亚马逊Alexa科学家:图灵测试70年已成古董,要给AI构建新的「黄金标准」了_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era)来源:unite.ai,编辑:小匀、yyan,36氪经授权发布。

1950 年,图灵提出著名的「图灵测试」去回答「机器能否思考」的问题,目的是判断机器是否能表现出人类也无法区分的对话行为。70年来,图灵测试也一直作为学术界的AI「北极星」而存在。近日,亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家认为,人们现在关心的是人机之间的互动,而不是区分机器和人类。他认为,图灵测试过时了,AI 需要新基准测试!

图灵测试可以退场了吗?

自从1950年艾伦·图灵发表论文回应「机器可以思考吗?」这一问题以来,已经过去70年。

图灵测试的目标,是确定机器是否能表现出人类无法区分的对话行为。在这个游戏中,谁是回应者,是人类还是人工智能,评估者是不被告知的。

在图灵的论文中,他本人也曾暗示过一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家罗希特·普拉萨德最近争辩说,长期用于衡量AI模型复杂程度的图灵测试,应该作为AI的基准而淘汰。

70年过去了,图灵测试该退场了吗?

旧基准与新时代:我们关心人机互动,不是区分机器和人类!

为了回答这个问题,让我们回到图灵第一次提出他的论文的时候。

1950年,第一台商用计算机还没卖出去;光缆的基础工作还要4年才能公布;人工智能领域也没有正式建立。

即使他的论文彻底改变了计算机科学和人工智能。但就在随后的2-4年里,图灵也因同性恋罪名而饱受折磨最后自杀。

幸运的是,他的「遗产」继续存在,而且在漫长的岁月里经受住了无数考验。

现在,人工智能已经发生了剧变。我们手机上的计算能力是阿波罗11号的10万倍,再加上云计算和高带宽连接,现在的AI可以在几秒钟内根据海量数据做出决策。

普拉萨德认为,图灵测试在很多方面是有局限性的,正如他手中的Alexa产品一样,很少会关心人类与AI的区别,而更关心与人工智能的密切互动。

例如,你要求你的AI助手关闭车库的灯,你并不希望与其对话。相反,你只希望它完成「确定」。

实际上,图灵自己甚至在他最初的论文中提到了这些当中的一些局限性。

普拉萨德认为,随着人工智能与人们生活方方面面的联系越来越紧密,图灵测试应该被认为是过时的,应被更有用的基准测试所取代。

此话不假,的确,许多早期的聊天机器人是为通过图灵测试而设计的,例如,类似「罗布能奖」 (The Loebner Prize) 和「话匣子挑战赛」 (The Chatterbox Challenge)的聊天机器人年赛,就是聚焦于图灵测试的。

但尽管如此,面对外界不断询问Alexa何时能够通过图灵测试时,普拉萨德指出,图灵测试仍然是聊天机器人和数字助理常用的基准。

他说,使用图灵测试评估机器智能性的其中一个主要问题是,它几乎完全削弱了机器查找信息和执行闪电般快速计算的能力。

比如说,装作停顿。

「3434756的立方根是什么?」

「西雅图到波士顿有多远?」

当听到这些问题时,人工智能程序完全能立即找到答案,但是,它们却会模仿人类的停顿。

除此之外,图灵测试没有考虑到人工智能使用外部传感器收集数据能力的日益增强,忽略了人工智能通过视觉和运动算法与周围世界进行交互的方式——只依赖于文本通信。

创建新的基准?

就像Alexa的功能一样,普拉萨德认为应该创造新的智能评估方式,适用于评估一般类型的智能机器。

这些测试应该能够搞清楚人工智能在多大程度上提高了人类的智力,以及人工智能在多大程度上改善了人们的日常生活。此外,测试应该弄明白人工智能是如何表现出类似人的智能特征的,包括语言能力、自我监督和「常识」。

当前人工智能研究重要的领域,如推理、公平性、对话和感官理解,并不是通过图灵测试来评估的,它们可以通过多种方式进行评估。

当时亚马逊创立Alexa 奖的标准是要求社交机器人与人类对话20分钟。这些机器人将被评估关于广泛话题连贯对话的能力,如科技、体育、政治和娱乐。顾客在机器人开发阶段对其打分,之后再次基于他们与机器人的聊天欲望对其进行打分。在最后一轮中,评委独立负责用五分制对机器人进行评分。评委们所使用的评价标准依赖于让人工智能在适当的情况下表现出移情等重要的人类属性的方法。

最终,普拉萨德认为像Alexa这样的人工智能装置的大量涌现,体现出衡量人工智能进程的重要机会,我们需要不同的策略来利用这个新机会。

普拉萨德解释到,人工智能若要成为处理大量任务方面的专家,只有具备更广泛的学习能力,而不是特定任务的智能,才有可能。因此,在未来十年乃至更长时间里,人工智能服务的实用性,以及它们在周围设备上的对话及主动协助能力是值得进行测试的。

图灵测试为何如此重要?

一个男人(A)女人(B),以及可能是两性的讯问者(C)。

游戏的概念是审讯者呆在与男人(A)和女人(B)都分开的房间里,目的是让审讯者识别男人是谁,女人是谁。在这种情况下,男人(A)的目的是欺骗询问者,而女人(B)可以试图帮助询问者(C)。为了公平起见,不能使用口头提示,而只能来回发送打字的问题和答案。问题就变成了:询问者如何知道该信任谁?

询问者仅通过标签X和Y知道它们,并且在游戏结束时,他只是简单地说「 X是A和Y是B」或「 X是B而Y是A」。

那么问题就变成了,如果我们把男人(A)或女人(B)去掉,把这个人换成一台智能机器,这台机器能不能用它的人工智能系统来欺骗审讯者(C),让他相信这是一个男人或一个女人呢?这就是图灵测试的本质。

换句话说,如果你在不知情的情况下与一个人工智能系统进行交流,而你又假设另一端的 「实体 」是一个人,那么人工智能能不能无限期地欺骗你呢?

图灵测试为何如此重要?

