雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：12月3日，深圳市龍崗區(qū)政府主辦的2017國(guó)際眾創(chuàng)周末活動(dòng)在天安數(shù)碼城開(kāi)幕?；顒?dòng)以“在未來(lái)”為主題，邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)外的知名科學(xué)家、學(xué)者、教授和企業(yè)家們一起暢談未來(lái)，探索世界。

其中的知名演講嘉賓之一就是斯坦福大學(xué)教授、前谷歌首席科學(xué)家 Yoav Shoham。Yoav Shoham 教授的研究領(lǐng)域有多個(gè)都與 AI 相關(guān)，包括時(shí)序推理、非單調(diào)邏輯以及常識(shí)理論。近年來(lái)，教授還研究了多智能體系統(tǒng)，尤其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)和博弈論的交叉領(lǐng)域。Yoav Shoham 教授也是AAAI Fellow，創(chuàng)作了四本書(shū)，創(chuàng)立了多個(gè)電子商務(wù)企業(yè)。

在下午的演講中，Yoav Shoham 教授以“人工智能的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)”為主題進(jìn)行了演講，通俗地介紹了人工智能技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀和遇到的問(wèn)題的同時(shí)，也希望幫助更多的人清晰地認(rèn)識(shí)這個(gè)領(lǐng)域。以下為雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理的演講圖文。

Yoav Shoham 教授：首先感謝主辦方邀請(qǐng)我來(lái)參加這個(gè)盛會(huì)，我是第二次來(lái)到中國(guó)，中華文明有5000年，但是人工智能的歷史還是很短的，所以我主要是大致講四點(diǎn)。

首先我講講人工智能的現(xiàn)狀，怎么成長(zhǎng)到今天這樣的情況；人工智能取得了不少的成就，但我還是要指出人工智能還是有相當(dāng)大局限性的；第三點(diǎn)跟大家講一下怎么克服些局限性和約束的因素；最后還有 AI Index。

在1985年的時(shí)候，在洛杉磯誕生了人工智能的研究，漸漸發(fā)展起來(lái)的。今天人工智能已經(jīng)深入到了人們生活的方方面面，哪怕自己家的冰箱也帶著人工智能在里面。人工智能在不同的年代有著不同的方法和用途，80年代人工智能主要是做什么呢？主要是知識(shí)的呈現(xiàn) 、邏輯還有常識(shí)的東西。今天的人工智能是機(jī)器學(xué)習(xí)和不同的可能性。

但說(shuō)實(shí)在的，人工智能不只是一個(gè)熱點(diǎn)詞而已，他其實(shí)是有切實(shí)的影響的。八十年代人工智能也熱門(mén)過(guò)，然后迎來(lái)寒冬，到這幾年再次熱起來(lái)，但其實(shí)人工智能的一直都有影響。一開(kāi)始人工智能沒(méi)有多大的商業(yè)應(yīng)用，但今天就完全不一樣了。我們知道有很多人工智能方面的成功故事，比如AlphaGo或無(wú)人駕駛的汽車，這些都是商業(yè)應(yīng)用的例子。

我要講的第二點(diǎn)就是現(xiàn)在人工智能的目標(biāo)還離我們甚遠(yuǎn)。我年少的時(shí)候看過(guò)一幅圖，今天我把它重新畫(huà)了出來(lái)，是一個(gè)少年通過(guò)一個(gè)望遠(yuǎn)鏡看太空中的星星，然后為了看的更清楚一點(diǎn)，他腳下踩了一個(gè)凳子。這就是我對(duì)今日的人工智能的看法。

現(xiàn)在的人工智能是發(fā)展非常迅速的，可以幫我們做到以前做不到的事情，但現(xiàn)在還僅僅處于非常初級(jí)的階段。你的小孩可能從學(xué)?；貋?lái)說(shuō)：“媽媽，丹尼爾在學(xué)校打了我一下，然后我又打了他一下，然后老師看到我打了他，然后老師就懲罰了我，這是非常不公平的”。很多小孩，可以說(shuō)只要會(huì)說(shuō)話的小孩都可以理解這句話，但是要讓機(jī)器理解這句話是非常難的，因?yàn)橐斫膺@句話，我們必須要了解時(shí)間、動(dòng)作、相互的信念以及情緒等等。我們還要理解人類的情感是不是公正的一個(gè)事件。今天的人工智能是由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的，或者是由機(jī)器學(xué)習(xí)主導(dǎo)的，或者是深度學(xué)習(xí)。

