穿越科幻 走進現實[組圖]

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  本報記者劉 霞綜合外電

  2015年,人工智慧教育“明星”將主宰好萊塢。從《機械姬》電影中的女郎“伊娃”到我們的老有些人——《星球大戰》系列中的機智、勇敢而又魯莽的宇航技工機器人“R2-D2”及其同伴C-3PO機器人,以及將於年末上映的《星球大戰7:原力覺醒》中的角色。當然,我們有些我能忘了《復仇者聯盟2:奧創紀元》電影中的大反派“奧創”、經典科幻電影《終結者》中的“終結者”等“人”。一大撥既有標誌性又新奇的機器人將充斥大螢幕。

  這些有感情的句子的句子、能思考、能做決定的機器人將在螢幕上展示有些人類的以及超人的底部形态,給我們帶來驚喜。其實,科幻電影中的許多想像都在科學家們的慧心巧手下變成了現實,比如,手機、平板電腦的設想最早亮相於《星際迷航》電影,真實機器人的聰明才幹也令人嘆為觀止。3月底,美國趣味科學網站用5篇文章,為我們梳理了現實生活中哪几个聰慧程度可與電影中的人工智慧教育明星相媲美的機器人。

  機器人擁有感情的句子的句子

  將於4月10日登陸北美院線的電影《機械姬》中,名為“愛娃”的人工智慧教育女郎為了被委托人的生存,將兩個女人男人捲進了一場感情的句子的句子漩渦,不斷挑戰兩人的感官、智力和情緒。

  儘管主流觀念总是 將機器人看成是没得感情的句子的句子的物體,就像組成它們的鋼鐵那樣冰冷,但其實,類似“愛娃”這樣有感情的句子的句子的機器人在科幻史上並非孤例,1986年的電影《霹靂五號》中的機器人“五號”有些我一個感情的句子的句子豐富的“人物”。

  影片《霹靂五號》描述了一個擁有最精密雷達武器的機器人“五號”,在一次短路狀況下闖入了熱心保護動物的史蒂芬妮家中,並在與人交往的過程中學到了人類的智慧教育和人性,後來,“五號”拒絕回到武器公司充當他們的殺人工具。

  在好萊塢之外,有有些工程師正致力於進行相關研究,希望能將人工智慧教育和情緒整合在一起。美國北卡羅萊納州立大學的研究員約瑟夫·格拉斯夫伽德日前接受美國趣味科學網站採訪時表示,電腦及有些設備識別並回應感情的句子的句子的技術常常被稱作“感情的句子的句子計算”技術。“感情的句子的句子計算”技術從廣義上説,有些我為了製造擁有感情的句子的句子的人工智慧教育系統。這項技術的研究正在學術界興起。為了做到這一點,機器必須擁有一個或多個“感情的句子的句子回路”支柱,包括識別情緒、理解周圍的環境感情的句子的句子並流暢自如地表達感情的句子的句子等。

  去年,格拉斯夫伽德所在的實驗室研製出一款自動授課系統,它能夠識別學生的情緒並作出相應的反應。在研究中,科學家們使用不同的感測器和面部識別監視器,來捕獲學生與螢幕的距離以及學生面部肌肉的運動状态等信號,這些信號會揭示學生何時會表現出諸如厭煩等情緒。接著,研究人員將信號數據輸進配備了同樣感測器的人工智慧教育系統。

  儘管這套人工智慧教育系統能在有些状态下,識別出學生的有些情緒,但格拉斯夫伽德説:“就目前而言,這套系統是為特定目的而建造的,並非有適應能力的系統。這是因為,在授課過程中學生皺眉有不同的意義,而機器很難進行區分。”

  格拉斯夫伽德表示,即便一台擁有三個“感情的句子的句子回路”支柱的電腦,都在能説是有“感覺”,因為這一技術目前並只有讓機器識別“自我”。他説:“在現有技術條件下,機器並没得意識,這些技術目前還没得整合‘自我’模型。”

  然而,有些科學家表示,對人工智慧教育和情緒的研究最終將不可处置地導致有感覺機器的出显。著名未來學家、谷歌公司技術總監雷·庫茲韋爾曾經預測,到2029年將會出显有感覺能力的機器人,他認為電腦的情緒智慧教育在其整個發展過程中具有重要的地位。

  庫茲韋爾接受美國《連線》雜誌採訪時表示,一旦機器人理解自然語言,它們就能被認為是有意識的。不過,他也強調,“這並不原应著機器人具有邏輯智慧教育,有些我原应著機器人擁有情緒智慧教育,能感受到快樂、幽默、性感、善良、友好等情緒,理解人類的感情的句子的句子並作出相應的反應。”

