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專訪 | 卡內(nèi)基梅隆計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)談AI

作者:Peter High 發(fā)布時(shí)間:

專訪 | 卡內(nèi)基梅隆計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)談AI

作者:Peter High 發(fā)布時(shí)間:

摘要:他的這些觀點(diǎn)可能影射出哪些公司將贏得或失去該領(lǐng)域的一席之地。

安德魯?摩爾(Andrew Moore)在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的職業(yè)生涯,印證了大學(xué)是如何培養(yǎng)明星人才的。

2000年,摩爾成為卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的終身教授。2006年,他加入了谷歌,負(fù)責(zé)組建一個(gè)新的工程部門(mén)。作為該工程部的副總裁,摩爾要負(fù)責(zé)谷歌零售業(yè)務(wù)下的“谷歌購(gòu)物”項(xiàng)目。2014年,摩爾回到卡內(nèi)基梅隆大學(xué),擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)。自從他擔(dān)任這個(gè)崗位以來(lái),他已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域最具影響力的代表人物之一。

摩爾曾談過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的優(yōu)秀人才在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)以及其他高需求領(lǐng)域做兼職的問(wèn)題。當(dāng)時(shí),他已意識(shí)到,那些教授和學(xué)生將會(huì)把激情和興趣投入到公司利潤(rùn)豐厚的職位上。這些技術(shù)公司允許他們來(lái)去自由,并且為了獲取更多學(xué)院派人才,就職率都很高。

在這次收集中, 摩爾繼續(xù)探討了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展,他的這些觀點(diǎn)可能影射出哪些公司將贏得或失去該領(lǐng)域的一席之地。同時(shí),摩爾也發(fā)表了一些技術(shù)見(jiàn)解。

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安德魯?摩爾

Q: 安德魯,你是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的院長(zhǎng),可以描述一下自己的職責(zé)嗎?

Andrew Moore:卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院有幾百名優(yōu)秀的教師,他們的研究領(lǐng)域涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)的各個(gè)方面。我們也有幾千名優(yōu)秀的學(xué)生。作為院長(zhǎng),我的職責(zé)是確保整個(gè)組織能夠向前發(fā)展。我認(rèn)為我的角色是幫助這些天才們?nèi)プ鏊麄兿胱龅氖虑椤?/p>

Q:你曾說(shuō)過(guò)CMU(卡內(nèi)基梅隆大學(xué))就像霍格沃茨學(xué)院一樣,走在計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院、工程學(xué)院和大學(xué)的其他地方,就會(huì)看到很多聰明的人在做各種各樣的事情,這些事情將改變科技的格局,最終改變我們的生活。那么,卡耐基梅隆大學(xué)的這種領(lǐng)袖地位是怎么來(lái)的呢?

Andrew Moore:這一切都?xì)w結(jié)于兩個(gè)有遠(yuǎn)見(jiàn)的人,艾倫·紐威爾(Allen Newell)和赫伯特·西蒙(Herbert Simon),他們與麥卡錫和明斯基被并稱為人工智能之父。1956年,他們四人參加了達(dá)特茅斯人工智能會(huì)議,在那里探討了未來(lái)使用計(jì)算機(jī)的可能性。當(dāng)時(shí),艾倫·紐威爾和赫伯特·西蒙兩位偉人還在卡內(nèi)基理工學(xué)院(即后來(lái)的卡內(nèi)基梅隆大學(xué))的商學(xué)院中。

在20世紀(jì)60年代,還沒(méi)有一所計(jì)算機(jī)科學(xué)類的學(xué)校。艾倫·紐威爾和赫伯特·西蒙用他們的激情和高超的智慧預(yù)測(cè)了未來(lái),并召集了一些志同道合的人。他們看到的不是計(jì)算機(jī)在未來(lái)的5到10年里能做什么,而是思考未來(lái)人類在機(jī)器的世界里生活意味著什么。在那個(gè)時(shí)代,他們激勵(lì)了一大波思想家,推動(dòng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步。

