教育事业统计培训
代表人工智能IQ的VC维
2017-12-04
作者:鲍勇剑
今天,在AI 发展的胚胎期,我们仍然有机会全面审视各种情境,并潜移默化地设置AI未来命运和使命。
关键字:人工智能,VC维

爱因斯坦说:如果给我60 分钟拯救地球,我首先要花59 分钟思考这是一个什么问题。人工智能会拯救人类,还是改变或摧毁人性?我们不知道。但我们可以从寻找值得思考的问题开始。
从1956 年“人工智能”AI 术语在达特茅斯会议首次被提出算起,经历了两次发展低谷的人工智能终于跨过应用的门槛。按照AI 前辈Nils Nilsson 的定义:人工智能就是让机器智能化;智能化意味着能够举止得当,并对所处环境有先见之明。让机器智能化,它首先在语音和图像、深度学习和自动化机器人等应用领域显示拟人的能力。牛津大学“人工智能研究中心”的Nick Bostrom 假设四种发展前景:AI 为工具(tool),AI 为专业领域的专家系统(oracle),AI 为超人的任务执行者(genie),AI 为具备超级智慧的独立主体(sovereign)。以AI 未来发展的可能性,当前应用开发只能算最基本的尝试。即便如此,依据AI几何级数爆炸发展的内在特征,我们可以切实地预想,AI 成为超级智慧主体实为大概率事件。如果人类还想左右AI 未来发展,如果我们力求避免有机人种生存危机,它只有两个最佳时间点。一个是61 年前,在达特茅斯会议为全人类做出决议,彻底关闭AI 研究。另外一个就是今天。今天,在AI 发展的胚胎期,我们仍然有机会全面审视各种情境,并潜移默化地设置AI未来命运和使命。
以《易经》和“耗散结构”的观点看AI,它必然是一个从混沌现象、抽象概念到系统现象的“成、住、坏、空”过程。丰田研究所的Gill Pratt 形容当下AI 阶段为“寒武纪爆炸期”(Cambrian explosion)。约5 亿年前的寒武纪, 地球出现复杂生命结构的脊椎动物。从此,地球生命繁衍和进化进入爆发性茂盛增长。当下AI 发展正处于从混沌到概念的“寒武纪爆炸期”。一切皆有可能,一切尚能想象与左右。待到技术路径已经清晰,看到的(系统现象)早已经发生(在概念层次),体会的已经无法改变。为了未来无悔,现在就得扩张讨论AI 现状与发展,并探索什么是值得思考的问题!
这里选摘了与第四范式创始人、首席执行官戴文渊的部分对谈。在与他的思想碰撞中,我看到了节节升腾的VC 维(AI术语,模型的抽象度与数据的丰富度组合而成的思维高度)。
鲍勇剑:在第四范式,你们常挂在嘴边的一个热词是“VC 维”。我查了一下, 你们的联合创始人、首席研究科学家陈雨强在全球机器智能峰会(GMIS 2017)提出用“VC维” 衡量人工智能应用水平。简单地讲,一个企业VC 维越高,人工智能应用水平越高。它到底是一个怎样的概念?
戴文渊:VC 维理论是由Vapnik 和Chervonenkis于1960 年代至1990 年代建立的统计学习理论,它反映函数集的学习能力。VC 维越大则模型或函数越复杂,学习能力就越强。举个例子,如果人类的智商水平可以用大脑的脑细胞数来衡量,那么机器的智商水平就可以用VC 维比喻来衡量,即超高智商的人工智能,需要超高维度的机器学习模型来实现。
鲍勇剑:为何VC 维会成为热词?
戴文渊:这和我们对计算机模型认识的突破有关。简单地讲,过去模型很难兼顾深和宽二个维度,数据特征的多元性、多样性越高,模型拟合度越低,可靠性越低。现在我们的研究突破这个二难悖论,提高机器学习的模型维度。我们比喻VC 维是人工智能的IQ,是机器智商。它便流行起来。
鲍勇剑:人的智商有极限,机器VC 维会有怎样的极限?