在图灵的论文中,他暗示了一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

关于图灵测试被通过的报道很多。

2014年,一个名为Eugene Goostman的聊天机器人程序,模拟了一个13岁的乌克兰男孩,在一次图灵测试中,这个聊天机器人让伦敦皇家学会33%的评委相信它是人类。尽管如此,批评者很快就指出了测试的不足之处,时间太短!只有5分钟,这不足以来说明智能的程度。

2018年,在谷歌助手的协助下,谷歌Duplex预约系统假装成人类,给一家发廊打电话,同时与发廊的前台人员进行交流。短暂的交流后,「她」成功预约了一次理发。

然而,在这个自然语言处理(NLP)的时代,有自然语言理解(NLU)和自然语言解释(NLI)两个子领域,我们需要问一个问题,在不完全理解其背后的语境的情况下,这台机器是否真的智能?

毕竟,如果回顾一下IBM开发的Watson背后的技术,Watson是一个能够回答自然语言提出的问题的计算机系统,曾击败Jeopardy冠军,但Watson能够击败世界冠军,是通过互联网下载了一大批世界知识,包括维基百科在内的各种来源,却并不了解这种语言背后的背景。虽然,Watson在玩游戏的时候不能上网,但这对于一个人工智能来说,只是一个小小的限制,它只需要在游戏开始前获取人类所有的知识就可以了。

类似于搜索引擎,进行了关键词和参考点。如果一个人工智能能够达到这种理解水平,那么我们应该考虑到,基于今天不断进步的技术,欺骗一个人类5分钟或10分钟,根本没有设置足够高的门槛。 

不断移动的门槛

正是由于对现代AI的需求在改变,我们应该重新考虑图灵测试的新的现代定义。

回顾人工智能的发展史,人工智能能否达到人类水平智能的最终晴雨表,几乎都是基于它是否能在各种游戏中击败人类。

1949年,克劳德-香农发表了关于如何让计算机下棋的想法,因为这被认为是人类智慧的终极巅峰。

1996年2月10日,经过3个小时的艰苦比赛,国际象棋世界冠军加里-卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在与IBM计算机 「深蓝」(Deep Blue)的六局比赛中输掉了第一局,「深蓝」每秒能评估2亿步棋。

快到2015年10月,AlphaGo与三届欧冠卫冕冠军樊麾先生进行了第一场比赛。AlphaGo以5比0的比分赢得了史上第一场与围棋职业选手的比赛。围棋被认为是世界上最复杂的棋局,它有10360种可能的棋步。

可以见得,争论的焦点是,在大型多人在线角色扮演游戏中,人工智能必须能够击败玩家团队。

但目前的测试可能过于依赖欺骗、聊天机器人中的技术。目前,在我们的实际世界中,人工智能将需要进行互动和 「生活」,而不是游戏环境或模拟环境及其定义的规则。 

参考链接:

https://www.unite.ai/head-researcher-for-amazon-alexa-argues-turing-test-is-obsolete/‍

https://www.unite.ai/what-is-the-turing-test-and-why-does-it-matter/

亚马逊Alexa科学家:图灵测试70年已成古董,要给AI构建新的「黄金标准」了_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era)来源:unite.ai,编辑:小匀、yyan,36氪经授权发布。

1950 年,图灵提出著名的「图灵测试」去回答「机器能否思考」的问题,目的是判断机器是否能表现出人类也无法区分的对话行为。70年来,图灵测试也一直作为学术界的AI「北极星」而存在。近日,亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家认为,人们现在关心的是人机之间的互动,而不是区分机器和人类。他认为,图灵测试过时了,AI 需要新基准测试!

图灵测试可以退场了吗?

自从1950年艾伦·图灵发表论文回应「机器可以思考吗?」这一问题以来,已经过去70年。

图灵测试的目标,是确定机器是否能表现出人类无法区分的对话行为。在这个游戏中,谁是回应者,是人类还是人工智能,评估者是不被告知的。

在图灵的论文中,他本人也曾暗示过一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家罗希特·普拉萨德最近争辩说,长期用于衡量AI模型复杂程度的图灵测试,应该作为AI的基准而淘汰。

70年过去了,图灵测试该退场了吗?

旧基准与新时代:我们关心人机互动,不是区分机器和人类!

为了回答这个问题,让我们回到图灵第一次提出他的论文的时候。

1950年,第一台商用计算机还没卖出去;光缆的基础工作还要4年才能公布;人工智能领域也没有正式建立。

即使他的论文彻底改变了计算机科学和人工智能。但就在随后的2-4年里,图灵也因同性恋罪名而饱受折磨最后自杀。

幸运的是,他的「遗产」继续存在,而且在漫长的岁月里经受住了无数考验。

现在,人工智能已经发生了剧变。我们手机上的计算能力是阿波罗11号的10万倍,再加上云计算和高带宽连接,现在的AI可以在几秒钟内根据海量数据做出决策。

普拉萨德认为,图灵测试在很多方面是有局限性的,正如他手中的Alexa产品一样,很少会关心人类与AI的区别,而更关心与人工智能的密切互动。

例如,你要求你的AI助手关闭车库的灯,你并不希望与其对话。相反,你只希望它完成「确定」。

实际上,图灵自己甚至在他最初的论文中提到了这些当中的一些局限性。

普拉萨德认为,随着人工智能与人们生活方方面面的联系越来越紧密,图灵测试应该被认为是过时的,应被更有用的基准测试所取代。

此话不假,的确,许多早期的聊天机器人是为通过图灵测试而设计的,例如,类似「罗布能奖」 (The Loebner Prize) 和「话匣子挑战赛」 (The Chatterbox Challenge)的聊天机器人年赛,就是聚焦于图灵测试的。

但尽管如此,面对外界不断询问Alexa何时能够通过图灵测试时,普拉萨德指出,图灵测试仍然是聊天机器人和数字助理常用的基准。

他说,使用图灵测试评估机器智能性的其中一个主要问题是,它几乎完全削弱了机器查找信息和执行闪电般快速计算的能力。

比如说,装作停顿。

「3434756的立方根是什么?」

「西雅图到波士顿有多远?」

当听到这些问题时,人工智能程序完全能立即找到答案,但是,它们却会模仿人类的停顿。

除此之外,图灵测试没有考虑到人工智能使用外部传感器收集数据能力的日益增强,忽略了人工智能通过视觉和运动算法与周围世界进行交互的方式——只依赖于文本通信。

创建新的基准?