今天,我們的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院已經(jīng)有了250名教員,他們的研究涵蓋方方面面,從初級(jí)的光子運(yùn)動(dòng)與計(jì)算,到高級(jí)的與機(jī)器人交談并建立復(fù)雜的情感關(guān)系……這些都多虧了艾倫·紐威爾和赫伯特·西蒙最初的興趣。

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艾倫·紐威爾和赫伯特·西蒙

Q:人工智能一直是一個(gè)非常重要的話題。它還衍生出很多相關(guān)的話題,如機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù),你和卡內(nèi)基梅隆的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院都參與其中,能解釋一下它們之間的聯(lián)系嗎?

Andrew Moore:人工智能是創(chuàng)造計(jì)算機(jī)行為的科學(xué)和工程,一直以來(lái),我們都認(rèn)為它離不開(kāi)人類的智能。20世紀(jì)90年代,計(jì)算機(jī)開(kāi)始打敗人類。1997年,他們打敗了國(guó)際象棋世界冠軍。在此之前,人們一直認(rèn)為國(guó)際象棋是人類特有的智慧。在接下來(lái)的幾年里,人們發(fā)現(xiàn)很多只有人類才能做到的事,可以通過(guò)編寫(xiě)計(jì)算機(jī)算法來(lái)完成。

當(dāng)我們管理一個(gè)軟件團(tuán)隊(duì)時(shí),會(huì)根據(jù)要解決的問(wèn)題把人員分配到三個(gè)部門(mén):感知、決策和行動(dòng)。如果你想建立一個(gè)人工智能系統(tǒng),也應(yīng)該這么分類。

  • 首先,感知部門(mén)要思考一件事:AI要如何理解周圍的世界?

  • 其次,決策部門(mén)根據(jù)要解決的問(wèn)題,考慮AI如何在眾多可能的條件中搜索選擇,找到一個(gè)最適合解決問(wèn)題的方案。

  • 最后,行動(dòng)部門(mén)要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn),讓AI能夠與世界接軌??赡芡ㄟ^(guò)與人交談,也可能通過(guò)掌管工廠的控制系統(tǒng)。

我們把這些看成一個(gè)大循環(huán)。你感知當(dāng)前的世界,決策并行動(dòng),然后觀察發(fā)生了什么,再做一次循環(huán),這就是頂級(jí)架構(gòu)。接下來(lái)我說(shuō)一下決策部門(mén)的一些細(xì)節(jié),它有一個(gè)有趣的歷史。

艾倫·紐威爾和赫伯·西蒙想到了讓計(jì)算機(jī)做出決策的好方法。

假設(shè)機(jī)器可以這樣想:“如果我做了這件事,我將預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么,看看這樣做是否有好處?!比缓笙耄骸叭绻易隽肆硪患?,就要預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么,看看那樣做是否有好處?!?/p>

決策系統(tǒng)一般會(huì)想象不同的事情發(fā)生,預(yù)測(cè)不同的結(jié)果,然后選擇最好的。這很有效,但前提是工程師要在軟件中把所有的預(yù)測(cè)規(guī)則寫(xiě)下來(lái)。這就是為什么計(jì)算機(jī)在象棋比賽中大獲全勝的原因,因?yàn)橐?guī)則是完全清楚的。你會(huì)知道,如果你把這個(gè)棋子移到那個(gè)方塊上,它就能吃掉那個(gè)象,等等。

