AI 沦为炒作的工具?

资讯 作者:CSDN 2021-09-27 15:07:23 阅读:501

作者 | Akshit Mishra   

译者 | 弯月   责编 | 王晓曼

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

开车上班的路上遇到高峰期,眼看就要迟到了,今天你有一个重要的会议,心急如焚的你肯定会想:“如果汽车能自动完成这种高度重复的动作,我就可以在路上参加会议了。”

但是你不得不每过几秒踩一次油门,而且每次只能挪动几步。很多科技巨头在十年前就承诺了自动驾驶汽车,如果他们能够兑现这一承诺,那么现如今汽车就可以在没有任何人为干预的情况下,载我们往返目的地了。

2021 年 3 月,Lyft 对创建全自动驾驶系统失去了希望,并将自己的自动驾驶汽车部门以 5.5 亿美元的价格出售给丰田的子公司 Woven Planet Holdings。

Rethink Robotics 是一家由 AI 坚定的支持者 Rodney Brooks 领导的合资企业,在推动工业自动化领域内人类与智能机器人的合作方面努力了十年之后,也于 2018 年关门大吉。

再加上机器人与人工智能领域的其他失败案例,人们不禁有这样一种印象:似乎在大肆宣扬的“AI 王国”中,一切皆不尽如人意。

尽管许多人草草地宣布人工智能领域进入了寒冬,但人们似乎忽略了一个事实,这些事件只不过是 AI 研发领域的冰山一角。

举个例子,Rethink Robotics 的困境在于,他们一心一意想要创造最聪明的机器人,尽管这并不是当务之急。

结果,Rethink Robotics 创建了过于复杂的系统,从经济的角度来看,这些系统根本无法扩展,因此无用武之地。而在将自动驾驶业务出售给 Aurora 之前,优步被一系列事件困扰,特别是 2019 年美国亚利桑那州凤凰城发生的意外事件导致一名行人丧生。

如果说 AI 并不是这些失败案例的罪魁祸首,那么为什么会被放到舆论的风口下被口诛笔伐呢?这主要是因为各种的炒作,导致人们对这个领域的期望过高。为了说明这一点,我们来看看 AI 的发展经过。

AI的大致发展时间线:

  • 1950 年:图灵测试发明

  • 1973 年:AI 第一次寒冬

  • 1980 年:繁荣时期

  • 1988 年:AI 第二次寒冬

  • 2012 年:深度学习革命

  • 2019 年:~


细水长流

 

1956年,美国计算机科学家 John McCarthy 首次提出“人工智能”一词,但只有他和 Marvin Minsky 等著名的研究人员使用。然而,由于人工智能研究的一些技术性突破,以及电影行业的大力宣扬,这个术语逐渐步入了大众的视野。普通民众与人工智能科学家对该领域的了解程度的巨大差异,导致这两个团体对人工智能概念有着截然不同的看法。

为了推动和驾驭 AI 的浪潮,商业界也是绞尽脑汁。于是,在《终结者》中疯狂的杀人机器是人工智能。《钢铁侠》中的贾维斯(智能系统)是一个情感动力源,能够控制钢铁侠的一切,从门铃到钢铁侠战衣,而它也被当成是人工智能。即便是一台能够自动调节阻力的健身器材也会被标榜成“人工智能驱动”。

由于各类的炒作导致真正的 AI 与普通计算机应用程序之间的界限越来越模糊。下面,我们就来看一看 AI 炒作幕后的主流媒体与各大绝望的企业。


AI病毒的故事

 

无论人们对 AI 炒作持何种观点,有一点不可否认,AI 炒作无处不在。这种炒作起源于 20 世纪中叶,不仅影响了教育与商业领域,而且也对我们对人工智能的看法产生了持久的影响。那么,究竟为什么这种炒作久经不衰,而且还改变了我们的看法?当然这不能归咎于某一个实体或一个部门。AI 的炒作类似于一种病毒,每隔一段时间就会找到一个新的“宿主”,从而延绵不断地生存下去。最初,这种病毒的载体是科学界与研究实验室。接下来是国防工业与好莱坞。最近,商业与普通公众也掺和了一脚,导致这种病毒不断传播。下面,我们来快速看看这些年来这种炒作是如何传播与发展的。


因果循环

 

每当某个领域(尤其是技术领域)取得突破性进展时,人们就会表现出无比的兴奋。人工智能早期的热潮起源于 1958 年,当时 Frank Rosenblatt 发明了感知机,这是一种可调权重的神经网络。Rosenblatt 的发明源于他对神经科学的热爱。除了这项突破性的发明,FrankRosenblatt 还提出了一个大胆的想法:“感知机能够学习、制定决策和翻译语言。”尽管他和许多其他研究人员的想法没有错,但他们提出的关于人工智能的发展时间线却非常不切合实际。

图:Mark 1 感知机,第一个感知机算法的应用。这个机器与一个使用20x20硫化镉电池的相机相连,能够生成一张400像素的图片。主要的可视特征就是一块插板,允许不同的输入组合进行试验。右边是电位计,实现权重的更新。

Rosenblatt推出了一款带有电动电位计的定制机器,这台机器不仅运行速度碾压了那个时代的所有计算机,而且还能使用学习算法对不同的形状或字母图像进行分类,致使全世界都为之疯狂。这些演示与进步让人们相信人工智能将在未来十年内改变世界。而这种推动力导致美国国防部和私人企业向 AI 领域注入了巨额投资。