就像Alexa的功能一样,普拉萨德认为应该创造新的智能评估方式,适用于评估一般类型的智能机器。

这些测试应该能够搞清楚人工智能在多大程度上提高了人类的智力,以及人工智能在多大程度上改善了人们的日常生活。此外,测试应该弄明白人工智能是如何表现出类似人的智能特征的,包括语言能力、自我监督和「常识」。

当前人工智能研究重要的领域,如推理、公平性、对话和感官理解,并不是通过图灵测试来评估的,它们可以通过多种方式进行评估。

当时亚马逊创立Alexa 奖的标准是要求社交机器人与人类对话20分钟。这些机器人将被评估关于广泛话题连贯对话的能力,如科技、体育、政治和娱乐。顾客在机器人开发阶段对其打分,之后再次基于他们与机器人的聊天欲望对其进行打分。在最后一轮中,评委独立负责用五分制对机器人进行评分。评委们所使用的评价标准依赖于让人工智能在适当的情况下表现出移情等重要的人类属性的方法。

最终,普拉萨德认为像Alexa这样的人工智能装置的大量涌现,体现出衡量人工智能进程的重要机会,我们需要不同的策略来利用这个新机会。

普拉萨德解释到,人工智能若要成为处理大量任务方面的专家,只有具备更广泛的学习能力,而不是特定任务的智能,才有可能。因此,在未来十年乃至更长时间里,人工智能服务的实用性,以及它们在周围设备上的对话及主动协助能力是值得进行测试的。

图灵测试为何如此重要?

一个男人(A)女人(B),以及可能是两性的讯问者(C)。

游戏的概念是审讯者呆在与男人(A)和女人(B)都分开的房间里,目的是让审讯者识别男人是谁,女人是谁。在这种情况下,男人(A)的目的是欺骗询问者,而女人(B)可以试图帮助询问者(C)。为了公平起见,不能使用口头提示,而只能来回发送打字的问题和答案。问题就变成了:询问者如何知道该信任谁?

询问者仅通过标签X和Y知道它们,并且在游戏结束时,他只是简单地说「 X是A和Y是B」或「 X是B而Y是A」。

那么问题就变成了,如果我们把男人(A)或女人(B)去掉,把这个人换成一台智能机器,这台机器能不能用它的人工智能系统来欺骗审讯者(C),让他相信这是一个男人或一个女人呢?这就是图灵测试的本质。

换句话说,如果你在不知情的情况下与一个人工智能系统进行交流,而你又假设另一端的 「实体 」是一个人,那么人工智能能不能无限期地欺骗你呢?

图灵测试为何如此重要?

在图灵的论文中,他暗示了一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

关于图灵测试被通过的报道很多。

2014年,一个名为Eugene Goostman的聊天机器人程序,模拟了一个13岁的乌克兰男孩,在一次图灵测试中,这个聊天机器人让伦敦皇家学会33%的评委相信它是人类。尽管如此,批评者很快就指出了测试的不足之处,时间太短!只有5分钟,这不足以来说明智能的程度。

2018年,在谷歌助手的协助下,谷歌Duplex预约系统假装成人类,给一家发廊打电话,同时与发廊的前台人员进行交流。短暂的交流后,「她」成功预约了一次理发。

然而,在这个自然语言处理(NLP)的时代,有自然语言理解(NLU)和自然语言解释(NLI)两个子领域,我们需要问一个问题,在不完全理解其背后的语境的情况下,这台机器是否真的智能?

毕竟,如果回顾一下IBM开发的Watson背后的技术,Watson是一个能够回答自然语言提出的问题的计算机系统,曾击败Jeopardy冠军,但Watson能够击败世界冠军,是通过互联网下载了一大批世界知识,包括维基百科在内的各种来源,却并不了解这种语言背后的背景。虽然,Watson在玩游戏的时候不能上网,但这对于一个人工智能来说,只是一个小小的限制,它只需要在游戏开始前获取人类所有的知识就可以了。

类似于搜索引擎,进行了关键词和参考点。如果一个人工智能能够达到这种理解水平,那么我们应该考虑到,基于今天不断进步的技术,欺骗一个人类5分钟或10分钟,根本没有设置足够高的门槛。 

不断移动的门槛

正是由于对现代AI的需求在改变,我们应该重新考虑图灵测试的新的现代定义。

回顾人工智能的发展史,人工智能能否达到人类水平智能的最终晴雨表,几乎都是基于它是否能在各种游戏中击败人类。

1949年,克劳德-香农发表了关于如何让计算机下棋的想法,因为这被认为是人类智慧的终极巅峰。

1996年2月10日,经过3个小时的艰苦比赛,国际象棋世界冠军加里-卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在与IBM计算机 「深蓝」(Deep Blue)的六局比赛中输掉了第一局,「深蓝」每秒能评估2亿步棋。

快到2015年10月,AlphaGo与三届欧冠卫冕冠军樊麾先生进行了第一场比赛。AlphaGo以5比0的比分赢得了史上第一场与围棋职业选手的比赛。围棋被认为是世界上最复杂的棋局,它有10360种可能的棋步。

可以见得,争论的焦点是,在大型多人在线角色扮演游戏中,人工智能必须能够击败玩家团队。

但目前的测试可能过于依赖欺骗、聊天机器人中的技术。目前,在我们的实际世界中,人工智能将需要进行互动和 「生活」,而不是游戏环境或模拟环境及其定义的规则。 

参考链接:

https://www.unite.ai/head-researcher-for-amazon-alexa-argues-turing-test-is-obsolete/‍

https://www.unite.ai/what-is-the-turing-test-and-why-does-it-matter/

亚马逊Alexa科学家:图灵测试70年已成古董,要给AI构建新的「黄金标准」了_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era)来源:unite.ai,编辑:小匀、yyan,36氪经授权发布。

1950 年,图灵提出著名的「图灵测试」去回答「机器能否思考」的问题,目的是判断机器是否能表现出人类也无法区分的对话行为。70年来,图灵测试也一直作为学术界的AI「北极星」而存在。近日,亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家认为,人们现在关心的是人机之间的互动,而不是区分机器和人类。他认为,图灵测试过时了,AI 需要新基准测试!

图灵测试可以退场了吗?

自从1950年艾伦·图灵发表论文回应「机器可以思考吗?」这一问题以来,已经过去70年。

图灵测试的目标,是确定机器是否能表现出人类无法区分的对话行为。在这个游戏中,谁是回应者,是人类还是人工智能,评估者是不被告知的。

在图灵的论文中,他本人也曾暗示过一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家罗希特·普拉萨德最近争辩说,长期用于衡量AI模型复杂程度的图灵测试,应该作为AI的基准而淘汰。

70年过去了,图灵测试该退场了吗?