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國(guó)際象棋的成功讓我們很興奮,因?yàn)槲覀冋J(rèn)為機(jī)器在其他方面也可以這樣做,比如,進(jìn)入工廠流水線,或弄清楚航天飛機(jī)發(fā)射的所有細(xì)節(jié)。然而,我們很快就陷入了麻煩,上世紀(jì)90年代末,繼國(guó)際象棋成功之后,人工智能舉步維艱。此時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題是,很多事情我們無(wú)法寫(xiě)出所有的預(yù)測(cè)程序。例如,如果您想在AltaVista(當(dāng)時(shí)的搜索引擎)中顯示好的結(jié)果,并且實(shí)現(xiàn):只要顯示一個(gè)答案,就可以預(yù)測(cè)用戶對(duì)這個(gè)答案的滿意程度。沒(méi)有人能清楚地寫(xiě)下所有的預(yù)測(cè)。

這時(shí),一個(gè)AI領(lǐng)域的分支出現(xiàn)了,就是機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn),AI迎來(lái)爆炸式發(fā)展。你不用讓程序員編寫(xiě)所有的預(yù)測(cè)程序,系統(tǒng)可以使用以前存在的數(shù)據(jù),進(jìn)行自我編程,并基于歷史數(shù)據(jù),提出一種最佳預(yù)測(cè)方法。

簡(jiǎn)而言之,人工智能的歷史是:感知、決策、行動(dòng)。系統(tǒng)的決策部分很好,但后來(lái)我們遇到了麻煩,因?yàn)槲覀儾恢涝撛趺淳帉?xiě)程序,才能讓機(jī)器預(yù)測(cè)接下來(lái)要發(fā)生的事情。到2000年左右,技術(shù)的快速發(fā)展幫助計(jì)算機(jī)編寫(xiě)了自己的程序,以預(yù)測(cè)接下來(lái)發(fā)生的事情。這就是我們的現(xiàn)狀。

Q:AI發(fā)展的速度取決于計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提升和人類的創(chuàng)造力嗎?當(dāng)然,能夠決定發(fā)展速度的因素有很多,你更看重哪些因素呢?

Andrew Moore:這個(gè)問(wèn)題問(wèn)得很及時(shí)。我們正處于想做一些事,并且能夠用人工智能來(lái)完成的階段。但這時(shí)候出現(xiàn)了一些問(wèn)題。舉個(gè)例子:每個(gè)國(guó)家和政府都有抵御網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭(zhēng)的軍隊(duì),為了保衛(wèi)國(guó)家利益,隨時(shí)迎戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭(zhēng)開(kāi)戰(zhàn)的方法有很多,一些社會(huì)人士認(rèn)為,要培養(yǎng)1萬(wàn)名網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)士,手動(dòng)攻擊或防御。但我們認(rèn)為,可以找20個(gè)超級(jí)聰明的人編寫(xiě)程序,自動(dòng)化1萬(wàn)名網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)士要做的事。人和計(jì)算機(jī)有機(jī)結(jié)合才能獲取最大的成功,但人才是決定性因素。

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Q:在聽(tīng)你談人工智能的歷史和發(fā)展時(shí),感覺(jué)AI的目標(biāo)似乎永遠(yuǎn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。但隨著其不斷發(fā)展,AI取得的進(jìn)展有目共睹。關(guān)于AI的未來(lái),你怎么看?

Andrew Moore:這是個(gè)感性的話題。AI就像在探索新地圖,以搞清楚哪些任務(wù)可以自動(dòng)化完成。有趣的是,并不是所有的任務(wù)都可以自動(dòng)化。我們可以讓計(jì)算機(jī)做它擅長(zhǎng)的事,如預(yù)測(cè)和運(yùn)行多種選擇,而我們?nèi)祟愖銎渌氖拢缟钊胩剿鳈M向思維或類比推理等概念性的東西。

人類在解決一個(gè)新問(wèn)題時(shí),往往會(huì)找之前處理其他類似問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)來(lái)比照解決,但這種做法很難促進(jìn)人類的進(jìn)步。我不知道還要5年還是55年,人們才會(huì)放棄這套自認(rèn)為先進(jìn)的做法。我們懂得如何將人類智能中簡(jiǎn)單重復(fù)的部分自動(dòng)化,卻不懂是否要去獲取更先進(jìn)的認(rèn)知。

Q:如你所描述的,短期內(nèi)的哪些進(jìn)展會(huì)影響我們的生活?

