Google 未来学家：让 AI 帮你写信只是它理解语言计划的第一步

编者按：2012年加盟Google的未来学家Ray Kurzweil以预测未来将出现机器智能超越人类那一刻的奇点著称。但Google招他进来显然不是为了让他预测未来，而是实现未来。他的确也在这么干，目前他正在带领一支约35人的团队从事一个代号名为Kona的项目，其第一个试金石是Gmail的智能回复功能。它的终极目标是按照他在《如何创造思维》的理念让AI像人类一样理解语言，但能不能做到还有待观察。我们来看看《连线》对该项目的介绍。

Ray Kurzweil这辈子发明过一些东西。年少时他曾经发明过一台会作曲（古典音乐）的计算机，这让他受到了Lyndon B. Johnson总统的接见。20岁的时候，他首创了一款可以将印刷文字数字化的软件，30岁时他与Stevie Wonder联合创立了一家电子合成器公司。最近，他因为“奇点”（未来某个时候超智机器将改变人类）说法的流行以及对永生做出乐观预测而变得知名。不过现在，69岁的Kurzweil在做的事情是在Google领导一支约35人的团队来帮助你写电子邮件。

他的小组为Smart Reply提供支撑，这项Gmail移动app上的功能可以在轻敲之下为你提供3条回复建议。今年5月，这项功能面向所有英语用户开放了，并且在上周也提供了西班牙语用户。虽然回复可能很短——“我们周一做吧”“哇！非常棒！”“La semana que viene（下周）”——但肯定是有用的。（提示：你可以在发送前对这些回复进行编辑）Kurzweil 说：“这是人工智能与人类智能密切相关的很好例子。”

而且Kurzweil声称他才刚刚开始。他的团队正在试验让Smart Reply对原先的简短建议给出详细说明。敲一下“继续”按钮可能会导致“当然，我非常乐意参加你的聚会！”扩展成比方说“要我带点东西过去吗？”他喜欢你一边输入AI一边提供建议的想法，这有点像Google搜索自动完成的更智能的无所不在版。Kurzweil说：“通过给出如何完成句子的建议，你可以有类似技术来帮助你编排文档或者电子邮件。”

展望未来——这正是Kurzweil喜欢做的事情——所有这些想法最终拾起来应该都会是挺小的东西。他说Smart Reply只是该小组主要项目（一个理解语言意思的系统）的第一个可见的部分。代号Kona的这个项目旨在创建表达像你我一样流利的软件。他说：“我不会称之为人类水平，但我认为我们将到达那种程度。”我们该不该相信他呢？这取决于你是否认为Kurzweil已经破解了人类智能运作方式的奥秘。

所见略同？

2011年至2013年，Google联合创始人Larry Page在第二次担任公司CEO期间曾经主导过一些令人吃惊的行动，其中包括一波收购机器人公司的狂潮，成立一个治愈癌症的新部门，以及命运多舛的Google Barge。2012年把Ray Kurzweil招进来无疑也属于其中令人费解的行动之一。

该公司已经雇用了在机器学习和AI方面其中一些最具影响力的思想家，并且迅速扩充了其为新产品赋能而开发机器学习系统的工程师的花名册。不过Kurzweil是靠兜售描写怪异未来（在这样）的书出名的，而不是开发供研究或对今天工作有用的AI系统。

按照Kurzweil的说法，正是其中一本书让他迈进了Google总部的大门。一次Page请他过来讨论了即将出版的《如何创造思维》那本书的想法。这本2012年出版的书展示了Kurzweil有关新皮质（人类大脑外层，是产生人类智能的地方）工作机制方面的理论。Kurzweil说：“基本上他把我招进来就是想给Google带来这个观点。我提出如果给机器学习采用这种模型的话会非常有利于理解语言。”

Kurzweil的观点是新皮层是由许多重复单元构成的，这些单元每一个都能识别信息里面的模式，并且堆叠成层次化的结构。他说这让许多不那么智能的模块共同展示出抽象和推理的威力，而这就是人类智能的差异所在。

