從小眾到流行:全球 AI 創新為何紛紛變得「柔軟」

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還記得這一波人工智慧浪潮崛起的時候,全球的 AI 實驗室很喜歡強調競爭。

最為經典的是 2016 年Google Depepmind 實驗室讓 AlphaGo 對決李世石,人類世界冠軍被挑落馬下,掀起一片恐慌。2017 年馬斯克 Neurallink 在宣揚腦機接口技術時,基調是重新定義人類,追求人機同體;就連馬斯克創立的非營利性組織 OpenAI 也以在《DOTA》遊戲中擊敗人類玩家,作為 AI 的里程碑。一些人工智慧實驗室在發布新模型時,也喜歡追求 ” 世界最大 “” 打破紀錄 “”1 分鐘讓 AI 為我跑了 18 億次 ” 之類的標簽。

從小眾到流行:全球 AI 創新為何紛紛變得「柔軟」 科技 第1張

不過,今天再翻開人工智慧資訊,會發現當下的 AI 研究,雖然也有競爭和比賽,但同時也多了許多柔軟的味道。

刷屏全球的 AI 創意,是讓照片裡的明星名人們一起 ” 螞蟻呀嘿 “,”AI 復活逝去的親人與愛人 ” 登上頭條,疫情、洪災等危急關頭,更是不乏研究人員以 AI 馳援的身影。

從展示強大到變得柔軟,AI 研究的變遷,未嘗不是 AI 產業化和產業 AI 化進行到現在的一個縮影。

從小眾到流行:越來越多柔軟的 AI

今天,AI 正在從大殺四方、碾壓人類的 ” 神器 “,讓人們的心靈變得柔軟起來。

前兩天《舊金山紀事報》的一篇報導中,使用人工智慧技術創建超現實聊天機器人的軟體,再現了與已故未婚妻的交談,使用了 GPT-3 模型,可以達到驚人的準確性。

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通過人工智慧讓逝去的人重生,類似的技術應用其實早在 2017 年就出現過,美國記者弗拉霍將父親的話語全部錄制下來,設計出了一款聊天程序模擬與已故父親的對話,不過當時只能採用設定好的回復程序,更接近一種實驗創想。

而這個故事在於,女主角已經去世 8 年之後,這個 AI 模型才被訓練出來。超大規模語言模型 GPT-3 的出現,讓 AI 可以根據已去世的人的人格特征進行個性化創作。可以如同下面這張圖片中一樣進行對話,這個 AI 模型似乎真的有自己的想法,會對周圍的環境感到好奇,用符號做出表情。最神秘的是,它似乎對情緒有敏銳的感知力,知道如安在正確的時刻說正確的話。

這意味著,即便不是一個程序員,沒能在逝去之前及時保留下相應的語音資料,依然有可能在數字世界裡模擬逝者的所思所想。

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說到柔軟,就不得不提到著名的實驗室 MIT media lab,它們的研究人員最近直接將剛硬的物理音樂鍵盤,採用數字針織技術,將其變成了紡織品。由織物制成的鍵盤,可以像一雙襪子或圍巾一樣輕松折疊、卷起並裝在行李中。也可穿戴起來,擴展演奏音樂的場合。

要實現物理鍵盤的 ” 柔軟化 ” 並不容易,需要注意導電性與纖維的結合,按鍵無論是單獨和組合都能夠同時感應觸摸力度,以及拉伸和壓力等變化。這也為傳統設備的創新提供了新的交互和觸覺體驗。

有意思的是,近年來柔性屏智能手機、可彎曲螢幕等產品的火熱,或許也說明了當硬件消費市場渴望尋求變化時,由硬到軟是一個不錯的選擇。

類似的實驗也在伯克利 BAIR 實驗室中進行,研究人員一直在嘗試讓智能體挑戰完成柔軟的織物任務,通過折疊衣物來訓練 AI 模仿學習、強化學習、自我監督、視覺預測、深度感應等能力,以不斷提高模型的性能。

這是因為,相比堅硬和固定的物體,柔軟的織物在活動中的狀態和外觀更加難以預測,讓智能體去嘗試挑戰柔軟的對象,未來將有助於 AI 在真實環境中實現更龐雜的應用。

除了觸覺,大家目之所及的 AI 似乎也開始慢慢變柔軟了。

回想一下,AI 剛火爆時最聞名遐邇的應用是什麼?2017 年,市面上出現了一種新型算法 GAN(生成式對抗網路)。然後英偉達用其開發了一個系統,使用 CelebA-HQ 上的名人照片資料庫生成極為逼真的人像。

當時引發了巨大的爭議,認為 AI 過於強大可能被用來造假(事實也確實出現了這種情況)。

不過大家想必也注意到了,如今許多爆款 AI 圖像應用都更加感性,比如博網友 @大谷 Spitzer 通過 AI 技術修復了百年前北京晚清的影像資料,讓人們夢回歷史。

有程序員修復了父母年輕時候的照片,讓他們的容顏穿越時光之後依然清晰奪目,甚至還能做出各種表情。記憶終會褪色,但 AI 也讓寶貴的回憶得以永續留存。

越來越柔軟的 AI,是怎麼出現的呢?

