谷歌施密特呼吁停止對人工智能的恐懼吧！

　　谷歌董事長施密特呼吁：讓我們停止對人工智能的恐懼吧！人工智能值得肯定的地方絕對要比其負面影響要多得多，所以讓我們繼續(xù)開發(fā)人工智能技術(shù)吧！谷歌董事長埃里克·施密特在《財富》網(wǎng)站上和在線教育公司Udacity總裁兼董事長Sebastian Thrun發(fā)表了聯(lián)合署名文章，詳細闡述了自己對人工智能的看法。

　　如今科技圈里討論最多的話題肯定是人工智能（AI），不過在我們的日常生活里，人工智能似乎通常都是處于“隱身”模式。

　　有很多行業(yè)里的公司都成功應(yīng)用了人工智能技術(shù)，涉及的領(lǐng)域范圍也十分廣泛，比如信用卡欺詐監(jiān)測，語音識別，網(wǎng)絡(luò)搜索排名，自動化客戶服務(wù)，法律探索，照片搜索，翻譯，甚至是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)。一直以來，圍棋這個古老而復(fù)雜的游戲被認為是超出了計算機所掌控的能力，但就在幾周前，谷歌的人工智能程序“阿法狗”擊敗了人類圍棋冠軍李世石。事實上，阿法狗學(xué)習(xí)了數(shù)百萬個圍棋比賽才獲得了這場勝利。斯坦福大學(xué)的人工智能實驗室和IBM Watson學(xué)習(xí)了數(shù)百萬份患者的醫(yī)療病歷記錄，對癌癥類型的診斷甚至比人類醫(yī)生還要準(zhǔn)確。人工智能正在發(fā)揮越來越多的正面作用。

　　當(dāng)我們在自動駕駛汽車里引入人工智能技術(shù)時，很多專家都認為讓電腦開車上路是非常不安全的。但是谷歌自動駕駛汽車開發(fā)團隊非常有遠見，他們對人工智能在自動駕駛汽車上的應(yīng)用，有著不一樣的看法。當(dāng)我們在駕駛汽車時，絕大多數(shù)人都是從他們自己所犯過的錯誤上學(xué)習(xí)經(jīng)驗教訓(xùn)，但是卻很少能從其他人所犯的錯誤中學(xué)習(xí)。這會產(chǎn)生一個問題，那就是大家會一次又一次地集體犯相同的錯誤，結(jié)果就導(dǎo)致了全世界每年有很多人死于交通事故。

　　人工智能會用不同的“進化”方法來解決這一問題。當(dāng)一輛自動駕駛汽車犯錯誤之后，所有的自動駕駛汽車都能從這個錯誤中學(xué)習(xí)教訓(xùn)。事實上，新生產(chǎn)的自動駕駛汽車從一“出生”就已經(jīng)完全掌握了前幾代產(chǎn)品的所有技能。所以總體而言，這些汽車的學(xué)習(xí)速度要比人類更快。在這種情況下，搭載人工智能技術(shù)的自動駕駛汽車會在短期內(nèi)和人類駕駛員一起行駛在馬路上，他們會學(xué)習(xí)彼此的錯誤。

　　由于最近出現(xiàn)了很多突破性的技術(shù)，導(dǎo)致人工智能發(fā)展的很快，同時也引發(fā)了公眾的辯論。有一些人對人工智能感到恐懼，他們呼吁要采取緊急措施，以避免一個假想的“反烏托邦”出現(xiàn)。

　　但是谷歌對人工智能還是非常樂觀的。從技術(shù)發(fā)展的歷史可以看出，每個新技術(shù)的出現(xiàn)起初都會有很多懷疑和恐懼，但最終，這些新技術(shù)都改善了人類的生活。舉個例子，柯達相機出現(xiàn)的時候，人們認為它會破壞藝術(shù)；電力出現(xiàn)時有人覺得它太危險了。但是，一旦這些技術(shù)應(yīng)用在了數(shù)以百萬計的人手中，并且不斷開放、發(fā)展、合作，所有的恐懼都會煙消云散。正如農(nóng)業(yè)機械革命把我們的雙手釋放了出現(xiàn)，再也不用在農(nóng)田里靠雙手采摘農(nóng)作物了。人工智能革命也是如此，它將我們?nèi)祟悘默嵥榈?、重?fù)的、盲目的工作中解脫出來。人工智能會做一些我們不愿意做的事情——比如在交通繁忙的道路上開車。

　　我們相信，人工智能不僅能夠讓我們從很多消極的工作中解放出來，而且來能提升人類的積極性。比如在和“阿法狗”比賽時，圍棋大師李世石對圍棋有了更深層次的理解，同時也大大提升了自己的比賽水平。未來，我們每個人都可以像李世石這樣，利用人工智能改善我們每天所做的事情。

　　想象一下未來的世界，智能的App應(yīng)用和設(shè)備可以幫助我們識別每一個要遇到的人，回憶我們曾經(jīng)說過的每一句話，體驗我們曾經(jīng)錯過的每一個瞬間。未來，我們能夠理解全世界各種語言（如今，谷歌翻譯已經(jīng)開始著手啟動開發(fā)這個功能了），依靠人工智能技術(shù)，我們可以使用工具更好地借鑒別人的經(jīng)驗，給我們的孩子輸送更多知識。

　　我們會擔(dān)心人工智能帶來世界末日嗎？我們認為，這個問題需要仔細考慮。今天的人工智能只能完成很少的、重復(fù)性的工作任務(wù)，而且我們還需要提供足夠多的數(shù)據(jù)、案例來訓(xùn)練他們。而且，可以負責(zé)任地說，沒有任何一個研究人員或技術(shù)人員希望那些好萊塢電影里的“反烏托邦”場景出現(xiàn)在真實世界里。不過，面對恐懼的正確方法是不要恐懼——直面恐懼，努力工作，解決問題，消除工具。谷歌、以及其他許多公司在人工智能安全領(lǐng)域正在做著大量嚴謹?shù)难芯抗ぷ?，比如如何確保人類可以隨時中斷人工智能系統(tǒng)，如何讓這些系統(tǒng)變得足夠堅固、能夠應(yīng)付強大的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

　　不要陷入恐懼之中，我們要努力工作，找到消除恐懼的解決方案。就拿自動駕駛汽車來說，我們可以學(xué)到很多經(jīng)驗教訓(xùn)，提升協(xié)作性。舉個例子，谷歌已經(jīng)開源了人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow——現(xiàn)在所有的代碼都開放了。它可以讓世界各地的人工智能研究人員更輕松地協(xié)作，不僅可以共享研究論文，更可以共享實際代碼。用這種方法，我們就能看到計算機學(xué)習(xí)了什么，使用了什么數(shù)據(jù)，最后，利用我們最聰明的頭腦來控制、優(yōu)化人工智能。

　　事實上，我們都知道硅谷并不是唯一能讓人工智能技術(shù)發(fā)展的地方，人工智能需要全世界的努力，挖掘全世界的潛力。我們相信，當(dāng)人工智能由各種不同種族、不同類型的人構(gòu)建，才能更好地服務(wù)每一個人。最近，谷歌在蘇黎世成立了機器學(xué)習(xí)工作組，而且會在全世界其他各地建設(shè)類似的工作組。

　　對我們谷歌來說，與其沉浸在對人工智能無限可能性的興奮之中，不如腳踏實地的工作，即使今天人工智能已經(jīng)為人類提供了很多好處。我們已經(jīng)迫不及待地想讓人工智能把人類從盲目的、卑賤的工作中解放出來，這樣，才能讓人類投入到具有真正創(chuàng)造力的工作中去。

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