费之后从990 万英镑下降到了 840 万英镑。但吸引微软的是将该技术引进到微软帝国其它部分的潜力。微软希望将该技术和自己的 Word Flow 键盘应用进行整合,并准备好了为这样的特权支付顶级的价钱。

    SwiftKey 不只是可替代的键盘:它使用了基于人工智能的高质量文本联想,可以分析用户的书写风格,给用户接下来将要输入的文本提供建议。该键盘现已支持超过100种语言,天体物理学家斯蒂芬·霍金也有使用,该公司为他打造了一个特别的工具协助他讲学。

    大屏幕上的人工智能

    据帝国学院的研究人员表示,最真实的人工智能电影是2015年由Alex Garland编剧和导演的《机器姬》。该电影讲述了一个年轻程序员评估由一个古怪的科学家打造的类人人工智能系统的能力的故事。

    《银河系漫游指南》中拥有行星大小的大脑的机器人Marvin与主角Arthur Dent

    他们说《机器姬》的不同之处在于,其对建造和调整机器人过程的耗时耗力,和今天研究人员所使用的技术和流程提供了相对准确的描述。

    人工智能是建造可以学习和复制人类行为的机器的过程——《机器姬》以一种沮丧又无可否认的存在的恐惧(existential horror)详细描述了它。

    人工智能已经在好莱坞存在一段时间了:最初涉及到思考机器的例子是《2001太空漫游》中的计算机HAL,该电影改编自阿瑟·C·克拉克的同名小说。电影中通过HAL拒绝打开分离舱门时说的一句「我很抱歉Dave,恐怕我不能那么做(I’m sorry Dave, I’m afraid I can’t do that)」给出了人类被机器智能取代的前景,从而给人类带来了新的不安全感。

    不合作机器人的概念在道格拉斯·亚当斯的《银河系漫游指南》中得到了更可笑的探讨,该小说同样也被改编成了电影。亚当斯给了机器人Marvin一个「行星大小的大脑」,而它也很抑郁。

    1999年,《黑客帝国》描绘了一个机器为了让我们保持安静而建造出来的虚拟世界,这是否就是人类的现实?电影通过这样的假设性问题探究了人类和机器智能的不同。

    而2013年的电影《她》则通过让主角爱上超智能操作系统探索了人类与机器交互的可能结局。

    转载请联系公众号:机器之心(almosthuman2014)获得授权

    *文章为作者独立观点,不代表虎嗅网立场

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