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雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論按：目前，人工智能也許是科技界的一大困擾之一。很多人感到很恐懼，害怕將來(lái)機(jī)器人掌管整個(gè)世界。
斯坦福大學(xué)兼職教授、谷歌前人工智能科學(xué)家吳恩達(dá)與騰訊 AI Lab 主任張潼近日接受了華爾街日?qǐng)?bào)全球科技編輯 Jason Dean 的采訪。雷鋒網(wǎng)對(duì)采訪內(nèi)容進(jìn)行了整理編輯。
Jason Dean：先從“恐懼”的這個(gè)話題開始吧。有一種流傳甚廣的說(shuō)法是：人工智能會(huì)變得非常強(qiáng)大，最終機(jī)器人將會(huì)接管這個(gè)世界。我知道你是對(duì)此持懷疑態(tài)度的，那么人工智能真正要擔(dān)心的是什么，最大的機(jī)會(huì)在哪里？
吳恩達(dá)：在今天擔(dān)心邪惡的人工智能機(jī)器人出現(xiàn)就像擔(dān)心火星上人口過(guò)剩一樣，你知道，人類某一天可能會(huì)抵達(dá)火星，也許真的會(huì)人口過(guò)剩。但我們現(xiàn)在擔(dān)心還為時(shí)過(guò)早，因?yàn)檫€沒有落地火星，所以我不知道如何有效的解決這個(gè)問(wèn)題。把恐懼的想法拋開，我認(rèn)為人工智能是一次新的“電力革命”，無(wú)論你是在哪一個(gè)行業(yè)工作，AI都有可能改變它。就像100年前，電的發(fā)明和興起改變了整個(gè)工業(yè)一樣——從運(yùn)輸、通訊、制造到保健，點(diǎn)點(diǎn)滴滴都在發(fā)生改變。
因此，我希望無(wú)論從事什么行業(yè)，你都能發(fā)現(xiàn)如何運(yùn)用AI。因?yàn)槲艺J(rèn)為在將來(lái)幾乎每個(gè)行業(yè)都會(huì)產(chǎn)生新的贏家和輸家。
Jason Dean：張潼，你有這種樂觀想法嗎？
張潼：是的?，F(xiàn)在人工智能可以解決很多專業(yè)的問(wèn)題，在某些案例中，甚至比人做的更好。但是人工智同時(shí)解決所有的問(wèn)題并沒有單一的解決方案。例如，做一個(gè)專業(yè)的醫(yī)療人工智能系統(tǒng)就需要很多人的努力。而且這并不像一些人認(rèn)為的那樣可以轉(zhuǎn)化成其他容易解決的問(wèn)題。
Jason Dean：那么我們現(xiàn)在來(lái)談?wù)勱P(guān)于AI的炒作 。在科技行業(yè)的每一家公司甚至都在說(shuō)，“我們正在用AI做很棒的產(chǎn)品。很難分辨這其中有多少是真實(shí)的，有多少是夸張。你認(rèn)為在哪些方面夸大的成分要比實(shí)際情況多一些？
吳恩達(dá)：你所在的行業(yè)或者你關(guān)注的行業(yè)是否會(huì)受到AI的影響，這里有一個(gè)模式或許有用。首先：這個(gè)行業(yè)資料已數(shù)字化，意味著活動(dòng)流程轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)上。這就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)，給了AI運(yùn)用數(shù)據(jù)更加智能化處理業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)。
今天，AI應(yīng)用中獲利最多的恐怕是在線廣告了。它能精準(zhǔn)推送給目標(biāo)人群。因?yàn)樵诰€廣告領(lǐng)域一直都是數(shù)字化領(lǐng)域。有供AI學(xué)習(xí)所需的大量數(shù)據(jù)。金融科技領(lǐng)域是另一個(gè)轉(zhuǎn)向數(shù)字化的領(lǐng)域。衛(wèi)生保健和建筑業(yè)在數(shù)字化方面稍落后這兩個(gè)領(lǐng)域。但你看到這種模式都是先行業(yè)數(shù)字化，創(chuàng)造了數(shù)據(jù)后，然后才是AI。