Andrew Moore:在未來(lái)五年內(nèi),有一件事將改變消費(fèi)產(chǎn)品和消費(fèi)者的體驗(yàn),那就是情感識(shí)別和情感理解。直到近三、四年,計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理技術(shù)都是在識(shí)別人、識(shí)別物體,將口語(yǔ)轉(zhuǎn)化為基本的書(shū)面語(yǔ)言。

事實(shí)上,我們可以走得更遠(yuǎn)。例如,現(xiàn)在手機(jī)的攝像頭分辨率很高,可以看到面部的細(xì)節(jié),并對(duì)整個(gè)面部的細(xì)節(jié)進(jìn)行追蹤。通過(guò)追蹤你能發(fā)現(xiàn)面部肌肉的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。借助心理學(xué)的知識(shí),你能從肌肉運(yùn)動(dòng)中發(fā)現(xiàn)面部動(dòng)作單元和微表情,以獲取以前人類沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的信息。

這意味著當(dāng)與一個(gè)人對(duì)話時(shí),我們可以捉捕到他們的激動(dòng)、開(kāi)心、恐懼,甚至輕蔑。這個(gè)可能性不錯(cuò)。但如果我們真的研究出能評(píng)估人類情緒狀態(tài)的機(jī)器時(shí),或許人們會(huì)認(rèn)為我們打開(kāi)了潘多拉的魔盒。

Q: 已經(jīng)有很多文章報(bào)道過(guò)會(huì)受到自動(dòng)化影響的工作問(wèn)題,如卡車司機(jī)和私人助理等。你也曾表示過(guò),不僅這些工作有風(fēng)險(xiǎn),一些經(jīng)過(guò)大量培訓(xùn)的工作,如法律和醫(yī)療行業(yè)的,也會(huì)受到影響。你認(rèn)為哪些技能不會(huì)很快被取代?此外,除了人工智能、機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)學(xué)科的培訓(xùn)課程,還有哪些課程比較重要?

Andrew Moore:有大量的工作崗位,即使我們可以使其自動(dòng)化,也沒(méi)有意義。最好的例子就是幼兒園老師。作為孩子展開(kāi)學(xué)習(xí)的第一段經(jīng)歷,幼兒園教的是人與人之間的互動(dòng)。這不是沒(méi)有靈魂的訓(xùn)練。我認(rèn)為,在直接與人打交道的工作中,我們沒(méi)有任何理由來(lái)取代人類的角色。在接下來(lái)的20年里,我們將不會(huì)有新技術(shù)來(lái)遠(yuǎn)程模擬人們?cè)谝黄鸸ぷ鲿r(shí)的那種相互關(guān)懷和互動(dòng)。幼兒園教師、社會(huì)工作者、護(hù)士、社區(qū)警察,以及其他類似的工作,都會(huì)繼續(xù)存在,而且非常重要。

最有趣的是,如果通過(guò)將許多工作自動(dòng)化,我們的GDP增長(zhǎng)率會(huì)大大提高,那么,社會(huì)可以大力資助養(yǎng)老服務(wù),社工工作和教育。根據(jù)經(jīng)濟(jì)和政治的發(fā)展情況,我們可以利用因生產(chǎn)率提高而節(jié)省下來(lái)的資本,培養(yǎng)更多人去從事與人互動(dòng)類的工作?,F(xiàn)在,平均一個(gè)老師要照顧40個(gè)孩子,而以后,我們可以讓一個(gè)老師照料5個(gè)孩子。

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Q: 之前,你談過(guò)一些巨頭科技公司,如谷歌、蘋(píng)果、Facebook微軟之間的AI競(jìng)爭(zhēng)。除了學(xué)術(shù)上的深耕,你還曾在匹茲堡的谷歌分部工作過(guò),同時(shí)也和其他公司建立過(guò)伙伴關(guān)系,對(duì)它們有足夠了解。那么你認(rèn)為誰(shuí)將會(huì)勝出呢?

