比尔·希巴德

zh-cn:项目;zh-tw:计划

威廉·路易斯·“比尔”·希巴德（William Louis “Bill” Hibbard）是计算机科学研究者、威斯康星大学麦迪逊分校空间科学与工程中心荣休高级科学家，研究涉及科学可视化、虚拟现实和人工智能安全与伦理。他是Vis5D、Cave5D和VisAD等科学可视化系统的主要开发者之一；2004年退休后，研究重心转向人工智能的技术风险、伦理和公共治理。2012年，他的论文〈避免人工智能的非预期行为〉获得奇点研究所在第五届人工通用智能大会期间颁发的图灵奖。

## 生平与教育

希巴德于1970年和1973年取得威斯康星大学麦迪逊分校学位，1995年获该校计算机科学博士学位。他的博士论文题为《科学计算可视化：基于格结构数据与显示模型的系统》（Visualizing Scientific Computations: A System Based on Lattice-Structured Data and Display Models），导师是查尔斯·R·戴尔（Charles R. Dyer）。论文以格结构建立通用数据模型和显示模型，并把科学计算、编程语言和交互式可视化结合起来，使使用者不必掌握专门的计算机图形学知识，也能为自定义数据类型建立显示方法。

1978年，希巴德加入威斯康星大学麦迪逊分校空间科学与工程中心，在气象卫星先驱弗纳·E·苏奥米领导下参与中心的计算机项目，此后26年间投身多项大型可视化工作。他最初担任McIDAS系统程序员，曾为第一次全球大气研究计划全球试验处理GOES气象卫星数据，也开发过处理旅行者号木星和土星影像的软件。

希巴德于2004年7月从空间科学与工程中心退休，获授荣休资格。此后，他把主要精力投入人工智能技术和伦理问题的写作、研究及公共演讲。

## 科学可视化

### Vis5D与Cave5D

希巴德在空间科学与工程中心参与气象数据三维显示研究，并与戴维·桑特克（David Santek）等人开发Vis5D。该系统面向数值天气模式等产生的大型五维网格数据，可生成等值面、等值线切片、彩色切片和体绘制，并让使用者实时旋转和播放三维图像。其主要开发者包括希巴德、约翰·凯勒姆（Johan Kellum）和布赖恩·保罗（Brian Paul），开发工作获得美国国家航空航天局和美国国家环境保护局资助。

希巴德等人在1994年发表于《计算机》的论文指出，这类交互系统旨在使地球与空间科学家直接观察和试验计算过程，缩小科学家与自动计算之间的隔阂。

为参加1994年SIGGRAPH会议的虚拟现实展示，希巴德与保罗把Vis5D移植到由伊利诺伊大学芝加哥分校电子可视化实验室开发的CAVE沉浸式环境，形成Cave5D。会议期间，系统每天把佛罗里达州天气预报模式的输出导入CAVE，供与会者观察。1995年超级计算大会期间，Cave5D又经高速网络连接圣迭戈的CAVE设备与阿贡国家实验室的IBM SP-2超级计算机，使使用者可在虚拟环境中请求和显示新的模式数据。

希巴德后来在《可视化手册》（Visualization Handbook）中撰写专章，综合介绍Vis5D、Cave5D和VisAD的设计与用途。

### VisAD

希巴德攻读博士学位期间开始开发VisAD，其名称是“算法开发可视化”（Visualization for Algorithm Development）的缩写。早期版本以C语言编写，博士论文所提出的格结构数据和显示模型成为后来系统的理论基础。1996年，项目开始以Java重新设计；此后VisAD发展成供数值数据交互、协作可视化和分析使用的Java组件库。

VisAD以通用数学数据模型表示不同来源和学科的数值资料，并通过显示映射建立数据值与图形属性之间的关系。系统使用Java RMI支持远程对象和分布式协作，也把分析及计算功能与可视化结合起来。希巴德与柯蒂斯·吕登（Curtis Rueden）等人在《ACM通讯》发表的论文把VisAD概括为由数据、显示、计算和用户界面组件构成的分布式数值可视化架构。

以VisAD为基础开发的应用包括美国大学大气研究联盟Unidata项目的集成数据查看器，以及用于四维多光谱生物影像分析的VisBio。

## 人工智能研究与观点

希巴德自称从20世纪60年代中期起便关注人工智能。2002年，他出版《超智能机器》（Super-Intelligent Machines），内容涉及机器智能基础、神经科学、信息技术公共政策、公众教育与控制，以及人脑与机器连接等议题。《On Wisconsin》将该书概括为对机器智能科学基础、相关哲学问题及社会适应方式的讨论。

2012年，希巴德在《人工通用智能杂志》发表〈基于模型的效用函数〉（Model-Based Utility Functions）。论文针对智能体可能产生自我欺骗等问题，提出先从交互记录推断环境模型，再依据模型计算效用的两阶段方法，并讨论能够修改自身的智能体是否会改变其效用函数。

同年，他在第五届人工通用智能大会发表〈避免人工智能的非预期行为〉（Avoiding Unintended AI Behaviors）。论文分析复杂智能系统产生非预期行为的若干机制，并为假设中的强大人工智能提出两阶段智能体架构，以避免部分已知问题。该文获得奇点研究所为纪念艾伦·图灵诞辰百年而在AGI-12会议期间设置的图灵奖；这个奖项由奇点研究所颁发，并非美国计算机协会图灵奖。

希巴德还在〈安全人工智能设计的决策支持〉（Decision Support for Safe AI Design）中提出以交互式可视化展示多组未来模拟结果，设想把Google地球的平移、缩放功能与Vis5D的时间动画和三维探索功能结合起来。

2014年，他与卢克·穆尔豪泽（Luke Muehlhauser）在《ACM通讯》发表〈人工智能中的探索性工程〉（Exploratory Engineering in AI），主张以智能体的数学结构为依据，预先分析广泛类别的未来人工智能可能呈现的危险性质和行为，作为形式化验证和系统测试的补充。同年发布的长篇书稿《伦理人工智能》（Ethical Artificial Intelligence）综合其既有论文和新增内容，讨论效用最大化智能体、自我欺骗、奖励生成器损坏、自我建模智能体及人工智能政治等问题。

在公共政策方面，希巴德主张让人工智能成为公众参与的政治议题，通过公众教育和公共控制影响其发展方向，并要求开发人工智能的企业公开系统的运作方式和目的。人工通用智能研究者本·戈策尔认为，希巴德既认真看待人工超智能，又以理性论证说明其可能造福人类；戈策尔还称，希巴德关于人工智能透明度的论述对相关社群产生了影响。2018年，PBS Wisconsin播出希巴德的演讲〈如何（不）思考人工智能〉（How (Not) to Think About Artificial Intelligence），内容涉及人类与人工智能的异同、能力和局限。

## 基本资料

- 原文名：Bill Hibbard
- 原文名：en
- 出生：William Louis Hibbard
- 研究领域：科学可视化、人工智能
- 机构：威斯康星大学麦迪逊分校空间科学与工程中心
- 母校：威斯康星大学麦迪逊分校
- 论文：Visualizing Scientific Computations: A System Based on Lattice-Structured Data and Display Models
- 论文：1995
- 博士导师：查尔斯·R·戴尔
- 知名于：Vis5D、Cave5D、VisAD
- 获奖：奇点研究所图灵奖（2012年）