中新網(wǎng)12月21日電 (記者 孟湘君)從AlphaGo的“棋藝”，到自動(dòng)駕駛的“車(chē)技”，從調侃ChatGPT的“會(huì )聊天就多聊點(diǎn)”，到討論AI繪畫(huà)生成的二次元圖像有多驚艷或搞笑，人工智能，似乎正越來(lái)越多地成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　但同時(shí)，對于人工智能“不夠聰明”、“存在危險”等聲音，也持續浮現?，F在很火的一些人工智能運用，未來(lái)會(huì )取代人類(lèi)的工作嗎？它們還能更“聰明”嗎？要讓人工智能用起來(lái)放心又舒心，還可以怎么做？

　　清華大學(xué)國強教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)首席研究員聶再清，對中新網(wǎng)記者分析了當前走紅的一些人工智能應用發(fā)展前景，以及需要注意的問(wèn)題。

　　ChatGPT“有進(jìn)步”，離圖靈測試還有多遠？

　　Open AI此前發(fā)布了一款AI聊天機器人ChatGPT，因為突出的智能對話(huà)能力，可以說(shuō)是火遍全球。聶再清在試用這款機器人后，有不少體會(huì )。

　　他表示，之前聊天機器人在業(yè)界比較成功的應用是運用基于任務(wù)型的對話(huà)，通過(guò)意圖理解、槽值填充，把問(wèn)題參數抽出來(lái)，然后去回答用戶(hù)問(wèn)題(智能客服)或幫用戶(hù)完成一個(gè)智能家居的操作(AIoT語(yǔ)音助手)。這種任務(wù)型聊天機器人，還是比較成功的。已經(jīng)能夠通過(guò)語(yǔ)音交互，幫助用戶(hù)完成很多重復性的工作。

　　跟以前聊天機器人技術(shù)比起來(lái)，ChatGPT最讓人印象深刻的就是每次回答問(wèn)題(可以是開(kāi)放域的問(wèn)題)，它都能用像模像樣的人話(huà)來(lái)答問(wèn)，同時(shí)也會(huì )對上下文有一定程度的理解。不看具體知識點(diǎn)的話(huà)，看上去好像回答得很專(zhuān)業(yè)。

　　聶再清同時(shí)指出，如果提問(wèn)人對問(wèn)題答案沒(méi)有了解的話(huà)，會(huì )覺(jué)得ChatGPT“回答得都不錯”；但對于一些不常見(jiàn)，提問(wèn)人又知道答案的問(wèn)題，ChatGPT很可能“會(huì )用一本正經(jīng)的口氣，編出錯誤答案”。

　　他表示，這款機器人本質(zhì)上還是一個(gè)基于統計的語(yǔ)言模型，應該沒(méi)有真正理解開(kāi)放域的問(wèn)題。它在處理開(kāi)放域的問(wèn)題上實(shí)際上還是基于概率，基于前一個(gè)值來(lái)生成下一個(gè)值。要通過(guò)圖靈測試，還要繼續努力。至于如何改進(jìn)，聶再清指出，如果能把能回答問(wèn)題的正確知識放到它說(shuō)的話(huà)中去，“那就厲害了”。

　　AI繪畫(huà)背后，離藝術(shù)家還有多遠？

　　與聊天機器人類(lèi)似的，還有最近在短視頻平臺走紅的AI繪畫(huà)。這是一種將海量二次元畫(huà)面預錄入，通過(guò)大數據尋找畫(huà)面構圖、形狀、色彩等方面的相似元素，按照AI 解讀生成新畫(huà)面的應用。在短視頻平臺上，一鍵操作，就可以把網(wǎng)友們的照片轉換成二次元畫(huà)面，輸出結果有很大隨機性，經(jīng)常讓人啼笑皆非，但網(wǎng)友樂(lè )此不疲。

　　“把任何照片變成二次元這個(gè)功能本身，還是蠻有意思的”，談到AI繪畫(huà)，聶再清認為，這是人工智能一個(gè)有趣的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方向。

　　但同時(shí)，聶再清指出，作畫(huà)是有邏輯的，AI畫(huà)作的過(guò)渡、線(xiàn)條、細節上與真人相比，還是有差距。最主要的是，藝術(shù)來(lái)源于生活的沉淀，真正的藝術(shù)家的藝術(shù)價(jià)值，來(lái)自其作品背后的感染力。

