“我們對(duì)產(chǎn)品的影響比扎克伯格預(yù)期的更大，” 近日，LeCun 通過 Skype 告訴記者。但是，正如他在采訪中所解釋的那樣，人工智能在具備接近嬰兒的智力甚至是動(dòng)物的智力之前，仍然有很漫長(zhǎng)的路要走。如果你不介意，LeCun 會(huì)因?yàn)槲覀儾辉谖恼轮惺褂妙愃?ldquo;終結(jié)者”這樣的圖片而感到高興。

 

　　以下采訪內(nèi)容已在不改變?cè)獾那疤嵯逻M(jìn)行了精簡(jiǎn)

 

　　Q：最近有關(guān) Facebook 最重大的一個(gè)新聞就是當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)“AI 機(jī)器人”有了自己的語(yǔ)言之后，緊急將它關(guān)閉。有不少報(bào)道扭曲了這項(xiàng)研究的事實(shí)，您和您的同事對(duì)這些失實(shí)的報(bào)道作何反應(yīng)？

 

　　LeCun：當(dāng)我們第一次看到這則報(bào)道的時(shí)候，我們都忍不住笑出了聲。當(dāng)然這取決于有多少關(guān)注度。后來，當(dāng)這則“受歡迎”的報(bào)道成為爆款之后，我們的感覺就像拽頭發(fā)那樣痛苦：“他們完全錯(cuò)了！”

 

　　這一事件對(duì)我們來說是有啟發(fā)性的，因?yàn)樗屛覀冎懒嗣襟w能過造成多大的影響，而我們對(duì)此有這樣一些應(yīng)對(duì)措施：我在 Facebook 上快速發(fā)表了一個(gè)帖子，說這樣的報(bào)道是荒謬的，在我們嚴(yán)肅對(duì)待這次的事件之前，我們先試圖采用幽默的方式。我們和一些想要知道真相的記者交談，并撰寫了關(guān)于這次的報(bào)道有多么失實(shí)的文章。

 

　　Q：在過去幾年中，您認(rèn)為受到這樣的報(bào)道的次數(shù)是更多了還是更少了？

 

　　LeCun：更少了。在某種意義上說，媒體和公眾似乎變得更加能意識(shí)到真相是什么。在以前，你能看到的有關(guān) AI 的報(bào)道，配圖幾乎全都是終結(jié)者。但是現(xiàn)在幾乎很少看到了，這是一件好事 […] 雖然偶爾還能看到某些新聞媒體提出一些完全荒謬和錯(cuò)誤的觀點(diǎn)。

　　Facebook 的 Prineville 數(shù)據(jù)中心。許多地方之一，它提供了 AI 功能的功能，如圖像字幕和翻譯。攝影師： Vjeran Pavic

 

　　Q：當(dāng)你看到這樣的報(bào)道時(shí)，你對(duì)人們說些什么？

 

　　LeCun：每當(dāng)我和公眾進(jìn)行交談時(shí)，我都會(huì)重復(fù)這句話：我們離建造真正的智能機(jī)器還很遠(yuǎn)。你現(xiàn)在看到的一切 —— 所有這些 AI 的壯舉：比如自動(dòng)駕駛汽車、解析醫(yī)學(xué)圖像、擊敗世界冠軍的 AlphaGo 等等 —— 這些都是非常狹義的智能，他們都是為達(dá)到特定的目的而進(jìn)行訓(xùn)練的，而訓(xùn)練的目的就是為了收集大量的數(shù)據(jù)。

 

　　我并不是要看輕 DeepMind 的朋友們?cè)?AlphaGo 身上所做的研究和投入，但是如果人們把 AlphaGo 的發(fā)展看成是通向廣義智能的關(guān)鍵過程，那么就大錯(cuò)特錯(cuò)了。它確實(shí)不是。并不是說有一臺(tái)叫做 AlphaGo 的機(jī)器人打敗了人類，那么未來就會(huì)有各種各樣的機(jī)器人遍布各個(gè)角落。AlphaGo 對(duì)促成這種局面毫無幫助，它們是完全不同的問題。其他人可能會(huì)有不同的看法，但這是我個(gè)人的意見。

 

　　距離機(jī)器能夠像人或者動(dòng)物那樣認(rèn)知世界還有很長(zhǎng)的路要走，是的，尤其在機(jī)器的超人類表現(xiàn)的方面。但在廣義智能領(lǐng)域，它們目前的智商還不如一只老鼠。所以很多人擔(dān)心這類問題（智能危機(jī)）還為時(shí)尚早。……并不是說我們不應(yīng)該考慮這個(gè)問題，只是在當(dāng)下或者到了發(fā)展中期都不會(huì)有什么危險(xiǎn)。AI 的某些領(lǐng)域存在著真正的風(fēng)險(xiǎn)，但并不會(huì)出現(xiàn)像電影《終結(jié)者》那樣的場(chǎng)景。

 

　　Q：DeepMind 提到了與 AlphaGo 有關(guān)的部分工作，他們所創(chuàng)建的算法可以用在科學(xué)研究（蛋白質(zhì)折疊和藥物研究）上。您覺得在世界其他地方應(yīng)用這項(xiàng)研究會(huì)有什么難度嗎？

