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人脑与学习机
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我们不止一次听到，当代神经网络的开发者不情愿地将以前基于规则的方法称为过时的“特征工程”。许多人现在认为，那种试图将所有相关规则纳入任务，然后将它们编入电脑的方法是误导。他们相信，建立可以自己学习规则的系统显然更有成效。人工智能研究者的统计学阵营现在居于优势地位，其至少兑现了该学科半个多世纪前做出的一些承诺。
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在这种情况下，人脑和机器将如何融合在一起？有几种不同的方式。一种方式是沿着保罗·米尔和汤姆·达文波特在前一章倡导的方式，将两者结合，让拥有常识的人类监视人工智能的决策和行为，并在发现错误时出手干预。这是DeepMind神经网络接管数据中心的优化工作时所做的。人类控制员总在决策过程之中，能够随时接管控制。
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截至目前，引进自动驾驶技术的汽车制造商也采取这种做法。它们强调，人坐在驾驶员座位既是字面所指，也是形象所在，即使启用了自主驾驶技术，人也要负责汽车的安全运行。决策过程中总有人在，这在许多人看起来是稳健的，因为稍有不慎就会致命。2016年夏天，乔书亚·布朗（Joshua Brown）驾驶的特斯拉汽车撞在一辆卡车的拖车旁边，他死于非命。这辆带白色拖车的卡车当时正准备左转，从高速公路驶入地面公路。布朗在高速公路另一边迎着卡车行驶。特斯拉汽车在撞车之前并没有启动刹车，很明显，由于迎着明亮的佛罗里达天空，布朗和汽车的摄像头都没有发现白色拖车。也许布朗在许多先例中看到了自动驾驶系统有效的运行能力，对它过于自信了，于是对道路的关注越来越少。
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谷歌认为，人为疏忽是一直存在的问题，所以人要完全脱离驾驶的决策过程。正如该公司自动驾车项目前任主管克里斯·乌尔森（Chris Urmson）所说：“传统的观念认为，我们只是采用这些驾驶员辅助系统，推动它们，并逐步改良它们，随着时间的推移，它们会自动驾驶车辆。嗯，我在这里告诉你，这就像我说‘如果我拼命学跳高，终有一天我能飞起来’。实际上，我们需要做一些稍微不同的事情。”因此，该公司正在努力打造100%的自动驾驶汽车，它们不需要人为干预，业内称之为“第5级自主权”。
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这些汽车的能力给人留下深刻印象。正如乌尔森在2015年TED（技术、娱乐、设计）大会上所说，“我们的车辆正在驶过山景城，这就是我们所遇到的。这是一位坐在电动轮椅上的女士，她在路上绕圈追鸭子。现在，事实证明，美国车辆管理局手册没有告诉你如何应对这种情况，但我们的车辆能够处理——减速，然后安全行驶”。在所有情况和条件下都可以安全驾驶的自主汽车尚未面世，但我们认为它们很快就会出现。
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机器语言攻克波兰尼悖论的能力开始被用于后台的白领工作。迄今为止，这类工作对完全自动化具有惊人的抵抗力。后台是知识性工作的一个广泛术语，它发生在客户的视线之外，包括采购、会计和信息技术等。如前所述，后台工作中任务量最大、标准化程度最高的元素早就被企业信息系统自动化了，但是在大多数企业中，仍然有大量的手工作业。
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把这些工作部分自动化的一种方法，就是向从事这些工作的人询问他们使用什么规则、这些规则有什么例外、什么时候会改用不同的规则或指南，等等。然而，通过面谈抽取知识的过程耗时甚多，会使人没法干活，而且也可能不奏效。从事非日常性后台工作的人很可能无法准确、完整地告诉别人如何做好自己的工作。
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日本富国保险公司用的是不同的方法。2016年12月，该公司宣布了一项使用IBM的人工智能沃森的计划，旨在使人类医疗保险索赔处理工作实现部分自动化。系统将首先从医院和其他保健服务提供商提供的文件中提取相关信息，并把它编入适当的保险理赔代码，然后将信息提供给人工。但是从长远看，系统的目的是“学习付款评估的历史，以便继承评估员的工作经验和专业知识”。换句话说，技术将边用边改进，久而久之，它将能够接管更多的人类工作。
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我们期待今后有更多类似的工作，期待深度学习和其他机器学习方法能迅速传播。例如，客户服务的大部分工作是倾听并了解客户所想，然后向他们提供解答或者服务。一旦现代技术学会了交流的规则，它们就可以接管后一项工作。