  機器人通過圖靈測試

  科幻心理驚悚片《機械姬》除了探討有感覺的機器人之外,還探討了人工智慧教育領域另一個非常重要的技術標準,那有些我圖靈測試。在影片中,男主角被邀請與人工智慧教育女郎“愛娃”相處一週,從而測試“愛娃”的能力和意識。最後,男主角發現被委托人被困在人機之間,模糊了人類與機器的界限,分不清究竟是誰在操縱誰。

  “圖靈測試”是驗證電腦与非 具備與人類这类的思考能力的一個著名測驗。英國“人工智慧教育之父”阿蘭·圖靈于1930年設計出这俩 測試。測試人在與被測試者(一台機器)隔開的状态下,通過有些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。問過有些問題後,机会被測試者超過30%的答覆只有使測試人確認出哪個是人、哪個是機器的話,那麼這台機器就通過了測試,並被認為具他们類智慧教育。

  電影中的人工智慧教育人物最終通過圖靈測試進入了人類有些人庭。其實,在現實生活中,都在有些人工智慧教育系統在有些状态下通過了這一測試。去年6月,英國雷丁大學發表公報稱,在該校6月7日組織的“圖靈測試2014”活動中,5個參賽電腦程式之一的聊天機器人程式“尤金·古斯特曼”成功“偽裝”成一名13歲男孩,回答了測試者輸入的所有問題,其中33%的回答讓測試者認為與他們對話的是人而非機器,從而成為有史以來首臺通過“圖靈測試”的機器,這原应著機器还能否像人類一樣“思考”。

  雷丁大學客座教授凱文·沃裏克説,雖然此前他们聲稱其設計的電腦程式通過了“圖靈測試”,但這次測試活動執行標準更為嚴格,比如對話內容並無限制,測試两种生活經過了獨立驗證等,怎么才能 让可不需用宣佈“尤金”是首個通過這項測試的電腦程式。机会這一結論獲得確認,那麼這將是人工智慧教育乃至電腦史上的一個里程碑事件。

  比賽當天恰逢圖靈去世30週年。沃裏克説:“去世前不久,圖靈就預測終有一天這項測試會被通過。不過,他當初估計很難想像現在的電腦和網路系統會是什麼樣子。”

  儘管这麼 ,都在人對這一測試提出了質疑。美國語音與顯像解決方案領先提供商紐昂司軟體系統有限公司總經理查理·奧提茲近日接受美國趣味科學網站採訪時表示,這一成功事件是騙人的,怎么才能 让也揭示了圖靈測試自身的缺乏。基於聊天的圖靈測試,已經變成一種詭計,而非真實的人工智慧教育。在圖靈測試中,有些人工智慧教育會改變話題或逃避問題,這也會欺騙不少人,“尤金”的開發者很狡猾,他們把它偽裝成了不以英語為母語的13歲烏克蘭男孩兒。正如“尤金”的創造者弗拉基米爾·韋謝洛夫所説:“‘尤金’可不需用號稱被委托人無所不知,但受到年齡的限制,有些他不机会什麼都知道。”雖然這從技術上详细講得通,但從感性强度來看,卻一點都在令人信佩。

  奧提茲補充説,這一測試“並没得測試被稱為智慧教育的所有能力。这类視覺和身體互動等”。除此之外,目前的大累积電腦還無法處理對人類來説是家常便飯的常識和與直覺有關的問題。这类,在面對這樣一個表述“这俩 獎盃無法裝在这俩 箱子裏,因為它很多了。”時,機器人要想盡妙招確定“它”指的是“獎盃”還是“箱子”,而我們都知道,這裡的“它”指的是“獎盃”。奧提茲説:“常識总是 是人工智慧教育的‘阿喀琉斯之踵’,無法言説的痛。”

  鋻於人工智慧教育領域的快速進步已將圖靈測試大大拋于腦後,近年來學術界普遍認為是改朝換代的時候了,也有些我説,將傳統意義可不需用夠與人交談並冒充人類的圖靈機器人,向更加切合實際的機器智慧教育轉化。一個主流的替代方案叫做Winograd Schema挑戰,它會用常識對話測試電腦。Winograd Schema挑戰由加拿大多倫多大學的研究人員于2011年首次提出,現在正與紐昂司合作者者者,具體內容是從2015年10月起,無論誰構建一個系統,能在問題中達到人類水準,就會得到2300美元的獎勵。

