Google AI 首席科學家李飛飛:AI 不是用來取代人類,「關懷人類」才是目標

史丹佛大學電腦科學系副教授李飛飛,
史丹佛大學電腦科學系副教授李飛飛,

【為什麼我們挑選這篇文章】著名 AI 科學家、史丹佛大學教授李飛飛 3 月 7 日在《紐約時報》發表了一篇名為「How to Make A.I. That’s Good for people」(如何讓 AI 更加以人為本?)的文章。她提到,人類應該

以下是《大數據文摘》對這篇文章的編譯全文。(責任編輯:康陳剛)

十年前,人工智慧的討論還僅限於學術圈,現在卻已快速擴散到其他領域。從矽谷到北京的科技公司都押注人工智慧,風投為研發投入數十億美元的資金,創業公司如雨後春筍般出現。如果我們的時代是下一次工業革命,正如很多人所說,AI 絕對是推動革命的動力之一。

對於像我這樣的研究人員來說,這是一個特別令人激動的時刻。十幾年前,當我還是一名主修電腦科學的研究生時,電腦連照片中的銳利邊緣都很難檢測出來,更別說識別人臉。但隨著大數據的發展,神經網路演算法和電腦硬體的快速進步,劃時代的時刻來了:AI 已經從單純的學術研究,化身為引領製造業、醫療保健、運輸、零售業等眾多行業的領頭羊。

然而,我擔心 這股熱潮會讓我們忽視了 AI 對社會的負面影響 。 除了它的名字,這個技術沒有任何「人工」的成分 —— 它是由人類製造,目的是為了表現得像人類,並影響人類。

所以如果我們希望 AI 在未來的世界中發揮正向作用,它必須以「關懷人類」為方針。我將這種方法稱為「以人為本的 AI」。它包含三個目標,都是為了幫助人們負責任地開發智慧機器。

AI 要和其他領域的學科結合

首先,AI 要更能反映人類智慧的深度 。以人類視覺的豐富感知為例,它是如此複雜、深層,能同時看清楚距離較近的前景,並靈敏地捕捉較遠的景深,自然取得視覺平衡。相比之下,機器感知仍然非常有限。

有時候這種差異微不足道。例如,在我的實驗室裡,圖像字幕演算法可以識別出「騎馬的人」,卻完全沒有注意到兩個都是銅像。同樣的演算法用在識別彩虹之下、草原之上的斑馬時,差異更加明顯。雖然識別和描述達成了技術上的正確性,卻完全沒有審美意識,無法感知人類可以自然感受到的活力或深度。

這聽起來有點吹毛求疵,但這也指出了人類感知超越機器演算法的一個大方向。如果我們不能洞察人類體驗中這些「模糊」的維度,又如何期待機器能預測我們的需求,何談為人類的福祉做貢獻?

要讓 AI 對人類思維的全方位更敏感不是一件容易的事。這需要電腦科學之外其它領域的專業知識,這意味著程式設計師必須與其他領域的專家合作。

這種合作代表著回歸,而非背離我們這個領域的起源。年輕 AI 學生們可能會驚訝於今天深度學習演算法原理,起源於 David Hubbard 和 Torsten Wiesel 發現的貓視覺皮層中,神經元的層次結構對刺激的反應機制。

同樣,包含數百萬張訓練圖片的 ImageNet,幫助發展了計算機視覺。這個項目,是基於認知科學家和語言學家 George Miller ,在 1995 年創建的 WordNet 數據集。WordNet 旨在組織英語的語義概念。

重新連接 AI 與認知科學、心理學甚至社會學,將給人工智能一個更加強大的發展基礎。而且我們可以期待這樣發展出來的技術,會讓合作和交流更加自然,從而實現以人為本的第二個目標: 強化人類,而不是取代人類

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AI 不是用來取代人類

想像一下 AI 在手術中的作用。它的目標不是把整個過程完全自動化,相反,智慧軟體和專用硬體的結合,可以幫助外科醫生專注於自己的優勢,例如靈活性和適應性,讓機器從事更加常規性的工作, 以避免人類容易發生的失誤、疲勞和被干擾。

或者考慮老人護理的情景。機器人可能並不是老人看護的最佳人選,但智能感測器在幫助護理人員的方面,前景相當看好。通過自動監測藥物劑量和自動核對安全檢查清單,護理人員可以將更多的精力放在建設與被照顧者的關係上。

這些都是自動化取代那些重復的、容易出錯的,甚至是危險工作的例子。而剩下的 需要創造性、智力和情感的工作,由人類來完成仍然是最適合的

然而,沒有任何聰明才智會完全消除工作流失的威脅。解決這個問題是以人為本的 AI 的第三個目標: 確保在人工智慧發展的每一步,都關注它對人類的影響

關注 AI 對人們的影響

今天對工作流失的焦慮只是一個開始 。其他問題還包括在弱勢群體中,偏低的機器學習從業人數,AI 對數據的高需求與保護個人隱私之間的關係,以及全球人工智慧競賽的地緣政治影響。

面對這些挑戰,我們需要各大機構的共同付出。大學的獨特定位是透過跨學科項目、課程和研討會,促進電腦科學與傳統上不相關的學科,例如與社會科學甚至人文科學之間的聯繫。

各國政府可以作出更大的努力,鼓勵電腦科學教育,特別是在 AI 中代表性不足的年輕女孩、少數種族和其他群體。公司應該將積極投資智慧演算法與倫理道德結合,兼顧抱負與責任。

沒有哪項技術比 AI 更能反映它的創造者。實際上,雖然有人認為機器沒有價值觀,但事實是: 機器的價值觀是其創造者的價值觀 。AI 以人為本的方法意味著這些機器不是人類的競爭對手,而是保證我們福祉的夥伴。

無論我們的技術自動化到什麼程度,它對世界的影響,無論好壞,始終是我們的責任。

(本文經 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈李飞飞纽约时报最新博文:如何让 AI 更好地关怀人类 〉;圖片來源:Youtube。)

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