Andrew Moore: 這場(chǎng)比賽的勝利取決于誰(shuí)先開(kāi)發(fā)出最能幫助人們解決日常生活問(wèn)題的個(gè)人助理。我對(duì)亞馬遜的Echo和Alexa印象深刻,而谷歌、蘋(píng)果和微軟也相繼將大量資源投入到自己的個(gè)人助理中。當(dāng)人們意識(shí)到某個(gè)個(gè)人助理管用時(shí),他們就會(huì)多聽(tīng)它的建議,就像現(xiàn)在聽(tīng)GPS導(dǎo)航的話一樣。一旦這種情況發(fā)生,游戲規(guī)則將改變。

如果一家公司在其他三家公司之前做出了這樣的個(gè)人助理,該公司將在一定程度上贏得勝利。因?yàn)榻酉聛?lái)發(fā)生的事都是水到渠成的,屬于其他行業(yè)的事兒了。那些提供旅游、醫(yī)療、餐館和娛樂(lè)等服務(wù)的人都想和一個(gè)為全國(guó)人民提供建議的人工智能系統(tǒng)掛鉤。這就是為什么AI個(gè)人助理如此受追捧的原因。

現(xiàn)在,沒(méi)有多少明確的證據(jù)表明,某家公司比其他公司領(lǐng)先很多。我確實(shí)知道一些他們正在使用的技術(shù)的差異,相信很快就會(huì)有一個(gè)領(lǐng)先者出來(lái)。不過(guò)目前,他們都在比賽中。獲勝取決于公司內(nèi)部的某個(gè)團(tuán)隊(duì)在正確的時(shí)間內(nèi)做出了正確的實(shí)驗(yàn),并在精確度和召回率上取得突破。

Q: 每家公司都挖掘了大量人才,決定因素之一是他們具有多少才華。你所在的學(xué)校也不能幸免,有相當(dāng)數(shù)量的來(lái)自CMU的優(yōu)秀學(xué)者被挖走。從你進(jìn)入谷歌工作的那段時(shí)間起,實(shí)際上你也是這方面的代表。對(duì)于大學(xué)來(lái)說(shuō),這是一個(gè)挑戰(zhàn),公司如此看好CMU的人才,必會(huì)來(lái)招聘更多的人才,而另一方面,公司也成為學(xué)生和教授施展才華的好地方。您如何看待學(xué)術(shù)界與公司企業(yè)之間聯(lián)盟的利益與風(fēng)險(xiǎn)?

Andrew Moore:我們可以而且應(yīng)該互相幫助。我們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的職責(zé)之一就是成為這個(gè)大生態(tài)系統(tǒng)的一部分,培養(yǎng)可以變革未來(lái)世界的優(yōu)秀人才。最極端的可能就是人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面所有偉大的教育工作者都去為大型科技公司工作了,沒(méi)有人去做教育下一代的工作。

我們正在努力為此做點(diǎn)什么。不過(guò),與其強(qiáng)制性地讓新教員簽署一份忠誠(chéng)承諾書(shū),保證在未來(lái)40年里只做一名學(xué)者,不如屈服吧!卡內(nèi)基梅隆大學(xué)提供了這樣一個(gè)平臺(tái),老師可以調(diào)整自己的職業(yè)生涯,去一個(gè)新興領(lǐng)域工作,但也可以再回來(lái),之后還能隨意切換,跳來(lái)跳去。這樣做的一個(gè)代價(jià)是,如果我們不小心,很容易會(huì)人去樓空。我們也正在積極應(yīng)對(duì)這種擔(dān)憂。