  除了Winograd Schema挑戰,還有許多正在進行的人工智慧教育項目还能否達到人腦推理水準,甚至能通過簡答測試。比如來自日本的東京大學機器人是致力於通過大學入學考試的機器人;而來自美國西雅圖艾倫研究所的人工智慧教育專家正在建立能夠通過四年級考試的智慧教育系統。

  機器人协会學習

  今年5月即將上映的電影《復仇者聯盟2:奧創紀元》中,亨利·皮姆博士(即第一代蟻人)結合從“龍人”派生的技術和被委托人的腦波模式創科学科学发明來的智慧教育機器人“奧創”擁有了自我學習能力,變得越來越狡猾和聰明,甚至得出了“人類是地球上最大的威脅”這一結論,進而開始實施清洗人類的毀滅計劃。

  該片導演喬斯·韋登在接受雅虎電影網採訪時表示,“奧創”與以往的機械人都在同,因為“奧創”是擁有自我意識和學習能力的人工智慧教育機器人。由於“奧創”擁有極佳的學習能力,了解人類300年的歷史對它來説有些我小菜一碟,但它還没得能力很好地處理這些資訊,怎么才能 让變得很是瘋狂。

  其實,在現實生活中,人工智慧教育也在學習能力方面不斷進化,工程師們希望最終研製出自我學習能力可與人類相媲美的機器人。

  “環人工智慧教育實驗室”强度學習部門負責人帕特裏克·艾倫接受英國《觀察家報》採訪時表示,所謂的“强度學習”人工智慧教育系統已是“小荷已露尖尖角”,有有些實驗室在研究這種技術。去年,谷歌公司收購了總部位於倫敦的“强度學習技術”公司,其神秘的“神經系統圖靈機”項目的主要宗旨正是建造一台能夠像人類一樣學習的機器。

  加拿大滑鐵盧大學的計算神經科學研究專家克裏斯·伊萊斯密斯近期對美國趣味科學網站表示,儘管這一項目的細節我們知之甚少,但神經系統圖靈機與常規神經網路類似,它通過接受外部世界輸入的資訊來學習,也會學習怎么才能 才能 存儲這種資訊以及何時進行檢索。“强度學習”公司曾表示,他們的目標是“解決智慧教育問題”。机会這一解決方案可不需用達到人類的智力水準,那麼,最好的測試有些我看神經系統圖靈機可不需用具他们類大腦重新編碼的能力。

  機器人被委托人做決定

  68歲的阿諾德·施瓦辛格今年將再次回到大熒幕,繼續在即將於今年7月1日上映的科幻大片《終結者:創世紀》中,扮演對人類大開殺戒的機器人“終結者”角色。在影片中,類似“天網”的人工智慧教育系統會派遣機器人“終結者”殺死人類反抗軍領袖約翰·康納的母親,失敗之後,再次派遣“終結者”刺殺年少時的康納。

  儘管目前還没得機器人殺人的事,但自從1984年第一部《終結者》電影上映之後,人們就总是 擔心會出显這種全副武裝的人工智慧教育系統。無人機歷史學家理查德·懷托表示,自動駕駛汽車或無人駕駛飛機,現在都已成為“軍事行動不可分割的一累积”。有些人估計,科學家們接下來有机会製科学科学发明在他们攻擊時能利用人工智慧教育系統做決定的無人機。

  國際機器人武器控制委員會的聯合創辦人彼得·阿莎羅最近接受趣味科學網站採訪時説,全球各國軍方都在研製擁有自動打擊能力的無人機。這些武器的涵蓋範圍非常廣泛,從美國海軍的能被委托人起飛和著陸的試驗型無人戰鬥航空器X-47B,到英國超音速超級無人駕駛飛機“雷神”,再到以色列的“哈爾比巡航導彈”等。

  實際上,X-47B是世界首架艦載隱形無人戰機,也是第一款實現航母起降的無人機,是美國海軍旨在發展艦載無人飛機的UCAS-D計劃的一累积,于2011年首飛。美國當地時間2013年5月14日和17日,X-47B先後在“布希”號航母上完成彈射起飛和著艦復飛試驗,引發國際輿論廣泛關注。

  “雷神”也已于2014年2月完成了首次試飛,儘管英國對“雷神”首飛所能達到的戰鬥指標諱莫如深,但他们推斷,“雷神”有机会具備超音速巡航能力。超音速巡航能力對於一個大航程、以對地攻擊任務為主的無人機而言,意義十分重大。加进去去原有的隱身能力,“雷神”的突防能力應該在X-47B之上。而以色列的“哈爾比巡航導彈”則有可不需用自行確認和攻擊敵人的雷達設備。

