致力于讓機(jī)器像人一樣思考卻忽略了其他能力
　　70歲的圖靈測(cè)試已經(jīng)是老古董了？

　　機(jī)器得到的結(jié)果取決于我們?cè)O(shè)置的指令，但其執(zhí)行過(guò)程卻更為高效。我們必須承認(rèn)，機(jī)器運(yùn)行時(shí)的很多中間狀態(tài)，是在設(shè)計(jì)初始指令時(shí)無(wú)法預(yù)見(jiàn)的。機(jī)器自己也會(huì)感悟出很多知識(shí)。在這種情況下，我們有必要將機(jī)器視為智能的。

　　艾倫·圖靈

　　英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家

　　1950年，艾倫·圖靈在《思維》雜志上發(fā)表了其著名論文《計(jì)算機(jī)器與智能》，并提出了如今廣為人知的圖靈測(cè)試。

　　70年來(lái)，圖靈測(cè)試一直被認(rèn)為是人工智能學(xué)術(shù)界的“北極星”。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，之后也有許多其他測(cè)試誕生，但沒(méi)有一個(gè)能夠與之齊名。“圖靈測(cè)試展現(xiàn)出極致的簡(jiǎn)單和優(yōu)雅，這讓它在過(guò)去70年中長(zhǎng)盛不衰。”DataRobot數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁扎克·麥耶說(shuō)。

　　雖然自圖靈測(cè)試概念誕生以來(lái)，人工智能均以通過(guò)圖靈測(cè)試為目標(biāo)，但進(jìn)入新時(shí)代，人工智能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)卻需要從舊基準(zhǔn)中脫身升級(jí)。

　　2020年12月28日，亞馬遜副總裁兼語(yǔ)音助手Alexa首席科學(xué)家羅希特·普拉薩德在《快公司》上發(fā)表的文章中表態(tài)，圖靈測(cè)試已經(jīng)失去了意義，是時(shí)候建立新的人工智能衡量標(biāo)準(zhǔn)了。

　　圖靈測(cè)試僅限于機(jī)器能否給出類(lèi)人的回答

　　“機(jī)器能否思考？”

　　為了回答這個(gè)問(wèn)題，艾倫·圖靈提出一種測(cè)試方法：如果一個(gè)測(cè)試者對(duì)無(wú)法確認(rèn)身份的兩個(gè)對(duì)象（一人、一機(jī)器）提出相同的一系列問(wèn)題，得到的答案讓他無(wú)法區(qū)分究竟誰(shuí)是機(jī)器、誰(shuí)是人，那么則認(rèn)定機(jī)器通過(guò)測(cè)試。

　　這種測(cè)試方法后來(lái)被人們歸納為圖靈測(cè)試。研究者希望能夠據(jù)此檢測(cè)機(jī)器是否能表現(xiàn)出人類(lèi)也無(wú)法區(qū)分的行為，很多初期的人工智能助手都是基于此目標(biāo)設(shè)計(jì)的。

　　麻省理工學(xué)院教授大衛(wèi)·敏德?tīng)栒f(shuō)：“這樣的界定，展示的智慧是有限的。”

　　圖靈在他的論文中曾預(yù)測(cè)，到2000年，一個(gè)普通人在圖靈測(cè)試中正確區(qū)分人和機(jī)器的可能性將降到70%甚至更低。

　　然而，圖靈當(dāng)年的預(yù)測(cè)沒(méi)有應(yīng)驗(yàn)。

　　普拉薩德認(rèn)為，圖靈測(cè)試的目標(biāo)和當(dāng)前人工智能研究方向不完全一致，人工智能研究者對(duì)通過(guò)圖靈測(cè)試的興趣不大。人工智能派上更大用場(chǎng)的地方是植入到手機(jī)、汽車(chē)和家里，人們更關(guān)心的是AI能夠帶來(lái)哪些更新的交互體驗(yàn)和技術(shù)進(jìn)步，而不是通過(guò)測(cè)試的分?jǐn)?shù)有多高。

