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世界经济论坛直击:李开复、李飞飞、Mustafa Suleyman、Richard Socher,大老眼中的 AI

2024-04-26 268

近日全球瞩目的 The World Economic Forum (世界经济论坛)正在瑞士达佛斯举行。当地时间 23 日中午 MIT 的午餐会,李开复与李飞飞(Google Cloud AI/ML 领域首席科学家)、Richard Socher(Salesforce 首席科学家)、Mustafa Suleyman(DeepMind 联合创始人兼主管)进行了对谈; 由 Andrew McAfee(麻省理工学院数位经济倡导行动联合创始人)主持午餐会。

以下为午餐会的对话内容。

AI 还理解不了人类情感

李飞飞:人工智能还是一个新领域,只发展了 60 年左右,人工智能的理想是让机器变得智慧,模仿人类智慧,解决问题,让人类的生活变得更好,要想实现这些理想,认识到这一点很重要。

现在人工智能主要的领域有机器人、自然语言处理、语音辨识、机器学习、深度学习。

人工智能带来的改变令人激动。当我还是大学生时,我想像不到人工智能带来的巨变,它巨大的搜寻能力,更不用说无人驾驶这些了。我们见证了非常了不起的突破。

我想提醒大家,这个时代充满了巨大的可能性,我们要深切思考人工智能的本质,前面还有很长的路要走。我有一位同事 1970 年代就在这个领域工作,他认为我们今天对完美人工智能机器的定义是,一台能做出完美食物的机器,虽然房间已经着火了。

电脑还不能理解语境、复杂的知识,要辨识人类的情绪、感情和动机也还有很长的路要走。

深度学习结合 AI 的其他领域

Richard:我认为认识人工智能主要领域的突破来自何处非常重要。主要的突破都来自 super wise man 这个领域。我们把输入 x 转化成输出 y 做得很好,输入语音我们能输出文本、输入德语可输出法语,这技术我们已经做得很好。输入一定大小的图片能辨别图中是不是猫?在多种模式的转换上已经做得很不错了。

实现这种转换的方法是深度学习。深度学习是比机器学习强大很多的技术,它能接受更广泛的输入模式。这是 AI 达成主要突破的领域。

我们现在有一种新的编程模式。不再需要做出 if/when 这样的指示,我们只需要用数据来训练它,算法就会自动处理。深度学习还结合 AI 其他领域,像强化学习、自主学习、人机游戏等。

现在正在发生很多激动人心的转变,机器翻译、人机游戏都在不断进步。但也有很多领域需要进一步改进。10 年、15 年前,就可以达到 20~30 分钟左右的无人驾驶,但要想实现全天候无人驾驶,更保证安全,还需要做很多的工作。离真正改变运输业,还需要很多的改进。

如何实现?应用范围?游戏已得到很好的应用,游戏反映了外部世界。

AlphaZero 只有 3 件事成立才能工作

Mustafa:说这个系统不受监督有点夸大了,监督来自它的结构和训练环境。所以尤其是依赖强化学习的具体方法在现实生活中效果不是很好。现实生活我们无法提供模拟器,进行这种巨量的训练来形成算法。但我对深度学习在现实中的应用潜力非常有信心,人们现在低估了这潜力。

语音转录、机器翻译等领域深度学习的潜力还没有充分发掘应用。AlphaZero 只在 3 件事成立的情况能够工作:可预测环境(围棋规则)、清晰奖励系统(输赢)、无变数(variability)。

我们的目光已放到几十年后,比如极现代化状态下的 super-intelligence,但我们应该思考的都是更近期、更实用的可能。在我看来强化学习 3~5 年内还不能普及应用。

中国的 AI 优势

李开复:这个领域顶尖的前 100 名科学家中已有一些是中国人,我认为关于中国,这四方面还没有得到认识,这四方面会是中国未来发展非常强劲的推力。

第一,中国一流的理工科教育。飞飞就是这点的证明。我认为中国理工科教育培养了众多科学家,而这些人都有志于从事人工智能相关工作。这群杰出的年轻人会是推动中国进步的了不起力量。

第二,活跃的创业氛围和资本对这个领域的大量投资。身为一家风险投资机构,我们投资了 45 家人工智能公司。这些公司分布在各领域。像一些传统领域,比如如何让借贷更简单,提供消费者服务,制造能采草莓、洗碗、组装汽车的机器人。《金融时报》最近对中国的创业现状做了报导,谈到职业精神。但我认为职业精神只是其中一部分,中国的创业环境如同斗兽场,角斗士斗得你死我活,留下的都是最有生命力的模式,这些模式会推动中国向前进。

第三,中国巨大的资料量。中国共享单车的使用人数是美国的 3 倍,但单车交易量是美国的 50 倍。这个支付系统拥有 6 亿 5,000 万用户,不收佣金、无中间人、支援行动支付。我们早就幻想能做到这样,但这却在中国发生了。在此基础上,形成大量可供进行支付的公司和建立该系统的企业家挖掘的数据。另一方面,消费者愿意出让隐私来换取安全和便利。

第四,政府的政策。2017 年国务院发表的人工智能计划表示,中国要在 2030 年成为人工智能创新核心国,伴随这政策而来的是城市层面的大量资源,北京投入 20 亿人民币,南京、广州也投入兆级资金,其他近百个百万人口以上城市也投入大量资金,这显然会推动我们前进。中国的政策不是空话。

另一方面,中国政府和企业对待科技的立场倾向实用主义,英美则比较谨慎。一些核心问题,如安全问题、数据安全、系统安全,大家都很关心。

在对待隐私和偏见的态度,我们是先动手,再慢慢改进问题还是仔细考虑找出解决办法?这些问题中国更倾向实用主义。我不想评价哪种立场对或错,或哪个更好,我只是认为,在实用主义立场影响下,实现会更快、收集的数据会更多、做出的产品会更好,能促成更大的突破。

(本文由 雷锋网 授权转载;首图来源:shutterstock)

2019-03-15 19:31:00

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