近日，在舊金山舉行的世界AI大會上，行內(nèi)頂級專家聚在一起討論了AI領(lǐng)域的未來。其中，SRI International信息與計算部門的負(fù)責(zé)人William Mark演講了一系列干貨。

SRI International 信息與計算部門負(fù)責(zé)人 William Mark

不知道 SRI 和 William Mark 是何方神圣？SRI International 是孵化出 Siri 的母公司，而負(fù)責(zé)相關(guān)研究的正是 William Mark 主持的 CALO 項目。他領(lǐng)導(dǎo)的技術(shù)攻關(guān)為后來 Siri 的誕生打下基礎(chǔ)。外媒 PC Magazine 把他評價為 “Siri 背后的主要智囊之一”。因此，把 William Mark 與 Siri 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Dag Kittlaus、Adam Cheyer 、Tom Gruber 并稱為 “Siri 之父” 毫不為過。

William Mark 表示：我們需要讓人工智能不那么“人工”。他著重強(qiáng)調(diào) AI 遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器智能。這一點非常重要。因為大多數(shù)與會者來自于企業(yè)領(lǐng)域。他們專注于使用 AI 來做人類做不到的事：超大規(guī)模的并行計算。很多演講者都引用了，IBM Watson 在15秒內(nèi)閱讀4000萬份文件的壯舉。他們借此來說明我們正飛速邁向“奇點” （注：奇點， the singularity，是一個人為設(shè)想的AI 超越人類、社會因此發(fā)生革命性變化的時間點，參考 Ray Kurzweil 《奇點降臨》）。

值得注意的是，William Mark 對未來 AI 的設(shè)想有些超前，在系統(tǒng)設(shè)計方面也有些復(fù)雜。

Mark 說：“對開發(fā)進(jìn)行語言溝通的 AI ，我們做了很多工作。部分系統(tǒng)確實使用了深度學(xué)習(xí)。但 AI 技術(shù)還包括意圖識別、自然語言處理和情緒偵測。管理即時會話時，人的對話有時里夾雜了多條內(nèi)容，我們必須教會 AI  理解人們表達(dá)了一個新的意圖，但還沒有說完上一個。對這個問題我們不用機(jī)器學(xué)習(xí)解決，而是明確的規(guī)則和一系列推理機(jī)制?！?/span>

在2011年 Siri 誕生并被蘋果收購之后，William Mark 的團(tuán)隊優(yōu)化了另一個名為 KAI 的對話 AI 平臺，該 AI 應(yīng)用于金融業(yè)。雖然現(xiàn)在它已是一家獨立的公司，Mark 仍擔(dān)任新公司的董事。 KAI 是一個基于金融系統(tǒng)的 AI，這意味著 Mark 團(tuán)隊必須在 KAI 的設(shè)計中加入信任機(jī)制。

Mark 說道：“”人們是否能夠信任這些 AI，會成為決定成功的關(guān)鍵因素。這就是我說讓人工智能不那么“人工”的意思。人和 AI 的思維方式不一樣。比方說，當(dāng)人想著因果關(guān)系的時候，大多數(shù) AI 系統(tǒng)卻在考慮相關(guān)性，這是由系統(tǒng)設(shè)計決定的?？缭竭@個鴻溝是一件極其重要的事。同時，這也是一項我們正在著力解決的前沿問題：開發(fā)出可信任的系統(tǒng)。只有這樣， AI 才能真正走入千家萬戶，被人們所接受。

 最后，他向與會者透露了他領(lǐng)導(dǎo)的 SRI 團(tuán)隊的下一項計劃：“超級 Siri”。 應(yīng)用于他正在研究的如何對付人口老齡化的課題：

”這是一個很嚴(yán)重的文化和經(jīng)濟(jì)問題，它有許多方面。人們一提起老齡化，總立刻想到家政機(jī)器人，這就是我們正在研究的東西。我們還在考慮陪伴問題。很多老年人很孤獨，這造成認(rèn)知能力的下降。我們正在開發(fā)的’超級 Siri‘會把’家人‘帶給這些老人，喚起他們過去生活的記憶。而且這套系統(tǒng)會與家庭傳感器結(jié)合，監(jiān)測人們的的活動能力和健康問題。它也會接入物聯(lián)網(wǎng)?！?/span>

聽了這一通 William Mark 的話，編者的結(jié)論是：下一波 AI 大潮的主題很可能是‘如何使人與 AI 之間產(chǎn)生信任’。“這需要開發(fā)者賦予 AI 通過推理機(jī)制來推導(dǎo)人意圖的能力，預(yù)測人的需求、行為和想要說的話?！?/span>

這與初創(chuàng)公司 OptimizingMind 讓 AI 決策透明化，以增強(qiáng)人機(jī)信任的課題殊途同歸。不同的地方在于，William Mark 側(cè)重于讓 AI 學(xué)會并理解人類的行為方式，而 OptimizingMind 則是通過開發(fā)一套“透明訪問”算法讓 AI 決策過程變得可見（詳見推薦閱讀‘AI 黑箱難題怎么破？’）。但無論是  William Mark 還是 OptimizingMind，顯然都認(rèn)為目前 AI 的核心挑戰(zhàn)是信任問題，誰能解決這個問題誰就站在了下一波 AI 浪潮的潮頭。