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淺談智能機(jī)器人

如果流行文化能在某種程度上反映公眾的態(tài)度，那么一個(gè)顯而易見的事實(shí)是：人類非?？謶种悄軝C(jī)器。比如去年以來(lái)的一系列涉及到機(jī)器人、機(jī)器的電影，人類在其中的地位顯得岌岌可危。類似的情況還出現(xiàn)在很多打著“經(jīng)濟(jì)學(xué)”名義的暢銷書里，這些圖書不管從什么角度切入，其最后的落腳地往往都是機(jī)器取代人類。

然而在 MIT Sloan 與美國(guó)眾多企業(yè)家的對(duì)話中發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)家對(duì)于所謂機(jī)器取代人類的倡議（或者未來(lái)）并不感冒，對(duì)他們而言，企業(yè)的發(fā)展需要借助人類員工，尤其是知識(shí)型員工以及機(jī)器的通力合作。但現(xiàn)狀是，各種公共媒體上充滿了機(jī)器即將代替人類的不切實(shí)際的想象 ，幾乎或者根本沒有媒體圍繞一個(gè)當(dāng)下最急迫解決的問題：究竟哪些領(lǐng)域或職業(yè)會(huì)在技術(shù)的輔助下得到大幅增強(qiáng)。

為了解決這個(gè)難題，MIT Sloan 提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的分析框架，將現(xiàn)有的人工智能、認(rèn)知科學(xué)等技術(shù)分成兩個(gè)維度來(lái)思考——找出現(xiàn)有技術(shù)可以做和不能做的領(lǐng)域（如下圖所示）。同時(shí)為了更便于探索，這個(gè)分析框架會(huì)把所有的智能技術(shù)、機(jī)器統(tǒng)稱為“智能機(jī)器”，以此來(lái)思考機(jī)器智能面臨的困境、挑戰(zhàn)以及創(chuàng)新者接下來(lái)需要努力的方向。

當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撝悄軝C(jī)器時(shí)，我們?cè)谡務(wù)撌裁矗?/p>

機(jī)器智能的四個(gè)階段

總體上看，機(jī)器智能的水準(zhǔn)正在不斷提升，過去，計(jì)算機(jī)可能處理高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)對(duì)不同數(shù)據(jù)類型都有很好的兼容甚至“適應(yīng)”能力。

階段1：人類支持

數(shù)十年來(lái)，人類對(duì)于計(jì)算機(jī)智能的追求都建立在一個(gè)假設(shè)之上：計(jì)算機(jī)可以輔助人類決策。因?yàn)槿祟愒跊Q策方面天然缺乏理性、不穩(wěn)定。但到目前為止，這個(gè)階段還無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)，更多時(shí)候，包括 IBM Watson 在內(nèi)的認(rèn)知產(chǎn)品，都是為人類工作者提供決策建議，最終由人類完成決策。

階段2：重復(fù)性的自動(dòng)化任務(wù)

較上一階段而言，這個(gè)階段的機(jī)器可以在某些特定場(chǎng)合做出“決策”。機(jī)器自動(dòng)化的決策方式最近幾年發(fā)展迅速，并在某些領(lǐng)域，如保險(xiǎn)銷售與股票交易方面取得很不錯(cuò)的成績(jī)。但這些領(lǐng)域都有一些共同的特點(diǎn)，比如確定的交易規(guī)則或算法，所以人類只需要提前寫好算法，然后監(jiān)控算法執(zhí)行就可以了。

階段3：情景感知和學(xué)習(xí)

目前復(fù)雜的認(rèn)知技術(shù)能在某種程度實(shí)現(xiàn)對(duì)于復(fù)雜情景的實(shí)時(shí)感知。隨著人類社會(huì)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的依賴性增強(qiáng)，數(shù)據(jù)也在源源不斷地產(chǎn)生，海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理要求變得非常急迫，企業(yè)需要從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)客戶的潛在需求，比如大量互聯(lián)網(wǎng)公司，不僅包括電商，甚至很多內(nèi)容網(wǎng)站，也會(huì)根據(jù)用戶的瀏覽習(xí)慣來(lái)形成推薦機(jī)制，為了更精確地推薦內(nèi)容，還需要包括用戶位置、時(shí)間以及用戶其他行為記錄作為輔助信息。