去年,我們雇用了25名新教員進(jìn)入學(xué)院。今年,又增加了22名。我們有一個(gè)很大的教職工群體,但他們并不一直在學(xué)校。作為卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一份子,他們可以自由地去追求絕對(duì)瘋狂和天才的研究想法,還可以離開(kāi),以確保讓其想法在全球傳播,而不是固定在期刊或?qū)W術(shù)刊物上。當(dāng)他們從外面回來(lái)的時(shí)候,會(huì)對(duì)目前的商業(yè)世界有新的認(rèn)識(shí)。

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Q:與社會(huì)的開(kāi)放性和包容性相比,在教師發(fā)展的道路上設(shè)置障礙是很短視的行為,會(huì)導(dǎo)致他們離開(kāi),或者讓很多人拒絕進(jìn)入這個(gè)行業(yè)。同樣,出于安全考慮,也有許多人主張對(duì)人工智能實(shí)施更嚴(yán)格的監(jiān)管,從另一個(gè)角度看,這可能減緩AI發(fā)展的速度。這是短視的觀點(diǎn)嗎?在更廣泛的層面上,人工智能的安全問(wèn)題到底有多嚴(yán)重?

Andrew Moore:人工智能有兩種不同的安全問(wèn)題,重點(diǎn)是不要把它們混為一談。第一種是安全關(guān)鍵系統(tǒng)的安全,這是特別重大的事情,卡內(nèi)基梅隆和其他一些強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)科學(xué)機(jī)構(gòu)正在研究解決這個(gè)問(wèn)題。安全關(guān)鍵系統(tǒng)的一個(gè)例子就是使用現(xiàn)代人工智能技術(shù),操縱自動(dòng)駕駛汽車,確保飛機(jī)安全著陸,或者引導(dǎo)微型醫(yī)療器械對(duì)人做手術(shù)。

任何安全關(guān)鍵系統(tǒng)如果有了人工智能的參與,就會(huì)表現(xiàn)得更好。從理論上講,上述事件都可以幫助我們拯救生命。過(guò)去,我們渴望全球交通事故死亡人數(shù)下降兩倍、三倍,甚至四倍,似乎有些異想天開(kāi)。但是現(xiàn)在,如果汽車能夠自動(dòng)避免交通事故,解決人類反應(yīng)不夠快的問(wèn)題,這是有可能的。

工程師們知道,當(dāng)他們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)安全關(guān)鍵系統(tǒng)時(shí),他們有責(zé)任做大量的測(cè)試,并給出正式的證明,如數(shù)據(jù)證明,以表明他們正在建造的東西在很多情況下是安全的。就像一個(gè)優(yōu)秀的建筑公司在建造一座建筑之前所做的評(píng)估一樣。建筑公司要拿出證據(jù)證明,無(wú)論發(fā)生什么級(jí)別的地震或其他自然災(zāi)害,這座建筑物都能安然無(wú)恙,工程師也有道德責(zé)任去做這樣的事。

我們談的這個(gè)系統(tǒng)還處于學(xué)習(xí)中,目前只有微弱的數(shù)學(xué)理論來(lái)幫助工程師證明安全性。加強(qiáng)理論研究是人工智能學(xué)術(shù)研究的重要發(fā)展方向之一。和架構(gòu)師一樣,我們要寫(xiě)出證明,無(wú)論環(huán)境發(fā)生怎樣的變化,系統(tǒng)仍能工作。退一步說(shuō),一個(gè)系統(tǒng)可以挽救大部分的生命,但對(duì)于少部分人的死亡仍要負(fù)道德責(zé)任。系統(tǒng)必須確保沒(méi)有任何意外可以傷害或殺死某個(gè)人。這是最主要的問(wèn)題,也是我們招聘教師時(shí)特別強(qiáng)調(diào)的一個(gè)責(zé)任問(wèn)題、職業(yè)素養(yǎng)問(wèn)題,是我們正在發(fā)展研究和教育的重要方向。

