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人工智能的危险比你想象中更奇怪

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    人工智能,
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    以能颠覆所有行业广为人知。
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    那冰淇淋呢?
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    我们是否能利用先进的人工智能
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    生成令人震惊的新口味呢?
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    我和 Kealing 中学的程序员组了个队
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    想要找到答案。
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    他们收集了超过 1600 种
    现有的冰淇淋口味,
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    接着我们一起把这些口味输入
    到算法中看看会有什么结果。
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    接下来给大家展示一些
    人工智能所想到的口味。
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    【南瓜垃圾破裂】
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    (笑声)
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    【花生酱稀泥】
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    【草莓奶油病】
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    (笑声)
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    这些口味听起来并没有
    我们想象中美味。
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    所以问题来了:怎么回事?
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    到底哪里出问题了?
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    人工智能是想要干掉我们?
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    还是说它努力想要回应
    我们的要求,但是却出问题了?
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    在电影中,当人工智能出了错,
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    通常是因为它们决定
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    再也不要听从人类的指令,
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    它开始有了自己的目标,
    不劳驾人类了。
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    然而现实生活中,
    我们现有的人工智能
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    还没达到那样的水平。
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    它的计算能力大概跟
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    一条小虫子差不多,
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    又或者顶多只是一只小蜜蜂,
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    实际上可能更弱。
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    我们持续从大脑学习到新事物,
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    使我们越来越清楚人工智能
    与真正的大脑之间的距离。
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    现在人工智能所达到的大体就是
    在图片中识别出行人的程度,
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    但是它并没有
    对于行人的概念,
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    除此之外它所做的只是
    收集线条,质地之类的信息。
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    但是它并不知道人类到底是什么。
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    那么现在的人工智能
    能否达到我们的要求?
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    能力允许的情况下它会,
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    但是它所做的可能
    并不是我们真正想要的。
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    假设你想要用人工智能
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    利用一堆机器人的零件
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    组装成一个机器人
    从 A 点移动到 B 点。
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    如果你想要通过编写
    一个传统的计算机程序
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    来解决这个问题,
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    你需要输入一步步的指令,
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    指示它怎样拿起零件,
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    怎样把这些零件安装成
    一个带脚的机器人,
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    以及如何用脚走到 B 点。
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    但是当你利用人工智能
    来解决这个问题的时候,
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    情况不太一样。
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    你不用告诉它
    要怎样解决问题,
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    你只需要给它一个目标,
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    它会通过试错
    来解决这个问题,
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    来实现目标。
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    结果是,貌似人工智能在
    解决这一类问题的时候
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    会这么做:
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    它把自己搭建成
    一座塔然后倾倒,
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    最后在 B 点落下。
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    从技术的层面上看,的确解决了问题。
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    从技术上来说的确到达了 B 点。
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    人工智能的危险
    不在于它会反抗我们,
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    而是它们会严格按照
    我们的要求去做。
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    所以和人工智能共事的技巧变成了:
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    我们该如何设置问题才能让它
    做我们真正想做的事?
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    这一台小机器人
    由人工智能操控。
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    人工智能想到了一个
    机器人脚部的设计,
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    然后想到了如何
    利用它们绕过障碍。
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    但是当大卫·哈
    在做这个实验的时候,
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    他不得不对人工智能
    容许搭建起来的脚
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    设立非常、非常严格的限制,
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    不然的话...
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    (笑声)
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    从技术上说,他的确
    到达了障碍路线的终点。
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    现在我们知道了,仅仅是让人工智能
    实现简单的行走就有多困难。
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    当看到人工智能这么做的时候,
    你可能会说,这不公平。
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    你不能只是变成
    一座塔然后直接倒下,
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    你必须得用脚去走路,
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    结果是,
    那往往也不行。
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    这个人工智能的任务是快速移动。
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    他们没有说它应该面向前方奔跑,
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    也没有说不能使用它的手臂。
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    这就是当你训练人工智能
    快速移动时所能得到的结果,
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    你能得到的就是像这样的
    空翻或者滑稽漫步。
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    太常见了。
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    在地板上扭动前进
    也是一样的结果。
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    (笑声)
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    在我看来,更奇怪的
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    就是“终结者”机器人。
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    要是有可能的话,人工智能
    还真会入侵“黑客帝国"。
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    如果你用仿真环境
    训练一个人工智能的话,
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    它会学习如何入侵到
    一个仿真环境中的数学错误里,
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    并从中获得能量。
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    或者会计算出如何通过
    不断地在地板上打滑来加快速度。
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    当你和人工智能一起工作的时候,
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    不太像是在跟另一个人一起工作,
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    而更像是在和某种
    奇怪的自然力量工作。
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    一不小心就很容易让人工
    智能去破解错误的问题,
