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“Siri之父”:AI远不只是深度学习和机器智能
来源:互联网   发布日期:2017-03-31 09:27:01   浏览:24095次  

导读:作者:三川 近日,在旧金山举行的世界AI大会上,行内顶级专家聚在一起讨论了AI领域的未来。其中,SRI International信息与计算部门的负责人William Mark演讲了一系列干货。 SRI International 信息与计算部门负责人 William Mark 不知道 SRI 和 William Mark...

作者:三川

近日,在旧金山举行的世界AI大会上,行内顶级专家聚在一起讨论了AI领域的未来。其中,SRI International信息与计算部门的负责人William Mark演讲了一系列干货。

“Siri之父”:AI远不只是深度学习和机器智能

SRI International 信息与计算部门负责人 William Mark

不知道 SRI 和 William Mark 是何方神圣?SRI International 是孵化出 Siri 的母公司,而负责相关研究的正是 William Mark 主持的 CALO 项目。他领导的技术攻关为后来 Siri 的诞生打下基矗外媒 PC Magazine 把他评价为 “Siri 背后的主要智囊之一”。因此,把 William Mark 与 Siri 的联合创始人 Dag Kittlaus、Adam Cheyer 、Tom Gruber 并称为 “Siri 之父” 毫不为过。

William Mark 表示:我们需要让人工智能不那么“人工”。他着重强调 AI 远远不只是深度学习和机器智能。这一点非常重要。因为大多数与会者来自于企业领域。他们专注于使用 AI 来做人类做不到的事:超大规模的并行计算。很多演讲者都引用了,IBM Watson 在15秒内阅读4000万份文件的壮举。他们借此来说明我们正飞速迈向“奇点” (注:奇点, the singularity,是一个人为设想的AI 超越人类、社会因此发生革命性变化的时间点,参考 Ray Kurzweil 《奇点降临》)。

值得注意的是,William Mark 对未来 AI 的设想有些超前,在系统设计方面也有些复杂。

Mark 说:“对开发进行语言沟通的 AI ,我们做了很多工作。部分系统确实使用了深度学习。但 AI 技术还包括意图识别、自然语言处理和情绪侦测。管理即时会话时,人的对话有时里夹杂了多条内容,我们必须教会 AI 理解人们表达了一个新的意图,但还没有说完上一个。对这个问题我们不用机器学习解决,而是明确的规则和一系列推理机制。”

在2011年 Siri 诞生并被苹果收购之后,William Mark 的团队优化了另一个名为 KAI 的对话 AI 平台,该 AI 应用于金融业。虽然现在它已是一家独立的公司,Mark 仍担任新公司的董事。 KAI 是一个基于金融系统的 AI,这意味着 Mark 团队必须在 KAI 的设计中加入信任机制。

“Siri之父”:AI远不只是深度学习和机器智能

Mark 说道:“”人们是否能够信任这些 AI,会成为决定成功的关键因素。这就是我说让人工智能不那么“人工”的意思。人和 AI 的思维方式不一样。比方说,当人想着因果关系的时候,大多数 AI 系统却在考虑相关性,这是由系统设计决定的。跨越这个鸿沟是一件极其重要的事。同时,这也是一项我们正在着力解决的前沿问题:开发出可信任的系统。只有这样, AI 才能真正走入千家万户,被人们所接受。

最后,他向与会者透露了他领导的 SRI 团队的下一项计划:“超级 Siri”。 应用于他正在研究的如何对付人口老龄化的课题:

”这是一个很严重的文化和经济问题,它有许多方面。人们一提起老龄化,总立刻想到家政机器人,这就是我们正在研究的东西。我们还在考虑陪伴问题。很多老年人很孤独,这造成认知能力的下降。我们正在开发的’超级 Siri‘会把’家人‘带给这些老人,唤起他们过去生活的记忆。而且这套系统会与家庭传感器结合,监测人们的的活动能力和健康问题。它也会接入物联网。“

听了这一通 William Mark 的话,编者的结论是:下一波 AI 大潮的主题很可能是‘如何使人与 AI 之间产生信任’。“这需要开发者赋予 AI 通过推理机制来推导人意图的能力,预测人的需求、行为和想要说的话。”

这与初创公司 OptimizingMind 让 AI 决策透明化,以增强人机信任的课题殊途同归。不同的地方在于,William Mark 侧重于让 AI 学会并理解人类的行为方式,而 OptimizingMind 则是通过开发一套“透明访问”算法让 AI 决策过程变得可见(详见推荐阅读‘AI 黑箱难题怎么破?’)。但无论是 William Mark 还是 OptimizingMind,显然都认为目前 AI 的核心挑战是信任问题,谁能解决这个问题谁就站在了下一波 AI 浪潮的潮头。


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