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什么是优雅的人工智能

发布日期:2018-07-12 15:50
摘要」一个人工智能工作者的强迫症,有点儿诗意;“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”



「或者 *OR」--我有时候会在一些硬核的人工智能讨论中问这样一个问题:“你觉得计算机是人工智能吗?”以此来检验大家对智能本质的理解,并拉黑所有回答为“否”的人(这完全可以是另一篇文章的主题)。对于回答“是”的人,我还有一个追加的问题:“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”关于这个问题的答案,则要丰富和微妙得多了,充分地反映了大家不同的意趣、眼界、口味、乃至信仰。我自己坚定地认为计算机是非常优雅的人工智能,因为它的设计在它试图解决的小小王国里是精炼、高效和全能的。而我试图反对的是,这种观点或者说印象自深度学习成为显学以来正变得相当普遍:优雅的人工智能系统是复杂的,不可以被完全解释的,如同人工智能海妖始终有海水之下无法窥见的身体。而一旦一种技术可以被解释,就会有人说“这不过是X嘛”。在我看来,人工智能的优雅等于它的效率,高效的人工智能一定带有深刻的美感。计算机作为人工智能技术的优雅,来源于它恰到好处的抽象和以此为基础的精炼设计,而这种来自效率的美感很容易因为常见而被视而不见。

人工智能技术的优雅还有另一个层面的意思。这要从著名的思想实验“中文房间”(Chinese room)说起。美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)1980年设计出该实验。这个实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中,随身带着一本巨大的写有中文翻译程序的书。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中,房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文,但是房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。这个实验的深刻之处在于暴露了外部的输入输出来检验智能的“荒谬”,从而再次触及到了人工智能的本质。如同薛定谔的猫一样,实验结果肯定是有争议的。但抛开这些不谈,中文房间可以被看成是一个极度低效的人工智能系统,因为按照今天的看法,这本写有中文翻译程序的书,因为要罗列天文数字的个例,从而会笨重到无法想象。

我的一位同事在几年前尝试了一个中文房间式的聊天程序,名字叫“精神病院护士小雪”。“小雪”做的事情极为简单:对你输入的每一句话,她都会在百度贴吧上找到一句最接近的提问(楼主发言),然后用针对这句输入的某个回复作为她的输出。大家对小雪的印象是新鲜热辣、百无禁忌,同时也对她只有二十行Python代码的内在表示吃惊。

我们后来做了另外一个实验,用一个所谓的序列到序列(sequence-to-sequence)的神经网络模型记住了和小雪类似的输入输出,从而得到了世界上第一个完全基于神经网络的生成式对话机器人,名字叫“神经响应机”(NRM)。几乎所有人都觉得NRM是更加优雅的技术,而小雪则是野蛮和笨重的,完全依靠巨大的原始数据。这二者区别的本质还是在于效率:NRM用神经网络的参数刻画和记忆了千万级的原始数据,而这种相对高效的记忆方式在挤压下完成了从个例记忆到模式记忆的转变。我们能够清楚地感受到,这种优雅来自我们以高效的方式来存储和表示模糊的、混沌的、充满不同尺度的例外的知识,从而获得高度的灵活性、容错性乃至举一反三的能力。

中文房间的实验依然在不断拷问我们对于智能本质的认识,小雪已经下线很久了,而诞生于2015年的NRM已经作为上古的聊天机器人成为大家日常践踏的基线模型(baseline)。这大概是人工智能技术研究的一个令人兴奋之处:模型在飞速的产生和消亡,但是优雅的想法和问题会沉淀和积累,成为常识或者永恒的折磨。(作者系AI初创公司深度好奇联合创始人及CTO,曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室,是机器学习、深度学习及自然语言处理方面的专家)



撰文 / 吕正东


(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)


摘要」一个人工智能工作者的强迫症,有点儿诗意;“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”



