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从车祸说起 智能机器与可理解的机器差别在哪？

电脑是如何做出选择的呢？

这个问题需要分两种情况回答。从过去的眼光来看，电脑所做的选择都是程序员写程序时事先编写好的，当电脑遇到问题时，只需按照事先编写好的程序进行选择就行。不过

，随着人工智能的崛起，深度学习技术开始占了上风，现在电脑做选择可没有过去那么非黑即白了。但是，技术人员开发程序时大多数不会考虑这一点，他们大多只是选择一个能产出正确结果的算法而已，没人会在乎这个结果是如何得来的。

当然，这也不能全怪技术人员，毕竟当程序的准确率达到99%时，还有谁会在乎其深层内涵呢？不过，既然一个马蹄铁就能毁掉一场战争，那么我们就不得不注意到那剩下的1%。如果这不起眼的1%会涉及到生死抉择，那么搞清楚电脑如何思考就变成了重中之重。

从特斯拉致命事故说起

就拿最近闹的沸沸扬扬的特斯拉Model S致死事故来说，为什么这辆车的自动驾驶系统没能识别前方的拖挂卡车呢？眼下，我们大致知道了原因（那天天气晴朗阳光充足，拖挂车漆成了白色，电脑没能将其与天空区分开），但我们却不了解电脑做决定的过程，或者说如何在未来避免这种情况再次发生。我想，特斯拉的工作人员肯定也在想着同样的问题：这种情况到底是怎么发生的呢？那么大一辆车，为什么电脑就没能识别出来呢？Dhruv Batra教授说道，他是弗吉尼亚理工大学的机器感知专家。如果只是靠车上的黑匣子来分析事故，我们永远也找不到答案。

此外，Batra教授认为让AI的决策透明化与选择一种合适的教育方式同样重要。一个差老师只知道要学生死记硬背，靠记忆力应付考试，而好老师则注重方法的传授，他会让学生解释自己得出答案的全过程。对待电脑，人类也要当个好老师，让它们将自己的思考过程娓娓道来。

只让AI死记硬背各种数据的人类不是好老师

近日，Batra教授的两个学生Abhishek Das和Harsh Agrawal针对该问题进行了一番研究。他们让两个人和两台专攻物品识别的神经络机器进行图像识别比赛，随后在比赛中观察他们眼神的落点，并对比人与机器在选择过程中的不同。因此，当听到图中男人的鞋是什么颜色？的问题时，你可能觉得人和机器的眼睛都会齐刷刷的望向图片底部。不过，Das和Agrawal发现，现实与你的想象有所不同。

为了对比人与机器的不同，研究人员打造了注意力热度图，热度图可以叠加观察。如果结果完全无重叠，参数为0；如果完全重叠，参数则为1。结果显示，人类的热度图参数为0.63，而机器则只有0.26（注意力跑偏了）。

要解释这一差别其实很难。举例来说，当要求人和机器回答遮挡窗户的是什么？（百叶窗）的时候，人的眼神会直接聚焦在窗户上，而机器却谜一般的将精力集中在了床上。

Batra教授认为，这一异常现象的出现，是神经络的训练方法所致。由于英文的特殊性，在向神经络展示卧室（bedroom）图片时，它们会首先注意到bed（床）这个词，因此在听到问题后算法会首先将注意力集中在床上。它们回答问题时首先会向自己的数据库求证，而不像人类一样注重实践。Batra教授说道。

这样的误差在解决一些小问题时绝对无伤大雅，但如果机器学习算法未来想担起大任，研究人员就要搞清楚它们是如何做出抉择的。

人类要充分理解AI的小心思

在谈到如何发展负的AI时，微软CEO列出了6点关键目标，其中透明度就排在第二。我们需要的不只是智能的机器（intelligent machines），而是可理解的机器（intelligible machines）；不只是人工智能（artificial intelligence），还要是共生智能（symbiotic intelligence）。纳德拉说道。技术要能理解人类，而人类也必须要了解机器。人类应该明白技术是怎样「看」这个世界、「分析」这个世界的，这样能让道德和设计携手并进。

Batra教授认为，这些步骤虽然麻烦，但他是人类通往未来的必经之路。如果我们要将AI引入日常生活，它们就要学会与人类沟通，但前提是人类要建立起对它们的信任。他说道。到时，一定有人会问AI你为什么要说这些啊？机器人则需要给出一个令人信服的答案。未来，人工智能的训练主要还是靠数据库，但研究人员也应及时将其行为与人类做对比，找出差别之处来进行针对性的修正。

虽说这样会增大训练深度学习和神经络系统的成本和时间，但Batra教授相信这些花费是必要的。这有利于人与机器之间信任的建立，他说道。同时我们还能增进人与机器之间的相互理解，提高人工智能的表现。

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