  其實,早在306年,美國賓夕法尼亞大學的神經倫理學家喬納森·莫雷諾就在其《思維之戰》一書中預測,能自我做決定的軍用無人機將會出显。他現在認為,軍方對神經科學和人工智慧教育的興趣怎么才能 让與日俱增。不過,莫雷諾也表示,大多數討論目前都有些我紙上談兵,因為軍方正等待歌曲歌曲工程學的突破追上神經科學領域進步的步伐。軍方官員也表示,研製出能決定何時發動攻擊的無人機還需用假以時日。

  美國空軍中將拉裏·詹姆斯在説到美國空軍無人機計劃時也表示:“我認為,距離我們擁有這種能被委托人做決定的系統,机会還需用等待歌曲多年,甚至數十年。”

  即便我們不考慮時間表,都在有些觀察家擔心這些無人駕駛戰鬥機机会會錯誤地襲擊和攻擊平民。

  阿莎羅一起指出,當多個自動武器集合在一起時會出显什麼状态,完都在個未知數。他説:“這些無人系統之間机会會産生有些無法預測的相互作用,就像2010年美國股市閃電崩盤那樣慘不忍睹,那時自動化的電腦演算法停止競價導致股價大幅下跌,道瓊斯指數在幾分鐘內下跌了30多點。”

  機器人能夠翻譯

  2014年11月,迪斯尼公佈了《星球大戰》第七部的正式片名《星球大戰:原力覺醒》,計劃于2015年12月18日上映。縱觀整部影片,對我們來説,討人喜歡的話癆翻譯機器人C-3PO令人拍案叫絕的翻譯能力机会是最有用的,也最机会被真實的人工智慧教育系統複製。

  正在進行的研究有望最終賦予機器堪與科幻小説中的翻譯機相媲美的翻譯能力。去年末,微軟公司宣佈旗下的語音通訊軟體Skype開始支援實時翻譯功能,可不需用在對話進行時將母語不同的雙方的對話直接翻譯成對方的語言。不過,這套系統目前僅支援英語與西班牙語的實時翻譯。

  與此一起,谷歌公司也宣佈將對旗下實時翻譯軟體“谷歌翻譯”的安卓版進行一次較大的更新,此次更新中將包括一個能夠識別主流語言對話的系統,並能將語言轉換為文本。谷歌聲稱,此次更新將會為用戶帶來更加自然的翻譯體驗。

  谷歌公司研究員、加拿大多倫多大學教授、强度學習的開山鼻祖傑弗裏·希爾頓在有關會議上表示,他們最終會研製出類似英國廣播劇作家道格拉斯·亞當斯的《銀河系漫遊指南》中的“寶貝魚”那樣的通用翻譯機。在小説中,任何人將这俩 神奇的“寶貝魚”倒进耳朵裏,就能聽懂外星人的語言,提供實時的通用翻譯。这类,名為“迴圈神經網路”的人工大腦就擁有強大的機器翻譯潛能。

  谷歌翻譯工程主管邁克杜夫·休斯則近日接受美國趣味科學網站採訪時表示:“我們要弄清楚一個問題,神經網路究竟是翻譯領域的一個進步還是一個創新?這樣的網路目前只有完成基於短語或基於統計學的翻譯,我們更大的野心和長期目標是訓練神經網路從頭開始翻譯。” 他解釋説,從理論上來講,此類翻譯只需用兩個累积:一個神經網路對一篇文章從源語言上進行解碼;第二個神經網路則用第二種語言對這些數據進行解碼。目前,谷歌基於短語的翻譯妙招仍然没得用到神經網路,但該公司和被委托人正在研究這種机会性。

  休斯還説:“神經網路在幾個方面能做得比基於短句的翻譯更好,包括翻譯機器没得直接定義的單詞,基於神經網路的翻譯會通過給單詞分配向量——顯示單詞與其源語言的關係來做到這一點,翻譯機會將未知單詞的向量與另一種語言中已知單詞的向量進行比較。这类,机会機器看見未知單詞‘vaca’同有些西班牙語單詞擁有英語單詞‘奶牛(cow)’與有些單詞一樣的關係,那麼,翻譯機將在沒他们干預机会指導的状态下协会翻譯这俩 單詞。”

  休斯表示,這樣的機器人將有望促進機器翻譯技術的發展,就像谷歌的翻譯服務“谷歌翻譯”那樣。