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雷锋网按：机器会拯救还是毁灭我们？我们被这个问题困扰了很久，而我们好像还没有接近答案。机器一天天变得越来越聪明，并把我们带到了以前从没想过的地方，似乎我们将要失去最高智慧体的地位。4月份开幕的TED2017上，7个演讲者（和一个机器人）向我们展示了未来的愿景——从可以通过大学入学考试、学会人类价值观的机器人，到未来的个人移动方式（提示：我们将会飞行）。
下面雷锋网带领大家按照时间顺序简要回顾一下会议第二阶段的演讲。
雷锋网AI科技评论彭鹏、杨晓凡合作翻译完成。
SpotMini，一个四足的电子机器人，看起来就像是把一只大狗和一只小长颈鹿拼在了一起。它在舞台上小跑，沿着红色地毯绕圈，向观众们致意，然后回到 Marc Raibert的身边。Marc Raibert是波士顿动力的创始人，这家公司主要负责设计最酷，也可能是最可怕的机器人。
据Raibert介绍，波士顿动力的基本设计原则是要达到平衡、敏捷和感知。他向观众介绍了以这些原则进行的机器人研究的进展，展示了BigDog、AlphaDog、Spot、Atlas和Handle5个机器人的视频。BigDog是一个如猎豹般敏捷的机器人；AlphaDog是一个可以通过10英寸积雪的大型机器人；Spot是大型版本的SpotMini，它可以打开各种复杂的门；Atlas是一个类人机器人，它用两条腿行走，并用手来打开包裹；Handle用轮子来行走，可以提起100磅的包裹并轻松地跳到桌子上。在这之后，SpotMini活动起来，在波士顿动力的Seth Davis引领下，这台机器人欣喜地向TED的观众们展示它全面的步伐，左右晃动，原地跑动，来回地跳来跳去。Raibert在屏幕上展示了SpotMini如何为它周围的环境动态创建地图，这让它可以轻松地躲过舞台上设置的障碍，甚至可以按照Raibert的指令递给他一瓶苏打水。
Noriko Arai问道：AI能通过东京大学的入学考试吗？
东京大学被认为是日本的哈佛大学。日本国立情报研究所的Arai博士负责了这样一个机器人研究项目，“东大机器人”，目标是在2020年让AI考入东京大学。为什么要这样做呢？“研究AI的表现来与，人类做比较”，Arai 说，“在只有受过教育的人才能有能力做的事情上”。上一年，东大机器人就在数学成绩上排进了前1%，今年人们看着它现场完成了一篇关于17世纪海运贸易的600字短文。
Arai把她的注意力放在放在了机器人是如何做到的：机器人把数学题目分解为机器可阅读的公式，把多选题转换成可以谷歌的陈述语句，把短文撰写变成一项拷贝和合并的任务。“今天的任何一个AI，包括Waston，Siri 和 东大机器人，都没有能力去阅读，但它们擅长的是寻找和优化”，她说。这些AI并不是真的理解了，它们只是显得理解了一样。即便这个AI去年没考上东京大学，但是它仍然能够排在全体学生的前20%，这已经足以进入全日本的60%的大学。“这个不智能的机器怎么能比学生们、比我们的孩子们表现的更好呢？”
在给数以千计的学生做了类似的考试以后，Arai找到了答案，原来学生也同样不擅长阅读。大约三分之一的人都弄错了基本的问题。“我们相信每个人可以学习，并且可以学习得很好”，Arai说。但是最好的教育资源只能使那些阅读能力好的人受益——但是我们中的很多人都不是这样。
这是一个研究全知、全能的机器人的年代，而Stuart Russel却在向着相反的方向去。他是加州大学伯克利分校人工智能系统中心创始人，兼计算机科学专业教授，他在研究具有不确定性的机器人。他说这是能让人工智能的全部力量都派上用场，同时还能预防机器人统治世界、造就人类末日的方法。当我们担心机器人变得太过聪明，或者偏离了他们的程序本来赋予功能的时候，我们实际上担心的是一种“价值协调问题”，Russell解释说。所以我们要如何给机器人编程，才能让他们完全按人类预想地那样运行，而不是执行目标的字面意思呢？Russell提醒我们注意，毕竟我们不想像碰到什么都会变成金子的米达斯国王那样，所有的朋友也都变成了金子。这其中的解决方法就需要用到人类兼容的人工智能，它的重点是给无私的机器人的目标增加不确定性，然后通过观察人类习性，用人类的价值观念补足机器人目标和人类目标之间的空档。给计算机建立这种人类的常识，将会“改变人工智能的定义，我们就会有只会对人类有益的机器……最好，我们还能在这个过程中学会做更好的人。”