旧基准与新时代:我们关心人机互动,不是区分机器和人类!

为了回答这个问题,让我们回到图灵第一次提出他的论文的时候。

1950年,第一台商用计算机还没卖出去;光缆的基础工作还要4年才能公布;人工智能领域也没有正式建立。

即使他的论文彻底改变了计算机科学和人工智能。但就在随后的2-4年里,图灵也因同性恋罪名而饱受折磨最后自杀。

幸运的是,他的「遗产」继续存在,而且在漫长的岁月里经受住了无数考验。

现在,人工智能已经发生了剧变。我们手机上的计算能力是阿波罗11号的10万倍,再加上云计算和高带宽连接,现在的AI可以在几秒钟内根据海量数据做出决策。

普拉萨德认为,图灵测试在很多方面是有局限性的,正如他手中的Alexa产品一样,很少会关心人类与AI的区别,而更关心与人工智能的密切互动。

例如,你要求你的AI助手关闭车库的灯,你并不希望与其对话。相反,你只希望它完成「确定」。

实际上,图灵自己甚至在他最初的论文中提到了这些当中的一些局限性。

普拉萨德认为,随着人工智能与人们生活方方面面的联系越来越紧密,图灵测试应该被认为是过时的,应被更有用的基准测试所取代。

此话不假,的确,许多早期的聊天机器人是为通过图灵测试而设计的,例如,类似「罗布能奖」 (The Loebner Prize) 和「话匣子挑战赛」 (The Chatterbox Challenge)的聊天机器人年赛,就是聚焦于图灵测试的。

但尽管如此,面对外界不断询问Alexa何时能够通过图灵测试时,普拉萨德指出,图灵测试仍然是聊天机器人和数字助理常用的基准。

他说,使用图灵测试评估机器智能性的其中一个主要问题是,它几乎完全削弱了机器查找信息和执行闪电般快速计算的能力。

比如说,装作停顿。

「3434756的立方根是什么?」

「西雅图到波士顿有多远?」

当听到这些问题时,人工智能程序完全能立即找到答案,但是,它们却会模仿人类的停顿。

除此之外,图灵测试没有考虑到人工智能使用外部传感器收集数据能力的日益增强,忽略了人工智能通过视觉和运动算法与周围世界进行交互的方式——只依赖于文本通信。

创建新的基准?

就像Alexa的功能一样,普拉萨德认为应该创造新的智能评估方式,适用于评估一般类型的智能机器。

这些测试应该能够搞清楚人工智能在多大程度上提高了人类的智力,以及人工智能在多大程度上改善了人们的日常生活。此外,测试应该弄明白人工智能是如何表现出类似人的智能特征的,包括语言能力、自我监督和「常识」。

当前人工智能研究重要的领域,如推理、公平性、对话和感官理解,并不是通过图灵测试来评估的,它们可以通过多种方式进行评估。

当时亚马逊创立Alexa 奖的标准是要求社交机器人与人类对话20分钟。这些机器人将被评估关于广泛话题连贯对话的能力,如科技、体育、政治和娱乐。顾客在机器人开发阶段对其打分,之后再次基于他们与机器人的聊天欲望对其进行打分。在最后一轮中,评委独立负责用五分制对机器人进行评分。评委们所使用的评价标准依赖于让人工智能在适当的情况下表现出移情等重要的人类属性的方法。

最终,普拉萨德认为像Alexa这样的人工智能装置的大量涌现,体现出衡量人工智能进程的重要机会,我们需要不同的策略来利用这个新机会。

普拉萨德解释到,人工智能若要成为处理大量任务方面的专家,只有具备更广泛的学习能力,而不是特定任务的智能,才有可能。因此,在未来十年乃至更长时间里,人工智能服务的实用性,以及它们在周围设备上的对话及主动协助能力是值得进行测试的。

图灵测试为何如此重要?

一个男人(A)女人(B),以及可能是两性的讯问者(C)。

游戏的概念是审讯者呆在与男人(A)和女人(B)都分开的房间里,目的是让审讯者识别男人是谁,女人是谁。在这种情况下,男人(A)的目的是欺骗询问者,而女人(B)可以试图帮助询问者(C)。为了公平起见,不能使用口头提示,而只能来回发送打字的问题和答案。问题就变成了:询问者如何知道该信任谁?

询问者仅通过标签X和Y知道它们,并且在游戏结束时,他只是简单地说「 X是A和Y是B」或「 X是B而Y是A」。

那么问题就变成了,如果我们把男人(A)或女人(B)去掉,把这个人换成一台智能机器,这台机器能不能用它的人工智能系统来欺骗审讯者(C),让他相信这是一个男人或一个女人呢?这就是图灵测试的本质。

换句话说,如果你在不知情的情况下与一个人工智能系统进行交流,而你又假设另一端的 「实体 」是一个人,那么人工智能能不能无限期地欺骗你呢?

图灵测试为何如此重要?

在图灵的论文中,他暗示了一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

关于图灵测试被通过的报道很多。

2014年,一个名为Eugene Goostman的聊天机器人程序,模拟了一个13岁的乌克兰男孩,在一次图灵测试中,这个聊天机器人让伦敦皇家学会33%的评委相信它是人类。尽管如此,批评者很快就指出了测试的不足之处,时间太短!只有5分钟,这不足以来说明智能的程度。

2018年,在谷歌助手的协助下,谷歌Duplex预约系统假装成人类,给一家发廊打电话,同时与发廊的前台人员进行交流。短暂的交流后,「她」成功预约了一次理发。

然而,在这个自然语言处理(NLP)的时代,有自然语言理解(NLU)和自然语言解释(NLI)两个子领域,我们需要问一个问题,在不完全理解其背后的语境的情况下,这台机器是否真的智能?