 

　　LeCun：AlphaGo 正在使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于游戲；它適用于只有少量離散動(dòng)作的情況，它能夠運(yùn)行是因?yàn)椋核枰芏啻卧囼?yàn)來執(zhí)行復(fù)雜的操作。AlphaGo Zero（AlphaGo 的最新版本）在幾天或幾周內(nèi)進(jìn)行過數(shù)百萬(wàn)句圍棋訓(xùn)練，這比自幾千年前發(fā)明圍棋以來那些圍棋大師玩過的還要多。因?yàn)閲瀛h(huán)境本身并不復(fù)雜，我們可以在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上以每秒幾千幀的速度進(jìn)行模擬。但是，這在現(xiàn)實(shí)世界中不起作用，因?yàn)槟悴豢赡鼙葧r(shí)間跑得還快。

 

　　解決這個(gè)問題的唯一辦法就是讓機(jī)器能夠通過學(xué)習(xí)建立自己的內(nèi)部模型，從而可以模擬比現(xiàn)實(shí)世界更快的時(shí)間。我們?nèi)狈Φ氖悄軌蜃寵C(jī)器對(duì)世界建立模型的關(guān)鍵性技術(shù)。

 

　　要我舉個(gè)例子的話，可以這么說：當(dāng)一個(gè)人學(xué)會(huì)駕駛時(shí)，他們會(huì)在腦海里建立一個(gè)模型，讓他們意識(shí)到，如果他們開錯(cuò)路或者撞到樹，就會(huì)有不好的事情發(fā)生，所以，這么做不是好主意。在我們學(xué)習(xí)開車時(shí)，我們的大腦中就會(huì)建立一個(gè)完整的模型：我們知道我們需要把車停在街上，不要沖下懸崖或者撞到樹上；但是，如果你使用純粹的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，并且用一個(gè)模擬器訓(xùn)練出一套系統(tǒng)來駕駛汽車，那么它將會(huì)在發(fā)生 40,000 次崩潰之后，才知道這樣做是不對(duì)的。所以需要強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)不過是一種方法，但絕不是智能進(jìn)步的關(guān)鍵因素。

 

　　Q：那么你認(rèn)為，AI 仍然缺少一些超出目前限制所需的基本工具？[AI 先驅(qū)] 杰弗里·霍恩（Geoffrey Hinton）最近提到了這個(gè)話題，他說這個(gè)領(lǐng)域需要“把它全部丟棄，重新開始”。

 

　　LeCun：我認(rèn)為他說的有點(diǎn)過了，但是我完全同意（我們需要更多的 AI 基礎(chǔ)研究）。舉個(gè)例子，Hinton 喜歡的模型之一就是他在 1985 年提出的一個(gè)名叫 Boltzmann 的機(jī)器，而且對(duì)他而言，這是一個(gè)很好的算法，但實(shí)際上它運(yùn)行得并不是很好。我們想要找的是像玻耳茲曼機(jī)那樣擁有與生俱來的優(yōu)雅和易用性的機(jī)器，而且還有反向傳播的功能 [用于優(yōu)化 AI 系統(tǒng)的計(jì)算]。這就是我們這一波人 —— 自從二十世紀(jì)二十年代初重新開始了深入學(xué)習(xí)的工作之后，Yoshua（Bengio）、杰夫和我一直在追求的東西。讓我們感到驚訝的是，最終，在工作中給我們支持的都是深度網(wǎng)絡(luò)。

　　Facebook 正在大力研究虛擬助手 - 但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于亞馬遜 Alexa 等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

 

　　Q：鑒于 AI 得到很大程度的發(fā)展，您認(rèn)為短期內(nèi)對(duì)消費(fèi)者最有用的是什么？Facebook 在這方面的計(jì)劃是什么？

 

　　LeCun：我認(rèn)為虛擬助手會(huì)是一個(gè)重點(diǎn)。現(xiàn)有的助手完全依靠腳本，把一堆有可能被問到的問題的答案告訴你。所以這使得虛擬助手變得很乏味、昂貴和脆弱，雖然它們?cè)谀承┣闆r下還是有用的，比如用作客服。下一步計(jì)劃將是加入一些學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這也是 Facebook 正在做的事情。擁有一臺(tái)能夠讀取長(zhǎng)文本的機(jī)器，然后回答與之相關(guān)的任何問題 —— 這將是非常實(shí)用的功能。

 

　　再往下一步的計(jì)劃就是基本常識(shí)，讓機(jī)器與人一樣掌握相同的背景知識(shí)。但是，除非我們能找到一些方法讓機(jī)器學(xué)會(huì)如何通過觀察來了解世界，否則我們不會(huì)這樣做。其實(shí)也就是看視頻或看書。這就是未來幾年關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)。我稱之為預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)，有人稱之為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

 

　　在接下來的幾年里，隨著虛擬助手變得越來越實(shí)用，虛擬助手會(huì)有持續(xù)的進(jìn)步，能夠造成的交流障礙也會(huì)越來越少。他們將學(xué)到更多的知識(shí)，并且不再依靠設(shè)計(jì)者的腳本來為人類做更多的事。這正是 Facebook 非常感興趣的事情。