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

　　隨著深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的加入,人工智能下半場帷幕拉開,機器開啟從被動學習到自我學習模式,人工智能越發(fā)像個黑盒,你只能看見你輸入的和他輸出的信息,中間的過程變成了無法解釋的行為。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不可解釋性成為現(xiàn)代神經(jīng)科學研究領(lǐng)域一大難題,神秘而復雜,人們目前還沒有完全揭開其中的奧秘。它能夠通過模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),進行無監(jiān)督學習,因此你無法通過直接研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來了解它的工作模式,就連負責開發(fā)這些應(yīng)用的工程師也無法解釋它們的行為。

　　盡管存在不確定性,在市場的推動下,每一個行業(yè)都懷著對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的問題。

　　目前將人工智能技術(shù)劃入重點研究對象的行業(yè)不在少數(shù),在醫(yī)療、社交、自動駕駛、機器人等應(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)有針對性的為用戶篩選優(yōu)質(zhì)信息成為每個社交媒體引以為傲的競爭資本。Facebook的人工智能技術(shù)會根據(jù)用戶背景信息判斷是否應(yīng)該向用戶展示購物鏈接,Instagram利用智能算法幫助用戶篩選適合他的30%的信息內(nèi)容,今日頭條會通過算法得出的結(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,雖然會讓用戶錯過70%的信息,但卻可以幫助看到信息流中最好的30%。不過這樣的設(shè)計用戶并不買單,完全依賴于機器算法推薦不僅會讓用戶的視野變窄,更會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)將會指向同一個地方,算法將你框在一個框里,讓信息局限在指定區(qū)域。

　　隨著人類對人工智能的依賴也更加明顯,下面這個問題將越來越受重視。“無論是投資決策、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’黑盒子’。”麻省理工學院機器學習應(yīng)用教授多米·加考拉(Tommi Jaakkola)說。但是,我們還是悲劇的被這個“黑盒子”支配著。

　　Uber 讓人工智能設(shè)計了一套新的計價方式,利用人工智能來預估乘客愿意為某次行程支付的最高價格,從而讓 Uber 的收益最大化。通過乘客的起始地址和目前時段需求量判斷乘客的購買力,從而作出相應(yīng)的溢價操作,此舉頗有“乘火打劫”之勢。

　　但是在整個事件中人工智能給出計費的核心依據(jù)竟然沒有一個人能解釋清楚。

　　人工智能算法就像一個“黑盒子”,數(shù)據(jù)進去、結(jié)果出來,設(shè)計者只會根據(jù)結(jié)果調(diào)整參數(shù),并基于這些數(shù)字對個人做出判斷,在相應(yīng)時間作出簡單人工干預。“如果機器并不比我們更加擅長解釋自己的行為,那就別相信它。”

　　讓目前的人工智能以一個輔助的位置出現(xiàn)卻是一個不錯的選擇,例如Siri和小冰一樣活潑有愛的語音識別系統(tǒng),支付寶面部識別安防系統(tǒng),Video++精準廣告推薦投放系統(tǒng), 今日頭條和騰訊財經(jīng)的Dreamwriter自動編寫稿件的機器人等,都在各自的崗位上輔助推進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。

　　機器想要支配人類還為時尚早,但是人類利用機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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