臉書AI負責人Yann LeCun:AlphaGo離人工智慧還很遠

實習記者黃肇祥綜合報導

臉書的 AI 研究機構 FAIR,從自動翻譯、標誌面孔一路到虛擬實境團隊透過 AI 人工智慧技術提供社羣更多可能性,而其負責人 Yann LeCun 是現今最知名的 AI 思想家,近期接受《The Verge》專訪就直言,其實現今的技術離真正的人工智慧還很遠。

▲Yann LeCun 認爲目前科技離真正的人工智慧還很遠。(圖/翻攝 The Verge)

「我每天不斷重複在講演這些話,我們離超級人工智慧還很遠。自動駕駛、解釋醫療圖、擊敗圍棋世界軍這些都只是狹窄的智力,是爲了特定目標所鍛煉出來的。」LeCun 認爲人們將 DeepMind 的 AlphaGo 視爲人工智慧的大躍進並不正確,他認爲儘管機器人在特殊領域超人般的表現,但綜觀所有的事情來看,甚至可能還追不上一隻老鼠所擁有的智能

「就像一個人會開車,他擁有對於世界體系的知識,所以他知道如果上路之後撞向一棵樹肯定會有不好的事情發生。我們對於整於整個世界有足夠的認知,所以我們不會跑下懸崖而會維持在街上。」LeCun 提到像 AlphaGo 就是種「強化學習」,反覆在圍棋的環境下模擬練習,但這並不能運行在真實的世界,強化學習也絕非人工智慧的關鍵

▲在談及機器人 AI 時,許多人會選用類似終結者照片。(圖/視覺中國 CFP)

「曾經你在每篇談論 AI 的文章中,看到的圖片都是類似終結者的圖。」在訪談中,LeCun 提及媒體和人們對於人工智慧的誤解,除了上述提到的錯誤之外,許多媒體也時常扭曲他們的實驗結果,例如先前臉書實驗傳出兩名 AI 機器人在對話過程失控,開始自創人類無法解讀的語言展開溝通,引起許多人開始替實驗與未來感到緊張與害怕,但其實最後只是一場誤會

談及未來臉書的 AI 發展,LeCun 先是提到目前的虛擬助理幾乎都是照本宣科,機器人相對乏味、無趣,未來的目標是希望 AI 在閱讀一段很長的文本內容之後,能夠回答所有文本的相關問題,接下來是如何讓 AI 僅透過閱讀、影片學習人類世界的背景知識,讓他們可以察覺這個社會運作方式