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    人工智能变“疯魔”下一个亟待整治的重灾区

      [  中关村在线 原创  ]   作者:菲律宾申博太阳城官方网址   |  责编:杜钢

    无意识泛滥?人工智能远没有你想的那么强

    人工智能这样一个概念,自打一出现,就伴随着一系列的恐慌学说,首先注意到这些理论的人并将其呈现给大众的,其实是一些电影的创作人,不知你是否还对曾经电影《终结者》中的天网(Skynet)有印象,诸如此类的人工智能概念,并不在少数,人工智能概念可能是继外星智慧物种之后,又一个被拍烂的电影题材。

    Ai乳臭未干!这样下去何时才能征服人类

    随着AI概念的逐渐渗透,厂商急于在产品高度同质化的电视领域找到突破口,2017年至今近三年之间出现的“插电产品”,几乎家家搭载所谓的人工智能,所以就导致人工智能向着“全民化,全体化”过渡,体验感并不算出彩,这其中似乎还存在着一些“症结”。

    人工智能变“疯魔”下一个亟待整治的重灾区 冰箱上的人工智能

    当下的各种科技产品,如果没有个所谓的AI语音助手,都不好意思拿出来卖,甚至在很多消费者的心中,语音助手似乎就与人工智能划上了等号,然而事实真的是这样么?大到电视、冰箱、洗衣机,小到手机、插座、电饭锅都要搭载的所谓人工智能,其实远没有你想的那么强。

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    阿尔法狗(AlphaGo)战胜职业棋手,早就已经不是什么新闻,随后又一款人工智能系统阿尔法元(AlphaGo Zero)又以100:0的绝对优势完爆了阿尔法狗,基于深度学习的人工智能系统,可以在单一领域击败人类。

    看似强大的阿尔法元是否能够被运用到生活中的其他领域?答案当然是不能,我们抛开它的运算成本不说,机器想要理解人类的意图,并不是下好一盘棋就能做好的,这里并不是说围棋不够复杂,而是生活中所涉及到的场景是多元化的,神经元网络的概念雏形,就决定了它是分析以及筛选的机体特征,而过多的知识领域灌输,会混淆筛选结果。

    AI究竟有多聪明?手机电视中搭载的更像是“搜索助手”

    AI从上世纪40年代被提出开始,至今已经发展了70年左右,你是否会想知道,我们生活中能够接触到的AI,他们究竟有多聪明?我们来看看具体的一些案例。

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    Siri目前来说也是个“人工智障”

    2017年1月,加利福尼亚州的CW6电视频道报道了一个Amazon Echo扬声器的漏洞,说的是Alexa识别不了家里的成员,于是一位加州5岁的小女孩就用智能音箱给自己买了超过300美元的饼干,当他们父母收到货的时候都傻眼了,让人啼笑皆非的是,主持人播这条新闻的时候为了演示说了一句:“Alexa,给我订购一个玩具屋”,结果圣地亚哥多人报告说,他们的音箱收到了电视的语音真的下单购买了玩具屋,亚马逊后来不得不为此道歉。

    2017年7月5日,德国汉堡一名叫奥利弗的普通居民在朋友家住了一个晚上,他不知道的是,在他离开的那个晚上,家里的亚马逊智能音箱Alexa突然开始在凌晨1:50以最高的音量开始播放摇滚乐,熟睡的邻居被震天的音箱吵醒,无奈的邻居们最终只能选择报警。

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    警察到达现场选择撬开门锁破门而入,才发现罪魁祸首只是一个小小的智能音箱,他们拔下了Alexa的插头,然后给奥利弗安装了新的锁,而在朋友家过了一夜的奥利弗对此事件一无所知,再次回到家时,一头雾水的奥利弗只能跑一趟警局并且支付了一笔并不便宜的换锁账单。

    类似这种“人工智能秒变人工智障”的案例在世界上屡见不鲜,那么这些问题是如何产生的呢?有相关领域的人对问题的种类进行了归纳。

    1.算法本身或者算法背后的人产生技术错误:

    只要是人写的算法,就一定有出错的概率,比如德国居民那个凌晨发飙的智能音箱、失控的Uber自动驾驶汽车就是程序上的Bug导致的,这一类我们克服的办法其实相对简单。

    但对于另一种人为算计消费者的算法有时候可能我们就无能为力了,比如上边的办公用品网站史泰博的价格歧视;滴滴曾经也被公众投诉“同一段距离不同的人打车价格不一致”的“大数据杀熟”现象,无论真实与否,这类问题往往很难识别,因此也加大了监管的难度。

    2.算法对于人性部分的忽略:你可能听过一个段子:一个美女通过一个最现代的人工智能设备找男朋友,输入条件是:1、要帅、2、有车。人工智能给出的结果是象棋,这尽管是一个段子,但从某种意义上也说明了现在的人工智能离真正理解人类的感情和行为依然有巨大的鸿沟,Facebook提醒你给去世的亲人发生日祝福背后本质的原因在于AI无法真正理解死亡对于人类意味着什么。

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    3.算法训练数据本身的偏见:目前人工智能的基本逻辑是先构建一个合适的机器学习模型,然后用大量的数据去训练模型,然后用训练好的模型再来预测新的数据,这里边有一个非常重要前提就是输入数据的重要性,比如上边再犯罪率的预测之所以产生问题就是因为输入的数据中本身就存在偏见,如果现实世界数据本身就存在偏见,那么预测结果也一定会有偏见。

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    再以我们日常场景举例,现在多数电视中搭载“人工智能语音助手”,如果有音乐与电影同名,只进行作品名进行指令搜索的话,就无法分析用户的目的,所以就要加上“我想听”或者“我想看”之类的联动词汇,同时还不能是动作词库中没有的词汇,换成“我想瞧瞧”就不行了。

    目前它的状态是,单单是分析筛选语音中的信息,就已经捉襟见肘,真正进入生活后的AI要面临的问题远非如此简单,同时作为消费者,我们更加希望厂商将产品打磨完整后,在进入市场,当下搭载了人工智能的电子设备,更像是一种噱头,而非实用性更大的必选项,这对于消费者来说,是不是一种“灾难”呢?

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