即使是对计算机科学家来说，机械进修技巧的运作也是晦涩不明的，远不如人工编程易于懂得。但这并不料味着将来所有的人工智能技巧都是弗成知的，只是大年夜本质上来说，深度进修就比如一个看不见内部的黑盒子。
你无法直接探到神经收集内部，不雅察它是若何运作的。神经收集的推理基于数千个模仿神经元，分布于数十个或数百个复杂的互联层上。第一层的每个神经元负责吸法术据输入，比如图片的像素强度，之后这些神经元会对数据进行计算，生成新的旌旗灯号发送到下一层，逐次类推，直到获得最后的结不雅。此外，反向传播可以或许包管该神经收集生成期望结不雅。
深度收集的独裁构造也让其可以或许大年夜多个抽象层次辨认物体。举例来说，在一个设计来辨认小狗的体系中，低层神经元负责辨认线条或色彩等简单目标，高层神经元负责辨扰绫谦发或眼睛等负责目标，而在最顶端的神经元则能认出这是一只狗。粗略地说，这种办法也能用于机械的自我进修，比如辨认说话中的发音，文本中的字母、单词或驾驶中迁移转变偏向盘的动作。
几年以前，研究人员开端设计一些策略，试图懂得这些体系内部都产生了什么。2015年，谷歌研究人员对一套以深度进修为基本的图像辨认算法进行了修改，把物体辨认功能变成了生成或修改功能。只要反向运行这一算法，他们就能知道这些法度榜样是若何辨认小鸟、大年夜楼等物体的。很快，这项代号为Deep Dream的反向研究项目结不雅出炉，法度榜样根据云朵和植物，绘制了一群荒诞恐怖、形似外星人的动物图片，在丛林和山谷之间，还有在幻觉中才会出现的浮屠。
Deep Dream绘制的图片证实，深度进修或许不是完全弗成懂得的。固然它们可以辨认出鸟嘴、说话等熟悉的视觉特点，但和仁攀类的认知才能比拟照样有很大年夜差距的。比如我们都知道忽视图片中的人工成品，但深度进修收集不懂这些。谷歌研究人员指出，当算法预备绘制一幅哑铃图片时，它会主动加上人的手臂，因为体系认为手臂是哑铃的一部分。
针对上述问题，科学家已经借用神经科学和认知科学的常识，进行了进一步改进。比方说怀俄来岁夜学助理传授Jeff Clune带领了一支团队，用和上述图片类似的幻觉图像对深度神经收集进行了测试。2015年，Clune团队研究证实，某些图片会欺骗这一体系，让其辨认出根本不存在的物体。这是因为这些图片抓住了体系搜刮的模式特点。
在Jaakkola近邻办公室的，是麻省理工传授Regina Barzilay，她决心要把机械进修技巧应用到医药行业。43岁那年，Barzilay被诊断出乳腺癌，让她大年夜为震动。然而更让她惊诧的是，最前沿的统计和机械进修法居然没有应用到致癌研究或病患治疗上。Barzilay说，人工智能有巨大年夜的潜力改革医药行业，但想要发掘出这些潜力，必定得在病历分析的基本上再进一步。Barzilay欲望将来能用上更多原始数据，比方说图像数据、病理学数据等等。
很多人认为应当根据必定的规矩和逻辑来制造机械，使其内部运作公开透明，便利所有想要考验某些代码的人。也有人认为，智能只有借助生物灵感——也就是不雅察、体验仁攀类晃荡，才能更顺利地成长。这也就意味着，我们要把计算机编程的义务交给机械本身。
客岁，在停止癌症治疗后，Barzilay开端带领学生，和马萨诸塞综合病院的大夫合营研发一套体系，用于分析病理学申报，找出研究人员想要研究的特别的临床特点。然则，Barzilay知道，这套体系是没法解释本身的推理过程的。于是，她和Kaakkola以及一逻辑学生一路，给体系增长了一个步调：拔取、标注文本中代表某种病理模式的段落。与此同时，Barzilay还在和学生编写深度进修算法，试图在乳房X光照片中找到乳腺癌的早期症状，并出现出分析结不雅背后的原因。
正如仁攀类行动不克不及完全获得解释一样，人工智能或许也不知道本身为什么做这个决定。Clune说：“即使某小我言辞凿凿地告诉你他某个行动背后的原因，这个原因很可能也是单方面的，人工智能同样实用这个事理。它可能有本身的直觉、潜意识，或者就是神神秘秘的。”
如不雅真的是如许，那么到将来某个时代，我们可能只能选择信赖人工智能的断定，要么就彻底不消它。同样，人工智能的断定还要结合社会智能。仁攀类社会建立在预期行动契约之上，我们须要人工智能体系尊敬社会规范，融入社会规范。如不雅我们计算制造机械人坦克和其他杀人机械，那么它们的决定计划过程必须相符道德断定的标准。
对此，塔夫茨大年夜学有名哲学家和认知科学家Daniel Denneyy说：“问题是，我们应当采取什么样的标准来请求人工智能体系?或者说我们本身?如不雅人工智能体系在解释自身行动上不如仁攀类，那就不要信赖它们了。”
如不雅诸如Deep Patient如许的体系真的要赞助大夫，那它最好供给猜测的根本理论，不然若何让人信赖它的精确性。“我们可以创建这些模型，”Dudley苦笑着说，“却不知道它们是如何运作的。”
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本文标题：揭秘AI深处的黑暗面：人工智能将取代人类，而你却不知道它是如何机器学习的
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