　　事實(shí)也如此，人們更加關(guān)心與機(jī)器的互動(dòng)及它所能提供的幫助，而不是區(qū)分機(jī)器和人類(lèi)。

　　另外，一些科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，讓人工智能在圖靈測(cè)試?yán)锶〉酶贸煽?jī)并不難，只需要讓計(jì)算機(jī)給出的答案盡量像人類(lèi)給出的答案就行了。例如回答圖靈測(cè)試設(shè)計(jì)的問(wèn)題時(shí)，計(jì)算機(jī)可以瞬間給出答案，而普通人需要思考或查找信息的時(shí)間更長(zhǎng)，為了模仿或騙過(guò)人類(lèi)，機(jī)器也可以模仿人類(lèi)給出適當(dāng)?shù)耐ｎD、延遲。

　　從某種角度看，這樣的圖靈測(cè)試更像是一場(chǎng)人工智能“欺騙”人類(lèi)的游戲。但由此出現(xiàn)了一個(gè)突出的問(wèn)題——為了通過(guò)測(cè)試，很多機(jī)器被迫削弱了快速查找信息和計(jì)算的能力。

　　機(jī)器快速計(jì)算和信息查詢(xún)的能力遠(yuǎn)強(qiáng)于人類(lèi)，這些能力構(gòu)成了現(xiàn)代人工智能的核心。在諸如視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，最強(qiáng)的算法已經(jīng)取得遠(yuǎn)超人類(lèi)的結(jié)果，以AlphaGo擊敗頂級(jí)人類(lèi)圍棋選手為代表的種種人工智能的重大進(jìn)展，很難在一成不變的圖靈測(cè)試中得到體現(xiàn)。

　　也正因此，從應(yīng)用的角度出發(fā)，讓計(jì)算機(jī)放棄自己的優(yōu)勢(shì)去模擬人類(lèi)確實(shí)完全沒(méi)有必要。

　　更重要的是，圖靈測(cè)試僅考慮了文本交流的情況，而沒(méi)有考慮到現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)能夠使用各種傳感器，能夠從視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多角度來(lái)感受外部世界。

　　通過(guò)圖靈測(cè)試已不是現(xiàn)在的研究重點(diǎn)

　　毫無(wú)疑義的是，人工智能對(duì)人類(lèi)社會(huì)的影響已超越了圖靈測(cè)試的范疇，人工智能研究的目標(biāo)早已不再局限于AI與人類(lèi)的區(qū)別，而是如何發(fā)揮機(jī)器的速度和信息搜索優(yōu)勢(shì)，代替人類(lèi)完成工作或改善人們的日常生活。

　　用圖靈測(cè)試來(lái)檢驗(yàn)今天的人工智能水平，還有些局限不能忽略，如圖靈測(cè)試沒(méi)有詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有固定的問(wèn)答模式，一套流程提問(wèn)和判斷非常主觀，缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)，并不科學(xué)。

　　那么，這是否意味著圖靈測(cè)試已經(jīng)過(guò)時(shí)？

　　事實(shí)并非如此，即便圖靈測(cè)試已不能完全證實(shí)人工智能的進(jìn)步程度，但一個(gè)優(yōu)秀的人工智能應(yīng)該能夠通過(guò)圖靈測(cè)試。有研究者指出，圖靈測(cè)試的巧妙在于它沒(méi)有直接去定義什么是“智能”，而是將“能否思考”這個(gè)抽象的問(wèn)題，引入了一個(gè)更精準(zhǔn)，也看似更實(shí)用的場(chǎng)景。

