[导读]上周，谷歌人工智能的负责人杰夫?迪恩(Jeff Dean)在2019年I/O主题演讲的结幕词中指出，该公司正在研究“能够跨领域工作的人工智能”，这意味着这家硅谷巨头可能很快就会追求人工通用智能(Artificial general intelligence)，这是一项最终能够与人类智能匹敌、或超越人类智能的技术。
上周，谷歌人工智能的负责人杰夫?迪恩(Jeff Dean)在2019年I/O主题演讲的结幕词中指出，该公司正在研究“能够跨领域工作的人工智能”，这意味着这家硅谷巨头可能很快就会追求人工通用智能(Artificial general intelligence)，这是一项最终能够与人类智能匹敌、或超越人类智能的技术。
在当今的流行文化中，具有人工通用智能(AGI)的机器通常被描绘成会走路、会说话的人形机器人，充满了个性——比如《终结者》(Terminator)中的人工智能“天网”一直在派出机器人追杀主角。
实际上，有自我意识的机器人还有很长一段路要走。卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)弹性智能系统实验室(Resilient Intelligent Systems Lab)主任、副教授内森?迈克尔(Nathan Michael)认为，广义人工智能系统将从今天的单一用途“狭义”人工智能中发展出来。
他解释说:“通用人工智能代表了将许多不同种类的专业人工智能结合在一起的概念。”
Michael称，通用人工智能并不是一个单独的系统——它不是一个数字型的雅典娜——而是一个能力的门槛，来自于一系列狭义的人工智能的协同工作。
Michael把它比作婴儿。当一个人出生时，他们没有正确的意识或自我意识。没有一个全面的心理操作系统来驱动他们的行动。
“他们正在构建许多不同形式的专业化、有机智能，”他解释道。这些特定的形式允许人们观察他们的环境，区分对象，拿起这些对象，并四处移动。
“正是专业人工智能的结合，创造了越来越复杂的专业智能，让这个有机智能系统变得越来越有能力。”他总结道。
同样重要的过程也发生在人工智能开发中。你可以在Miso Robotics的Flippy机器人中看到这一点。
这个机器人厨师最初只能做一件事：把汉堡肉饼翻过来放在烤架上。自那以后，它已经升级为了一个炸薯条的，目前该公司正在教授它自我清理的能力。
如果给予足够的时间和足够的升级更新，Flippy最后将成为我们所认为的“通用”人工智能，它将能够做到人类在厨房所能做的一切。
不信任源于人类对AI了解过少
然而，要做到这一点充满了挑战。在技术层面，处理能力，以及数据存储和管理，都是限制我们目前能够实现的人工智能能力的因素。
Michael指出，由于数据存储方面的进步，“我们开始研究这个领域，我们如何理解我们拥有的数据的本质，这如何影响算法的性能，以及性能的变化如何影响系统的整体性能。”
“这又回到了之前的挑战，即仅仅理解算法本身的正确性，就能在不同的上下文中或条件下使用，”他补充说。
Michael以训练数据中固有偏见的众多例子为例。“如果我们理解算法的本质，那么我们就会理解，给定不同类型的数据输入时，它是如何工作的，以及这种变化最终将如何影响算法的性能。”
当我们开始将各种人工智能混合在一起时，测量它们的综合性能的复杂性呈指数级增长。“所以能够谈论这些算法的性能，并更深入地理解它，”Michael说。
“我们可以理解这些系统是如何以一种有意义的方式组合在一起的。”
这种对理解我们的机械造物的思想的需求来自于我们对信任的需求。他说:“相信这个算法，相信它能像预期的那样工作，相信人们理解这个算法的性能如何随着数据的变化而变化。”
“从历史上看，当我们拼凑工程系统时，我们谈论的是随着时间的推移，用真实的证据建立信任，”他继续说。
“因此，这种模型当然会被转移到这里，因为尽管我们有时把人工智能说成是模糊的，但它实际上只是一个工程系统。”
人类已经习惯了AI的存在?
就像我们今天希望Siri能给我们提供准确的天气预报，我们的GPS系统能防止我们驾车掉下悬崖一样，如果人工智能要被广泛采用，未来的通用人工智能也需要赢得用户的信任。
让人们使用这些日益先进的人工智能系统可能不会太难。当然，每当波士顿动力公司(Boston Dynamics)推出一款新的机器狗时，我们都会担心机器人将抢走我们那些较为低级、危险、低薪酬的工作，但人类已经表现出了充分的准备，愿意让自己的行为适应新技术。
“我们和人工智能生活在一起，”Michael说。
“每一天，它都变得越来越复杂，无论是人工智能的个人能力，还是这些能力的组合。所以我认为我们现在每天都能看到人类的适应能力。”Michael继续解释说，虽然许多人工智能的进步将是相当平凡的(比如认为Siri会慢慢变得更聪明)，但一些变化将对社会产生直接和重大的影响。
他说:“将会有变革的时刻，比如我们能够相信自动驾驶汽车能够把我们从一个地方带到另一个地方。因此，他们不再需要个人驾照，因为个人不再开车了。”
Michael还解释说，这种“变革时刻”在历史上经常发生。他以老式汽车的出现为例。
他说:“我们在那里看到的是，在很短的时间内，这些机器与马和人出现在同一条道路上。”“对于这些不同类型的车辆和人员应该如何参与进来，人们还没有一个成熟的认识。”
然而，当时的人们(如果不是马)能够逐渐适应新技术的存在，部分原因是它的逐步引入。“随着时间的推移，我们看到社会与技术本身互动的方式发生了微小的转变，这显然就是我们现在正在看到的。”Michael总结道。
事实上，只要看看谷歌自正式成立人工智能部门以来的一年里所做的努力，就能看到越来越复杂的人工智能渗透到我们日常生活中的证据。
以Duplex为例，这款人工智能的设计目的是通过听和分析人类语言，然后做出相应的反应，在电话中预订餐厅。这是一项极其复杂的工作，需要很长的研发时间。然而，在不到12个月的时间里，我们不仅看到这项服务在智能手机生态系统和43个州得到推广，而且还推出了一项针对企业的补充人工智能服务，名为CallJoy。
更重要的是，虽然人们最初对这一进步的反应是担忧，但现在这一功能已经变得司空见惯——只不过是Google Assistant又多了一项功能。随着该公司在机器学习方面的最新突破，这款助手将很快摆脱网络连接的束缚，这一进步将把谷歌的人工智能的全部功能都整合到任何智能手机中。
（来源：前瞻网）
