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微软亚洲研究院院长洪小文:人机共生才是未来世界的终极形态

智慧(intelligence)至少分成四个层面:感知(perception)、认知(cognition)、创意(creativity)和大智慧(wisdom)。感知涉及的几个重要领域,包括语音辨识、图像搜寻与图像辨识等,人工智慧的表现都比人类还要好,并不意外。举个例子,今天假设某城市存在50个恐怖分子,给你50张照片,你的任务就是记好这50个人长什幺样子?你站在关口那边看,我可以保证,机器会做得比你好,而且机器做这个事情你会非常高兴,就像安检机器做会比我们做得好很多,我们也不会受到伤害一样。

但图像辨识时,人的强项在于我们碰到熟人的照片,就算照片残缺不齐,只剩下10%,我们也能辨认出来,在语音方面也是一样的,语音辨识领域有个概念叫「鸡尾酒会效应」。我们参加鸡尾酒会时,虽然现场非常吵杂,很多人都在讲话,声音相互干扰、断断续续,但你若认识这个在说话的人,或是你知道这个人为什幺来这里,还是可以大概猜出来对方在表达什幺,还是可以沟通,但现在的人工智慧语音系统,没有办法克服这个问题。

另外一个更生动有趣的例子是翻译,是我自己的亲身经验。当我的美国老闆到北京的时候,常常要带他们见政府官员签一些合约,这时候我就要充当翻译。常常是我老闆还没讲出来但我就先翻出来了,为什幺我办得到?非常简单,因为会议是我安排的,我非常清楚双方为什幺要见面,见面会聊些什幺内容。

在许多任务中,人是用认知的方法去做感知。人是真正了解事情的来龙去脉,不像机器是硬记一些模式。

另外,人厉害的是在「小」数据状态,甚至完全没有数据的「零」数据状态,还是拥有「无中生有」的创造力,爱因斯坦提出的「重力波」就是一个好证明,100年前爱因斯坦提出重力波理论时哪有什幺数据呢?别说小数据了,一点数据都没有,但人类在没有数据的情况下还可以做到这个程度,这是人的厉害之处。另外,现在所有的机器算法如AlphaGo都是人想出来的,包括机器本身也是人造出来的,人类智慧还远远高于人工智慧,除非有一天人工智慧可以自己想出自己的算法,并且自己写程式。

在这里我跟大家解释什幺叫算法,用一个最简单的例子,1加到N有两种算法,一种是直接运算,另外一种算法是N乘上N加1除以2,这是高斯发明的,当年高斯很聪明常常问数学老师问题,数学老师不胜其烦,有一天就让高斯从1到100依次相加求和,数学老师本想高斯要花一小时才可以做完,没想到高斯不到30秒就算出来了,他没有使用逐个数字相加的笨办法,而是想出了一个公式,也就是今天很多人都熟悉的1+2+3+…+n=(n+1)n/2高斯求和公式。

假设今天你跟电脑比这个求和计算,假设这个N很大,你用高斯的聪明算法,电脑用最笨的算法直接算,谁算得比较快?电脑1加到N比你算得还要快,因为人的计算力是输给电脑的,但你会觉得电脑比你聪明吗,不会!因为你的算法比较好。若没有人类介入,电脑没有办法发明或创造这种简洁又高效率的算法的能力。

同样的角度,我们来看DeepMind的AlphaGo和围棋棋士比赛这件事,AlphaGo的计算力是来自背后几万台机器云端运作,但棋士李世乭与柯洁,他们下棋时所需要的算法以及同时需要进行的计算都是由自己完成的,加上比赛还有时间压力,你觉得是AlphaGo厉害还是对弈的棋手厉害?在这种情况下,李世乭可以赢一场,代表人类棋手的算法还是在某种程度上还是优于AlphaGo,因此我讚叹的并不是机器很强,是人真的很厉害,还能够和机器有得拼。

机器厉害的是拥有庞大又快速的大数据计算力,对于很怪异的模式,可以很快速地硬记起来,人类和机器专长不一样,现在外界提人工智慧,都忽略了背后的人类智慧的重要性,我认为AI+HI(Human Intelligence)才是智慧发展的最终样貌,人和机器的共生才是未来世界的终极形态。

洪小文
出生|1963年
学历|台大电机系学士、美国卡内基梅隆大学(CMU)电脑科学博士
经历|苹果电脑技术总监、微软首席技术架构师
现职|微软全球资深副总裁,微软亚太研发集团主席,微软亚洲研究院院长

在许多任务中,
人是用认知的方法去做感知,
是真正了解事情的来龙去脉。

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