这种理论尚有待得到研究人类大脑的人的普遍接受。认知科学教授Gary Marcus在评论《如何创造思维》一书时，他发现这一理论并非原创，只是有一些经验性的支撑。Kurzweil的看法却不一样，他说自己的书吸收了他从14岁开始就形成的有关大脑方面想法的精华。他说：“神经科学方面支撑我观点的证据有了爆发式的增长。”他把自己的智能层次化理论描述为他的Kona攻关小组的指导原则，并且说已经运用到了Smart Reply的工作当中。

从头再来

尽管Kurzweil小组的代码支撑了Smart Reply，但后者并非他们发明的，而是由Gmail产品团队和Google Brain AI研究实验室的工程师和研究人员首先开发的。

他们表明了如果赋予足够多可以从中学习的例子的话，令Google图像搜索和语音识别服务焕然一新的人工神经网络也可以对电子邮件做出响应。2015年末，该系统被添加到Google的替代性移动Gmail客户端Inbox里面。大概6个月以后，通过Inbox发出的电子邮件中大概有10%用到了Smart Reply。

Kurzweil的小组参与的是帮助将Smart Reply推广到到每个人当中，推广到流行得多的Gmail应用里面去。Google1有很多计算机，但仍然必须支付电费账单，而原先的Smart Reply需要大量的计算能力。它利用了一种采用短时记忆的神经网络，这使得它可以理解单词出现的次序。这种技术擅长于理解句子的意思，——并且用到了Google Translate上面——但是需要耗费大量的计算。

Kurzweil版的Smart Reply也利用了神经网络，但并不担心单词的次序，所以运行起来就要便宜得多。它会把电子邮件正文或主题部分的单词一下子都变成数字。并且把多个神经网络堆叠为两层。底层会对来自电子邮件的文本进行消化，而顶层会把结果合成起来，从29000个预置选项（通过分析Gmail用户书写的最常见短语而产生）中选择出最合适的回复。在今年5月发表的一篇论文中，Kurzweil和他的同事报告说他们的系统只用医疗部分的计算工作就能提供用户当中流行的回复。

很多东西尚待证明

Smart Reply也许令人印象深刻，但Kurzweil的团队与证明自己的想法能够让软件更擅长于理解语言还有很长一段距离。

以色列巴尔依兰大学研究自然语言处理的Yoav Goldberg说，Google有关新的Smart Reply系统的论文在工程上的描述是可靠的，但算不上科学突破。这属于Google之类的公司需要日复一日去做的那种事情，如果其目的是要实现将机器学习部署到所有地方的雄心的话。Goldberg说：“对于大多数问题来说，我们需要的是一个利用了现有技术的、设计得当的解决方案，而不是一种新颖的突破办法。”

Kurzweil把自己团队的系统类比为大脑的正确性如何就没那么清晰了。当然，那种把输入数据概括为用于做出决策的更加抽象的表征的类似组件层级它们也有。但你可以把任何通过人工神经网络搭建的机器学习系统都用这种方式来表述，但这些还没有一个真正能像大脑那样运作。Goldberg说：“我发现这种类比太过牵强附会，以至于基本上是没有意义的。”

与此同时，Kurzweil对证明自己的正确仍然非常的有信心。他说：“它采用的算法不一样，但我相信在概念上跟新皮质的工作机制是一样的。而且根据我们的测试它的确捕捉到了语言的意思。”他承诺，Kona的更多应用还在开发当中，而且会出现在Google将来的产品里面。在被问到对未来有何展望时，他随口就说出了一个相当具有挑衅性的预言。他说：“我的预测几十年来都始终如一，那就是2029年计算机对语言的理解将会达到人类的程度。”如果这一天真的来到的话，Kurzweil的代码能做的就远不止是写写邮件而已了。

【编译组出品】

原文链接：https://www.wired.com/story/what-is-ray-kurzweil-up-to-at-google-writing-your-emails