「人們需要認(rèn)識(shí)到神經(jīng)科學(xué)的局限性,而且我認(rèn)為將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法進(jìn)行優(yōu)化結(jié)合也是非常必要的」—— Michael Jordan

　　隨著深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的加入,人工智能下半場(chǎng)帷幕拉開,機(jī)器開啟從被動(dòng)學(xué)習(xí)到自我學(xué)習(xí)模式,人工智能越發(fā)像個(gè)黑盒,你只能看見(jiàn)你輸入的和他輸出的信息,中間的過(guò)程變成了無(wú)法解釋的行為。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不可解釋性成為現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域一大難題,神秘而復(fù)雜,人們目前還沒(méi)有完全揭開其中的奧秘。它能夠通過(guò)模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù),進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),因此你無(wú)法通過(guò)直接研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)了解它的工作模式,就連負(fù)責(zé)開發(fā)這些應(yīng)用的工程師也無(wú)法解釋它們的行為。

　　盡管存在不確定性,在市場(chǎng)的推動(dòng)下,每一個(gè)行業(yè)都懷著對(duì)人工智能的美好憧憬,積極用上人工智能至少在提升效率上不曾有過(guò)的問(wèn)題。

　　目前將人工智能技術(shù)劃入重點(diǎn)研究對(duì)象的行業(yè)不在少數(shù),在醫(yī)療、社交、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,尤以金融、醫(yī)療及文娛社交的發(fā)展最快。能夠使用 AI 技術(shù)有針對(duì)性的為用戶篩選優(yōu)質(zhì)信息成為每個(gè)社交媒體引以為傲的競(jìng)爭(zhēng)資本。Facebook的人工智能技術(shù)會(huì)根據(jù)用戶背景信息判斷是否應(yīng)該向用戶展示購(gòu)物鏈接,Instagram利用智能算法幫助用戶篩選適合他的30%的信息內(nèi)容,今日頭條會(huì)通過(guò)算法得出的結(jié)論給你推薦你“喜歡”和想要看到的新聞。

　　總有意料之外的事,在Instagram原本的設(shè)想中,引入算法之后,雖然會(huì)讓用戶錯(cuò)過(guò)70%的信息,但卻可以幫助看到信息流中最好的30%。不過(guò)這樣的設(shè)計(jì)用戶并不買單,完全依賴于機(jī)器算法推薦不僅會(huì)讓用戶的視野變窄,更會(huì)很容易降低獲取有效信息的效率。

　　人工智能真的能夠懂你?為你篩選的新聞?wù)娴氖悄愕男枰?所有大數(shù)據(jù)將會(huì)指向同一個(gè)地方,算法將你框在一個(gè)框里,讓信息局限在指定區(qū)域。

　　隨著人類對(duì)人工智能的依賴也更加明顯,下面這個(gè)問(wèn)題將越來(lái)越受重視。“無(wú)論是投資決策、醫(yī)療決策還是軍事決策,你肯定都不希望把權(quán)力交給一個(gè)’黑盒子’。”麻省理工學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用教授多米·加考拉(Tommi Jaakkola)說(shuō)。但是,我們還是悲劇的被這個(gè)“黑盒子”支配著。

　　Uber 讓人工智能設(shè)計(jì)了一套新的計(jì)價(jià)方式,利用人工智能來(lái)預(yù)估乘客愿意為某次行程支付的最高價(jià)格,從而讓 Uber 的收益最大化。通過(guò)乘客的起始地址和目前時(shí)段需求量判斷乘客的購(gòu)買力,從而作出相應(yīng)的溢價(jià)操作,此舉頗有“乘火打劫”之勢(shì)。

　　但是在整個(gè)事件中人工智能給出計(jì)費(fèi)的核心依據(jù)竟然沒(méi)有一個(gè)人能解釋清楚。

　　人工智能算法就像一個(gè)“黑盒子”,數(shù)據(jù)進(jìn)去、結(jié)果出來(lái),設(shè)計(jì)者只會(huì)根據(jù)結(jié)果調(diào)整參數(shù),并基于這些數(shù)字對(duì)個(gè)人做出判斷,在相應(yīng)時(shí)間作出簡(jiǎn)單人工干預(yù)。“如果機(jī)器并不比我們更加擅長(zhǎng)解釋自己的行為,那就別相信它。”

　　讓目前的人工智能以一個(gè)輔助的位置出現(xiàn)卻是一個(gè)不錯(cuò)的選擇,例如Siri和小冰一樣活潑有愛(ài)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),支付寶面部識(shí)別安防系統(tǒng),Video++精準(zhǔn)廣告推薦投放系統(tǒng), 今日頭條和騰訊財(cái)經(jīng)的Dreamwriter自動(dòng)編寫稿件的機(jī)器人等,都在各自的崗位上輔助推進(jìn)人類更加效率的工作,這是在尚未搞懂人工智能之前最和諧的相處方式。

　　機(jī)器想要支配人類還為時(shí)尚早,但是人類利用機(jī)器智能支配同類獲得利益的行為卻在慢慢滋生,只有將算法“黑盒”打開,才能讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在更合理的環(huán)境下為我們服務(wù)。

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