目前認(rèn)知計(jì)算的一個(gè)特點(diǎn)就是其擁有學(xué)習(xí)的能力。這種學(xué)習(xí)過程絕大多數(shù)是利用對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、用戶反饋的持續(xù)分析。這種可學(xué)習(xí)的系統(tǒng)對(duì)于類似股票交易的決策非常有幫助，能夠不斷提升決策的準(zhǔn)確度。

階段4：自我意識(shí)

截止到現(xiàn)在，2016 年年末，擁有自我意識(shí)的機(jī)器有且僅存在于科幻小說中。如果計(jì)算機(jī)具有自我意識(shí)，計(jì)算機(jī)需要像人類或超越人類智能水準(zhǔn)，才能夠應(yīng)對(duì)紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)生活環(huán)境。即便是最樂觀的專家也認(rèn)為，出現(xiàn)能夠具有自我意識(shí)的機(jī)器，至少還需要 30 到 40 年。機(jī)器智能會(huì)做什么

觀察機(jī)器處理任務(wù)的智能程度，一定程度上可以根據(jù)機(jī)器都能處理哪些任務(wù)，比如有些任務(wù)實(shí)際上是由文本、數(shù)字或圖片組成，這些要素不過是數(shù)字世界的基本要素，而另一些任務(wù)則包括數(shù)字世界和物理世界的多個(gè)要素。

分析數(shù)字

事實(shí)上，如果要追根溯源，認(rèn)知技術(shù)來(lái)自于計(jì)算機(jī)在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2方面的超強(qiáng)能力。過去很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，計(jì)算機(jī)都通過對(duì)數(shù)字的分析來(lái)支持人類決策。如今，越來(lái)越多的公司將數(shù)字分析技術(shù)嵌入到公司運(yùn)營(yíng)體系或流程中，從而實(shí)現(xiàn)重復(fù)性自動(dòng)化決策，這也使得該技術(shù)兼具了處理速度和處理規(guī)模。尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)開始大規(guī)模使用后，改變了過去人為設(shè)計(jì)處理數(shù)字模型的方法，機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生成分析模型。

分析文字和圖片

人類智能中的一個(gè)關(guān)鍵部分是可以讀懂文字和圖片里信息，同時(shí)能思考其背后的含義。但現(xiàn)在，一系列你可能“耳熟能詳”的技術(shù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等等，已經(jīng)具備了分類、解釋和生成文字的能力，其中的一些技術(shù)還可以分析和識(shí)別圖片。

早期的智能程序，通過分析文字、圖片以及語(yǔ)音，能夠讓人類和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)淺層次的交流。這些技術(shù)發(fā)展到今天，已經(jīng)越來(lái)越多地出現(xiàn)在我們的智能手機(jī)上，智能手機(jī)能夠理解人類語(yǔ)音和文字，還可以識(shí)別圖片，盡管在某些方面不太完美，但至少，已經(jīng)非常廣泛地應(yīng)用到我們?nèi)粘Ｉ钪小?/p>

有三種大規(guī)模文字、圖片處理的需求。其一，多種語(yǔ)言的翻譯；其二，像人類一樣回答問題；其三，從大量文本中獲取有效信息或者生產(chǎn)新的文本信息。

圖像識(shí)別和分類并非什么新概念?；趯?duì)幾何進(jìn)行匹配的“機(jī)器視覺”技術(shù)已經(jīng)使用了很多年。現(xiàn)在，圖像識(shí)別延伸到互聯(lián)網(wǎng)上海量圖片的分類和識(shí)別，尤其是人臉識(shí)別。要應(yīng)對(duì)這些需求，現(xiàn)在的公司們則借助機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別圖片。更重要的一點(diǎn)在于，這些系統(tǒng)能夠通過學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)海量圖片處理需求，事實(shí)上，機(jī)器“吃”越多的數(shù)據(jù)，其決策的準(zhǔn)確性越高。

執(zhí)行數(shù)字化任務(wù)

