开车不是下棋,人工智能难全面普及

发表于  2016/10/08 06:30   约8分钟

Uber在美国匹兹堡推出了无人驾驶出租车,以“人”为中心的驾驶时代即将结束了吗?

Uber在美国匹兹堡推出了无人驾驶出租车,以“人”为中心的驾驶时代即将结束了吗?

  近日,Uber在美国匹兹堡推出了无人驾驶出租车,并投入4辆无人车进入运营。为了确保安全,车上还配有2名技术人员,其中一名坐在驾驶座,随时准备掌控方向盘、应对突发情况。

  智能社会的脚步似乎渐行渐近。很多人乐观地估计,这意味着百余年来以“人”为中心的驾驶时代即将结束。人类的双手将从方向盘中解放,取而代之的是能快速反应的算法。优步、滴滴让人无需自己买车,无人驾驶实现无需自己开车,人类已经愈来愈依靠智能、依靠算法。

  看上去很美,但我的看法有所保留。

  

无人车和阿法狗,不是一个量级

 

  我首先想起了半年前的“人机围棋大战”。阿法狗最终以4:1的总比分战胜人类冠军,这确实是人工智能的里程碑。一时间,舆论引爆,大有不谈 AI(人工智能)就落伍的趋势。

  信息技术的发展是否到了可以取代复杂人脑的地步?

面对人类的情感、道德、认知、预测、分析,我们发现计算机仍然非常笨拙

面对人类的情感、道德、认知、预测、分析,我们发现计算机仍然非常笨拙

  从速度上说,这已经没有疑问,可是如果在这速度中加入情感、道德、认知、预测、分析,我们发现计算机仍然非常笨拙。

   一道复杂的方程式已经难不倒计算机,可是一个简单的微笑,却足以让计算机崩溃。因为一个微笑可能有几十种含义、上百种理由、数千种场景。

   但是,在我看来,下棋与驾驶汽车,同为人工智能,实则却有巨大差异。下围棋再复杂,都是“单一”的复杂,跟无人驾驶相比,根本不在一个数量级上。

   围棋的棋盘有361个点,研究人员算出19×19格围棋的精确合法棋局数的所有可能性是一个171位数,有人戏称“这比地球上的沙子还多”。围棋落子的可能性虽多,但终归是有限的,因为棋盘的格子有限,数据运算是在一个封闭空间内进行。

  相反,无人驾驶汽车一旦上路,面对的就是一个复杂的、动态的、开放的空间。道路四通八达、路面质量各异,各种障碍物、车辆、行人乃至打雷下雨,情况千变万化。即便是一个老司机,也不能做到万无一失,何况是人工智能。

   在千钧一发的一刻,反应速度虽然是以毫秒计算,但要完成从信息收集、到分析、到判断并作出应对一系列复杂严密、环环相扣的动作,实在是个不容乐观的挑战。一个环节处理不好,结果就可能是灾难性的。

   人类有本能可以依靠,计算机呢,任何情况下都只能依靠程序和计算能力。

  今年年初,美国加州公路管理局披露了一起谷歌无人驾驶汽车导致的车祸,低速行驶的情况下,无人汽车变道撞上了后方驶来的公交车。当时谷歌无人驾驶汽车的时速只有2英里,公交车只有15英里。无人汽车为了避让路边的沙袋却忽视了另一边的公交车。

  发展人工智能,初衷是为了取代人力,为了解决问题,而不是制造新的问题,只有当人工智能做得比人类自身还要好的时候,类似的问题才可能消失。

 

在道德、人性的深处,人工智能还远未抵达

 

  我更担心的其实是非技术问题。技术问题解决起来棘手,但终归会有办法,时间可以等待技术的进步,可在车祸发生的那一刻,生命却无法等待。

  一个根本的问题是,人类行为本身是否可以复制?机器人可以模仿一个人的微笑,但微笑背后的情感和价值观呢?

  我们一般认为人工智能只是机械地执行命令,是理性的、中立的。其实不然,机器和算法也有“潜在的”价值观。

  数据,将决定机器和算法的价值观。所谓“人工智能”,是先有“人工”,后有“智能”。人类将数据“喂”给机器,机器通过算法计算,从而在某些方面能够模仿人。恰似一个人的生活环境、成长经历,塑造了一个人的性格和价值观一样,机器“吃”的什么数据、遵循的是哪一种算法,就会持有相应的价值观。

  当然,归根结底,它的价值观还是来源于人。

  最近有人在TechCrunch上撰文指出,在训练人工智能与机器学习模型的开始,需要人类提供大量的数据,如对图片进行标记,这些工作是需要人来完成。但是,参与标记的人却带有情绪和倾向。例如,在对一张狗的照片进行标注时,男性和女性就不一样,认为一只狗是否可爱,女性的评分至少要比男性高0.16分。

女性评分至少比男性高1.6分

女性评分至少比男性高1.6分

  再举一个例子。微软的机器人Tay曾在Twitter上散播辱骂种族、同性恋的言论,因为它在Twitter上、在互联网上学习到了类似的话。算法让它在互联网上自由的抓取数据,它拥有的,就是互联网上的中庸的、大众的价值观,换句话说,是纷乱嘈杂的数据之间的最大公约数。

  真正的问题是,一个由一群程序员或者一片数据决定的算法,一个中庸的、最大公约数的价值观,真的有权利来代替车主驾驶,并在生死时速之间代替车主做出决定吗?

  要求每个人行为标准化、脸谱化,这不符合社会现实。

  哈佛大学教授桑德尔在他著名的《公平》课上,曾提出“火车撞人”两难伦理困境,它揭示了人类行为模式的复杂程度:疾驰的火车上,正在驾驶室的司机猛然发现前方轨道上有5人正在作业,按铃、刹车都已经晚了。此时,前方有一条岔道,但岔道上也站着1个人。司机是该驾驶火车撞向5个人,还是撞向1个人,如何选择才公平呢?道德依据又是什么?

  对于“火车撞人”的假设类似的还有“妻子、母亲同时落水,男人先救谁”问题,算法又该如何抉择?又例如,当我们要送一名危重的病人去急症、或送临产的孕妇去医院,人命关天,我们可能选择闯红灯,这需要人类的机动决策,没有任何迹象表明,无人车能做到这一点。

  在很多时候,如果我们选择保障甲方的安全,那么可能意味着得损害乙方的安全。如果我们选择遵守大多数人的规则,可以意味着要牺牲亲情。计算机是否承担得起这沉重的道德负担,我表示怀疑。

  说白了,算法能做的,只是执行程序。

 

新建封闭专用道提升无人车安全性

 

  如果盲目将人工智能置于这样的道德伦理风险下,将会产生更多的问题,当下,不能夸大人工智能的作用,应该实事求是、物尽其用。我认为,无人车要普及,可以在特定的情境之下,例如,为无人车专门修建一条封闭的道路。

  现在城市的道路是为“人”的驾驶而设计,而不是为机器驾驶而设计的。如果修建更适合机器运行的道路,并在道路两旁装配一套更方便机器感应、识别的标识系统,无人车的安全性将大大提升。但这意味着,人类必须重建城市的道路体系,就像100 多年前汽车被发明、普及时,人类必须建设适合汽车行驶的公路来代替原来马和行人走的马路一样。

  开车不是下棋,无人驾驶汽车也绝非“能够自己行驶”那么简单。除了无人驾驶,无人机、机器人等其他人工智能的全面普及,也同样面临这些问题。

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