　　他進(jìn)一步指出，雖然AI也可能碰巧畫(huà)出一些貌似有感染力的作品，但要在特定情境下要求其畫(huà)作必須具備某種感染力，難度還是非常大的?？傮w而言，AI繪畫(huà)可能對以商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)為主、從事重復性勞動(dòng)、不純粹追求藝術(shù)價(jià)值的畫(huà)手有威脅，但要取代真正的畫(huà)家、藝術(shù)家，還言之過(guò)早。

　　自動(dòng)駕駛離大規模落地，還有多遠？

　　在生活中人們越來(lái)越多聽(tīng)到或者接觸到的另一個(gè)項工智能應用，就是自動(dòng)駕駛。如今街頭能實(shí)現自動(dòng)或半自動(dòng)駕駛的車(chē)輛越來(lái)越多，但相關(guān)車(chē)輛出現險情，也常見(jiàn)諸報端。

　　一邊是科技發(fā)展，一邊是風(fēng)險防范。如果要讓L5全自動(dòng)駕駛實(shí)現社會(huì )面的大規模落地，聶再清認為，有幾大“注意事項”。

　　第一，他指出，最重要的一點(diǎn)，就是基礎設施的建設和完善。

　　如果要自動(dòng)駕駛，道路和現在是不一樣的，比如說(shuō)未來(lái)道路所有信號都數字化并且直接發(fā)送到車(chē)上，告知車(chē)輛現在是紅燈，那也就沒(méi)必要在視覺(jué)上識別紅綠燈了；比如前方有事故，道路系統可以自動(dòng)提示所有事故后方的車(chē)輛全部知曉。

　　他同時(shí)指出，現在自動(dòng)駕駛和人類(lèi)駕駛員如果同時(shí)存在的話(huà)，需要面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，實(shí)際上就是人跟車(chē)、人跟機器間的博弈還沒(méi)有搞清楚。機器要準確判斷人類(lèi)駕駛員的每一個(gè)意圖，現在還比較困難。聶再清希望，基礎設施可以有比較大的改進(jìn)，改進(jìn)后，如果真正能做到所有上路的車(chē)都是自動(dòng)駕駛，事故率應該會(huì )降低很多。

資料圖：第19屆東博會(huì )上，自動(dòng)駕駛巴士模型吸引市民關(guān)注?！∮峋?攝

　　第二，一旦自動(dòng)駕駛大規模落地，需要有一個(gè)遠程控制中心和“云代駕”，來(lái)覆蓋所有路段。

　　聶再清表示，雖然到時(shí)人不再“開(kāi)”車(chē)了，但在云端一定要有人能監控各地路況、車(chē)況是否正常，有沒(méi)有問(wèn)題。如果出現問(wèn)題，遠程控制中心和“云代駕”機構人員要發(fā)揮作用，管理好情況。比如，他設想交警未來(lái)可以在“云上”處理交通事故，以及車(chē)輛出現系統性故障時(shí)，通過(guò)遠程恢復等。

　　第三，要實(shí)現自動(dòng)駕駛，需要一套完善的安全測試體系、一個(gè)新功能灰度內測的體系。

　　對此，聶再清指出，無(wú)人車(chē)的安全等級到底達沒(méi)達標，新功能上線(xiàn)會(huì )不會(huì )帶來(lái)大規模傷害等，一定是一步步地先做測試，從無(wú)人路段測試，到線(xiàn)上小范圍路段內不斷放開(kāi)的一個(gè)過(guò)程。建成這樣一個(gè)體系要完善，要能夠快速迭代，同時(shí)要保證安全。否則自動(dòng)駕駛系統會(huì )面臨更新問(wèn)題，一更新就可能出錯，所以答好這道題，也很重要。

　　第四，聶再清強調，要做好系統故障的容錯機制。假設屆時(shí)自動(dòng)駕駛道路系統出現一個(gè)系統性故障，就可能導致幾萬(wàn)輛車(chē)同時(shí)受影響。有了容錯機制，就可能將系統回滾到前一個(gè)版本，要保證這種機制不能出錯。

　　第五，自動(dòng)駕駛大規模測試之前，最好還要有一個(gè)機制，就是任何自動(dòng)駕駛決策是可解釋的。聶再清舉例稱(chēng)，這意味著(zhù)人如果有需要，可以隨時(shí)隨地查詢(xún)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的每一個(gè)決策及其決策的具體理由，也可以隨時(shí)隨地接管機器的決策，形成一套人機對話(huà)和協(xié)作機制，這樣才能大大地提升自動(dòng)駕駛的安全性。(完)