Jason Dean：來(lái)做一個(gè)預(yù)測(cè)，我九歲的雙胞胎跑過(guò)來(lái)告訴我他們長(zhǎng)大后想做什么職業(yè)。我應(yīng)該告訴他們，什么工作在他們長(zhǎng)大后就可能已經(jīng)不存在了呢？你之前提到過(guò)放射線技師，別的還有嗎？
吳恩達(dá)：如果你有朋友或小孩在醫(yī)學(xué)院學(xué)習(xí)，坦白說(shuō)，AI在醫(yī)學(xué)影像分析上正在取得更好的效果。所以，如果你有朋友去讀醫(yī)學(xué)院，并且從放射影像學(xué)畢業(yè)，我認(rèn)為他作為放射線技師的職業(yè)生涯可能只有五到十年。
一個(gè)更廣泛的模式是：任何一項(xiàng)任務(wù)，其中有很多人正在做比較常規(guī)的，重復(fù)的工作，那么這項(xiàng)任務(wù)就會(huì)激勵(lì)A(yù)I團(tuán)隊(duì)去做，使其自動(dòng)化。
還有一條經(jīng)驗(yàn)法則，任何事情，只要是一個(gè)正常的人可以用不到一秒鐘的精神思維就能做的事情，在現(xiàn)在或不久的將來(lái)就可以使用AI來(lái)代替。
比如說(shuō)，一個(gè)保安看錄像帶并說(shuō)，“這里面有人嗎？他們?cè)谧鍪裁纯梢傻氖聠?？“這項(xiàng)任務(wù)實(shí)際上只需要思考一秒鐘，我認(rèn)為可以將它自動(dòng)化。
我確實(shí)認(rèn)為現(xiàn)在正在進(jìn)入一個(gè)需要終身學(xué)習(xí)的時(shí)代。舊的教育模式是，你上大學(xué)四年，然后接下里的四十年都可以是不用學(xué)習(xí)的。而在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的社會(huì)，顯然是不行的。
在IT行業(yè)內(nèi)，今天發(fā)明的一半東西在五年內(nèi)就過(guò)時(shí)了。沙子在不斷移動(dòng)，你必須持續(xù)學(xué)習(xí)。這在其他經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域內(nèi)也越來(lái)越普遍。
所以告訴你的孩子：做一個(gè)終身學(xué)習(xí)者吧。
Jason Dean：目前看來(lái)，美國(guó)和中國(guó)是AI技術(shù)開發(fā)和部署方面做的最好的兩個(gè)國(guó)家。你們?cè)谶@兩個(gè)地方都工作過(guò)。它們各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是什么？
吳恩達(dá)：美國(guó)非常善于創(chuàng)造底層技術(shù)，像很多最近的AI技術(shù)革新。我認(rèn)為中國(guó)的生態(tài)系統(tǒng)在產(chǎn)品推向市場(chǎng)做的非常強(qiáng)，正在以驚人的速度前進(jìn)。在美國(guó)，當(dāng)你發(fā)布一款新產(chǎn)品，總是感覺要打破原先市場(chǎng)分布，再通過(guò)市場(chǎng)細(xì)分給用戶。有太多的市場(chǎng)細(xì)分了！
中國(guó)是一個(gè)相對(duì)同質(zhì)化的社會(huì)。所以，一旦你發(fā)現(xiàn)一款適合市場(chǎng)的產(chǎn)品，規(guī)?？梢詳U(kuò)展的很快。
張潼：我認(rèn)為美國(guó)在今天比中國(guó)擁有更多的創(chuàng)新。但中國(guó)企業(yè)，以及大學(xué)，正試圖做更多的創(chuàng)新性研究，無(wú)論是在數(shù)量上還是質(zhì)量上都希望能有所提高。這些都正在發(fā)生，但美國(guó)在創(chuàng)新方面上是絕對(duì)領(lǐng)先的。
via the wall street journal；雷鋒網(wǎng)整理編譯
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