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    往往直到出现问题
    我们才察觉到不妥。
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    所以我做了这样的一个实验,
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    我想要让人工智能
    利用左边的颜色列表
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    复制颜料颜色,
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    去创造新的颜色。
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    这就是人工智能想到的结果。
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    【辛迪斯粪便,如粪球般,
    受难,灰色公众】
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    (笑声)
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    基本上,
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    它达到了我的要求。
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    我以为我给出的要求是,
    让它想出美好的颜色名,
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    但是实际上我让它做的
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    只是单纯地模仿
    字母的组合,
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    那些它在输入中见到的字母组合。
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    而且我并没有告诉它
    这些单词的意思是什么,
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    或者告诉它也许有些单词
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    不能用来给颜色命名。
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    也就是说它的整个世界里
    只有我给出的数据。
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    正如让它发明冰淇淋的口味那样,
    它除此之外一无所知。
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    也就是通过数据,
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    我们常常不小心
    让人工智能做错事。
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    有一种叫丁鲷的鱼,
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    一群研究者尝试过
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    训练人工智能去
    识别图片里的丁鲷。
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    但是当他们试图搞清
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    它到底用了图片的
    哪个部分去识别这种鱼,
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    这是它所显示的部分。
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    没错,那些是人类的手指。
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    为什么它会去识别人类的手指,
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    而不是鱼呢?
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    因为丁鲷实际上是一种战利品鱼,
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    所以人工智能在被训练时,
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    看过的大多数照片中
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    鱼都长这样。
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    (笑声)
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    而人工智能并不知道原来
    手指并不是鱼的一部分。
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    现在你们应该能想象,
    设计一个能真正懂得
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    自己在做什么的人工
    智能是多么困难。
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    这也就是为什么
    给无人驾驶汽车
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    设计图像识别技术那么困难,
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    导致无人驾驶失败的原因
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    就是,人工智能迷糊了。
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    接下来我想分享一个
    发生在 2016 年的故事。
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    有人在使用特斯拉的
    自动驾驶功能时发生了特大事故,
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    因为这个人工智能是
    为上高速路而设计的,
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    结果车主居然开到市内街道上。
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    结果是,
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    一辆卡车突然出现在轿车前面,
    而轿车没有刹车。
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    当然这个人工智能受过训练,
    能识别图片中的卡车。
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    但是当时的情况看起来,
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    人工智能接受的训练是
    识别行驶在高速路上的卡车,
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    理论上你看到的应该是卡车的尾部,
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    而侧面对着你的卡车
    是不会出现在高速路上的,
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    所以当人工智能看到这辆卡车的时候,
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    可能把卡车认作一个路标,
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    因此,它判断
    从下面开过去是安全的。
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    接下来是人工智能在
    另一个领域的错误示例。
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    亚马逊最近不得不放弃
    一个他们已经开发了一段时间
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    的简历分类的算法,
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    因为他们发现这个算法
    竟然学会了歧视女性。
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    原因是当他们把过去招聘人员的简历
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    用作人工智能的训练材料。
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    从这些素材中,人工智能学会了
    怎样过滤一些应聘者的简历,
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    那些上过女子大学的
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    或者是那些含有
    “女性”字眼的简历,
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    比如说“女子足球队”
    或者“女性工程师学会”。
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    人工智能并不知道自己
    不应该复制他所见过的
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    人类这种特定的行为。
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    从技术层面上说,
    它的确按要求做到了。
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    只是开发者不小心
    下错了指令。
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    这样的情况在人工智能领域屡见不鲜。
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    人工智能破坏力惊人且不自知。
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    就如用于脸书和油管上
    内容推荐的人工智能,
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    它们被优化以增加
    点击量和阅览量。
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    但是不幸的是,它们实现
    目标的其中一个手段,
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    就是推荐阴谋论或者偏执内容。
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    人工智能本身对这些内容没有概念,
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    也根本不知道推荐这样的内容
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    会产生怎样的后果。
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    所以当我们与人工智能
    一起工作的时候,
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    我们有责任去规避问题。
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    规避可能出错的因素,
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    这也就带出一个
    老生常谈的沟通问题,
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    作为人类,我们要学习
    怎样和人工智能沟通。
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    我们必须明白人工智能
    能做什么,不能做什么,
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    要明白,凭它们的那点小脑袋,
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    人工智能并不能完全明白
    我们想让它们做什么。
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    换言之,我们必须对与
    人工智能共事做好准备,
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    这可不是科幻片里那些
    全能全知的人工智能。
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    我们必须准备好跟
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    眼下存在的人工智能共事。
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    现在的人工智能还真的挺奇怪的。
  • 10:10 - 10:11
    谢谢。
  • 10:11 - 10:16
    (掌声)
Título:
人工智能的危险比你想象中更奇怪
Altavoz:
珍妮尔 · 尚恩
Descripción:

人工智能研究者珍妮尔 · 尚恩(Janelle Shane)认为,人工智能的危险不在于它会反抗我们,而是会严格按照我们的要求去做。在尝试解决人类提出的问题,如创造新的冰淇淋或者识别路上的车辆的时候,人工智能所做出的行为时而滑稽可笑,时而令人恐慌。通过这些分享,尚恩说明了为什么人工智能远未能媲美真正的大脑。

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Video Language:
English
Team:
TED
Proyecto:
TEDTalks
Duration:
10:28

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