專訪「多智能體」先驅麥可:當AI學會人類社交,「機器人總動員...

2021-01-09 新浪財經

來源:鈦媒體

摘要: 麥可預測,20年內,災難機器人就能代替人類救援隊展開施救。在更多場合,像「機器人總動員」一樣的情景就會出現,機器人之間不僅可以互通消息,還能彼此協調完成任務。

牛津大學計算機科學系主任Michael Wooldridge麥可·伍爾德裡奇

「人工智慧未來發展的趨勢會是多智能體,AI之間能實現智能互聯。就像人生活在充滿豐富社交的社會當中,AI也可以學會人類的社交方式,並與其他智能體達成協同。」

在2019T-EDGE全球創新大會上,牛津大學計算機科學系主任麥可·伍爾德裡奇(Michael Wooldridge)闡釋了他對於未來AI趨勢的洞見。這種多智能體,指的就是多個AI系統互聯互通所形成的一個整體。

麥可·伍爾德裡奇是人工智慧界的學術先驅,在多智能系統方面頗有建樹。其著述《多Agent系統引論》已經被引為國內外計算機科學專業教科書。

他同時兼任國際計算機學會、美國人工智慧學會及歐洲人工智慧學會會員,國際人工智慧聯合會議主席,幾乎包攬了人工智慧領域的所有榮譽。

他曾在經典著作《多Agent系統引論》中寫道:區別於地球上的其他生物,不只是因為人類有毋庸置疑的學習和解決問題的能力,更是因為人類具有與夥伴通信、合作、達成一致的能力。這些我們每天都使用的社會能力,是與規劃和學習等智能同等重要的智能行為。

因此,麥可·伍爾德裡奇正在與團隊研究如何讓AI系統去學習人類的社交行為,以人類的社交方式進行智能互聯。

AI技術已經有很多主流的落地應用,比如Siri、Alexa和Cortana這種AI助手。它既能以軟體形式存在,又能以機器人、汽車這種硬體形式存在。

從學習人類社交模式的進展來看,當前AI還停留在學習人類行為和喜好階段,而下一步他想讓AI系統之間智能互聯,比如Siri可以和另一個Siri對話。這就需要為AI賦予人類社會主要的社交技能,主要表現為合作、協調和協商三種能力。

那麼AI學習人的社交能力會帶來哪些好處?對此,麥可·伍爾德裡奇通過三個例子舉例說明。

首先是合作能力。比方說,日本福島核電站洩露這樣的災害現場,已經不適合人類救援隊展開援救,災難型機器人這時就需要擔負起人類救援隊的任務。他們需要團隊協作,共享救援信息,發現倖存者後要把信息傳達給其他機器人。他們還需要共擔風險來完成任務。

其次是協調能力。如果一個大演播廳發生了火災,如果觀眾慌忙逃離勢必會產生踩踏事故。機器人也是如此,機器人需要具備能理解其他機器人行為的能力,具體表現為,機器人要理解另一個機器人的行為對自己會產生哪些影響,從而調整自己的行動。

比方說,在一間共享的倉庫中有兩家公司分別用機器人送貨,機器人之間要去預測對方行動,並且根據對方行動調整自己、才能讓雙方都能圓滿完成送貨這一指令。

最後是協商能力。如果兩家公司都想去到某些目的地,但雙方目標中有地點有重合,雙方必須通過博弈和協商去為對方「讓路」,才能達到雙贏的結果。

據麥可·伍爾德裡奇預測,不出20年災難機器人就能代替人類救援隊展開施救。在更多場合,機器人之間不僅可以互通消息,還能彼此商量著完成任務。

但為AI賦予人類社交能力的最大難點在於,人類對自己社交技能的形成過程都尚未了解,想讓AI去學習人來社交模式更是極大的挑戰。因此這件事至今還處於起跑線上。

為進一步闡釋對於AI未來趨勢的判斷,麥可·伍爾德裡奇接受了鈦媒體專訪,對於「多智能體」的未來、未來AI世界的構想以及AI倫理等問題展開了討論。

談「多智能體」的未來

鈦媒體:您在演講中提到機器人需要社交能力,比如團隊協作和協商。像災難機器人需要分享信息、配合來實現營救。但為機器人賦予社交能力的難點在哪裡?

麥可·伍爾德裡奇:為機器人賦予人類的社會經驗和社交技能是挑戰非常大的事。

首先我們對自己社交技能的形成過程都不是很了解,從兒童成長至今的漫長過程中,經歷了在家庭、學校和職場等環境的各個社會角色,在不斷地與他人的交互與反饋中獲得了這種社會技能。但是機器人或者計算機,是不可能像人一樣去學習社會技能的。

所以我們現在應該研究如何從零開始,讓AI也擁有社會技能。對此我們仍然處在起跑線。但我深信,未來一旦取得成功,我稱為「多智能體」的這種具備社交技能的AI或機器人必定會應用廣泛。

鈦媒體:對於這種具備社交技能的機器人,您和團隊現在取得了哪些進展?目前有讓機器人進行團隊型工作的例子了嗎?

麥可·伍爾德裡奇:舉例而言,我們在以色列的公司正在研究給AI賦予談判功能。既可以和人進行談判,又可以利用其談判技能去培訓用戶。我們團隊中都是AI專家,世界上還有很多團隊在研究AI救援機器人。我相信20年之後,這項技術就會非常成熟,那時已經有了可用於自然災害的救援機器人。

談未來的AI世界

鈦媒體:這個世界的信息非常多,已經沒辦法通曉所有的知識,掌握所有的信息,但是人工智慧可以。這種越來越大的信息不對稱,未來會不會真的會有一個掌控所有的Matrix的出現?