或許,柔軟的 AI 更受人歡迎

這幾年 AI 的變化,一言以蔽之,離人更近了。

必須承認,從 AlphaGo 橫空出世的 2016 年,到現在 2021 年,AI 基礎創新幾乎沒有多少致用性的大突破,深度神經網路依然獨霸一方,DeepMind 的 AlphaFold、OpenAI 的 GPT-3 算是過去一兩年內為數不多能刷遍全球科技媒體頭條的產物。隨後盡管也會時不時曝出 “”、國產模型超越 GPT-3″、”AAphaFold2 再次逆天 ” 之類的消息,但大多都只有業內人關註。

與此同時,各種解決方案提供商、個人開發者、AutoML 技術及開發套件的蓬勃噴湧,進一步強化了 AI 的應用價值。

而 AI 落地的過程,同時也是一個不斷袪魅的過程。當普通市民招手攔無人車,農閒時節跟智能語音助手對話得不亦樂乎,機器人穿行在餐廳酒店校園等公共場所,刷臉成為機場高鐵站等出行標配……昔日的 ” 好鬥 AI” 自然也就被降溫了:

首先被降溫的,是各個巨頭如饑似渴的研究能力自證。當然不是說 AI 巨頭們現在不重視頂會和競賽了,只是不像 2016 年前後那樣在熱潮(和熱錢)湧動之下,酷愛靠刷榜、靠實驗室招攬多少科學家與頂級人才,來吸引大眾和投資人的目光。今天大家都意識到,決定一個企業 AI 戰略成功與否,靠的是對接產業的能力與效率,而不僅僅是實驗室的榜單與論文數。

這時候,還可能因為鼓吹數據而陷入某種被動,比如在某些特定數據集上刷新成就、真實使用場景中未必能達到同等效果的 ” 應試 ” 操作。

隨後被降溫的,是一些曾經看起來炫酷卻無法與人共情、讓人理解的操作。隻單純地強調技術,很可能引發大眾的抗拒心理。

此前波士頓動力反覆擊打、調戲機器人的訓練視訊就引發了大量觀眾的不滿,大眾的共情心理甚至讓假的機器人反擊的圖片流行起來。路測裡程極長的無人車 Waymo,此前也遭遇了鳳凰城居民的抵制;反覆闖禍的特斯拉,也在美國引發了公眾和媒體的不滿,以及來自政府的多次安全調查。

AI 技術的不完美現狀決定了其必然會在落地中遇到各種各樣的問題,如果不能有效地與公眾溝通,或許下一場寒冬就在遠方等待。

更柔軟的 AI,是什麼樣子的?

具體來說,柔軟,意味著降低攻擊感。

曾經被視作有力量感的強勢與碾壓,如今只會讓人敬而遠之。縱觀全球知名的 AI 科研機構與企業研究院,在打比賽的同時還要兼顧仁心道德,用 AI 保護熱帶雨林、拯救瀕危動物,要麼幫助各種障礙人士、參與防疫救災。科技不斷釋放善意,讓企業贏得尊重。

柔軟,也意味著從容與協作。

當 AI 進入產業化加速階段,需要與各行各業、各類供應商、開發者合作,傾聽行業專家、數據員、設計師、工程師等的聲音,才能讓技術真正落地產業、發揮效能。按需購買的雲服務、聯邦學習、混合多雲等新趨勢,也無不強調協作而非競爭。更好地分利給合作夥伴,才是 AI 巨頭們守住城池的關鍵。

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柔軟,還意味著增強人性。

今天看來,更人性化的 AI 創新確實更容易獲得大眾的青睞與關註。2018 年,數字代理商安索帕(Isobar)提出了 ” 增強人性 “(Augmented Humanity)概念,認為增強人性將讓人類以不同的方式更深入地感受和體驗世界,正在 AI 創新上驗證。

比如 2020 年新冠疫情期間,被用來加速疫苗開發、輔助醫生診療、進行醫院消毒、公共場合體溫檢測的各類 AI,就收獲了一致好評。

最近大家都很關註的東京奧運會,此前就有服裝品牌在設計運動服時,就注重算法對情緒的洞察,以期讓運動員們感覺到 ” 當我穿上這件衣服時,感覺自己像個超級英雄 “。

這些實例都在說明,好的智能產品與服務,應該是人性與科學、技術與藝術的結合體。

正如《道德經》中所說的那樣,柔之勝剛,天下莫不知,莫能行。這何嘗不是 AI 今天乃至未來的方向呢——不僅要為天下人所知,更需要為人所感、為人所用。

無處不在的商業氛圍下,企業的 AI” 科研 ” 自然更加離不開市場。更多 ” 人味兒 “、更加柔軟的創新,也一定會在更多元化的 AI 中萌芽。

來源:腦極體

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