前沿|专访GeoffreyHinton：人工智能会继续发展请慎用

问：你对AlphaGo获得胜利有什么观点？Hinton：激动人心。为了这场比赛，我经常休息时间到凌晨两点看直播。在AlphaGo第一次对局李世乭之前，只不过我们显然不告诉AlphaGo是不是有些不确切的可怕缺失。在第四局的时候我们看见了一些它的弱点。

总结来说，它十分的让我们鼓舞。每个团队里的人都在比赛之前指出AlphaGo不会输掉的，但是没有人确认。幸运地的是第一局并没经常出现第四局的情况，如果AlphaGo赢了第一局，他们不会非常紧绷的。

问：人工智能获得了棋士的胜利为什么意义根本性？Hinton：棋士很多时候各不相同直觉。确实杰出的棋手不会在眼中看见哪里合适摆放下一个棋子。他们也不会做到大量推理小说，也就是算棋，但是他们伟大的还是神乎其神的直觉，而这正是人类实在计算机无法做的。

但是有了这些神经网络，计算机也可以做这点。它们可以思维所有有可能的落子方法，并依赖直觉要求其中一种高于其他所有。

这正是feedpointneuralnetwork所做到的事：它给了这个系统类似于确实棋手的直觉。接着它可以尝试所有的替代方法。神经网络为你获取了好的直觉，这是其他系统所缺乏的，这也是人们还没解读计算机究竟能做什么的原因所在。问：在2014年，专家说道过人工智能也许在未来有一天需要在棋士中获得胜利，但是主流思想是在那之前最少必须十年的时间。

很似乎，他们高估了人工智能。那么你在那时庞加莱过它不会再次发生吗？Hinton：我当时实在如果有一个十分杰出的团队，管理有序，然后用一年的时候希望前进这项研究，并且利用神经网络，或许你可以做，当然这只是一种可能性。

但是DeepMind团队知道做了，因此我很吃惊他们的速度。问：那么下一步，人工智能又想要去吞并哪一个更为简单的游戏呢？Hinton：从我们对于棋盘类游戏扣除来说，我不指出还有其他我想要这知道是一个里程碑。

当然还有很多其他游戏，在这些游戏里你与其他和你对话的人物作出反应。人工智能依然无法处置这类游戏，因为它们还无法很好地解读自然语言，但是它正在变革之中。现在所用的翻译成手段一定会有所转变，因为谷歌允诺不会研发更佳的机器翻译技术，这是发展解读自然语言的一部分，并且不会具有深远影响它不会影响幻想游戏等等，但是它也能让你更佳地展开检索，因为它可以更佳地解读文件的意思。

只不过它早已在影响很多东西了在Gmail里有SmartReply，后者可以分辨较慢恢复的邮件，并在它指出适合的时候给你替代选择。它们做到的很好。你或许不会指出它是一种大量数据存储系统，类似于「如果邮件是这样子的，那么这是个不俗的恢复，如果邮件是那样子的，那么他的这个是个不俗的恢复」。

实质上它制备了邮件里的恢复。神经网络处置了邮件中的所有字句，并在神经元中腾置出有内部状态，利用这些内部状态分解恢复。它早已用大量数据训练过，在这个过程中熟知各种恢复的格式，但是它的确是在分解恢复，并且更加附近人类做到某种程度的事的方式。

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