到2021年，日常软件将更加智能和强大，在越来越多的工作中取代人类。我们该如何自处？

　　有些人预测，人类将遭遇“失业潮”，人类与人工智能（AI）之间将全面开战，但有些人则对未来更为乐观。作为卡内基梅隆大学机器学习系主任，曼纽拉·维洛索（ManuelaVeloso）教授设想，未来人类和AI将密不可分，二者在信息和目标的持续交换中形影不离，她称之为“共生自主”。按照维洛索的设想，人类施为和自动化辅助将难分你我，无论是人类还是软件，离开了彼此都将不堪大用。

　　维洛索已经在卡内基梅隆大学里测试这个想法。她在打造一种名为“Cobot”的步行机器人，形状看起来像平衡车，能够自己陪同客人前往另一处地方，并在遇到困难时向人类寻求帮助。这是看待AI的一种新方式，或许可以在未来五年中产生深远影响。

　　我们采访了维洛索，谈到了机器人、自主性编程以及AI给人类带来的挑战。

　　采访内容如下：

　　自动化是过去五年里的一大趋势。与此同时，我们已有的工具变得更加智能，比如手机和电脑。您认为未来五年，这个过程将发展到什么程度？

　　我相信未来人类将与AI系统共存，它们有望服务于人类。AI系统将包括处理数字世界的软件系统、现实世界中的交通工具，比如无人机、机器人和自动驾驶汽车，以及处理现实世界的系统，比如物联网。

　　现实世界中也将拥有更多的智能系统，它们不仅会出现在手机和电脑上，还会出现在我们周围的各种设备上。它们能收集和处理现实世界的信息，帮助我们做决策，包括深入了解现实世界。随着时间的推移，AI系统还将帮助我们解决更广泛的社会问题，比如管理大城市的交通，做出关于气候的复杂预测，以及在人类进行重大决策时提供支持。

　　目前，某些AI系统似乎令人感到不安。当某种算法或某个机器人做决定时，我们并不总是明白它为什么会做出那样的决定，这也使它很难赢得我们的信任。技术人员如何解决这个问题？

　　我希望这些机器能够自己作出解释，对它们的决定进行说明，使人们了然于胸。这是我正在做的一件事。我们开展了很多研究，目的是让人类或用户可以询问AI系统。当我的Cobot机器人迟到时，我可以问它“你为什么来晚了？”或者“你走的哪条路？”

　　我们正在研究AI系统在学习和改进时自己作出解释的能力，希望它们能提供详细程度各异的解释。我们希望，与这些机器人的互动方式可以让人类最终更加信任AI系统。你可能想问它“你为什么那样说？”或者“你为什么推荐这个？”提供这样的解释是我目前的一个研究方向，我为此做了很多工作。我相信，如果机器人能做到这一点，人类将会更加理解和信任AI系统。最终，通过这些互动，人类也将能够纠正AI系统。我们也在试图整合纠正机制，让AI系统从人类的指令中学习。我认为，人类若想与AI系统共存，这是一个重要部分。

　　在您看来，现在AI系统为什么会发展得如此之快？过去50年的AI研究中，是什么阻碍了我们？

　　要知道，想让AI系统明白什么是手机、什么是杯子或者一个人是否健康，这需要知识的积累。早期的很多AI研究其实就是在获取这些知识。我们不得不求助于人类，求助于书本，把信息手动输入电脑。

　　神奇的是，过去几年里，越来越多的信息实现了数字化。似乎整个世界都被搬到了网上。所以，现在的AI系统涉及的是可用数据，以及处理和分析数据的能力。在这方面，我们仍然在寻找最佳途径。我们对此非常乐观，因为我们知道数据就在那里，等待我们去挖掘。

　　现在的问题是，我们如何从数据中学习？如何使用它？如何表达它？如何研究数据分布？如何把所有这些部分结合起来？为此，我们有了深度学习、深度强化学习，有了自动翻译系统和足球机器人。这些东西之所以成为现实，是因为我们能更加有效地处理所有这些数据，不必费时费力地获取和表示那些知识。知识就摆在那里。