而機(jī)器學(xué)習(xí)，我們是需要一些特征的，我們做數(shù)據(jù)的時(shí)候需要一些事件作基礎(chǔ)。究竟這些特征來(lái)自哪里呢？如果我們把這些特征交到你手上，它有可能是金融數(shù)據(jù)或者是客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是比較容易獲得的，在很多時(shí)候我們都忘了我們的初始步驟，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)不是雙手呈現(xiàn)給你的，不然的話我們就不可能把它稱為特征。人類花了幾千年的時(shí)間才把這些特征，這種語(yǔ)言弄清楚。我們很有可能要等幾百年的時(shí)間，機(jī)器才能夠了解這些特征。

還有一個(gè)可能性，也就是我要說(shuō)的第三點(diǎn)，在80年代的時(shí)候，人工智能要做的就是獲取這些特征，其中包括了時(shí)間、信念甚至是情緒，這是人工智能一直在嘗試做的事情?，F(xiàn)在的機(jī)會(huì)點(diǎn)是什么呢？就是我們回到知識(shí)的呈現(xiàn)，把它跟現(xiàn)代的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合。凱文·凱利也提到了這一點(diǎn)，其他的講者也提到，認(rèn)知是最重要的，我們?nèi)斯ぶ悄茏龅木褪悄Ｊ降恼J(rèn)知。今天人工智能的輔助，無(wú)論是 Siri 還是Google home，它們都是去理解人類的語(yǔ)言，還有破解人類的語(yǔ)句語(yǔ)法，但它們做的都是冷冰冰的指令，比如把燈打開(kāi)/關(guān)掉，而真正深度的對(duì)話是比較困難的，要挖掘這個(gè)領(lǐng)域的話，我們一定要了解現(xiàn)在的人工智能還處于一個(gè)初級(jí)階段。

我做大學(xué)教授已經(jīng)超過(guò)30年了，我大部分的工作其實(shí)都不具備什么實(shí)用價(jià)值，我也輔助過(guò)5家公司，這是我其中的一家公司，被谷歌收購(gòu)了，叫Timeful，幫助我們管理時(shí)間，管理時(shí)間是大家非常感興趣的話題，因?yàn)闀r(shí)間是一種稀缺資源。我們有一個(gè)應(yīng)用程序，大家可以看到一個(gè)日歷，可以看到每日的活動(dòng)，跟大家現(xiàn)在看到的日歷是比較類似的，但是你仔細(xì)看會(huì)看到不同的地方。有一些是會(huì)議，有一些是我們現(xiàn)在參加的活動(dòng)。但是你有看到每一個(gè)事件上面，左邊會(huì)有一個(gè)鉤，這跟手寫(xiě)的時(shí)間管理系統(tǒng)不一樣，但是它也是幫助我們同樣的一個(gè)資源，也就是時(shí)間和一些會(huì)議或活動(dòng)，它其實(shí)是占了我們的時(shí)間。我們花錢(qián)的時(shí)候也是不希望重復(fù)花錢(qián)買(mǎi)同樣的東西，我們希望別人幫我們花錢(qián)去買(mǎi)我們想要的東西。我們可以看到日歷里面很多都不是我們主動(dòng)創(chuàng)建的事件。還有一些帶紅星的是我們一些好的習(xí)慣，可能是我們一個(gè)星期想要做三次活動(dòng)和鍛煉，這其實(shí)也占用了時(shí)間。

我們?cè)谶@里設(shè)計(jì)了三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，首先就是意圖，也就是說(shuō)我們主動(dòng)想要做的事情，比如我們要一個(gè)星期跑三次步或給媽媽打電話。所有這些主動(dòng)意識(shí)的項(xiàng)目寫(xiě)下來(lái)之后，其實(shí)是非常難去管理的。第二個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闀r(shí)間管理是很讓人頭疼的問(wèn)題，而我們時(shí)間管理通常都管理得不是太好。因?yàn)闀r(shí)間管理涉及人類的習(xí)慣，比如可能我們要管理的是一年之后的會(huì)議邀請(qǐng)，或者是一個(gè)星期之后的會(huì)議管理，我可能就要把重點(diǎn)劃出來(lái)。所以這里融合了行為科學(xué)，但其實(shí)最基礎(chǔ)的還是意圖，這個(gè)意圖其實(shí)是基于《心理邏輯》這本書(shū)的概念，他叫約翰、班森，他是我的良師益友，他寫(xiě)了一篇文章，當(dāng)然我們自己也需要做非常多的研究去拿資金支持。但是這并不是我最初的一個(gè)起點(diǎn)，我今天沒(méi)有時(shí)間，要不然的話我可以給大家呈現(xiàn)一個(gè)正確的決策怎么樣能把一些概念展現(xiàn)出來(lái)。