認(rèn)知技術(shù)最近幾年發(fā)展的一個(gè)方向是實(shí)現(xiàn)行政工作和決策的自動(dòng)化過程。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，需要兩個(gè)技術(shù)能力。首先，你需要能夠按照業(yè)務(wù)規(guī)定來(lái)描述完成這些工作需要的邏輯；其次，你需要可以一步一步完成這些工作的技術(shù)。過去幾十年內(nèi)，自動(dòng)化決策工具的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，從保險(xiǎn)政策審批到信息技術(shù)運(yùn)維以及高頻交易等等。

最近，科技公司開始使用“自動(dòng)控制流程自動(dòng)化”，這項(xiàng)技術(shù)基于工作流和業(yè)務(wù)規(guī)則，通過接入公司里的多個(gè)信息渠道來(lái)實(shí)現(xiàn)，這與普通人類用戶的做法很相似。自動(dòng)控制流程技術(shù)廣泛應(yīng)用在銀行（比如幫助客戶替換丟失的銀行卡服務(wù)，能夠極大地省去人力客服）、保險(xiǎn)行業(yè)、IT業(yè)（如監(jiān)控系統(tǒng)錯(cuò)誤信息、修復(fù)某些簡(jiǎn)單錯(cuò)誤）和供應(yīng)鏈管理（比如訂單處理和回應(yīng)客戶、供應(yīng)商的日常需求）等領(lǐng)域。

流程自動(dòng)化的好處顯而易見。2015 年 4 月份 的一個(gè)案例中，英國(guó)第二大移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商 Telefónica O2 發(fā)現(xiàn)，在該公司將 160 個(gè)業(yè)務(wù)流程軟件化、自動(dòng)化之后，其未來(lái)三年在這些領(lǐng)域的投資回報(bào)率將達(dá)到 650%——800%。

處理物理任務(wù)

我們一般將能夠處理物理任務(wù)的計(jì)算機(jī)稱之為機(jī)器人（Rebot），根據(jù)英文韋氏詞典的解釋，所謂 robot：a machine that can do the work of a person and that works automatically or is controlled by a computer.

2014 年，全球范圍內(nèi)有 22 萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人上臺(tái)，大約三分之一集中在汽車制造行業(yè)。不過，機(jī)器人短期內(nèi)還無(wú)法真正滿足需求。2011 年的時(shí)候，富士康曾信誓旦旦地表示，要在三年之內(nèi)通過一百萬(wàn)機(jī)器人替代人類工人，但很快富士康就發(fā)現(xiàn)，讓機(jī)器人代替人類制造手機(jī)真不是一件輕松的事情。到了 2015 年，當(dāng)富士康開始代工新一代 iPhone 的時(shí)候，該公司招聘了超過 10 萬(wàn)人類工人，并配備了 10 萬(wàn)臺(tái)新機(jī)器人。

過去很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，那些可以替代人類的機(jī)器人都是通過編程，從而能夠高效完成大量重復(fù)性的工作。同時(shí)，出于安全的考慮，機(jī)器人工人往往也和人類工人分開工作。但現(xiàn)在，一種新型的機(jī)器人，也就是所謂“協(xié)作型機(jī)器人”正在出現(xiàn)在工作場(chǎng)所，這種機(jī)器人可以和人類協(xié)同工作。

寫在最后

在看完本季前六集《黑鏡》后我曾這樣感嘆：如何處理人與機(jī)器的關(guān)系會(huì)成為接下來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的重要課題。而第一步則是正確認(rèn)識(shí)機(jī)器或者智能機(jī)器或者人工智能當(dāng)下的處境，過去一年，我們聽到太多關(guān)于人工智能如何如何的聳人聽聞的報(bào)道，但真實(shí)的一面往往平淡無(wú)奇，正如上文所言，機(jī)器在某些層面的確超越了人類，但在絕大多數(shù)場(chǎng)景下，尤其是需要情感、意識(shí)加入其中的場(chǎng)景中，人類終究還是勝者。

然而不可否認(rèn)的一個(gè)事實(shí)，當(dāng)機(jī)器繼續(xù)進(jìn)化的同時(shí)，人類進(jìn)化幾乎已經(jīng)停止.....

請(qǐng)注意，這里絕不涉及到機(jī)器取代人類，而是人類如何被機(jī)器增強(qiáng)自身的能力。

所謂結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就是以行、列來(lái)排序的數(shù)字，比如 Excel 就是處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種基本工具。