「钛媒体」专访“多智能体”先驱迈克尔:当AI学会人类社交,“机器人总动员”还会远吗?
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牛津大学计算机科学系主任Michael Wooldridge迈克尔·伍尔德里奇
“人工智能未来发展的趋势会是多智能体 , AI之间能实现智能互联 。 就像人生活在充满丰富社交的社会当中 , AI也可以学会人类的社交方式 , 并与其他智能体达成协同 。 ”
在2019T-EDGE全球创新大会上 , 牛津大学计算机科学系主任迈克尔·伍尔德里奇(Michael Wooldridge)阐释了他对于未来AI趋势的洞见 。 这种多智能体 , 指的就是多个AI系统互联互通所形成的一个整体 。
迈克尔·伍尔德里奇是人工智能界的学术先驱 , 在多智能系统方面颇有建树 。 其著述《多Agent系统引论》已经被引为国内外计算机科学专业教科书 。
他同时兼任国际计算机学会、美国人工智能学会及欧洲人工智能学会会员 , 国际人工智能联合会议主席 , 几乎包揽了人工智能领域的所有荣誉 。
他曾在经典著作《多Agent系统引论》中写道:区别于地球上的其他生物 , 不只是因为人类有毋庸置疑的学习和解决问题的能力 , 更是因为人类具有与伙伴通信、合作、达成一致的能力 。 这些我们每天都使用的社会能力 , 是与规划和学习等智能同等重要的智能行为 。
因此 , 迈克尔·伍尔德里奇正在与团队研究如何让AI系统去学习人类的社交行为 , 以人类的社交方式进行智能互联 。
AI技术已经有很多主流的落地应用 , 比如Siri、Alexa和Cortana这种AI助手 。 它既能以软件形式存在 , 又能以机器人、汽车这种硬件形式存在 。
从学习人类社交模式的进展来看 , 当前AI还停留在学习人类行为和喜好阶段 , 而下一步他想让AI系统之间智能互联 , 比如Siri可以和另一个Siri对话 。 这就需要为AI赋予人类社会主要的社交技能 , 主要表现为合作、协调和协商三种能力 。
那么AI学习人的社交能力会带来哪些好处?对此 , 迈克尔·伍尔德里奇通过三个例子举例说明 。
首先是合作能力 。 比方说 , 日本福岛核电站泄露这样的灾害现场 , 已经不适合人类救援队展开援救 , 灾难型机器人这时就需要担负起人类救援队的任务 。 他们需要团队协作 , 共享救援信息 , 发现幸存者后要把信息传达给其他机器人 。 他们还需要共担风险来完成任务 。
其次是协调能力 。 如果一个大演播厅发生了火灾 , 如果观众慌忙逃离势必会产生踩踏事故 。 机器人也是如此 , 机器人需要具备能理解其他机器人行为的能力 , 具体表现为 , 机器人要理解另一个机器人的行为对自己会产生哪些影响 , 从而调整自己的行动 。
比方说 , 在一间共享的仓库中有两家公司分别用机器人送货 , 机器人之间要去预测对方行动 , 并且根据对方行动调整自己、才能让双方都能圆满完成送货这一指令 。
最后是协商能力 。 如果两家公司都想去到某些目的地 , 但双方目标中有地点有重合 , 双方必须通过博弈和协商去为对方“让路” , 才能达到双赢的结果 。
据迈克尔·伍尔德里奇预测 , 不出20年灾难机器人就能代替人类救援队展开施救 。 在更多场合 , 机器人之间不仅可以互通消息 , 还能彼此商量着完成任务 。
但为AI赋予人类社交能力的最大难点在于 , 人类对自己社交技能的形成过程都尚未了解 , 想让AI去学习人来社交模式更是极大的挑战 。 因此这件事至今还处于起跑线上 。
为进一步阐释对于AI未来趋势的判断 , 迈克尔·伍尔德里奇接受了钛媒体专访 , 对于“多智能体”的未来、未来AI世界的构想以及AI伦理等问题展开了讨论 。
谈“多智能体”的未来
钛媒体:您在演讲中提到机器人需要社交能力 , 比如团队协作和协商 。 像灾难机器人需要分享信息、配合来实现营救 。 但为机器人赋予社交能力的难点在哪里?
