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复旦大学教授鲍勇剑 | 人工智能也有智商?“VC维”这个热词你听过吗

2018年01月11日10:41     智库商学院     阅读量:

  爱因斯坦说:如果给我60分钟拯救地球,我首先要花59分钟思考这是一个什么问题。人工智能会拯救人类,还是改变或摧毁人性?

  我们不知道。

  但我们可以从寻找值得思考的问题开始。

  从1956 年“人工智能”AI术语在达特茅斯会议首次被提出算起,经历了两次发展低谷的人工智能终于跨过应用的门槛。按照AI前辈Nils Nilsson 的定义:人工智能就是让机器智能化;智能化意味着能够举止得当,并对所处环境有先见之明。让机器智能化,它首先在语音和图像、深度学习和自动化机器人等应用领域显示拟人的能力。

  牛津大学“人工智能研究中心”的Nick Bostrom 假设四种发展前景:AI为工具(tool),AI为专业领域的专家系统(oracle),AI为超人的任务执行者(genie),AI为具备超级智慧的独立主体(sovereign)。以AI未来发展的可能性,当前应用开发只能算最基本的尝试。即便如此,依据AI几何级数爆炸发展的内在特征,我们可以切实地预想,AI 成为超级智慧主体实为大概率事件。

  如果人类还想左右AI未来发展,如果我们力求避免有机人种生存危机,它只有两个最佳时间点。一个是61年前,在达特茅斯会议为全人类做出决议,彻底关闭AI研究。另外一个就是今天。今天,在AI发展的胚胎期,我们仍然有机会全面审视各种情境,并潜移默化地设置AI未来命运和使命。

  以《易经》和“耗散结构”的观点看AI,它必然是一个从混沌现象、抽象概念到系统现象的“成、住、坏、空”过程。丰田研究所的Gill Pratt 形容当下AI 阶段为“寒武纪爆炸期”(Cambrian explosion)。约5亿年前的寒武纪, 地球出现复杂生命结构的脊椎动物。从此,地球生命繁衍和进化进入爆发性茂盛增长。当下AI 发展正处于从混沌到概念的“寒武纪爆炸期”。一切皆有可能,一切尚能想象与左右。待到技术路径已经清晰,看到的(系统现象)早已经发生(在概念层次),体会的已经无法改变。为了未来无悔,现在就得扩张讨论AI现状与发展,并探索什么是值得思考的问题!

  这里选摘了与第四范式创始人、首席执行官戴文渊的部分对谈。在与他的思想碰撞中,我看到了节节升腾的VC维(AI术语,模型的抽象度与数据的丰富度组合而成的思维高度)。

  Q:你们常挂在嘴边的一个热词是“VC维”。 简单地讲,一个企业VC维越高,人工智能应用水平越高。它到底是一个怎样的概念?

  A:VC维理论是由Vapnik 和Chervonenkis于1960 年代至1990年代建立的统计学习理论,它反映函数集的学习能力。VC维越大则模型或函数越复杂,学习能力就越强。举个例子,如果人类的智商水平可以用大脑的脑细胞数来衡量,那么机器的智商水平就可以用VC维比喻来衡量,即超高智商的人工智能,需要超高维度的机器学习模型来实现。

  Q:为何VC维会成为热词?人的智商有极限,机器VC维会有怎样的极限?

  A:这和我们对计算机模型认识的突破有关。简单地讲,过去模型很难兼顾深和宽二个维度,数据特征的多元性、多样性越高,模型拟合度越低,可靠性越低。现在我们的研究突破这个二难悖论,提高机器学习的模型维度。我们比喻VC维是人工智能的IQ,是机器智商。它便流行起来。极限在哪儿?我们还在探索中。

  Q:VC 维是否也为通约比较人工智能企业提供了一个“公分母”?

  A: 对,VC对AI是很关键的。就好像我们判断一个生物聪明的程度,我们会说脑容量,人为什么比狗聪明,是脑容量比狗大,狗比昆虫聪明,脑容量大。换到人工智能情境下,脑容量或智商用一个统计学概念来解释就叫VC维。这个VC维甚至可以解释生物的脑容量。未来,我们可以把生物的脑容量和机器的脑容量做一个对比,形成一个统一的度量标准。未来,所有的企业都是AI 公司。公司A和公司B比,谁厉害,用VC维衡量一下就得了。

  Q:这也衍生出一个新问题。知识自动化时代,一个超级先进的算法科学家可以抵百千个中等人才?

  A:现在这个市场对于AI 科学家还没有那么清晰的定义。可能有的时候会看学校品牌背书,说你是MIT毕业的,斯坦福毕业的,可能会觉得比其他学校毕业的会好一点,清华毕业是不是会比非985好一点。在我看来并不是这样,刚才我们也提到,A公司比B公司强是因为A公司的VC维比B公司要来得高,那么就是说如果A公司能造出一个大脑的脑细胞比B公司更大,集体和团队的综合VC维也可以更高。所以,我们找的人并不主要看他的背景,他的出身怎么样,我们关注的是你有没有做过一些世界上AI大的系统。因为我们需要系统知识来写千百条规则。

  Q:除了逻辑能力外,VC维是不是也强调感知能力很强,例如情商很强?

  A:对,我们可以去努力做越来越强的机器大脑,让它变得越来越聪明,但是聪明人并不等于知道要做什么。例如,我去过意大利,一个特别的国家,用我们的思维去看意大利,会有许多疑惑。比方说开一个饭店,这个饭店做得挺好,很多人排队,如果这个事情在中国,我肯定会想我开第二家店。但是在那边,大家不会这么去想,大家想得更多的是在追求精细独特化。它就是一个感性和人文的规则,不能只用理性效率规则去衡量。

  Q:人有时态观,过去、现在和未来。但在闭环算法中, 过去是可以改变的, 现在和未来可以是基于被改变的过去基础上的投射。让我夸张一点, 人工智能可能让我们没有未来,一切未来都是现在的决策,都是对过去的修正。好处是预测性加强了,坏处是说它把整个成长过程的朦胧也消除了?

  A:您说得很对,机器到这个阶段可以拥有的这种能力,曾经有人问过我,他说如果说基因测序完了以后,能告诉你你只剩四年的寿命,你是想听到这句话还是不想听到这句话,其实结果不一定是我想知道这件事情,我宁愿朦朦胧胧的。这就归结到另外一个政治哲学问题,机器并不能去决定说什么是好的,或者什么是不好的,是要人告诉它。我们在走向新范式阶段的时候,人更需要思考你要让机器干什么,不要让机器干什么。

  Q:假设哪天人工智能会自我输入了,那就可能产生自我意识?

  A:对,我不能排除,只能说现在不具备。我不能排除一定没有,我相信随着科学的发展,总有一天我们会建立起理论模型,让机器具有自我意识。

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