西部世界本質(zhì)上是一個(gè)超級(jí)富豪的主題公園，他們?cè)谝粋€(gè)充滿“人”的狂野世界中生活出他們最深的幻想，他們可以對(duì)那些“人”做任何他們想做的。 “人”實(shí)際上是人類復(fù)制品，在實(shí)驗(yàn)室中制作，具有復(fù)雜的人工智能大腦和角色設(shè)定。這些復(fù)制品非常人性化，很難或不可能從AI中分辨出誰是真實(shí)的。我們唯一的線索是合成人必須服從他們的代碼，即永遠(yuǎn)不會(huì)傷害客人。

回到現(xiàn)實(shí)，距離復(fù)制人類的AI產(chǎn)生還有多遠(yuǎn)？

自然語言處理

數(shù)學(xué)和科學(xué)以簡(jiǎn)單而相對(duì)微小的方程式描述世界上最復(fù)雜的事物，這是一種非常美妙的方式。我們對(duì)科學(xué)的理解還很淺薄，甚至很容易忘記智能手機(jī)的革命之前的技術(shù)。

目前我們的自然語言處理器大多是通過馬爾可夫鏈來實(shí)現(xiàn)的。

讓我們先來弄清楚兩個(gè)概念，馬爾可夫過程和馬爾可夫鏈。馬爾可夫過程是指很多事情的發(fā)生，和之前的鋪墊或經(jīng)歷沒有任何關(guān)系。比如投硬幣，第一次投硬幣，無論是正面還是反面，對(duì)于第二次投硬幣的結(jié)果沒有任何影響。但是第一次和第二次投硬幣，有個(gè)時(shí)間順序；只是這個(gè)時(shí)間順序，并沒有對(duì)這兩件事情各自有什么影響。這就是馬爾可夫過程——“在已經(jīng)知道過程‘現(xiàn)在’的條件下，其‘將來’不依賴‘過去’”。

馬爾可夫鏈?zhǔn)且恍┝钊穗y以置信的方程，離散的馬爾可夫過程都可以稱為馬爾可夫鏈。它模擬了一系列可能性并且預(yù)測(cè)了最有可能發(fā)生什么。他們總之前的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，以前的事件會(huì)影響最有可能的決定。

有趣的是，你可以將句子輸入馬爾可夫鏈，它將能夠使用這些句子作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建新的句子。然而新的句子大多都是一些無稽之談。它可以做一些半令人信服的填充文本，但是卻并沒有實(shí)質(zhì)有用的內(nèi)容。

而真正的語言處理器是什么樣的？下圖為西部世界中自然語言處理器的外觀。

這是一種“深度學(xué)習(xí)AI”的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前應(yīng)用于谷歌的“深度思考”實(shí)驗(yàn)室。

AI可以欺騙你

圖靈測(cè)試是阿蘭圖靈于1950年提出的一個(gè)關(guān)于判斷機(jī)器是否能夠思考的著名試驗(yàn)，測(cè)試某機(jī)器是否能表現(xiàn)出與人等價(jià)或無法區(qū)分的智能。雖然這個(gè)測(cè)試最初是為了確定計(jì)算機(jī)是否能夠思考而設(shè)計(jì)的，但我們發(fā)現(xiàn)他們并不需要這樣做來欺騙我們。

目前已經(jīng)有谷歌的人工智能已經(jīng)通過圖靈測(cè)試，這是迄今為止AI的最大成就之一。

在谷歌助手實(shí)驗(yàn)中，John Legend（9次奪得格萊美獎(jiǎng)的R＆B唱作人和鋼琴家）培訓(xùn)谷歌助手使用自己的聲音，現(xiàn)在如果你像Google詢問一個(gè)問題，回答你的聲音聽起來就像John Legend，甚至伴有獨(dú)屬于他聲音特色的小怪癖。

你或許曾經(jīng)在GPS系統(tǒng)中聽到過名人的聲音，但這是不同的。谷歌助手是動(dòng)態(tài)生成的語音，他甚至可以說John從沒有說過的話。

被“PS”的演講

Adobe正在開發(fā)一種可以分析語音的工具，類似于Google分析John Legend的語音，然后使用訓(xùn)練有素的語音模型從文本中生成全新的。

這意味著你可以做任何人，復(fù)制他們聲音的所有特征，用別人的聲音說你想說的話。達(dá)到這項(xiàng)技術(shù)，只需要聲音數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，提供的數(shù)據(jù)越多，聲音也就越準(zhǔn)確。Adobe目前只需要一個(gè)人20分鐘左右的演講就可以完全復(fù)制他的聲音。

然后再輸入你想說的文字，就可以生成一個(gè)全新的語音。如果和我們之前談到的自然語言處理器生成的文本相聯(lián)系，一個(gè)真正的AI“騙術(shù)”就誕生了。目前缺少的只是視覺組件。

AI換臉技術(shù)

“Deepfakes ”在一段時(shí)間內(nèi)引起了互聯(lián)網(wǎng)的轟動(dòng)。通過一些鏡頭（只是一串圖片）和大量的人物臉部圖像，普通計(jì)算機(jī)可以利用深度學(xué)習(xí)算法來給人換臉。

左邊是演員亞歷克·鮑德溫（Alec Baldwin）飾演總統(tǒng)唐納德·特朗普（Donald Trump）。在右邊，是通過家庭計(jì)算機(jī)上的AI系統(tǒng)提供的鏡頭，其中包含數(shù)百或數(shù)千張?zhí)萍{德特朗普的參考照片。

結(jié)果顯然易見，這是一個(gè)幾乎沒有什么破綻的視頻，他讓美國(guó)總統(tǒng)做了一些他從未做過的事。這與我們正在討論的人工智能沒有關(guān)系，但是它讓你可以看到可能存在的未來。

你的個(gè)性是代碼

就像莫扎特，貝多芬和肖邦從未死過，他們只是成了音樂。我們也是這樣，每個(gè)人都有他自己的性格、習(xí)慣，是一個(gè)獨(dú)立的人。而要做到AI復(fù)制人類，就要完美地復(fù)制他的大腦，復(fù)制他每一條“個(gè)性代碼”，這是一件相當(dāng)困難的事，因?yàn)槊恳粋€(gè)人都是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫。

另外我們還需要更好的算法。隨著云計(jì)算和人工智能的發(fā)展，各個(gè)組件和任務(wù)的復(fù)雜性越來越高，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)逐漸樣變小，并且在云中分布更多。通過云提供的量子計(jì)算可以在復(fù)雜的AI系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)更快的計(jì)算。

憑借所有這些數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，或許完成個(gè)性代碼的那一天也不會(huì)太遙遠(yuǎn)。

那么，現(xiàn)在你認(rèn)為AI可以完全復(fù)制人類嗎？