「或者 *OR」--我有时候会在一些硬核的人工智能讨论中问这样一个问题:“你觉得计算机是人工智能吗?”以此来检验大家对智能本质的理解,并拉黑所有回答为“否”的人(这完全可以是另一篇文章的主题)。对于回答“是”的人,我还有一个追加的问题:“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”关于这个问题的答案,则要丰富和微妙得多了,充分地反映了大家不同的意趣、眼界、口味、乃至信仰。我自己坚定地认为计算机是非常优雅的人工智能,因为它的设计在它试图解决的小小王国里是精炼、高效和全能的。而我试图反对的是,这种观点或者说印象自深度学习成为显学以来正变得相当普遍:优雅的人工智能系统是复杂的,不可以被完全解释的,如同人工智能海妖始终有海水之下无法窥见的身体。而一旦一种技术可以被解释,就会有人说“这不过是X嘛”。在我看来,人工智能的优雅等于它的效率,高效的人工智能一定带有深刻的美感。计算机作为人工智能技术的优雅,来源于它恰到好处的抽象和以此为基础的精炼设计,而这种来自效率的美感很容易因为常见而被视而不见。

人工智能技术的优雅还有另一个层面的意思。这要从著名的思想实验“中文房间”(Chinese room)说起。美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)1980年设计出该实验。这个实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中,随身带着一本巨大的写有中文翻译程序的书。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中,房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文,但是房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。这个实验的深刻之处在于暴露了外部的输入输出来检验智能的“荒谬”,从而再次触及到了人工智能的本质。如同薛定谔的猫一样,实验结果肯定是有争议的。但抛开这些不谈,中文房间可以被看成是一个极度低效的人工智能系统,因为按照今天的看法,这本写有中文翻译程序的书,因为要罗列天文数字的个例,从而会笨重到无法想象。

我的一位同事在几年前尝试了一个中文房间式的聊天程序,名字叫“精神病院护士小雪”。“小雪”做的事情极为简单:对你输入的每一句话,她都会在百度贴吧上找到一句最接近的提问(楼主发言),然后用针对这句输入的某个回复作为她的输出。大家对小雪的印象是新鲜热辣、百无禁忌,同时也对她只有二十行Python代码的内在表示吃惊。

我们后来做了另外一个实验,用一个所谓的序列到序列(sequence-to-sequence)的神经网络模型记住了和小雪类似的输入输出,从而得到了世界上第一个完全基于神经网络的生成式对话机器人,名字叫“神经响应机”(NRM)。几乎所有人都觉得NRM是更加优雅的技术,而小雪则是野蛮和笨重的,完全依靠巨大的原始数据。这二者区别的本质还是在于效率:NRM用神经网络的参数刻画和记忆了千万级的原始数据,而这种相对高效的记忆方式在挤压下完成了从个例记忆到模式记忆的转变。我们能够清楚地感受到,这种优雅来自我们以高效的方式来存储和表示模糊的、混沌的、充满不同尺度的例外的知识,从而获得高度的灵活性、容错性乃至举一反三的能力。

中文房间的实验依然在不断拷问我们对于智能本质的认识,小雪已经下线很久了,而诞生于2015年的NRM已经作为上古的聊天机器人成为大家日常践踏的基线模型(baseline)。这大概是人工智能技术研究的一个令人兴奋之处:模型在飞速的产生和消亡,但是优雅的想法和问题会沉淀和积累,成为常识或者永恒的折磨。(作者系AI初创公司深度好奇联合创始人及CTO,曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室,是机器学习、深度学习及自然语言处理方面的专家)



撰文 / 吕正东


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人工智能技术的优雅还有另一个层面的意思。这要从著名的思想实验“中文房间”(Chinese room)说起。美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)1980年设计出该实验。这个实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中,随身带着一本巨大的写有中文翻译程序的书。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中,房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文,但是房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。这个实验的深刻之处在于暴露了外部的输入输出来检验智能的“荒谬”,从而再次触及到了人工智能的本质。如同薛定谔的猫一样,实验结果肯定是有争议的。但抛开这些不谈,中文房间可以被看成是一个极度低效的人工智能系统,因为按照今天的看法,这本写有中文翻译程序的书,因为要罗列天文数字的个例,从而会笨重到无法想象。

我的一位同事在几年前尝试了一个中文房间式的聊天程序,名字叫“精神病院护士小雪”。“小雪”做的事情极为简单:对你输入的每一句话,她都会在百度贴吧上找到一句最接近的提问(楼主发言),然后用针对这句输入的某个回复作为她的输出。大家对小雪的印象是新鲜热辣、百无禁忌,同时也对她只有二十行Python代码的内在表示吃惊。