迈克尔·伍尔德里奇:为机器人赋予人类的社会经验和社交技能是挑战非常大的事 。
首先我们对自己社交技能的形成过程都不是很了解 , 从儿童成长至今的漫长过程中 , 经历了在家庭、学校和职场等环境的各个社会角色 , 在不断地与他人的交互与反馈中获得了这种社会技能 。 但是机器人或者计算机 , 是不可能像人一样去学习社会技能的 。
所以我们现在应该研究如何从零开始 , 让AI也拥有社会技能 。 对此我们仍然处在起跑线 。 但我深信 , 未来一旦取得成功 , 我称为“多智能体”的这种具备社交技能的AI或机器人必定会应用广泛 。
钛媒体:对于这种具备社交技能的机器人 , 您和团队现在取得了哪些进展?目前有让机器人进行团队型工作的例子了吗?
迈克尔·伍尔德里奇:举例而言 , 我们在以色列的公司正在研究给AI赋予谈判功能 。 既可以和人进行谈判 , 又可以利用其谈判技能去培训用户 。 我们团队中都是AI专家 , 世界上还有很多团队在研究AI救援机器人 。 我相信20年之后 , 这项技术就会非常成熟 , 那时已经有了可用于自然灾害的救援机器人 。
谈未来的AI世界
钛媒体:这个世界的信息非常多 , 已经没办法通晓所有的知识 , 掌握所有的信息 , 但是人工智能可以 。 这种越来越大的信息不对称 , 未来会不会真的会有一个掌控所有的Matrix的出现?
迈克尔·伍尔德里奇:我认为这种情况是不可能发生的 , 是杞人忧天的想法 。 我们可以看到小型的AI系统是无所不在的 , 但是未来AI绝非是像大家想象的那种超大型的系统 。 事实上 , AI的确会介入到生活的方方面面 , 但我不认为会有AI控制人类世界的那一天 。
钛媒体:你在《多Agent系统引论》中写道:区别于地球上的其他生物 , 不只是因为人类有毋庸置疑的学习和解决问题的能力 , 更是因为人类具有与伙伴通信、合作、达成一致的能力 。 这些我们每天都使用的社会能力 , 是与规划和学习等智能同等重要的智能行为 。 这是不是一个人工智能的新思路?因为现在的深度学习还是在制造一个类似于人类的超级大脑 , 而按照你的思路 , 似乎是在学习蚂蚁和蜜蜂的群体智慧?
迈克尔·伍尔德里奇:目前只有小部分研究者热衷于研究这种类脑的AI 。 大部分的研究人员并不热衷于开发类脑AI , 并且对此持怀疑态度 。
首先 , 人脑是非常复杂的结构 , 有很多的神经元 , 因此人脑结构是很难去进行模仿、复制和重建的 。 更大的误解在于 , 大脑之于人体并不像是CPU之于电脑 , 能够承担中央处理器的功能 。 人脑是身体的一部分 , 需要和身体的其他器官联系与互动 。 这就会导致做类脑AI更加难以实现 。
谈AI情感与虚拟分身
钛媒体:一些公司如微软通过打造微软小冰为AI赋予情感 , 让人工智能助手可以被设定成活泼、冷静等各种性格 。 像电影《她》中呈现的 , 未来AI可以拥有像人一样的思考方式和情感吗?