麥可·伍爾德裡奇:我認為這種情況是不可能發生的,是杞人憂天的想法。我們可以看到小型的AI系統是無所不在的,但是未來AI絕非是像大家想像的那種超大型的系統。事實上,AI的確會介入到生活的方方面面,但我不認為會有AI控制人類世界的那一天。

鈦媒體:你在《多Agent系統引論》中寫道:區別於地球上的其他生物,不只是因為人類有毋庸置疑的學習和解決問題的能力,更是因為人類具有與夥伴通信、合作、達成一致的能力。這些我們每天都使用的社會能力,是與規劃和學習等智能同等重要的智能行為。這是不是一個人工智慧的新思路?因為現在的深度學習還是在製造一個類似於人類的超級大腦,而按照你的思路,似乎是在學習螞蟻和蜜蜂的群體智慧?

麥可·伍爾德裡奇:目前只有小部分研究者熱衷於研究這種類腦的AI。大部分的研究人員並不熱衷於開發類腦AI,並且對此持懷疑態度。

首先,人腦是非常複雜的結構,有很多的神經元,因此人腦結構是很難去進行模仿、複製和重建的。更大的誤解在於,大腦之於人體並不像是CPU之於電腦,能夠承擔中央處理器的功能。人腦是身體的一部分,需要和身體的其他器官聯繫與互動。這就會導致做類腦AI更加難以實現。

談AI情感與虛擬分身

鈦媒體:一些公司如微軟通過打造微軟小冰為AI賦予情感,讓人工智慧助手可以被設定成活潑、冷靜等各種性格。像電影《她》中呈現的,未來AI可以擁有像人一樣的思考方式和情感嗎?

麥可·伍爾德裡奇:這個話題在整個AI產業中是非常具有爭議的。我的同事都不理解為什麼非要給AI賦予感情。更重要的是,如果真的要為AI賦予感情,讓其與人類產生互動,首先應該讓讓AI理解人類的行為和世界。比如,AI做的哪些事對人類產生怎樣的影響、哪些事會令人們開心或者傷心等等。這會是賦予AI情感的關鍵所在。

鈦媒體:當前有很多公司正在研究虛擬人像,為人類創造一個「虛擬的分身」,比如虛擬主持人就是一個例子。你怎麼看待這項技術的應用情況?

麥可·伍爾德裡奇:就像《頭號玩家》電影的情節,在遊戲世界中擁有虛擬形象能夠讓人身臨其境,未來會有廣泛的應用。但我的擔憂在於,如果每個人都沉浸在自己的虛擬世界中,他的世界就會相對的隔離和孤立。

比如你的虛擬世界可能是星球大戰,而我的虛擬世界卻可能是黑客帝國。這種虛擬世界是否可以互動和互聯在一起,還是人們會各自在不同的虛擬世界裡生活,這是我比較擔心的。

鈦媒體:現在國內已經有公司在真人的「虛擬分身」,希望分身能「繼承真人的性格特徵,並在真人去世後代替他生存下去「,你怎麼看待這件事?

麥可·伍爾德裡奇:讓AI虛擬形象去」延續「人類壽命這件事看起來很有吸引力,但本質上還是看個人需求。我尊重死亡的自然規律,但對一些人來說用這種方法讓自己重煥青春或許可行。總而言之,我認為這個技術在未來的應用不會太廣。

談AI倫理:誰具有決定權?

鈦媒體:您在演講中提及我們在將更多的選擇權交給電腦。你認為在做決定時,應該是人來做判斷,還是人要讓位於電腦程式,誰應該具有主導權?

麥可·伍爾德裡奇:人和電腦誰具有決定權要分情況討論。首先是必須劃紅線的區域,比如讓機器來決定人的生死就是禁區。而一些常規性的決策可以讓機器來進行。比如20年前沒有GPS,人們出行要看地圖費事費力。而GPS出現後,人可以給機器授權,讓它來完成導航和目的地推薦。

一些國家開始在司法領域運用AI進行決策,比如用AI判斷嫌疑人是否入獄,如何控制量刑等等。這引起了人權組織的極度不滿,認為生殺大權不能交給電腦來掌控。所以AI應該在劃定紅線後去做常規性的決策。

鈦媒體:算法的黑盒子,是不是真的很可怕?我們現在已經不知道人工智慧是如何制定策略的。我們必須接受未知的不確定性嗎?

麥可·伍爾德裡奇:AI算法的黑盒子確實是個很大的問題。我們為什麼會對AI產生信任?從實踐經驗而言,如果AI能夠給予人很好的解釋,比如為什麼會做出這樣的決策,這樣才更容易被人所接受。

談AI落地場景

鈦媒體:在中國,AI領域出現了一些獨角獸公司,他們致力於找到技術應用場景,但進入傳統實體行業並不容易,例如交通,製造業等,這些行業數據採集困難、大多靠經驗驅動,你怎麼看?傳統行業受惠於AI還要多長時間?

麥可·伍爾德裡奇:在所有的產業中,AI關注的是通過改進技術,來提升效率和產品服務。在傳統行業,AI應用範圍很廣。我對於AI是非常有耐心的,認為在不遠的未來傳統行業就能受惠於AI。

鈦媒體:對於人工智慧的發展速度,請你做一個評估,到底是快,還是慢呢?

麥可·伍爾德裡奇:AI發展速度並不如我們想像的那麼快。雖然已經有很多領域的應用,但總體而言應用範圍依然狹窄。與好萊塢大片中呈現的AI應用比起來,我們還有很長的路要走。

(本文首發鈦媒體,採訪、作者蘆依,編輯/李小年)

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