我们后来做了另外一个实验,用一个所谓的序列到序列(sequence-to-sequence)的神经网络模型记住了和小雪类似的输入输出,从而得到了世界上第一个完全基于神经网络的生成式对话机器人,名字叫“神经响应机”(NRM)。几乎所有人都觉得NRM是更加优雅的技术,而小雪则是野蛮和笨重的,完全依靠巨大的原始数据。这二者区别的本质还是在于效率:NRM用神经网络的参数刻画和记忆了千万级的原始数据,而这种相对高效的记忆方式在挤压下完成了从个例记忆到模式记忆的转变。我们能够清楚地感受到,这种优雅来自我们以高效的方式来存储和表示模糊的、混沌的、充满不同尺度的例外的知识,从而获得高度的灵活性、容错性乃至举一反三的能力。

中文房间的实验依然在不断拷问我们对于智能本质的认识,小雪已经下线很久了,而诞生于2015年的NRM已经作为上古的聊天机器人成为大家日常践踏的基线模型(baseline)。这大概是人工智能技术研究的一个令人兴奋之处:模型在飞速的产生和消亡,但是优雅的想法和问题会沉淀和积累,成为常识或者永恒的折磨。(作者系AI初创公司深度好奇联合创始人及CTO,曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室,是机器学习、深度学习及自然语言处理方面的专家)



撰文 / 吕正东


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什么是优雅的人工智能

发布日期:2018-07-12 15:50
摘要」一个人工智能工作者的强迫症,有点儿诗意;“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”



「或者 *OR」--我有时候会在一些硬核的人工智能讨论中问这样一个问题:“你觉得计算机是人工智能吗?”以此来检验大家对智能本质的理解,并拉黑所有回答为“否”的人(这完全可以是另一篇文章的主题)。对于回答“是”的人,我还有一个追加的问题:“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”关于这个问题的答案,则要丰富和微妙得多了,充分地反映了大家不同的意趣、眼界、口味、乃至信仰。我自己坚定地认为计算机是非常优雅的人工智能,因为它的设计在它试图解决的小小王国里是精炼、高效和全能的。而我试图反对的是,这种观点或者说印象自深度学习成为显学以来正变得相当普遍:优雅的人工智能系统是复杂的,不可以被完全解释的,如同人工智能海妖始终有海水之下无法窥见的身体。而一旦一种技术可以被解释,就会有人说“这不过是X嘛”。在我看来,人工智能的优雅等于它的效率,高效的人工智能一定带有深刻的美感。计算机作为人工智能技术的优雅,来源于它恰到好处的抽象和以此为基础的精炼设计,而这种来自效率的美感很容易因为常见而被视而不见。

人工智能技术的优雅还有另一个层面的意思。这要从著名的思想实验“中文房间”(Chinese room)说起。美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)1980年设计出该实验。这个实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中,随身带着一本巨大的写有中文翻译程序的书。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中,房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文,但是房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。这个实验的深刻之处在于暴露了外部的输入输出来检验智能的“荒谬”,从而再次触及到了人工智能的本质。如同薛定谔的猫一样,实验结果肯定是有争议的。但抛开这些不谈,中文房间可以被看成是一个极度低效的人工智能系统,因为按照今天的看法,这本写有中文翻译程序的书,因为要罗列天文数字的个例,从而会笨重到无法想象。

我的一位同事在几年前尝试了一个中文房间式的聊天程序,名字叫“精神病院护士小雪”。“小雪”做的事情极为简单:对你输入的每一句话,她都会在百度贴吧上找到一句最接近的提问(楼主发言),然后用针对这句输入的某个回复作为她的输出。大家对小雪的印象是新鲜热辣、百无禁忌,同时也对她只有二十行Python代码的内在表示吃惊。

我们后来做了另外一个实验,用一个所谓的序列到序列(sequence-to-sequence)的神经网络模型记住了和小雪类似的输入输出,从而得到了世界上第一个完全基于神经网络的生成式对话机器人,名字叫“神经响应机”(NRM)。几乎所有人都觉得NRM是更加优雅的技术,而小雪则是野蛮和笨重的,完全依靠巨大的原始数据。这二者区别的本质还是在于效率:NRM用神经网络的参数刻画和记忆了千万级的原始数据,而这种相对高效的记忆方式在挤压下完成了从个例记忆到模式记忆的转变。我们能够清楚地感受到,这种优雅来自我们以高效的方式来存储和表示模糊的、混沌的、充满不同尺度的例外的知识,从而获得高度的灵活性、容错性乃至举一反三的能力。

