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十问Hod Lipson:机器的创造力从何而来?

十问Hod Lipson:机器的创造力从何而来?

Xtecher原创 丨 前沿热点

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2017-08-06

郭宝婷

Xtecher特稿作者

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Hod Lipson是美国哥伦比亚大学创意机器实验室的总监及工程学教授。他的实验室做的是人们对人工智能渴望又害怕的事:创造出有自我意识、会自我复制、有创造力的机器人。他曾在TED上发表关于自主思考机器的演讲,是TED人工智能系列点击率最高的演讲之一。


Lipson教授近日来访中国。8月6日,“极客公园奇点创新者峰会”上,他发表了题为“让机器发挥创造力”的演讲。演讲中,Lipson展示了实验室成果:NASA太空飞船上的天线,是计算机自行设计的;训练了几年的第三代画画机器人,可以画出比人还好的油画。


会后,Xtecher记者对Hod Lipson教授进行了采访,让他为我们揭开机器的“创造力”与“自由意志”的秘密。


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Hod Lipson实验室的机器人油画作品


● 画画机器人的难点在哪里?

最难的是想象力 。想象一个苹果是简单的,但如何想象“自我”和其他抽象的概念?这是更高一层级的想象力。我们现在还没实现这一点。我们有很多版本的机器人,有的机器人我们会给它看苹果的照片然后让它画,它看了这个苹果之后,会有自己的解读,然后画出它自己这个版本的苹果。这有点像我们人,有一个静物摆在那里,你去看着这个静物画。但是,有的机器人,我们会给比较抽象的概念,不给它任何的图片,命令它去画一只狗。机器人会在网上自主找很多照片,然后形成自己的图象,通过这样的图象来做画。这像我们想画猫,就去看很多品种的猫,根据自己的经验去画猫。我们最终想做到一点,是跟机器人说,你随便画,它会根据它看到的所有图像、记忆去画,这样的结果可能是随机的,也可能画的是人们感兴趣的东西。在这样的一个层面上,机器就不仅仅只是创造艺术,而是它本身已经成为了艺术家,因为它有自己的生命经验。说到这可能有点哲学意味了,涉及到什么是艺术,重新定义艺术了。


● 画画机器人比人画得还好,我们也已经在向AlphaGo学下棋了,有一天会不会是由机器人来教我们做事?

会的,机器人会是比我自己还好的教授,因为它有无穷无尽的耐心。机器还有一个好处,它了解孩子的学习模式、学习方式怎么样,然后去适应,来定制教学。现在不仅仅在我们的实验室,在世界很多的实验室都在做类似研究,AI、机器人怎样成为人类更好的老师,而且以一种特别个性化的方式进行教育。可能AI最终并不会像我们世界上最优秀的老师那样出色,但绝对会比一半以上的老师都好,因为我们有一半老师都在水平线以下的。世界上很多孩子并不能得到最好的教育,有了AI之后,我们可以更好地给孩子、给成人提供教育机会,这也是我们作为一个社会应该追求的AI发展的方向。不仅仅让AI代替人类,而是成为人类的老师,这可能是一个比较乌托邦式的社会。


● 机器的创造力从哪里来?

首先要了解人类的创造力是从哪儿来的。我们想把人类的创造力提取出来,写一个代码给机器,但会发现这是很难的,因为我们自己也不知道人类的创造力是哪里来的。哪怕最好的生物学家、哲学家也不能告诉我们人类的创造力从何而来,这是一个黑匣子问题。但换一个方式思考,我们可以通过自然分析什么是创造力:创造力就是自然的进化。我们做了大量实验,通过演化的方法来设计机器人,有物理的模拟器加在这个机器上面,它就开始了自己的演化。我们再加上很多元素,包括关节、神经原,逐渐地这个机器自己就会去进化,机器可以做自己的测试。

 

● 适应性等同于创造力吗?

我们认为适应性和创造力是非常相似的。大自然的新生事物都是来应对大自然变化的挑战,因此可以通过进化来了解创造力。我们在做的机器会更好地了解周围的状况,并进行自我进化。


● 机器如何自己思考?

举我演讲里的一个例子。我们的自主机器人(emergent self-model)往前走的时候,它是没有代码命令它往前走的,也没有对往前走运动的模拟,这是它第一次自己往前走,而且它是基于它所创建的自我形象来决定如何往前移动的。

 

● 人工智能会有自由意志吗,世界会变成什么样?

目前还没有,但我认为不远了,可能50年左右。到时人类面临最大的挑战和改变会是工作,我不觉得会出现电影里机器人把人类都杀光那种情况。

 

● 如何在伦理上认识机器的自由意志?

是的,我们需要思考伦理道德层面的问题,毕竟这是50年、100年内会发生的。我猜人们起初会把机器和动物做等同,但最终会将它视为人类。当然这不是明天就发生的,但总有一天会面对,机器的情感可能和人类不一样,因为很久以后才会发生,这很难预测。

 

● 实验室目前进行中的项目还有哪些?

我们把一个自我建模的算法从机器中提取出来,做成了独立软件进行商业化。现在已经有4万个系统,使用总计超过9000万个小时。这是商业方面。

实验室方面,我们目前在研究机器如何看待另一台机器,机器如何思考“思考”。


● 机器有创造力,是否意味着人工智能的发展进入了一个新阶段?

人工智能的发展经历了几波浪潮,第一波是20世纪50-90年代,用逻辑的方法做AI,比如下象棋、计算税金等,是基于逻辑和搜索的;第二波出现在90年代,出现了用数据进行预测性分析工具的AI;第三波是从2010年开始的,要开始分析非结构性数据,如视频、图像、音频、自然语言,还有无人驾驶中的路况信息等等。现在第四波浪潮要来了,机器将涉及以往人类独有的能力——创造力。


● 人工智能每一个阶段都是独立的吗,会彻底覆盖此前的成果吗?

可能用“浪潮”形容人工智能的发展并不是很准确,后浪会覆盖前浪,但前浪还在。这就好像人可以发展出各种各样的能力,但走路的能力、认出别人的能力这些基础的技能还在。同理,人工智能在产生创造力的同时,还保留着计算与预测的能力。只不过相比创造力,数据挖掘、预测模型等这些能力已经发展得比较成熟了,已经发展出很多工具供人使用,创造力现在是最前沿的研究。以后还会有更多的浪潮出现,比如机器的自我意识,这可能是第六次浪潮。另外一个就是实体化的问题,现在大部分的AI技术还是没有一个实体的,停留在技术的层面。如果我们未来想要修缮这样一座大楼,基于AI这样的技术,需要有一个机器的实体。但是,现在这个阶段还是很难做到的。所以,未来还会有很多浪潮出现。

 

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