机器如何理解人类

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机器“理解”上下文

实际上,它们都是本世纪初开始的自然语言处理技术黄金时代的产物。 微软亚洲互联网工程院副院长、首席科学家姜大昕博士介绍,互联网的兴起为自然语言处理提供了大数据,而搜索引擎为自然语言处理找到了一个绝佳的应用。海量的数据规模和成功的商业应用模式,推动自然语言处理技术快速发展。到了2010年以后,自然语言处理又跟随人工智能的神经网络和深度学习的新突破迎来一波发展的浪潮。研发者模拟人脑的学习方式,为机器设计多层的神经网络,一旦人们设定一个目标,海量的数据通过这个网络,每一层的“神经元”像一个个阀门,自动过滤、校准上一层“流下”来的数据,直到得出与目标相符的结果, “2016年AlphaGo战胜李世石是这股浪潮的标志”。

微软亚洲互联网工程院副院长、首席科学家姜大昕博士

“机器学习的本质就是通过设计算法,让机器从数据中寻找规律。深度学习作为机器学习的一个分支,其本质并无不同,只是采用了深度神经网络作为算法模型。”深度学习方兴未艾时,姜大昕正在美国读博士,他记得那时学人工智能的毕业生不好找工作,自己还在做生物信息领域的数据挖掘研究。“以往一个生物学博士乃至教授一辈子可能就研究屈指可数的几个基因、蛋白质。上世纪90年代末,斯坦福大学发明了高通量生物实验的办法,能够观测一个生物体在某一瞬间的状态,同时记录上万个基因的表达信息。对那时的生物学家来说,那就是‘大数据’,他们需要计算机系的人帮忙在数据里挖掘有用的信息。”

不过,人工智能只是在寻找关联,并非像人一样真正理解一个词句的意义,它通过大量数据和时间的训练,才能“知道”毫不相关的两个词意思相近。直到2018年,人工智能“理解”上下文的能力才有了一个突破性的进展。

“就像马克思说过,‘人的本质是一切社会关系的总和’。一个词的本质,是所有与它一起出现的词的总和。机器可能不会像人类一样,通过字典里的定义理解一个词,但机器可以把一个词出现时的所有上下文全部记下来,以此作为语义。比如‘纯净水’和‘矿泉水’这对近义词,看上去只有一个字相同,但机器记下包含这两个词的所有文本后,会‘发现’这两个词出现的上下文非常相似,它就学会了这两个词之间可能存在关联,虽然它不知道这个关系是什么。”姜大昕博士说。通过从海量文本的上下文理解词的语义,发现词的语义关联,被称为“预训练”技术。 在预训练模型的基础上再进行下游的自然语言处理任务,目前已经成为自然语言处理的新范式。

2019年8月31日,WAIC 2019世界人工智能大会,微软AI展区的人工智能少女小冰吸引众多市民关注,大屏幕播放着微软公司创始人、视窗操作系统Windows之父比尔·盖茨的视频

这项“预训练”技术将人工智能的效果整体提升了10%,也被业内称为“炼丹”,需要让机器事先花费大量时间“阅读”兆亿级的数据,而且计算代价极为昂贵,只有微软、谷歌等坐拥海量数据以及超大规模深度学习芯片集群的公司能办到。“但人们就此能够实现机器的预训练,让它在进入具体场景之前,事先把这个世界上所有的文本都看一遍。”说起这个发明,姜大昕博士言语中透露着欣喜,“等于人工智能本身具备了小学生的语文水平,不再从零开始。”

机器与人的距离

将自然语言处理技术等人工智能作为人类智力的延伸,是自计算机出现以来的理想。它源于1950年的“图灵测试”理论——一旦人类隔着幕布与对面海阔天空地聊,经过多轮对话后,都不知道与自己对话的是机器还是人,机器就被证明获得了智能。麻省理工学院在1966年就借用心理治疗的脚本,制造出机器人Eliza,给人产生过真假难辨的错觉。姜大昕博士告诉本刊:“它并不是在‘理解’人说的话,而只是人说一句,它就变着法儿地重复下来,人却能与它越聊越多。但最终人们发现,类似的多轮对话仍只能发生在心理咨询领域。”

从那时起,用机器“欺骗”人类的尝试便从未停止。Eliza面世时,正处在第一次自然语言处理技术发展浪潮的末期,人们发现无法用规则的方法处理语言,而随着计算机算力的提升,统计机器学习的方法在80年代兴起,却又因为专家设计模型需要强大的经验和知识,面对大数据时,又难以自动找到其中蕴含的规律,最终到达一个瓶颈。 直到如今的深度学习,使机器可以自动学习表达语言的特征。

可是,即便自动学习的机器成为一个“黑盒”,研发人员也只能获得机器得出的一个结果,而不知道它得出结果的原因,甚至机器给出的回答可能出乎意料,仍没有逼近图灵测试的理想。

“因为自然语言处理技术虽然能轻松地把大英百科全书里的知识全部记下,却没有‘树一般比草高’一类的常识;而且人工智能没有举一反三发现规律的能力,很难自动通过观察发现‘马路上红灯亮车就停’的现象。”姜大昕博士列举人工智能目前的局限,“把勾股定理作为一段文本输入计算机,再给它一个具体的直角三角形,它也不具备自己算出斜边长度的推理能力;而抽象的概念如何使用,对机器更是天方夜谭。人和机器对话,由此只能限定在固定的领域和模式,一旦进入开放领域,机器仍不知所云。”

不过以目前的发展程度,寻找合适的场景便能发挥人工智能的威力,目前最成功的场景是搜索、广告和推荐。诸如隐私泄露和信息茧房等技术伦理的问题,也在这些地方最为突出。

“像目前的邮件自动回复功能,机器可以根据用户往来的邮件,做简单的回复,或是提醒用户哪些重要的邮件需要及时回复。这项技术在欧洲应用时遇到了一些用户的反馈,他们为隐私是否被侵犯感到担忧。尽管这项功能严格遵守欧洲的用户隐私保护规定,用户仍会隐隐感到不安。”姜大昕博士说,类似的担忧是人工智能融入人类生活后必然产生的副作用,而实际上,微软内部设有人工智能伦理道德委员会及法务部门严格监督技术的伦理边界。同时,面对信息茧房,研发人员也会在设计算法时,考虑更多的层面。“比如必应搜索引擎的一大特点就是对观点性的问题做客观呈现,把各方的不同观点都在结果中并列显示。做个性化推荐时也会做一些随机推荐,以突破信息茧房。”

本文转载自:中读黑板报

作者:刘畅


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