AI新方向：科學家們暫停模仿「人腦」，公布了新路線圖

本文來自華爾街見聞，作者石冰清。更多精彩資訊請登陸wallstreetcn.com，或下載華爾街見聞APP。

科學家們一直致力於創造一種像人類一樣思考的機器，但經過一段時間的探索，這一進程遇到了阻礙，他們基本上已經暫停了模仿「人腦」，轉而研究已有發現的應用。剩下的仍在孜孜不倦得追求「超智能機器」的人中，圖靈獎獲得者Judea Pearl提出了通往智能機器的新路線圖。

「人腦」模仿受挫

卡內基梅隆大學計算機科學系主任Andrew Moore在接受Axios採訪時表示，儘管現在的AI在可視化、語音和困難遊戲方面有令人驚嘆的能力，但它仍然「沒有魔力」。「我們不再試圖複製人腦，我們專註於設計製造（已經發明的東西）」，他說。

Moore的觀點與人工智慧界日趨強烈的疑問一致——現有的方法真的可以達到實現所謂」人工智慧」嗎？去年九月，AI領域最受尊敬的先驅之一Geoffrey Hinton稱，研究者們需要重新開始。

1986年，Geoffrey Hinton與他人合著了一篇論文，這篇論文在30年後成為了引爆人工智慧的核心。該論文提出了反向傳播理論方法，這是如今人工智慧所依賴的主要方法，圖像分類、Siri交談能力的進步都仰仗該方法。然而去年九月，Geoffrey Hinton在一場多倫多舉行的AI會議上直言自己提出的突破性方法應該被捨棄。

反向傳播演算法的核心工作機制是用「標籤」或「權重」代表類腦神經層中的圖像或聲音，權重可以逐層調整，直到該神經網路能夠在最少錯的情況下執行智能功能。如今Geoffrey Hinton對這個演算法深表懷疑，他不認為這是大腦的工作方式，因為「我們顯然不需要所有標記的數據。」他說，「我的看法是拋棄一切，重新開始」。

通往「智能機器」的新路線

儘管許多AI科學家停下了對「超智能機器」的追求，但還是有研究者在堅持尋求突破。其中Judea Pearl提出了通往智能機器的新路線——「因果推理」。

Judea Pearl是計算機科學領域最高獎項圖靈獎的獲得者，也是人工智慧領域暢銷書 「The Book of Why」的作者。他把他提出的新路線稱為「因果推理」，即推斷情況的原因和方式的能力。

Judea Pearl指出新路線雖然並不涉及人工智慧本身，但「因果推理」是終極路徑，因此將標誌一場「小型革命」，他告訴Axios。Pearl認為當下機器學習囿於相關性和關聯性，缺乏真正的思維。比如，如果一個人工智慧程序每天都看到公雞在太陽升起前打鳴，它就會認為是公雞打鳴導致了太陽升起，這就是人工智慧所依賴的相關性。而「因果推理」就是希望能超越相關性，讓因果解釋成為機器智能的基石。

「我所預測的迷你革命將把機器學習從目前的不透明，健忘和缺乏可解釋性的困境中解放出來，」 Judea Pearl說。「此外，它還可以讓機器學習我們真正關心的問題的答案，而不僅僅是相關性。」例如，一輛裝備了「因果推理」的自駕車即使遇到一個沒有數據的情況，也能立即進行調整。這樣的自駕車可以思考是什麼導致了它遇到的事故，而不僅僅是與事故相關的事物，前者才是人類真正關心的。

值得一提的是，Geoffrey Hinton也與他的谷歌同事一起提出了全新的AI理論體系——「Capsule」。這是他們對未來人工智慧形態的探索。Capsule的提出受到了神經解剖學、認知神經科學、計算機圖形學的啟示，旨在實現反向傳播無法實現的「無監督學習」，這能讓神經網路擺脫「標籤」，依靠自身變得智能。

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