其結(jié)果就是一系列的近期發(fā)現(xiàn)，這些發(fā)現(xiàn)被部分人認(rèn)為是人工智能的發(fā)展正在加速，會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成威脅的證據(jù)。一些軟件已經(jīng)證明了在識(shí)別汽車或者貓這樣的對(duì)象時(shí)自己表現(xiàn)比人類還要好，而Google的AlphaGo軟件已經(jīng)暴虐了多位圍棋世界冠軍——這一壯舉直到最近還被認(rèn)為是10之后的事情。各家公司都渴望乘上這一進(jìn)展的東風(fēng)，在公司財(cái)報(bào)會(huì)上都會(huì)提到AI或多或少已經(jīng)有了指數(shù)式的發(fā)展。

 

　　現(xiàn)在，一些AI觀察家正在試圖對(duì)這一技術(shù)的進(jìn)展情況以及速度描繪一幅更精確的圖景。通過衡量不同領(lǐng)域的進(jìn)展或者滯后情況，他們希望能撥開AI炒作的迷霧。該項(xiàng)目的目的，是讓研究人員和政策制定者對(duì)該領(lǐng)域哪些部分進(jìn)展最迅速以及可能需要做出什么樣的回應(yīng)看得更加清楚。

　　2016年在標(biāo)準(zhǔn)ImageNet測(cè)試中，圖像識(shí)別軟件的表現(xiàn)已經(jīng)超過了人類。

 

　　非盈利的SRI International實(shí)驗(yàn)室研究人員Ray Perrault說：“需要干這事兒的原因是大家對(duì)AI何去何從的看法都太瘋狂了。” Perrault是AI Index項(xiàng)目的領(lǐng)導(dǎo)之一，這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是在今年年底發(fā)布一份該領(lǐng)域現(xiàn)狀以及進(jìn)展速度的詳細(xì)快照。項(xiàng)目得到了One Hundred Year Study的支持，后者是斯坦福大學(xué)在2015年設(shè)立的，旨在研究AI對(duì)社會(huì)的影響。

 

　　這些日子以來，到處都可以看到宣稱AI取得進(jìn)展的消息，有些甚至是來自于快餐和牙刷的營銷者。哪怕是來自可靠的研究團(tuán)隊(duì)的自吹自擂也很難評(píng)估。去年10月，微軟首先宣布自己的語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)與人類不相上下。但I(xiàn)BM的研究人員和眾包公司Appen隨后證明人類的精確度其實(shí)要比微軟宣稱的高。軟件巨頭需要把自己的錯(cuò)誤率再降12%才能趕上人類的表現(xiàn)。

　　過去30年下棋軟件的能力突飛猛進(jìn)

 

　　Electronic Frontier Foundation（EFF）也已經(jīng)開始了自己對(duì)AI進(jìn)展的衡量以及背景研究的努力。這家非營利組織正在梳理微軟等的論文，搭建一個(gè)跟蹤AI進(jìn)展與表現(xiàn)的在線開源數(shù)據(jù)點(diǎn)庫。EFF的首席計(jì)算機(jī)科學(xué)家Peter Eckersley說：“我們希望知道真實(shí)版本的AI會(huì)有哪些緊迫的和更長期的政策影響，而不是那些讓大家過度興奮的猜測(cè)版AI的影響。”

 

　　這兩個(gè)項(xiàng)目都嚴(yán)重依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)與AI方面已發(fā)布的研究。比方說，EFF的庫包括了自2012年以來表明圖像識(shí)別取得快速發(fā)展的圖表——以及機(jī)器和人類在一項(xiàng)挑戰(zhàn)軟件理解童書的測(cè)試中的表現(xiàn)差距。AI Index項(xiàng)目正在尋求將最受研究人員關(guān)注的AI子域的趨勢(shì)以圖表形式表現(xiàn)出來。

 

　　AI Index還試圖監(jiān)控和衡量AI在現(xiàn)實(shí)世界是如何應(yīng)用的。比方說，Perrault說把從事這一技術(shù)的工程師數(shù)量以及流入到以AI為中心的企業(yè)的投資額記錄下來可能就很有用。其目標(biāo)是“找出這一研究對(duì)商業(yè)化產(chǎn)品產(chǎn)生了多大的影響。”他說——盡管他承認(rèn)那些公司可能會(huì)不愿發(fā)布這些數(shù)據(jù)。AI Index項(xiàng)目正在致力于跟蹤媒體和公眾對(duì)AI關(guān)注的程度和情緒。

 

　　Perrault說該項(xiàng)目應(yīng)該能贏得廣大受眾，因?yàn)檠芯咳藛T和基金會(huì)非常渴望看到AI的哪些領(lǐng)域勢(shì)頭最好，或者需要支持和新思路。他說銀行和咨詢公司已經(jīng)給他們打電話了，希望能對(duì)AI的真實(shí)情況能夠有更好的了解。技術(shù)產(chǎn)業(yè)跟衡量和預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)處理器進(jìn)展情況的摩爾定律數(shù)十年的羅曼史，說明展示AI進(jìn)展情況的圖表很容易能夠在硅谷找到受眾。

 

　　這類衡量手段對(duì)政府官員和監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)對(duì)更智能的軟件在隱私等領(lǐng)域的影響有多少幫助就沒那么清楚了。華盛頓大學(xué)法律教授Ryan Calo最近提出了一份有關(guān)AI政策問題的詳細(xì)路線圖，他說：“我不太確定這能有多大用處”。他認(rèn)為決策者需要對(duì)底層技術(shù)有較高層面的把握，并且對(duì)價(jià)值觀有強(qiáng)烈的感受，而不是這些細(xì)顆粒的進(jìn)展情況衡量。

 

　　EFF的Eckersley認(rèn)為，隨著時(shí)間轉(zhuǎn)移AI跟蹤項(xiàng)目會(huì)變得更加有用。比方說，可以跟蹤軟件程序?qū)μ囟üと撕诵娜蝿?wù)進(jìn)行自動(dòng)化的進(jìn)展情況，有了這些數(shù)據(jù)的支撐，有關(guān)失業(yè)的爭論會(huì)更加有依據(jù)。Eckersley說，對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)展情況進(jìn)行衡量讓他確信提高AI系統(tǒng)可信賴度的重要性。他說：“AI系統(tǒng)的安全性是一個(gè)重大也許甚至是緊迫的研究領(lǐng)域，這個(gè)看法得到了我們收集的數(shù)據(jù)的支持。”

 

　　學(xué)術(shù)界以及Google等公司的研究人員最近已經(jīng)在研究如何給AI軟件設(shè)置機(jī)關(guān)來防止發(fā)生不當(dāng)行為。隨著各家公司爭先恐后讓軟件來控制汽車等更常見技術(shù)，衡量如何讓AI保持安全可靠的進(jìn)展情況可能是最重要的。