图:美国海军发表了电子计算机的“胚胎”,并希望它能够走路、说话、拥有视觉、写字、自我复制,并意识到自己的存在。—— 纽约时报,1957年

Rosenblatt以及其他研究人员相信,他可以复制人脑的神经元功能,并创造出能够模仿人类智能的计算机,因此得名人工智能。这种对模仿人类智能的执着是 AI 炒作的开始,并一直延续至今。然而,非常讽刺的是,它最终也成为了人工智能发展步入寒冬的原因。


好莱坞的幻想

 

最初人工智能研究人员声称,AI 的学习与运算能力堪比人脑,这变成了一种巨大的推动力,至今仍影响着公众的情绪。后来,好莱坞(以及其他商业领域)也来凑热闹。比如,好莱坞充分运用了科幻类型的自由,给《终结者》中的机器人配备了人工智能的大脑(却没有解释为什么它带有浓重的奥地利口音)。后来,《黑客帝国》、《我,机器人》和《西部世界》等电影和电视节目加强了人工智能具有感知能力的理念,观众普遍认为人工智能可以承担起所有的体力工作,而且力量和效率是人类的 100 倍。Skynet Today 近期的一篇文章简洁地概括了在好莱坞塑造的神话中,AI 具有一定程度的类人能动性,然而实际情况并非如此。

图:《终结者》深度影响了公众对人工智能的看法,电影描绘了一个具有自我意识和超级智能的人工智能,且拥有健壮的体魄,将创造性的自由提升到了新的层面。影片中终结者的超智能和超人力量让观众相信,这就是人工智能最终要实现的目标。


博取眼球

 

我记得我曾遇到过一个关于智能健身自行车的想法,这种健身器材只不过是利用人工智能来收集用户的信息,并了解他们的健身习惯,实际的产品并没有集成任何人工智能。然而,当我第一次提出这个想法时,其中一位导师表示我应该多谈一谈产品的“AI 功能”,以吸引风险投资的注意。在进行市场调研期间,我见到了许多智能以及“AI 驱动”的健身平台,这些平台只不过是通过电子方式调整滑轮的阻力,但仍然获得了大量投资。在 Kathy Pretz 于 2021 年 3 月在 IEEE Spectrum 上发表的一篇专栏文章中,加州大学伯克利分校的 AI 研究员 Michael I. Jordan 提到,此类产品的底层系统一般都不涉及高级推理或思想。这些系统不可能具备语义表示和推理。而他们追求的也不是长期的目标。

虚拟现实(Virtual Reality,即VR)是一个很好的技术示例,充分说明了风险资本家可以让一个看似前途无量但尚不成熟的想法来主宰世界。在过去的十年中,VR 创业公司和企业吸引了全世界的想象力。任何与 VR 相关的想法都可以立即引起风险资本家的兴趣,而且很快就能拿到投资。只要提到“虚拟现实”一词就可以所向披靡,至于提议本身的可扩展性乃至可行性,根本就没人关心。如今 AI 企业也享受着类似的热浪,只要他们利用与 AI 相关的术语(如机器学习、深度学习、神经网络等)来宣传业务,风险投资就会买账。

各大企业一直在利用人工智能来筹集资金,即便想法并不成熟,只要提到“人工智能”,他们就能拿到投资。许多专家声称,这种凡是与 AI 相关就能拿到投资的趋势,主要原因来自错失恐惧症。


总结经验

 

回顾过去的几十年,我们不能说人类的生活没有受到 AI 的丝毫影响,但与此同时,人工智能也确实被过分炒作了。受这种炒作的影响,公众对AI 的期望显然超出了人工智能真实的发展。虽然很多 AI 创业公司都失败了,但他们失败的主要原因并不是 AI,而是妄想利用 AI 实现一些不切实际的目标。

这种痴迷来源于过去几十年中,不同社区围绕人工智能编织的童话故事。这一切都始于在人工智能发展的初期阶段形成的一些可望而不可及的承诺。后来,好莱坞电影和电视节目又过度地解读 AI,并不断炒作 AI,导致公众一直将人工智能的进步视为通向超人智能机器人的台阶。这种错误的观点主要源自好莱坞痴迷于创造“基于 AI 的情感生物”。

现如今,很多风险投资都已经向人工智能领域投入了巨额资金。为了收回投资,他们无所不用其极,甚至不惜影响公众对人工智能的看法,即便是一款再普通不过的产品也往往喜欢利用 AI 进行毫无根据的炒作。

随着人工智能越来越普及,即便是外行也可以轻易看穿很多虚假信息。一个重要的方法是通过可靠的信息来源掌握实际情况,比如 AI 研究人员的直播等。通过直接相关人员或其他权威来源获取第一手的资料,可以避免人们被营销和炒作蒙蔽。此外,我们应该谨慎看待有关 AI 的营销活动。如果某款产品声称采用了 AI 技术,就应该调查清楚它是能够自行做出决定,还是说只是根据预先设定的情况编写的条件语句来做选择。最后,对于普通用户来说,AI 与其他技术一样,我们应该根据当前实现方案的实际效果来做判断,而不是被舆论炒作牵着鼻子走。

参考链接:

https://www.skynettoday.com/editorials/ai-hype


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