电脑是如何把猫和狗区分开的？2007年的时候，最好的算法也只有60%的准确度能区分开一只猫和一条狗。今天的电脑已经能达到99%的准确率了。YOLO算法是华盛顿计算机科学家Joseph Redmon开发的，这种算法除了使用你手机摄像头做基本的面部识别之外，还会用到实时的云计算AI。YOLO物体识别系统只用一个神经网络，就可以对所有的边界框或者给定物体的实际外型进行预测，并且能同时进行分类。它的速度还非常的快。
在一个用到了TED观众的例子里，我们看到，这种算法可以完美地识别出一个人，一只猫或者狗的布偶，一只书包或者一条领带。更重要的是，这个物体识别系统可以为任何图像领域进行针对性的训练：“它有高度的可训练性，所以我们的方法既可以在自然照片中寻找动物，也可以在医学活体组织检查照片里寻找癌细胞，任何你能想象到的东西都可以。”Redmon说。
“人工智能的目的是什么？”Tom Gruber提出了这个问题，他是一名AI开发者，Siri的联合创始人之一。机器要变得智能，这样机器才能自动完成我们人类不想做的任务，又或者在象棋围棋这样复杂的棋类里打败人类，甚至有可能，开发出超级人工智能，统治人类？ Gruber认为并不是这样，人工智能并不会跟人类竞争，而是会帮助人类提高、与人类协作。“超级人工智能应当带给我们超人类的能力”，他说。
回望过去的30年，从他研发第一个帮助脑麻痹病人进行沟通的人工智能助理，到如今能够帮助我们做导航、回答各种复杂问题、帮助我们做各种事情的Siri，Gruber讲解了他对“人性化AI”的预见：为了达到人类的需求，能与人类合作、帮助人类提高的机器。Gruber带着大家畅想了这样一个未来，在那里超级人工智能可以帮助我们增进记忆，帮我们记住遇到的每一个人的名字、记住听过的每一首歌、记住读过的所有文字。“如何运用这种强大的科技，我们有很多的选择。我们可以选择让它和人类竞争，也可以选择让它和人类协作，协作来打破人类能力的限制，帮我们做我们想要做的事情，而且做得更好”，Gruber说。“每当有机器变得更聪明的时候，我们也变得更聪明了。”
2015年的时候，工程师Todd Reichert以89.6英里/小时（144.2公里/小时）的速度打破了人力驱动车速的记录，他骑的是一辆超级轻的自行车，没有使用引擎。不过他这次来到TED不是为了讲这个的。他介绍了Kitty Hawk Flyer，一架全电动的超轻飞行器，计划在2017年底开售。飞行员像骑摩托车一样骑在上面，只不过飞行器的下方不是轮子了，而是一个网格状的平台，网格下面一周有8个螺旋桨。他带着大家一起看了一个视频，这个飞行器在水面上方15英尺飞行着，没有机舱，飞行员整个露在外面。
为了让这种遐想成为现实，Reichert介绍了飞行器用到的两项科技：一项是简单的电子系统，让飞行员可以像玩电脑游戏一样轻松地控制螺旋桨，另一项就是发展迅速的电池技术。有很多人都在等在飞行背包和会飞的汽车到来的那一天， Reichert告诉他们：“人类的飞行梦想其实没那么遥远”。他的团队正在与监管部门合作，给飞行器升空扫清障碍（第一步已经达成，因为它的重量低于254磅，就不需要飞行员执照也可以飞）。Reichert说，“我知道这离喷气式还很远，但这是另一种全新的自由的开始。”
在科幻小说中，人工智能似乎总是跟人类的智力有一样的模式，只不过更强大一些。但是其实在自然界中还有很多与人类不同的智力模式，比如昆虫群和鱼群展示的集体智力。计算机科学家Radhika Nagpal的科研生涯都投入在研究集体智力系统中，研究和理解其中的管理规律，这样就可以为我们所用，比如用在机器人中。“一旦你理解了规则，许多种机器人视觉就都变得可能”，她说。
图片via TED2017，4月25日，加拿大温哥华。
via TED Blog
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