AI不会再有寒冬 别让AI解释自己

今天，《连线》发表了一篇专访Geoffrey Hinton的长文。

在这次加拿大G7人工智能会议上的访谈里，Hinton谈到了对谷歌军方合同的“私下”抗议，还提出了对现在AI研究的一些看法，比如：

不要让AI解释自己，那简直是个灾难。人类大多数时候都没法解释自己。

发展AI需要新型的计算硬件（他指的并不是TPU）。

我们在研究中应该追求“新想法”，不能一味看效果。从长远来看，一个全新的想法比一个微小的改进更有影响力。

另外，Hinton还说：不，不会再有AI寒冬了。

以下是采访实录：

Wired：加拿大***特鲁多在G7大会上说，人工智能带来了一些道德挑战，对此需要做更多工作，你怎么想？

Hinton：我一直很担心致命自主武器的滥用。我认为，应该有一个类似于日内瓦公约的东西，像禁止化学武器一样禁止它们。就算不是每个国家都签署这个公约，实际上它也会起到像道德旗帜一样的作用。谁没签你是能看到的。

Wired：有一封抗议Google为国防部提供无人机图像识别服务的公开信，有4500名你的同事签了名。你签了吗？

Hinton：作为一名Google高管，我认为我不应该公开表达对公司的不满，所以，我私下表达。我没有签公开信，而是找（Google联合创始人）谢尔盖·布林谈了谈。他说他对这个事情也不满，所以，这不是他们的追求。

Wired：Google决定履行完这份合同，但是不会续签，还发布了一份AI指导方针，其中就包含了不能把这项技术用于武器。

Hinton：我认为Google的选择是正确的。各种各样的东西都需要云计算，想弄清底线设在哪确实很难。我对Google设置的底线很满意，那些原则我认为很有道理。

Wired：在日常场景里，比如在社会服务、医疗等领域用软件做决策的时候，人工智能也会带来道德问题。我们应该当心什么？

Hinton：我的专业领域是让这个技术管用，不是社会政策。这里面确实有一点和我的专业技能相关，就是判断监管者该不该坚持要求你能解释AI系统的工作原理。我认为那完全是个灾难。

在大多数事情上，人类都不能解释自己的原理。你招人的时候，是基于那些可以量化的东西来做判断，再加上各种”直觉”。人们根本不知道自己是怎么做到的。如果你让人类对自己的决定做出解释，就相当于逼他们编故事。

神经网络的问题也一样。你训练了一个神经网络，它学习的是几十亿数字，代表着从训练数据中提取的知识，输入一张图片，它给出正确的决定，比如说这是不是一个行人。但如果你要问“它为什么这么想”……如果图片里有没有行人能通过任何简单的规则来判断的话，这个问题早就解决了。

Wired：所以，我们怎么会知道什么时候能信任这些系统？

Hinton：应该根据表现来管理它们。你可以用实验来检验有没有偏见。对于无人车，我认为人们现在已经算接受了，就算不知道一辆无人车怎么做到的，如果它发生的事故比人类司机少，那就是好事。我认为我们要像对人一样来对待这个问题：看他们表现如何。

△https://arxiv.org/abs/1807.04587

Wired：在你上周发表的一篇论文中，提及应该进一步研究大脑中的学习算法。这是为什么？

Hinton：大脑和现在大多数神经网络都不一样。人类大脑有大约100万亿个突触，而人工神经网络的权重通常要小1万倍。大脑使用大量的突触，从很少的样本中尽可能多的学习。而深度学习则是利用更少的神经元连接，从大量的样本中进行学习。

我认为大脑并不关注如何把大量知识压缩成几个突触的连接，而是关注如何使用大量的连接，快速的提取知识。

Wired：那应该如何构建更强大的机器学习系统？

Hinton：我们需要转向另一种计算机。幸运的是，我这里就有一个。

（Hinton说罢把手伸到包里，掏出一块耀眼的大芯片。这个芯片是英国初创公司Graphcore的原型产品，这家公司致力于为机器/深度学习算法开发新型处理器。）

△漂亮得不像实力派

大多数用来运行神经网络的计算机，甚至包括Google的专用硬件，都得使用RAM（来存储正在使用的程序）。从RAM中获取神经网络的权重代价高昂，所以一旦软件获得了权重，就会反复使用很多次。想要改变是一个成本巨大的事情。

而在Graphcore芯片上，权重存储在处理器的缓存而不是RAM中，所以不会被移走。因此某些探索会变得更容易。 比如我们可以搞个一万亿个权重的系统，但是每次训练只涉及数十亿的权重。这种方式更接近大脑。

Wired：AI和机器学习的快速增长，是否也带来了新的挑战？

Hinton：现在一个巨大的挑战是，如果你想发表一篇机器学习论文，有一些条条框框的限制。如果你用的方法，看起来效果没那么好，那就很难发表。我不认为这能鼓励人们去思考全新的方法。

现在如果你发送了一个有着全新想法的论文，被接收的可能性非常低，或者会有一些无法理解你想法的初级同行在评审，或者一些看了太多论文的资深评审者，他们都不理解你的论文，并且认为是无稽之谈。我认为这非常糟糕。

我们应该追求的，特别是在基础科学会议上，是一些全新的想法。从长远来看，一个全新的想法比一个微小的改进更有影响力。出现这个问题的原因，就是资深人士太少，而年轻人太多。

Wired：这会破坏AI领域的进展么？

Hinton：用不了几年，问题就会自行解决。困难都是暂时的。大公司、大学都已经开始培育更多的人才，大学最终也会聘请更多的教授。

Wired：一些学者警告说，目前的AI热潮还会再次进入寒冬。

Hinton：不，不会再有AI寒冬了。现在AI都已经在你的手机里了。当年经历AI寒冬时，人工智能还不是人们日常生活的一部分。而现在AI已经是了。