毕竟,如果回顾一下IBM开发的Watson背后的技术,Watson是一个能够回答自然语言提出的问题的计算机系统,曾击败Jeopardy冠军,但Watson能够击败世界冠军,是通过互联网下载了一大批世界知识,包括维基百科在内的各种来源,却并不了解这种语言背后的背景。虽然,Watson在玩游戏的时候不能上网,但这对于一个人工智能来说,只是一个小小的限制,它只需要在游戏开始前获取人类所有的知识就可以了。

类似于搜索引擎,进行了关键词和参考点。如果一个人工智能能够达到这种理解水平,那么我们应该考虑到,基于今天不断进步的技术,欺骗一个人类5分钟或10分钟,根本没有设置足够高的门槛。 

不断移动的门槛

正是由于对现代AI的需求在改变,我们应该重新考虑图灵测试的新的现代定义。

回顾人工智能的发展史,人工智能能否达到人类水平智能的最终晴雨表,几乎都是基于它是否能在各种游戏中击败人类。

1949年,克劳德-香农发表了关于如何让计算机下棋的想法,因为这被认为是人类智慧的终极巅峰。

1996年2月10日,经过3个小时的艰苦比赛,国际象棋世界冠军加里-卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在与IBM计算机 「深蓝」(Deep Blue)的六局比赛中输掉了第一局,「深蓝」每秒能评估2亿步棋。

快到2015年10月,AlphaGo与三届欧冠卫冕冠军樊麾先生进行了第一场比赛。AlphaGo以5比0的比分赢得了史上第一场与围棋职业选手的比赛。围棋被认为是世界上最复杂的棋局,它有10360种可能的棋步。

可以见得,争论的焦点是,在大型多人在线角色扮演游戏中,人工智能必须能够击败玩家团队。

但目前的测试可能过于依赖欺骗、聊天机器人中的技术。目前,在我们的实际世界中,人工智能将需要进行互动和 「生活」,而不是游戏环境或模拟环境及其定义的规则。 

参考链接:

https://www.unite.ai/head-researcher-for-amazon-alexa-argues-turing-test-is-obsolete/‍

https://www.unite.ai/what-is-the-turing-test-and-why-does-it-matter/

亚马逊Alexa科学家:图灵测试70年已成古董,要给AI构建新的「黄金标准」了_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era)来源:unite.ai,编辑:小匀、yyan,36氪经授权发布。

1950 年,图灵提出著名的「图灵测试」去回答「机器能否思考」的问题,目的是判断机器是否能表现出人类也无法区分的对话行为。70年来,图灵测试也一直作为学术界的AI「北极星」而存在。近日,亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家认为,人们现在关心的是人机之间的互动,而不是区分机器和人类。他认为,图灵测试过时了,AI 需要新基准测试!

图灵测试可以退场了吗?

自从1950年艾伦·图灵发表论文回应「机器可以思考吗?」这一问题以来,已经过去70年。

图灵测试的目标,是确定机器是否能表现出人类无法区分的对话行为。在这个游戏中,谁是回应者,是人类还是人工智能,评估者是不被告知的。

在图灵的论文中,他本人也曾暗示过一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家罗希特·普拉萨德最近争辩说,长期用于衡量AI模型复杂程度的图灵测试,应该作为AI的基准而淘汰。

70年过去了,图灵测试该退场了吗?

旧基准与新时代:我们关心人机互动,不是区分机器和人类!

为了回答这个问题,让我们回到图灵第一次提出他的论文的时候。

1950年,第一台商用计算机还没卖出去;光缆的基础工作还要4年才能公布;人工智能领域也没有正式建立。

即使他的论文彻底改变了计算机科学和人工智能。但就在随后的2-4年里,图灵也因同性恋罪名而饱受折磨最后自杀。

幸运的是,他的「遗产」继续存在,而且在漫长的岁月里经受住了无数考验。

现在,人工智能已经发生了剧变。我们手机上的计算能力是阿波罗11号的10万倍,再加上云计算和高带宽连接,现在的AI可以在几秒钟内根据海量数据做出决策。

普拉萨德认为,图灵测试在很多方面是有局限性的,正如他手中的Alexa产品一样,很少会关心人类与AI的区别,而更关心与人工智能的密切互动。

例如,你要求你的AI助手关闭车库的灯,你并不希望与其对话。相反,你只希望它完成「确定」。

实际上,图灵自己甚至在他最初的论文中提到了这些当中的一些局限性。

普拉萨德认为,随着人工智能与人们生活方方面面的联系越来越紧密,图灵测试应该被认为是过时的,应被更有用的基准测试所取代。

此话不假,的确,许多早期的聊天机器人是为通过图灵测试而设计的,例如,类似「罗布能奖」 (The Loebner Prize) 和「话匣子挑战赛」 (The Chatterbox Challenge)的聊天机器人年赛,就是聚焦于图灵测试的。

但尽管如此,面对外界不断询问Alexa何时能够通过图灵测试时,普拉萨德指出,图灵测试仍然是聊天机器人和数字助理常用的基准。

他说,使用图灵测试评估机器智能性的其中一个主要问题是,它几乎完全削弱了机器查找信息和执行闪电般快速计算的能力。

比如说,装作停顿。

「3434756的立方根是什么?」

「西雅图到波士顿有多远?」

当听到这些问题时,人工智能程序完全能立即找到答案,但是,它们却会模仿人类的停顿。

除此之外,图灵测试没有考虑到人工智能使用外部传感器收集数据能力的日益增强,忽略了人工智能通过视觉和运动算法与周围世界进行交互的方式——只依赖于文本通信。

创建新的基准?

就像Alexa的功能一样,普拉萨德认为应该创造新的智能评估方式,适用于评估一般类型的智能机器。

这些测试应该能够搞清楚人工智能在多大程度上提高了人类的智力,以及人工智能在多大程度上改善了人们的日常生活。此外,测试应该弄明白人工智能是如何表现出类似人的智能特征的,包括语言能力、自我监督和「常识」。

当前人工智能研究重要的领域,如推理、公平性、对话和感官理解,并不是通过图灵测试来评估的,它们可以通过多种方式进行评估。

当时亚马逊创立Alexa 奖的标准是要求社交机器人与人类对话20分钟。这些机器人将被评估关于广泛话题连贯对话的能力,如科技、体育、政治和娱乐。顾客在机器人开发阶段对其打分,之后再次基于他们与机器人的聊天欲望对其进行打分。在最后一轮中,评委独立负责用五分制对机器人进行评分。评委们所使用的评价标准依赖于让人工智能在适当的情况下表现出移情等重要的人类属性的方法。

最终,普拉萨德认为像Alexa这样的人工智能装置的大量涌现,体现出衡量人工智能进程的重要机会,我们需要不同的策略来利用这个新机会。

普拉萨德解释到,人工智能若要成为处理大量任务方面的专家,只有具备更广泛的学习能力,而不是特定任务的智能,才有可能。因此,在未来十年乃至更长时间里,人工智能服务的实用性,以及它们在周围设备上的对话及主动协助能力是值得进行测试的。

图灵测试为何如此重要?