迈克尔·伍尔德里奇:这个话题在整个AI产业中是非常具有争议的 。 我的同事都不理解为什么非要给AI赋予感情 。 更重要的是 , 如果真的要为AI赋予感情 , 让其与人类产生互动 , 首先应该让让AI理解人类的行为和世界 。 比如 , AI做的哪些事对人类产生怎样的影响、哪些事会令人们开心或者伤心等等 。 这会是赋予AI情感的关键所在 。
钛媒体:当前有很多公司正在研究虚拟人像 , 为人类创造一个“虚拟的分身” , 比如虚拟主持人就是一个例子 。 你怎么看待这项技术的应用情况?
迈克尔·伍尔德里奇:就像《头号玩家》电影的情节 , 在游戏世界中拥有虚拟形象能够让人身临其境 , 未来会有广泛的应用 。 但我的担忧在于 , 如果每个人都沉浸在自己的虚拟世界中 , 他的世界就会相对的隔离和孤立 。
比如你的虚拟世界可能是星球大战 , 而我的虚拟世界却可能是黑客帝国 。 这种虚拟世界是否可以互动和互联在一起 , 还是人们会各自在不同的虚拟世界里生活 , 这是我比较担心的 。
钛媒体:现在国内已经有公司在真人的“虚拟分身” , 希望分身能“继承真人的性格特征 , 并在真人去世后代替他生存下去“ , 你怎么看待这件事?
迈克尔·伍尔德里奇:让AI虚拟形象去”延续“人类寿命这件事看起来很有吸引力 , 但本质上还是看个人需求 。 我尊重死亡的自然规律 , 但对一些人来说用这种方法让自己重焕青春或许可行 。 总而言之 , 我认为这个技术在未来的应用不会太广 。
谈AI伦理:谁具有决定权?
钛媒体:您在演讲中提及我们在将更多的选择权交给电脑 。 你认为在做决定时 , 应该是人来做判断 , 还是人要让位于电脑程序 , 谁应该具有主导权?
迈克尔·伍尔德里奇:人和电脑谁具有决定权要分情况讨论 。 首先是必须划红线的区域 , 比如让机器来决定人的生死就是禁区 。 而一些常规性的决策可以让机器来进行 。 比如20年前没有GPS , 人们出行要看地图费事费力 。 而GPS出现后 , 人可以给机器授权 , 让它来完成导航和目的地推荐 。
一些国家开始在司法领域运用AI进行决策 , 比如用AI判断嫌疑人是否入狱 , 如何控制量刑等等 。 这引起了人权组织的极度不满 , 认为生杀大权不能交给电脑来掌控 。 所以AI应该在划定红线后去做常规性的决策 。
钛媒体:算法的黑盒子 , 是不是真的很可怕?我们现在已经不知道人工智能是如何制定策略的 。 我们必须接受未知的不确定性吗?
迈克尔·伍尔德里奇:AI算法的黑盒子确实是个很大的问题 。 我们为什么会对AI产生信任?从实践经验而言 , 如果AI能够给予人很好的解释 , 比如为什么会做出这样的决策 , 这样才更容易被人所接受 。
谈AI落地场景
钛媒体:在中国 , AI领域出现了一些独角兽公司 , 他们致力于找到技术应用场景 , 但进入传统实体行业并不容易 , 例如交通 , 制造业等 , 这些行业数据采集困难、大多靠经验驱动 , 你怎么看?传统行业受惠于AI还要多长时间?
迈克尔·伍尔德里奇:在所有的产业中 , AI关注的是通过改进技术 , 来提升效率和产品服务 。 在传统行业 , AI应用范围很广 。 我对于AI是非常有耐心的 , 认为在不远的未来传统行业就能受惠于AI 。
钛媒体:对于人工智能的发展速度 , 请你做一个评估 , 到底是快 , 还是慢呢?
迈克尔·伍尔德里奇:AI发展速度并不如我们想象的那么快 。 虽然已经有很多领域的应用 , 但总体而言应用范围依然狭窄 。 与好莱坞大片中呈现的AI应用比起来 , 我们还有很长的路要走 。
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