　　從這個(gè)角度看，圖靈測(cè)試不能稱(chēng)為過(guò)時(shí)，只不過(guò)是現(xiàn)代人工智能研究不應(yīng)該把通過(guò)圖靈測(cè)試作為重點(diǎn)。普拉薩德亦指出，盡管沒(méi)有考慮到人工智能日益增強(qiáng)的收集數(shù)據(jù)能力和計(jì)算能力，圖靈測(cè)試仍然是聊天機(jī)器人和數(shù)字助理常用的基準(zhǔn)。

　　人工智能需要建立一套全新衡量標(biāo)準(zhǔn)

　　普拉薩德認(rèn)為，應(yīng)該創(chuàng)造新的智能評(píng)估方式，適用于評(píng)估一般類(lèi)型的智能機(jī)器。新的測(cè)試應(yīng)該弄明白人工智能是如何表現(xiàn)出類(lèi)似人的智能特征的，包括語(yǔ)言能力、自我監(jiān)督和具備“常識(shí)”。此外，測(cè)試范圍還應(yīng)該包括人工智能在多大程度上改善了人們的日常生活。

　　中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)戴瓊海教授也曾在公開(kāi)演講中指出，人工智能發(fā)展非常快，已經(jīng)取代了人類(lèi)以往常用的大部分工具。但是，這種取代能不能做得更好，需要做一套測(cè)試。

　　即便是與圖靈測(cè)試?yán)壸钌畹娜斯ぶ悄軐?duì)話(huà)系統(tǒng)，其研究者也在呼喚對(duì)圖靈測(cè)試進(jìn)行改進(jìn)。

　　前微軟全球執(zhí)行副總裁、微軟亞洲研究院院長(zhǎng)沈向洋還在微軟任職時(shí)提出，圖靈測(cè)試已難不倒像微軟小冰這樣的情感型人工智能產(chǎn)品。鑒于今天的人工智能技術(shù)環(huán)境，計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)界有必要對(duì)圖靈測(cè)試進(jìn)行修正和升級(jí)，是時(shí)候討論難度更高的“超圖靈測(cè)試”了。

　　普拉薩德強(qiáng)調(diào)，新的衡量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該體現(xiàn)出機(jī)器在效率上的優(yōu)勢(shì)，比如計(jì)算、搜索、代人完成任務(wù)等，綜合評(píng)價(jià)人工智能給人類(lèi)帶來(lái)的幫助，而不是執(zhí)迷于消除人工智能和人的區(qū)別。他認(rèn)為，人工智能只有具備更廣泛的學(xué)習(xí)能力，才能成為處理大量任務(wù)方面的專(zhuān)家，針對(duì)特定任務(wù)所表現(xiàn)出的智能并不能代表人工智能真正的能力。

　　隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和更多被應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中，人們一邊對(duì)人工智能改善自己生活有了更多的期待，一邊又對(duì)人工智能的使用甚至濫用提高了警惕。

　　對(duì)此，業(yè)界正在逐漸達(dá)成共識(shí)——新的人工智能衡量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該在倫理層面有所顧忌，而非固化地遵從圖靈測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)。

　　不能否認(rèn)的是，研究人員仍對(duì)更強(qiáng)大的類(lèi)人智能問(wèn)題感興趣，而大眾亦越來(lái)越受到科幻影視所展現(xiàn)的未來(lái)世界的影響，向往更加強(qiáng)大的“通用人工智能”，即像人一樣思考、像人一樣可從事多種工作的機(jī)器。

　　戴瓊海提出，新一代圖靈測(cè)試，要從專(zhuān)用智能走向通用智能，要針對(duì)新一代人工智能提出的目標(biāo)和要求，給出新的測(cè)試方向。人工智能的需求始終在改變，在不斷重新考慮設(shè)計(jì)新的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和體系的過(guò)程中，人類(lèi)跨越圖靈測(cè)試已經(jīng)成為必然結(jié)果，但其作為人工智能發(fā)展初期的導(dǎo)航標(biāo)，極大地激發(fā)了人類(lèi)對(duì)人工智能的想象，非凡意義將永遠(yuǎn)不會(huì)磨滅。