第二種安全問(wèn)題對(duì)我們這些活在軟件世界里的人來(lái)說(shuō)很有趣。隨著行業(yè)的發(fā)展,我們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的早期成功大部分都應(yīng)用在非安全關(guān)鍵行業(yè)。例如,當(dāng)你讓搜索引擎或社交網(wǎng)絡(luò)變得更智能時(shí),它可能會(huì)對(duì)一個(gè)人的生活產(chǎn)生影響,但你是殺不死這個(gè)人的,頂多讓他難受一下而已。

拿Facebook來(lái)說(shuō),為了讓工程師快速反應(yīng),他們有一個(gè)有趣的開(kāi)發(fā)方法:快啟動(dòng),慢修復(fù)。從娛樂(lè)或電子游戲的角度看,這是非常好的做法。這意味著你的工程師們?cè)诓粩鄤?chuàng)新,大膽嘗試各種新事物新方法,并且有很多樂(lè)趣。

然而,當(dāng)你參與一個(gè)關(guān)鍵系統(tǒng)的安全工作時(shí),沒(méi)有人想要使用這種哲學(xué)思想。你必須小心謹(jǐn)慎。

Q:你來(lái)自英國(guó),卻選擇成為美國(guó)公民,成為匹茲堡的一員。你曾說(shuō)過(guò):“我堅(jiān)信,匹茲堡地區(qū),更確切地說(shuō)是卡內(nèi)基梅隆大學(xué),要成為改變世界的中心?!蔽覀円呀?jīng)談過(guò)卡內(nèi)基梅隆大學(xué),那匹茲堡呢?在上世紀(jì)70年代末和80年代初,它經(jīng)歷了一段黑暗,鋼鐵工廠大量倒閉,經(jīng)濟(jì)蕭條,就業(yè)崗位減少。本來(lái)你可以住在世界上任何一個(gè)地方,但你卻選擇了匹茲堡。這個(gè)地區(qū)為什么如此吸引你,你為什么看好它?

Andrew Moore:首先,匹茲堡有積極而友好的文化。在文藝復(fù)興時(shí)期,這座古老的城市歡迎外來(lái)客加入他們的城市文化。對(duì)于新匹茲堡人來(lái)說(shuō),我們的生活方式是這樣的:孩子們可以到處閑逛,可以自由地穿過(guò)高密度住宅區(qū)去拜訪朋友。這是一個(gè)人們可以隨便串門(mén)的地方。

匹茲堡的生活方式與西海岸的不同,那里的活動(dòng)和社交是計(jì)劃出來(lái)的,你只能在約好的時(shí)間開(kāi)車穿越城市,不然就會(huì)影響他人。匹茲堡是美國(guó)東海岸連接中西部的重要城市,它有許多學(xué)術(shù)、研究、醫(yī)療和制造類的人才。匹茲堡令人愉快的生活方式和緊密團(tuán)結(jié)的文化也有助于我們招募人才。

其次,匹茲堡仍然是世界上最大的鋼鐵制造中心之一。這里有一種建筑文化。構(gòu)建和創(chuàng)造都是值得尊重的行為。最近,我和一些大學(xué)生討論他們選擇CMU的原因時(shí),他們說(shuō),當(dāng)他們參觀校園的時(shí)候,教授和學(xué)生都在談?wù)摻ㄖ惖臇|西,而不是學(xué)習(xí)或?qū)懻撐摹?/p>

最后,匹茲堡的市政府支持高科技產(chǎn)業(yè)。例如,15 - 20年前,匹茲堡的空氣質(zhì)量很差。我們想招募的很多人都不愿意來(lái)。現(xiàn)在經(jīng)過(guò)整個(gè)城市的努力,空氣狀況已經(jīng)有所改善了。這也給了我們極大的信心,讓我們一起努力,把匹茲堡變成一個(gè)宜居的好地方。

原文鏈接:https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2017/10/30/carnegie-mellon-dean-of-computer-science-on-the-future-of-ai/#206be9b72197

(本文轉(zhuǎn)自智能觀,作者Peter High)

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