　　个人虚拟助手在过去五年里取得了长足的发展，比如Siri和Alexa，二者都采用了机器学习技术。您认为，未来五年中，这些系统将如何发展？

　　我是Alexa的忠实粉丝。我家里就有一个，我能和Alexa谈论的话题已经变得更加广泛。起初，我只能问它“天气怎么样？”现在，我可以问它“我有什么日程安排？”Alexa在不断学习，我也在了解Alexa能做什么。对于它今后的表现，我充满期待。

　　给你说件有趣的事。我出门的时候，对Alexa说“停止。”我想让它停止播放音乐，因为我要走了。但如果我对它说“我要走了。”它并不知道“我要走了”其实就是要它停止播放音乐。我必须明确地说出“停下”才行。所以，我希望个人虚拟助手可以更好地理解人类的指令。这样的指导性命令将成为人们的研究课题。

　　您认为，将来我们可不可以问个人虚拟助手这样的问题，比如，“我车上的发动机检查指示灯亮了，我是不是应该检查一下？”或者“我刚刚获得了这个工作机会，我应不应该接受？”

　　或许可以。这类问题属于决策问题。假设你不知道该选哪份健康保险，你可以在睡觉前对Alexa说，“帮我看看这些健康保险计划，或者我能买的这些汽车，又或者我孩子能上的这些学校”，然后它会为你通宵制作一份报告。

　　网上已经有了很多相关信息。既有学校的介绍，也有旁人对学校的评价，还有关于学校或者其他选择方案的文章。AI系统会收集这些学校的特点，比如它们离你家有多远，得到了哪些评价等等。你可以输入你的要求，AI系统会按照要求进行筛选。它们能检索特征，从过往经验中学习，处理和分析所有可用信息，并在你的指引和询问下，以一种更便于你理解的方式呈现那些信息。由于网上信息太多，有时你无法即时处理好所有信息。

　　最后，你可能还希望个人虚拟助手能告诉你，它为什么会给你那些建议。你也许会问“你为什么推荐买那辆车？我真的不喜欢那个牌子。”让AI系统在决策过程中为人类提供支持，把所有信息结合起来并从中学习，接受人们给出的反馈，我认为这是非常重要的一步。

　　除了个人决策以外，那些系统还可以干什么？

　　还可以用于学术论文。学术论文有很多，现在都被放到了网上。你可以想象这样一种AI系统，它能帮助研究人员消化所有那些信息，并寻找与他们研究方向有关的论文。

　　将来，AI系统仍然是网络信息的产物。很多人正在研究网上的信息，不管是文字、图片、流程图还是表格，他们试图理解这些信息，最后推断出需求。例如，机器学习的一个领域名叫“主动学习”，这种技术可以推断出某个学习过程所需要资料不够，可能需要添加更多的同类资料。

　　按照我的设想，AI系统能够判断缺少哪些学习资料，能够把网上的所有信息点连接起来，并在必要时请求获得更多数据。它会问研究人员，“如果你告诉我更多关于这些细胞如何与这种化学品相互作用的信息，我就能建立更好的模型。”

　　这种设想就是我们在Cobot身上看到的共生自主，对吧？如今，这些机器人在大学的校园里，穿行于楼宇之间，它们配备了景深相机、WiFi和激光雷达。它们没有手臂，因此在很多简单的导引任务上，会遇到麻烦，但在您的设计下，它们非常善于寻求帮助。

　　是的，当我们意识到这些自主型机器人也有局限性时，对我们来说，这也算是一种发现。它们未必能打开世界上每一扇门，未必能理解人们说的每一句话。也许它们会变得越来越好，但我认为，人类也有局限性，比如我说话有口音，我不像其他人那样会打壁球。机器人也有局限性。

　　我们清楚地知道，这些机器人和AI系统的一个主要特征是，它们会识别自己不知道、不会做、不理解的事情，然后向人类求助。你能帮我按一下这个电梯按钮吗？你能帮我打开这扇门吗？你能帮我把这件东西放进我的篮子里吗？这就是我们所说的共生自主。这是一种新的思考方式，我们将拥有一种能够向人类寻求帮助的AI系统。