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但是，客户服务自动化最难的那部分还没有解决方案，即倾听和理解。基于本章在前面讨论的各种原因，语音识别和自然语言处理的其他方面一直是人工智能诞生之后面临的非常棘手的问题。以前居于主导的符号型方法根本没有奏效，而基于深度学习的新方法的进展却如此迅速，甚至令专家也感到惊讶。
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2016年10月，微软研究团队宣布，他们建立的神经网络已经实现了“交谈时的语音识别方面与人类平起平坐”，一如其论文标题所示。无论是给定主题的讨论还是朋友家人之间的开放式对话，该系统都比专业的记录员更准确。语言学教授杰夫瑞·普勒姆（Geoffrey Pullum）在评论这个结果时写道：“我必须承认，我从来没想过会看到这一天。在20世纪80年代，我曾认为完全自动化的连接语音识别（听取连接的会话语音，准确地写下所说的话）对机器来说太难了……而语音工程师已经实现了它，甚至无须依赖任何语法分析[10]：它纯粹是关于工程的，辅以基于海量原始数据的统计建模……我不仅没想到会看到这结果，而且还会自信地否定它。”
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传奇电脑科学家弗雷德里克·杰林克（Frederick Jelinek）的评论捕捉到了人工智能领域从基于规则的方法向统计方法大范围转型背后的原因。杰林克在20世纪80年代中期观察到：“每当我辞退一名语言学家，语音识别器的表现就随之改善。”到2015年左右，处理语音翻译相关问题最为成功的团队里面没有语言学家，而他们的研究结果震惊了全世界。我们坚信，更多类似的惊喜即将出现。
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我们同意赛富时首席执行官、技术行业先驱马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）的观点，即我们正在进入他所说的“人工智能为先的世界”。像我们一样，他看到了取代HiPPO人士决策、让事情做得更好的无数机会。他写道：“许多企业仍然根据本能而不是信息做出重要决策……这将在未来几年内发生变化，因为人工智能变得越来越普遍，它们可能使每家公司和每个员工更聪明、更快、更高效。”几年前，这样的预测听起来像天方夜谭，现在它却像一个没有风险的赌注。
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本章总结
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• 现在，基于规则的符号型人工智能方法趋于式微。除了几个狭窄的领域之外，它似乎不太可能卷土重来，甚至在那些领域也难以翻盘。
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• 机器学习终于兑现了早期的承诺并完成了有用的工作，它是打造通过建立和观察多个实例来检测模式并制定取胜战略的软件系统的艺术和科学。
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• 机器学习系统越来越大，它们在运行速度越来越快、越来越专业的硬件上运行，能够获得更多数据，容纳改进的算法，因此变得越来越好。所有这些改进都在发生，所以机器学习正在迅速发展。
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• 神经网络在标识了学习实例的监督性学习方面最为成功，但在无监督学习方面进展甚微，而后者则是人类了解世界的主要途径。
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• 监督性学习非常适合把目前由人工完成的许多工作自动化，特别是在模式匹配、诊断、分类、预测和推荐等方面。机器曾经对视觉、语音识别等功能束手无策，但目前在许多领域表现出与人类相当的水平。
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• 我们还处于机器学习传播的早期阶段。它将在社会和经济中变得普遍，特别是因为它现在可以从云端按需获取。
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• 机器学习系统（和所有其他形式的人工智能）仍然缺乏常识。
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问题
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A 你手头最重要的模式匹配、诊断、分类、预测和推荐活动是什么？你是否正在探讨上述活动的机器学习解决方案？
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B 你会考虑把哪些关键决策或操作（如果有的话）完全交给人工智能系统，又会在哪些工作中确保决策过程中存在人类？
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