一个男人(A)女人(B),以及可能是两性的讯问者(C)。

游戏的概念是审讯者呆在与男人(A)和女人(B)都分开的房间里,目的是让审讯者识别男人是谁,女人是谁。在这种情况下,男人(A)的目的是欺骗询问者,而女人(B)可以试图帮助询问者(C)。为了公平起见,不能使用口头提示,而只能来回发送打字的问题和答案。问题就变成了:询问者如何知道该信任谁?

询问者仅通过标签X和Y知道它们,并且在游戏结束时,他只是简单地说「 X是A和Y是B」或「 X是B而Y是A」。

那么问题就变成了,如果我们把男人(A)或女人(B)去掉,把这个人换成一台智能机器,这台机器能不能用它的人工智能系统来欺骗审讯者(C),让他相信这是一个男人或一个女人呢?这就是图灵测试的本质。

换句话说,如果你在不知情的情况下与一个人工智能系统进行交流,而你又假设另一端的 「实体 」是一个人,那么人工智能能不能无限期地欺骗你呢?

图灵测试为何如此重要?

在图灵的论文中,他暗示了一个事实,即他认为图灵测试最终可能会被击败。他说:「到2000年,在一个模仿游戏中,一个普通人区分AI和人类的几率将低于70%,」

关于图灵测试被通过的报道很多。

2014年,一个名为Eugene Goostman的聊天机器人程序,模拟了一个13岁的乌克兰男孩,在一次图灵测试中,这个聊天机器人让伦敦皇家学会33%的评委相信它是人类。尽管如此,批评者很快就指出了测试的不足之处,时间太短!只有5分钟,这不足以来说明智能的程度。

2018年,在谷歌助手的协助下,谷歌Duplex预约系统假装成人类,给一家发廊打电话,同时与发廊的前台人员进行交流。短暂的交流后,「她」成功预约了一次理发。

然而,在这个自然语言处理(NLP)的时代,有自然语言理解(NLU)和自然语言解释(NLI)两个子领域,我们需要问一个问题,在不完全理解其背后的语境的情况下,这台机器是否真的智能?

毕竟,如果回顾一下IBM开发的Watson背后的技术,Watson是一个能够回答自然语言提出的问题的计算机系统,曾击败Jeopardy冠军,但Watson能够击败世界冠军,是通过互联网下载了一大批世界知识,包括维基百科在内的各种来源,却并不了解这种语言背后的背景。虽然,Watson在玩游戏的时候不能上网,但这对于一个人工智能来说,只是一个小小的限制,它只需要在游戏开始前获取人类所有的知识就可以了。

类似于搜索引擎,进行了关键词和参考点。如果一个人工智能能够达到这种理解水平,那么我们应该考虑到,基于今天不断进步的技术,欺骗一个人类5分钟或10分钟,根本没有设置足够高的门槛。 

不断移动的门槛

正是由于对现代AI的需求在改变,我们应该重新考虑图灵测试的新的现代定义。

回顾人工智能的发展史,人工智能能否达到人类水平智能的最终晴雨表,几乎都是基于它是否能在各种游戏中击败人类。

1949年,克劳德-香农发表了关于如何让计算机下棋的想法,因为这被认为是人类智慧的终极巅峰。

1996年2月10日,经过3个小时的艰苦比赛,国际象棋世界冠军加里-卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在与IBM计算机 「深蓝」(Deep Blue)的六局比赛中输掉了第一局,「深蓝」每秒能评估2亿步棋。

快到2015年10月,AlphaGo与三届欧冠卫冕冠军樊麾先生进行了第一场比赛。AlphaGo以5比0的比分赢得了史上第一场与围棋职业选手的比赛。围棋被认为是世界上最复杂的棋局,它有10360种可能的棋步。

可以见得,争论的焦点是,在大型多人在线角色扮演游戏中,人工智能必须能够击败玩家团队。

但目前的测试可能过于依赖欺骗、聊天机器人中的技术。目前,在我们的实际世界中,人工智能将需要进行互动和 「生活」,而不是游戏环境或模拟环境及其定义的规则。 

参考链接:

https://www.unite.ai/head-researcher-for-amazon-alexa-argues-turing-test-is-obsolete/‍

https://www.unite.ai/what-is-the-turing-test-and-why-does-it-matter/

那些被机器「取代」的人,去哪了?_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“极客公园”(ID:geekpark),作者:维鹏,36氪经授权发布。

你可能注意到,在商场、海底捞等场所逛街吃饭的时候,会碰到向导机器人、送餐机器人。

越来越多的机器人正出现在我们的生活中,武汉大学发布的一项调查预测,到 2025 年,机械和机器人将取代中国 5% 的工人,从而导致某些工作岗位的消失。实际上,从人工智能、机器人开始进入主流视野,人们就开始担心有朝一日被机器取代。

曾经,富士康这样的大型工厂可以解决很多就业问题。比如 2010 年,富士康落户郑州的时候,一年时间就招聘了 13 万员工,而富士康最多曾在中国大陆雇佣 120 万工人。

而现在,他们在深圳研发出了「无人工厂」,通过部署在生产线的机器人,即便在没有灯的环境里,也可以 24 小时不间断生产手机、电器等设备。

当机器人、无人机、无人车进入某个领域后,原来的从业者,何去何从?

这个问题放在农业领域会更加特殊,因为至不需要机器来占领,农民自己本身就在渐渐退出这个行业。

一位长期观察农业的专业人士告诉极客公园(ID:geekpark),「目前中国农业从业人口的平均年龄在 60 岁左右。在江苏地区,农民普遍已经 70 岁了,北方可能在 50 多岁左右。人们宁可到城市打工、看大门,也不愿回去种地。老年人干不了,年轻人不愿干。」

因此,农业这个「内忧外患」的行业环境更能诠释,先进生产力与旧生产关系的矛盾:当无人机、无人车、无人农场的概念落地农村后,那些脱离了「土地」的人去哪了?

新职业的形成

根据十四五的规划,2035 年中国的城镇化率会达到 75%,而现在是 59.6%,也就是说还有 16% 的人口会从农村去到城市。越来越多的人离开农村、离开农业的时候,谁来种地生产粮食?