　　随着系统的规模化，共生自主将呈现出更加复杂的方式。AI系统已经能够进行无线通信、利用云端数据，并获得远程团队的协助。你可以想象AI系统与其他所有事物建立起持续不断的共生关系，不管是与网络上的其他信息、与其他AI系统，还是与人类。研发独立自主的AI系统已经不是问题，问题在于让AI系统能够知道它何时不了解状况，何时需要更多信息，何时应该用概率来思考。这种AI系统无法独自解决所有问题，但它懂得如何利用周围一切资源。这就是我的设想。

　　您认为，这种共生关系将如何改变我们已在使用的AI系统？

　　回到之前的那个例子吧，就是让AI帮我们决定该选择哪所学校，或者购买哪种保险。我猜想，AI系统在某个时候需要的信息也许是人类之前没有提供的。AI系统可能意识到，如果知道了这个额外信息，它就可以提供更好的建议。

　　如果AI系统自己能够知道它们缺少了什么，这会非常有意思。它们知道，如果掌握了更多信息，如果能采取某项具体行动，比如在某家不接受网上预订的酒店订了房，那就可以让你住的酒店与你的开会地点离得更近。我认为这种能力很重要，因为我不可能知道系统做决定所需要的全部信息。

　　现在，只要在Uber、GoogleMaps或者Waze上输入目的地，就可以规划出路线。不过，Waze还会问，“你是否赶时间？是否需要为你提供最短路线？你想不想绕一下路，欣赏那里的美景？”要是个人虚拟助手知道我很喜欢兰花，或者我很喜欢某类艺术，结果会怎样？如果我稍微绕一下路，就可以参观这座出色的博物馆。AI系统在规划路线时并不知道这一点。如果它事先知道，它会安排我走博物馆那条路。

　　目前的很多AI系统都专门从事某些具体任务，比如识别物体，或是优化路线，但这导致能力过于单一。您认为，是什么阻碍了我们开发出一种更加通用的软件智能？

　　通用型AI问题极具挑战性。我认为，现在的一些技术已经带有通用智能的色彩，比如深度学习和深度强化学习。我们也进行了大量的研究，试图理解迁移学习的概念。一种能够解决某项特定任务的算法，如何让它学会其他任务？我们对AI的了解还不够，我们不知道的事情还有很多。就算法与技术、泛化方法以及提供解释的方法而言，我们的确还处于AI发展的初期，对很多事情都一无所知。

　　我认为，通用型AI有一天将从各个专业化AI系统的结合中诞生，它们的结合就形成了“人工智能之父”明斯基所描述的那种“心智社会”。你可以拥有专用的算法来解决非常复杂的问题，就像赫伯·西蒙（HerbSimon）和艾伦·纽厄尔（AllenNewell）在人类刚开始研究AI时预测的那样。

　　对通用型AI的研究充满挑战，但也令人跃跃欲试，因为现在已经有了如此多的数据。使用数字设备的人数不胜数，他们产生了大量数据。使用电脑、手机、Alexa和Uber的人越来越多，这非常有利于我们研究通用型AI问题。我们还有很多研究要做。我们对通用型AI系统还没有一个准确的概念，但前路一片光明。

　　那种不确定性是否令你感到担忧？有些人担心，一旦AI超越人类智能，人类将灭亡。

　　我是彻头彻尾的乐观主义者。我认为，我们对自主系统的研究——比如自动驾驶汽车和自主机器人——是对人类责任的一种呼唤。从某种意义上说，人类会不会灭亡，与AI技术本身无关。这项技术是被创造出来的，由人类创造的，不是来自外星人。它是我们自己的发现。是人类构思了这项技术，善用还是滥用，也取决于人类自己。

　　我相信人类将善用AI。我对此非常乐观，因为我觉得人类已经意识到，他们需要谨慎应对这项技术。我也意识到了。但最好的做法是投资教育。不要去担心机器人会不会使人类灭亡。机器人会变得越来越聪明，但我们要专注于教育，让人们了解彼此，关心彼此。关心社会的进步，关心地球，关爱自然，促进科学发展。解决所有这些问题，治愈癌症，消灭贫穷。作为可以善用这项技术的人类，我们有太多的事情需要去做。

　　从某种意义上说，AI的人文主义最终将使我们团结在一起。所以，我充满乐观。

　　End.
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