戴文渊:很难说。以第四范式与某银行信用卡中心的合作案例为例,该银行需要通过数据精准识别出所有客户当中会选择办理信用卡账单分期业务的客户。在短短两个月内,经过第四范式和卡中心的共同努力,该信用卡账单分期模型从此前的两百多维,提升至“五千万维”,使账单分期推荐短信的响应率提升了68%,信用卡中心的账单分期手续费提升61%。极限在哪儿?我们还在探索中。
鲍勇剑:VC 维是否也为通约比较人工智能企业提供了一个“公分母”?
戴文渊: 对,VC 对AI 是很关键的。就好像我们判断一个生物聪明的程度,我们会说脑容量,人为什么比狗聪明,是脑容量比狗大,狗比昆虫聪明,脑容量大。换到人工智能情境下,脑容量或智商用一个统计学概念来解释就叫VC维。这个VC维甚至可以解释生物的脑容量。未来,我们可以把生物的脑容量和机器的脑容量做一个对比,形成一个统一的度量标准。在第四范式看来,未来,所有的企业都是AI 公司。公司A 和公司B 比谁厉害,用VC 维衡量一下就得了。
鲍勇剑:换而言之,所有的生命(有机和无机)都可以用VC 维来进行衡量比较,看出高低,较量聪明程度。
戴文渊:这里需要强调说明一下,VC 维只能衡量的是脑容量或者聪明程度。但这个世界上并不是越聪明就越厉害,也并不是说组织位置高的人就比位置低的人更聪明。
鲍勇剑:这也衍生出一个新问题。假设诸葛亮的VC 维比皮匠高,第四范式的模型是不是就能保证一个诸葛亮抵三万个、三十万个、三亿个臭皮匠? 我是想说, 知识自动化时代,一个超级先进的算法科学家可以抵百千个中等人才?
戴文渊:其实我们一直在布局这一类人。现在这个市场对于AI 科学家还没有那么清晰的定义。可能有的时候会看学校品牌背书,说你是MIT 毕业的,斯坦福毕业的,可能会觉得比其他学校毕业的会好一点,清华毕业是不是会比非985 好一点。在我看来并不是这样,刚才我们也提到,A 公司比B 公司强是因为A 公司的VC 维比B 公司要来得高,那么就是说如果A公司能造出一个大脑的脑细胞比B 公司更大,集体和团队的综合VC 维也可以更高。所以,我们找的人并不主要看他的背景,他的出身怎么样,我们关注的是你有没有做过一些世界上AI 大的系统。因为我们需要系统知识来写千百条规则。
鲍勇剑:除了逻辑能力外,VC 维是不是也强调感知能力很强,例如情商很强?
戴文渊:对,我们可以去努力做越来越强的机器大脑,让它变得越来越聪明,但是聪明人并不等于知道要做什么。例如,我去过意大利,一个特别的国家,用我们的思维去看意大利,会有许多疑惑。比方说开一个饭店,这个饭店做得挺好,很多人排队,如果这个事情在中国,我肯定会想我开第二家店。但是在那边,大家不会这么去想,大家想得更多的是在追求精细独特化。它就是一个感性和人文的规则,不能只用理性效率规则去衡量。
鲍勇剑:人有时态观,过去、现在和未来。但在闭环算法中, 过去是可以改变的, 现在和未来可以是基于被改变的过去基础上的投射。让我夸张一点, 人工智能可能让我们没有未来,一切未来都是现在的决策,都是对过去的修正。好处是预测性加强了,坏处是说它把整个成长过程的朦胧也消除了。
戴文渊:您说得很对,机器到这个阶段可以拥有的这种能力,曾经有人问过我,他说如果说基因测序完了以后,能告诉你你只剩四年的寿命,你是想听到这句话还是不想听到这句话,其实结果不一定是我想知道这件事情,我宁愿朦朦胧胧的。这就归结到另外一个政治哲学问题,机器并不能去决定说什么是好的,或者什么是不好的,是要人告诉它。我们在走向新范式阶段的时候,人更需要思考你要让机器干什么,不要让机器干什么。
鲍勇剑:假设哪天人工智能会自我输入了,那就可能产生自我意识。
戴文渊:对,我不能排除,只能说现在不具备。我不能排除一定没有,我相信随着科学的发展,总有一天我们会建立起理论模型,让机器具有自我意识。

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