科技猎只要算力给力，5年后人工智能便可媲美人脑
在构建具有人类智能水平的机器的这场竞赛中，规模似乎真的很重要。
OpenAI董事长兼首席技术官Greg Brockman说：“我们认为，谁拥有最强大的电脑，谁就将获得最大的利益。”
这家总部位于旧金山的AI研究机构四年前由包括马斯克、Peter Thiel和Reid Hoffman在内的科技行业知名人士组建，他们刚刚向AI领域的其他人提出了挑战。
上个月末，OpenAI从微软筹集到10亿美元，用于加速对 人工智能 圣杯的追求：一台能够实现所谓通用人工智能(AGI)的计算机，拥有与其制造者相匹敌的认知水平，这被认为是具有超越人类智能的计算机问世之前的最后一步。
Brockman表示，这笔资金——对于一家研究机构来说是一笔巨额资金——将“在5年内，甚至可能更快”花掉，目的是构建一个能够运行“人脑规模的AI模型”的系统。
一台与 人脑神经 结构相匹配的计算机是否能提供同等水平的智能，则是另一回事。Brockman对预测AGI何时到来持谨慎态度，他说，它还需要算法的进步，从而利用大幅提升的计算能力。
但是，谈到OpenAI和微软希望在五年内为其在AI领域的雄心壮志提供强大的计算能力时，他补充道：“到那时，我认为有可能就足够了。”
只要计算能力足够强大，就能实现AGI？
OpenAI所下的巨大赌注表明，在经历了一段时间的快速发展后，AI行业走到了一个岔路口。 深度学习 系统利用模仿人类大脑运作模式的人工神经网络，已取得诸多突破，让AI重新回到科技世界的中心。OpenAI认为，有了足够的计算能力支持，这些网络很有可能会进一步发展，直到达到人类智能水平。
但是，也有许多AI研究人员认为，深度学习本身永远不会超出复杂模式识别的一种形式——它能完美地进行面部识别或语言翻译，但远非真正的智能。
包括Alphabet旗下的英国AI研究公司DeepMind在内的一些最雄心勃勃的研究团体也认为，教计算机新的推理和符号逻辑将有助于补充神经网络，而不仅仅是研制更大规模的计算机。
“如果我们拨出1亿美元用于计算，我们能做什么？我们正在考虑这个问题，其他人也在考虑这个问题，”艾伦人工智能研究所负责人Oren Etzioni说，该研究所是美国资金最充裕的AI研究组织之一。但他补充道：“为了让AI达到一个新水平，我们需要一些突破。我不确定是否只是在上面砸更多的钱就行。”
其他人则更为直率。当被问及仅靠更强大的计算机是否就能提供与人类水平相当的AI时，加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell在他即将出版的关于这一主题的书中写道：“只专注于计算能力完全没有抓住重点……我们不知道如何使一台机器真正智能化——哪怕这台机器有宇宙那么大也没办法。”
不过，即便OpenAI只是有可能走的是正确的道路，也足以吸引全球市值最高的公司为它投入巨额现金，从而引发一场为AI打造更先进的硬件系统的竞赛。
Brockman称之为“构建通用人工智能的阿波罗公益计划”。这反映了OpenAI的创始人所设定的使命，即构建一个AI，其利益不局限于一家公司或某个政府。
它还能创造无与伦比的财富。在谈到当今领先的科技公司的股票市值时，Brockman说：“这是我们用不太智能的计算机所创造的价值。现在想象一下，当我们成功地打造出了 人工通用智能 ——这家公司将以前所未有的巨大优势成为世界第一。”
OpenAI的赌注是，随着 计算机硬件 变得越来越强大，深度学习系统中使用的学习算法将会进化，开发出今天的程序员永远也不可能直接将其编程的能力。
这是一个有争议的立场。像Russell这样的批评者认为，仅仅在不完美的算法上投入更多的计算能力，只是意味着“你会更快地得到错误的答案。”Brockman的回答是：“随着计算能力的增加，你可以得到根本不同的结果。”
他声称，OpenAI在其四年的历史中进行的一些测试，已经暗示了硬件的大规模增长可能带来的进步。
例如，两年前，OpenAI的研究人员报告了一个系统的结果，该系统读取亚马逊上的客户评论，然后使用统计技术预测下一个字母。根据OpenAI的说法，该系统做了更进一步的事情，它自己学会了评论中正面情绪和负面情绪之间的差异——这种理解水平超出了预期。
Brockman表示，今年发布的一个名为GPT-2的更大的语言系统则更进一步，通过应用同样的大规模统计分析，开发出了一定程度的语义理解能力。
OpenAI最近的一个实验——在Dota 2游戏中击败了一支顶级人类团队的AI系统——也表明，如今最先进的AI系统已经能够在比国际象棋等棋类游戏更接近现实世界的游戏中表现出色。
这与DeepMind在星际争霸游戏方面的工作相呼应。Brockman表示，OpenAI的系统自学了在更高抽象层面上运作，设定一个总体目标，然后根据需要“放大”特定任务——这种规划能力被视为人类智能的关键组成部分。
许多人对OpenAI坚持认为单一的AI技术就足以复制人类智能的观点持谨慎态度，但他们似乎也不愿全盘否定OpenAI的观点。“可以说，深度学习在AI领域是一种范式转变，”Etzioni说，“他们是否能再次实现一次这样的范式转变？”
微软入场其中，为这一努力提供资金，标志着这家研究组织在试图加速转向AGI的过程中，方向发生了变化。这笔10亿美元投资的大部分将以支付使用Azure云计算平台的形式返回微软，而微软正致力于开发新的超级计算平台，以推动这一努力。
Brockman否认这是对OpenAI置身于企业竞争之外的目标的偏离。他表示，微软将仅限于“投资者和战略合作伙伴的角色，共同打造大型超级计算机”。
微软的投资将使其获得OpenAI营利部门的大部分少数股权，并在董事会拥有一个席位。与该组织的所有股权投资者一样，它的潜在回报率也被限制在一个固定的水平，这一点尚未披露。
如果OpenAI的工作能像Brockman预测的那样创造出巨额财富，那么大部分财富将流入该集团的非盈利部门，因为OpenAI承诺将利用先进计算机智能的成果造福全人类。
人工智能曲线比摩尔定律更陡峭
科技行业习惯于遵循摩尔定律的曲线前进。摩尔定律描述了计算能力大约每两年翻一番的方式。但OpenAI正指望一种强大得多的指数级力量，迅速将其AI系统的能力提升到今天看来几乎无法想象的水平。
该研究团体计算出，自7年前科技行业开始意识到机器学习的潜力以来，用于训练最大AI模型的处理能力的增长速度是摩尔定律速度的5倍。
这使得今天最先进的系统比2012年使用的系统强大300000倍。这一进步反映了目前投入高级AI的资金规模，以及并行计算技术的引入，使得处理更多数据成为可能。
Brockman表示，OpenAI正指望这一指数趋势再延续5年——他承认，这将产生听起来“相当疯狂”的结果。
作为比较，他说，过去7年的进步就像把智能手机的电池续航时间从一天延长到800年：同样的指数曲线再延续5年，电池寿命将达到1亿年。
今天最先进的神经网络大致与蜜蜂差不多。但是，OpenAI相信，在接下来的五年里，人工神经网络有望与人类大脑相当。
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