第四次工业革命来袭 能像训狗一样训练计算机吗?

来源:互联网新闻 时间:2020-04-28 09:25

数字革命在日常生活中已经无孔不入,它渗透进我们的语言,我们对于事物基本运行规律的理解,仿佛世界是一台电脑,它可以被编程,而程序员自然就扮演着上帝的角色。但未来真的会恒久不变吗?《连线》杂志月刊6月号的一篇报道称,很快程序员将不在为计算机编程,未来我们将像训狗一样训练计算机。

控制了代码,就控制了世界?

报道中称,20多年来,硅谷的科技巨头们孜孜不倦地追求一种被称为“机器学习”的计算方式。基于深度神经网络的兴起,这种大规模分布式计算系统正窥探和模拟大脑中神经元的多层连接,并尝试自己学习、编程。

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。

未来学家马克·古德曼表示,“控制了代码,就控制了世界。”传统的编程方式是工程师写下明确指令让计算机执行,但有了机器学习以后,编程人员就不再亲自编写指令,他们将扮演训练计算机的角色。

但无论你是否喜欢,不管你是编程阶层的一员还是连电脑分辨率设置都搞不定的普通人都不得不重视:世界这台“机器”正在开始说另一种语言,即使是最顶尖的程序员也不一定全弄明白。

举个例子,有了机器学习,你想让一个神经系统去识别猫,就只要给它看大量的图片,最终它就会明白什么是猫;但中途出现它把老虎当做猫的话,不需要重写代码,只需要继续给它看图片,直到它准确认识什么猫为止。

如今,科技巨头已经尝试将机器学习应用到现实世界。Facebook网站用它决定向你推送哪些新闻引起你的兴趣,微软Skype翻译软件把演讲实时转换成不同的语言,无人驾驶汽车用它来避免交通事故,谷歌图片用它来做面部识别,谷歌的搜索引擎也开始仰仗这些深度学习网络。

有了机器学习,工程师就无法确切知道计算机会如何完成其任务。神经网络的运作在很大程度上是不透明的,并且难以捉摸。换言之,它就是一个黑箱(指那些既不能打开,又不能从外部直接观察其内部状态的系统,比如人们的大脑)。

机器学习的前景让人担心

谷歌图片将两名黑人的照片识别为“大猩猩”

去年夏天,谷歌的图片识别引擎把黑人照片标注成大猩猩,公司紧急道歉,补救措施的第一步就是断然阻止系统给任何东西贴上大猩猩的标签。随着我们创造技术和机构日益复杂,计算机网络俨然成为一种“看不见的力量”,当程序变得越来越像一股外星力量,机器中的幽灵就变得越发难以捉摸,不受控制。

“这一切都预示着一个我们失去对机器控制权的时代的到来。人们可以想象科技在金融市场上智胜人类,逃离人类领袖的操纵,甚至发明人类无法理解的武器。”史蒂芬霍金的这些话得到了埃隆·马斯克和比尔盖茨等人的响应。“人工智能的短期影响取决于它操控在谁的手中,长期后果取决于能否被掌控。”

机器学习将会使技术更加民主化

前斯坦福大学人工智能教授、谷歌自动驾驶汽车之父塞巴斯蒂安·特龙对机器学习的未来却充满乐观。他说,从长远来看,机器学习会产生大众化的影响。比如,你在当今无需弄明白html也可以建网站,最终你不需要取得博士学位就可以取得博士学位拥有挖掘利用机器学习的超强力量。编程不再是学习了一系列晦涩语言的专业人士的独有地盘。凡是教过狗狗打滚的人都可以编程。特龙表示,“我觉得这是编程领域最酷的事情,因为人人都能编程。”

即使我们终究没法完全弄懂它们是如何”思考“的,并不意味着我们在它们面前无能为力。未来,我们将不再关注行为背后的底层代码,而是专注于行为本身。我们用于训练机器的数据将比代码更重要。

过去20年里,学习编程是通往可靠就业的最坚实道路之一,到如今,程序员依旧是各大互联网公司的香饽饽,但未来是否如此,却充满变数。

目前越来越多的以富士康为代表的代工厂,以美的为代表的企业都在积极推动工业机器人代替低效车间工人,这是否意味着程序员很快面临类似的“失业问题”。

欧莱礼出版公司的CEO提姆·奥莱理说,传统的编码工作不会完全消失,而且在很长一段时间中,我们仍然需要程序员——但是需要的人数可能会减少,编程会成为一项元技能(meta skill)。按照艾伦人工智能研究所的CEO奥伦·奥尼的说法,机器学习需要“脚手架”来运行,而搭建“脚手架”就需要会编程。就比如,不会因为有了量子力学,牛顿力学就会被抛弃。

在机器人之父艾伦图灵设计“图灵机”80年后,计算机成了将体验转化成技术的设备。人类一直在寻找可以解释、优化我们生活体验的代码。未来,我们将不再关注行为背后的底层代码,而是专注于行为本身。我们用于训练机器的数据将比代码更为重要。

这似乎是在重拾20世纪流行的行为主义。事实上,训练机器学习算法的过程经常会被与20世纪初那些伟大的行为主义实验相提并论。巴甫洛夫用铃铛声让小狗流口水,那并非源自于对饥饿的深刻理解,只是一遍又一遍地重复一个套路。他提供了数据,一遍又一遍,直到代码重写了其本身。不管你对行为主义者有什么看法,他们就是有控制实验对象的本事。

毋庸置疑,“机器学习”将替代我们接管大部分工作。人类,尤其是程序员,最终将变为一种计算机的“训犬师”,这或许就是一种新的职业。

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