中文房间的实验依然在不断拷问我们对于智能本质的认识,小雪已经下线很久了,而诞生于2015年的NRM已经作为上古的聊天机器人成为大家日常践踏的基线模型(baseline)。这大概是人工智能技术研究的一个令人兴奋之处:模型在飞速的产生和消亡,但是优雅的想法和问题会沉淀和积累,成为常识或者永恒的折磨。(作者系AI初创公司深度好奇联合创始人及CTO,曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室,是机器学习、深度学习及自然语言处理方面的专家)



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「或者 *OR」--我有时候会在一些硬核的人工智能讨论中问这样一个问题:“你觉得计算机是人工智能吗?”以此来检验大家对智能本质的理解,并拉黑所有回答为“否”的人(这完全可以是另一篇文章的主题)。对于回答“是”的人,我还有一个追加的问题:“你觉得计算机是优雅的人工智能吗?”关于这个问题的答案,则要丰富和微妙得多了,充分地反映了大家不同的意趣、眼界、口味、乃至信仰。我自己坚定地认为计算机是非常优雅的人工智能,因为它的设计在它试图解决的小小王国里是精炼、高效和全能的。而我试图反对的是,这种观点或者说印象自深度学习成为显学以来正变得相当普遍:优雅的人工智能系统是复杂的,不可以被完全解释的,如同人工智能海妖始终有海水之下无法窥见的身体。而一旦一种技术可以被解释,就会有人说“这不过是X嘛”。在我看来,人工智能的优雅等于它的效率,高效的人工智能一定带有深刻的美感。计算机作为人工智能技术的优雅,来源于它恰到好处的抽象和以此为基础的精炼设计,而这种来自效率的美感很容易因为常见而被视而不见。

人工智能技术的优雅还有另一个层面的意思。这要从著名的思想实验“中文房间”(Chinese room)说起。美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)1980年设计出该实验。这个实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中,随身带着一本巨大的写有中文翻译程序的书。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中,房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文,但是房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。这个实验的深刻之处在于暴露了外部的输入输出来检验智能的“荒谬”,从而再次触及到了人工智能的本质。如同薛定谔的猫一样,实验结果肯定是有争议的。但抛开这些不谈,中文房间可以被看成是一个极度低效的人工智能系统,因为按照今天的看法,这本写有中文翻译程序的书,因为要罗列天文数字的个例,从而会笨重到无法想象。

我的一位同事在几年前尝试了一个中文房间式的聊天程序,名字叫“精神病院护士小雪”。“小雪”做的事情极为简单:对你输入的每一句话,她都会在百度贴吧上找到一句最接近的提问(楼主发言),然后用针对这句输入的某个回复作为她的输出。大家对小雪的印象是新鲜热辣、百无禁忌,同时也对她只有二十行Python代码的内在表示吃惊。

我们后来做了另外一个实验,用一个所谓的序列到序列(sequence-to-sequence)的神经网络模型记住了和小雪类似的输入输出,从而得到了世界上第一个完全基于神经网络的生成式对话机器人,名字叫“神经响应机”(NRM)。几乎所有人都觉得NRM是更加优雅的技术,而小雪则是野蛮和笨重的,完全依靠巨大的原始数据。这二者区别的本质还是在于效率:NRM用神经网络的参数刻画和记忆了千万级的原始数据,而这种相对高效的记忆方式在挤压下完成了从个例记忆到模式记忆的转变。我们能够清楚地感受到,这种优雅来自我们以高效的方式来存储和表示模糊的、混沌的、充满不同尺度的例外的知识,从而获得高度的灵活性、容错性乃至举一反三的能力。

中文房间的实验依然在不断拷问我们对于智能本质的认识,小雪已经下线很久了,而诞生于2015年的NRM已经作为上古的聊天机器人成为大家日常践踏的基线模型(baseline)。这大概是人工智能技术研究的一个令人兴奋之处:模型在飞速的产生和消亡,但是优雅的想法和问题会沉淀和积累,成为常识或者永恒的折磨。(作者系AI初创公司深度好奇联合创始人及CTO,曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室,是机器学习、深度学习及自然语言处理方面的专家)



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