「未来农业一定是无人化的。」农业科技公司极飞科技联合创始人龚槚钦认为。

前不久,他们发布了一系列无人车、无人机、自动驾驶仪等智能硬件,能够完成播撒种子、割草、喷洒农药等动作,操作人员只要按下按钮,几乎就不需要再参与,机器会全自动完成作业。

极飞研发的农业无人车,正在除草

「无人化」并不是真正的无人,而是人不再需要到农田里去,甚至转而坐到「办公室」里。53 岁的新疆农民老马,今年买了一架农业无人机,本来考虑过两年就不种地的,决心再干十年。无人机的自动化操作,大大降低了劳动强度,不再需要自己亲自走到地里去打药,让他可以相对轻松地管理 800 亩的棉花田。

根据公开数据,极飞在今年春耕作业量是过去 3 倍,大疆也比去年翻了两倍。但两者加在一起的作业覆盖面积,也只占现有耕地的 10%,这个市场依旧有巨大的增长空间。

「未来的土地在种植过程中会越来越标准化,使用更多的科技工具来种地,这是一个趋势。」极飞科技创始人彭斌说。

因为无人机的应用,过去几年已经诞生了数十万的无人机飞手。虽然这是个新兴职业,但也正随着农业数字化的进程在完成自身的迭代。彭斌介绍,国内很多职业的飞手正在转型成为农业服务专家。「单纯购买一台无人机喷洒农药这项工作越来越难做了。随着无人机系统的迭代,它可以通过数据来帮助用户了解农田的长势情况与喷洒情况,节约农药使用量。」

「不应仅当个飞手,而是农业服务的专家,可以提供完整的解决方案,带着农药、带着服务和技术帮助农民完成农田的喷洒。」彭斌透露,「保守地说,目前极飞有 3-5 成的飞手已经完成转型。」

随着无人机智能化程度的提升,飞手这个新兴职业也面临转型

极飞成立了一个学院,专门帮助传统农业从业者或其他行业的人掌握农业知识、操作无人设备,目前已经培训了 10 万多人。

他觉得,随着人口的减少,每个人负责的种植面积会越来越大,职业农民必然会诞生。「同样,像现在的抖音、快手,很多人通过直播卖农产品,这个(新兴)群体也会越来越多。」

另一家农业科技创业公司丰疆智能的副总裁姚远告诉极客公园(id:geekpark),「未来的农民可能会使用耕、种、管、收全系列的机器,他们可以借助后台的数据来进行管理。操作者并不需要在农业领域很专业,会操作电脑、系统就行。」也就是说,未来农民的工作内容里可能包含「数据分析」,农民转型为农业工人。

而当农业「工业化」之后,会有更多的人才进入其中。姚远举例了个例子,一个北大的博士毕业后,做了一个农场,做大米品牌,做灌装礼品,后来又投资了灌装的生产线,他觉得未来会有越多越多这样的人加入农业创业。

「随着智能农机的发展,农机的经销商也会慢慢转型,将农事服务放到自己手上,形成新的模式,真正意义上的农业服务公司就慢慢出来了。传统的农民可能会逐渐加入农业服务公司上班。」

新的财富分配规则

新职业诞生的背后,本质往往是财富链条的转移。

大学生毕业通常想去互联网、做电竞、做服务行业,但很少人愿意种地。龚槚钦认为,本质在于,过去的农业价值链分配不均,财富通常被渠道端和平台端获取了,但生产者却没赚到什么钱。

「前端种地的人没有办法真正跟消费者连接在一起。人们通常会相信一个品牌,去买它的东西,但没有办法单独相信一个农民,去买这个农民的东西。」

不过,更先进的数字化工具正在改写传统行业的旧规则——在电商、物流基础设施越来越发达的当下,农业从业者可以利用新的工具,让生产更加稳定、标准化,从而更容易地运营起自己的品牌。

一辆自动驾驶的收割机正在作业,人通过 App 即可操控

「当农民有了数字化工具以后,他们反过来可以管理更多的地,并且通过物联网、区块链、大数据,把他们的生产过程全部跟城市的消费者绑定。这个时候价值链就往上游转移了,农民自己的品牌便有了更多的溢价能力。这个时候他们发现一个农民可以管更多的地,比他在城市里面送快递、送外卖要赚钱了,而且收入更稳定了,更多的人也就回到了农业。」

除了农业科技创业公司在生产端的发力,电商平台也意识到生产端的价值。阿里、拼多多、京东等近些年都投入了大笔资金在农业流通、生产环节的改造上。

其中,重新建立新的产业平衡机制、新的财富分配机制,是这场农业变革的重要特征。

比如,有电商平台曾提出的「新农商」模式,是通过联合当地政府,打造以新农人为创业带头人,工厂、代运营公司提供第三方服务,政府监督、平台扶持的新农商发展模式,以确保农户的核心利益。

在这个机制当中,电商平台在项目初期提供产业扶持和营销扶持;中期形成较为稳定的第三方「代服务」机制;后期则逐渐退出,合作社全权掌控,并由当地政府确保利益分配依规进行。

总结一下就是,通过打造产、销、研、加工一体化的现代化农业产业链系统,诞生新的商业模式,让农民逐渐打造自己的品牌,形成有利于农户的利益分配的格局。

姚远预测,「农机真正的实现智能化起码还需要 5 到 10 年,因为农机的大数据是个非常复杂的体系,它是一个生态的概念。」

而在农业智能化、价值链重构的过程中,龚槚钦认为,人们并不需要担心人被机器替代了怎么办。「我们真正要思考的是我们的教育体系和社会组织体系,怎么去培养更多的人来填补新的岗位。」

KODA宣布预售全球首款去中心化AI机器狗

2020年12月18日,创新型机器人公司KODA正式宣布预售其全球首款去中心化AI机器狗“KODA”。官方消息一发布,雅虎、Business Insider 、RobotReview、AIthority等多家美国主流科技媒体对此跟进报道。

加利福尼亚山景城–KODA,今天,一家致力于帮助人们与机器人过上更好生活的人工智能(AI)机器狗公司,向其社区宣布,首款产品现已开始预订。

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即日起,想成为KODA主人的用户将有机会在可服务范围内进行预定,预售将于12月18日至12月29日这进行。第一批机器狗将于2021年9月1日开始发货。