我們未來(lái)的方向是什么？如果我們真的要去鉆研虛擬現(xiàn)實(shí)，還有機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域的話，兩天前我們推出了一個(gè)人工智能指數(shù)，開(kāi)放、非盈利的?，F(xiàn)在的人工智能其實(shí)進(jìn)步是非常迅速的，直接做 AI、機(jī)器人，這并不是這個(gè)指數(shù)的目的，我們的目的是為了讓大家去了解AI的發(fā)展情況。我們?cè)?014年的時(shí)候在斯坦福推出了 AI 100，我們當(dāng)時(shí)有一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)小組，去年我退出了這個(gè)領(lǐng)導(dǎo)小組。AI100可以幫助我們?nèi)チ私馕磥?lái)5年的AI研究，我們需要的也是一直去跟蹤AI的發(fā)展，這是為什么呢？我們有一系列的獨(dú)立活動(dòng)，我們還推出了第一本報(bào)告，之后我也會(huì)給大家介紹一下這份報(bào)告，還有《紐約時(shí)報(bào)》兩天前也報(bào)道了這份報(bào)告。我們這個(gè)領(lǐng)導(dǎo)小組有這些人員，包括我自己，還有Ray、Erik、Jack和Kelven，我們還請(qǐng)了人幫我們撰寫(xiě)了報(bào)告。

我這里總結(jié)一下大概的要點(diǎn)，很多人都會(huì)覺(jué)得GDP這些數(shù)據(jù)是很重要的，但是不同的行業(yè)有不同的特征，有很多非數(shù)字化的目標(biāo)也是非常重要的。我們的報(bào)告講的不僅僅是數(shù)字，我們把這個(gè)報(bào)告分了這幾個(gè)部分，包括現(xiàn)在有哪些AI活動(dòng)，技術(shù)的進(jìn)步是哪些，并且我們看到現(xiàn)在有非常多的機(jī)會(huì)讓我們?nèi)ネ苿?dòng)AI的進(jìn)步。我們?cè)谶@個(gè)報(bào)告里面指出有哪些AI的功能已經(jīng)超越了人類的范圍。同時(shí)我們也看到這份報(bào)告其實(shí)還是不完整的，缺少了很多組成部分，但是未來(lái)我們會(huì)繼續(xù)完善這份報(bào)告。這個(gè)事情我們也做得非常謹(jǐn)慎，不會(huì)下絕對(duì)的判斷。除此之外，我們做的事情是有限的，就像我之前提到了GDP，但是GDP并不代表一切東西，我們更多的需要從數(shù)字和圖表中抓出來(lái)更多對(duì)我們有用的信息。因?yàn)槲覀冏约鹤鲞@個(gè)事情，有可能我們自己會(huì)出現(xiàn)一些我們自己意識(shí)不到的偏見(jiàn)和對(duì)事實(shí)的扭曲，所以我們會(huì)組織一些專家論壇，請(qǐng)一些非常有名的評(píng)論家來(lái)評(píng)判我們這個(gè)報(bào)告。

我給大家舉幾個(gè)例子，我們?cè)趯W(xué)術(shù)界有很多研究，比如個(gè)圖，看學(xué)術(shù)界到底對(duì)于人工智能每年發(fā)多少文章，這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源寫(xiě)的是來(lái)自于Scopus.com，我們主要是看有代表性的文章，不是凡是有人工智能的文章都算進(jìn)來(lái)，這個(gè)報(bào)告是反映了一部分，而不是詳盡的。

這個(gè)圖蠻有趣的，各種各樣國(guó)際上大的會(huì)議，每年有上千人參加的會(huì)議。AAAI 和 IJCAI 兩個(gè)老牌會(huì)議撐過(guò)寒冬以后規(guī)?；厣渌碌臅?huì)議也又出現(xiàn)了許多，每年的參加者都在不斷增加。

在 ImageNet 的視覺(jué)識(shí)別大賽上，人類和最佳的人工智能的比賽，也可以看到AI做得越來(lái)越好。對(duì)于學(xué)術(shù)界和行業(yè)界的動(dòng)態(tài)，2009年前學(xué)術(shù)界的活動(dòng)就越來(lái)越活躍，發(fā)的文章越來(lái)越多，但一直到2012年的時(shí)候 VC 風(fēng)投才跟著飆升。而學(xué)術(shù)界也是跟上了這個(gè)速度，你可以看到在2013年之后學(xué)術(shù)界的成果也突然之間又增多了。

我們總結(jié)了一下，很謹(jǐn)慎地做了這些關(guān)鍵時(shí)刻的里程碑，也就是在這些時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，人工智能在具體可見(jiàn)的方面超過(guò)了人類，比如一開(kāi)始的時(shí)候是下國(guó)際象棋、打牌，然后視覺(jué)識(shí)別，然后到圍棋，這是在整個(gè)人工智能發(fā)展史上重要的里程碑，我們都列出來(lái)了。關(guān)于 AI 100 指數(shù)更多的信息就歡迎訪問(wèn)我們的官方網(wǎng)站，或者是搜索 AI Index，都可以找到更多的信息。

這就是我今天想跟大家分享的內(nèi)容，謝謝各位。

（完）

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