KODA的设计旨在从实用主义与情感交互角度出发。与市场上的其他机器狗不同,KODA设计初衷是与它的主人进行社交互动。通过基于区块链的去中心化AI基础架构,KODA机器狗在情感交流基础上能满足多种目的:如家庭同伴,记录精彩瞬间,智能安防,或能解决复杂问题。

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“ KODA是功能和性能表现的完美结合。它充分利用了我们最先进的技术——中心化和去中心化AI的优势,使每只机器狗都能成长和进化,以满足其主人的需求。”KODA公司 CEO Emma Russell说道,“凭借不断自我进化的大脑,KODA在发展和应用方面具有前瞻性”。如此一来,每只机器狗通过强大的AI算法学习库,可以突破自身,完成成长。以此来适应不同环境、不同城市、不同人的交互习惯。每一只KODA都会与众不同。

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感兴趣者可通过KODA官网的预订页面完成预订,根据KODA公司的要求,预订者需要在该页面上填写表格。其过程与购买一条宠物狗的流程类似。随后,KODA公司团队成员将与预订者保持联系,以确保将每一只KODA机器狗都可以被他的主人拥有。

参加预售的KODA准主人需支付1000美元作为押金,这部分押金可全额退还;最终零售成本将在$ 40,000- $ 50,000(USD)之间。

预售期过后,KODA团队成员将继续与KODA准主人保持联系,讨论最终成本,功能迭代,并对所有问题进行解答。

想要了解更多有关预售及KODA机器狗的信息,请前往KODA官网查询。

关于KODA公司:

KODA公司是一家特拉华州C-corp公司,总部位于美国硅谷加州山景城。它致力于在机器人同伴的帮助下帮助人们过上更好的生活。 KODA公司的首款产品是名为KODA的大型四足机器狗。

KODA宣布预售全球首款去中心化AI机器狗

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加利福尼亚山景城–KODA,今天,一家致力于帮助人们与机器人过上更好生活的人工智能(AI)机器狗公司,向其社区宣布,首款产品现已开始预订。

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即日起,想成为KODA主人的用户将有机会在可服务范围内进行预定,预售将于12月18日至12月29日这进行。第一批机器狗将于2021年9月1日开始发货。

KODA的设计旨在从实用主义与情感交互角度出发。与市场上的其他机器狗不同,KODA设计初衷是与它的主人进行社交互动。通过基于区块链的去中心化AI基础架构,KODA机器狗在情感交流基础上能满足多种目的:如家庭同伴,记录精彩瞬间,智能安防,或能解决复杂问题。

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“ KODA是功能和性能表现的完美结合。它充分利用了我们最先进的技术——中心化和去中心化AI的优势,使每只机器狗都能成长和进化,以满足其主人的需求。”KODA公司 CEO Emma Russell说道,“凭借不断自我进化的大脑,KODA在发展和应用方面具有前瞻性”。如此一来,每只机器狗通过强大的AI算法学习库,可以突破自身,完成成长。以此来适应不同环境、不同城市、不同人的交互习惯。每一只KODA都会与众不同。

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感兴趣者可通过KODA官网的预订页面完成预订,根据KODA公司的要求,预订者需要在该页面上填写表格。其过程与购买一条宠物狗的流程类似。随后,KODA公司团队成员将与预订者保持联系,以确保将每一只KODA机器狗都可以被他的主人拥有。

参加预售的KODA准主人需支付1000美元作为押金,这部分押金可全额退还;最终零售成本将在$ 40,000- $ 50,000(USD)之间。

预售期过后,KODA团队成员将继续与KODA准主人保持联系,讨论最终成本,功能迭代,并对所有问题进行解答。

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关于KODA公司:

KODA公司是一家特拉华州C-corp公司,总部位于美国硅谷加州山景城。它致力于在机器人同伴的帮助下帮助人们过上更好的生活。 KODA公司的首款产品是名为KODA的大型四足机器狗。

KODA宣布预售全球首款去中心化AI机器狗

2020年12月18日,创新型机器人公司KODA正式宣布预售其全球首款去中心化AI机器狗“KODA”。官方消息一发布,雅虎、Business Insider 、RobotReview、AIthority等多家美国主流科技媒体对此跟进报道。

加利福尼亚山景城–KODA,今天,一家致力于帮助人们与机器人过上更好生活的人工智能(AI)机器狗公司,向其社区宣布,首款产品现已开始预订。

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即日起,想成为KODA主人的用户将有机会在可服务范围内进行预定,预售将于12月18日至12月29日这进行。第一批机器狗将于2021年9月1日开始发货。

KODA的设计旨在从实用主义与情感交互角度出发。与市场上的其他机器狗不同,KODA设计初衷是与它的主人进行社交互动。通过基于区块链的去中心化AI基础架构,KODA机器狗在情感交流基础上能满足多种目的:如家庭同伴,记录精彩瞬间,智能安防,或能解决复杂问题。

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“ KODA是功能和性能表现的完美结合。它充分利用了我们最先进的技术——中心化和去中心化AI的优势,使每只机器狗都能成长和进化,以满足其主人的需求。”KODA公司 CEO Emma Russell说道,“凭借不断自我进化的大脑,KODA在发展和应用方面具有前瞻性”。如此一来,每只机器狗通过强大的AI算法学习库,可以突破自身,完成成长。以此来适应不同环境、不同城市、不同人的交互习惯。每一只KODA都会与众不同。

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《战争机器5》全新DLC现已上线!3小时战役扩充内容

微软旗下经典第三人称动作射击游戏《战争机器5》全新拓展包 蜂巢破坏者(Hivebusters) 现已上线Xbox Series S/X、Xbox One与PC平台,Steam售价70元,支持中文。

游侠网1

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【官方介绍】

重返《战争机器5》,体验全新蜂巢破坏者战役扩充内容。扮演《战争机器5》撤离模式中出场的兰妮、基根和麦肯,投身一项秘密的蜂巢破坏者计划,开始他们的第一个任务。在这个自杀性的任务中, 天蝎小队 的三位英雄将一起深入险境去摧毁一个蜂拥族蜂巢,而这也许就是拯救锡拉星和自我救赎的关键。

游侠网3

享受在嘉兰提火山岛上发生的全新 3 小时战役。这座岛屿上熔岩四流,沙滩上满是蜂拥族和致命的新掠夺者。

在前所未有的战役故事中使用和升级大招。

最多 3 玩家在线合作游戏。

需要 Xbox 档案。您可以使用现有档案登录,也可以免费创建档案。

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