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LeCun、Jordan、李開復(fù)圓桌全文:AI的現(xiàn)狀與未來(lái) | GMIC 2018

本文作者: 奕欣 2018-04-26 18:11 專題:GMIC 北京 2018
導(dǎo)語(yǔ):創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼 CEO 李開復(fù)、Yann LeCun、Michael Jordan、高欣欣針對(duì)AI的現(xiàn)狀與未來(lái)做了圓桌討論。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按:4 月 26 - 28 日,GMIC 北京 2018 在北京國(guó)際會(huì)議中心召開。自 2017 年 3 月首次被寫入政府工作報(bào)告,人工智能產(chǎn)業(yè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略后,這個(gè)科技界的專業(yè)詞匯,如今已經(jīng)席卷各行各業(yè),成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。

GMIC 北京 2018 主題為:「AI」生萬(wàn)物,諧音愛生萬(wàn)物,科學(xué)技術(shù)要有人文的溫度,機(jī)器有愛,真「芯」英雄。

作為大會(huì)的首場(chǎng)峰會(huì),全球人工智能領(lǐng)袖峰會(huì)匯聚全球業(yè)界頂尖領(lǐng)袖,探討在基礎(chǔ)硬件、大數(shù)據(jù)與開源平臺(tái)、深度學(xué)習(xí)為代表的算法等人工智能領(lǐng)域的最新洞見,是年度行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。這里有人工智能與人類未來(lái)的激變;有深度學(xué)習(xí)三巨匠的巔峰對(duì)話;有中美巨頭 4 vs 4 的平臺(tái)布局與戰(zhàn)略頭部碰撞;還有成長(zhǎng)最快的新星公司,為我們揭示最具發(fā)展?jié)摿Φ氖袌?chǎng)領(lǐng)域。

LeCun、Jordan、李開復(fù)圓桌全文:AI的現(xiàn)狀與未來(lái) | GMIC 2018

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)視頻及速記內(nèi)容做了「AI現(xiàn)狀與未來(lái)」圓桌全文的精編和整理。

主持人:有請(qǐng)創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼 CEO 李開復(fù)、Yann LeCun、Michael Jordan、高欣欣,進(jìn)行圓桌論壇。

主持人 高欣欣:大家好!今年的 GMIC 主題叫做「愛生萬(wàn)物」、「AI 生萬(wàn)物」。人工智能經(jīng)歷了六十多年的發(fā)展,隨著計(jì)算力算法的突破,隨著數(shù)據(jù)的積累。在近幾年,在很多行業(yè)都激活了全新的場(chǎng)景,帶來(lái)了全新的價(jià)值,引起了世界范圍的投入和關(guān)注。

可是人工智能作為一個(gè)發(fā)展中的技術(shù),其實(shí)還在演進(jìn)的過(guò)程當(dāng)中,有所能為,有所不能為,因此還有很多亟待解決的問(wèn)題。

我們接下來(lái)這個(gè)環(huán)節(jié)叫做「AI 的現(xiàn)狀和未來(lái)」。我們今天的嘉賓都是在人工智能領(lǐng)域,從學(xué)術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界重量級(jí)的嘉賓。接下來(lái)就讓我們一起和他們聊聊。

我第一個(gè)問(wèn)題先請(qǐng)問(wèn)開復(fù)老師,他是在 AI 產(chǎn)業(yè)界重量級(jí)的嘉賓,開復(fù)老師我要拜托你一件事,先給我們?cè)趫?chǎng)的來(lái)賓們一個(gè)整體的回答,在你看來(lái),當(dāng)前人工智能的技術(shù),在一個(gè)什么樣的現(xiàn)狀;而我們中國(guó)又在一個(gè)什么樣的位置和機(jī)遇之上呢?

創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼 CEO 李開復(fù):謝謝,LeCun 剛才講得非常精彩,他所描述的也是從學(xué)術(shù)的角度上來(lái)說(shuō)。我們?cè)谶^(guò)去的五年左右看到了深度學(xué)習(xí)和相關(guān)的技術(shù)滲透各種領(lǐng)域,尤其是計(jì)算機(jī)視覺。從應(yīng)用的角度來(lái)看,我會(huì)把人工智能的應(yīng)用歸納成為四波浪潮,這四波浪潮它應(yīng)用的方式不太一樣。其實(shí)在座的每一位每天都在用人工智能。

第一波浪潮就是互聯(lián)網(wǎng)的 AI 浪潮,也就是說(shuō)當(dāng)你每次在淘寶點(diǎn)擊的時(shí)候,每次在朋友圈點(diǎn)贊的時(shí)候,這些數(shù)據(jù)都被收集起來(lái),成為巨頭互聯(lián)網(wǎng)公司能夠更深度地的了解,然后為他提供更好的服務(wù)、更貼切的服務(wù),還有變現(xiàn),這是互聯(lián)網(wǎng) AI。

由于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量是最大的,我們每天都像小白鼠一樣,幫助這些巨頭在標(biāo)注數(shù)據(jù),所以今天的 AI 巨頭其實(shí)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭是呈等號(hào)的。所以美國(guó)的 Google、Facebook、亞馬遜、微軟還有中國(guó)的 BAT 等公司引領(lǐng)第一波浪潮。

第二波浪潮就是誰(shuí)有大量的價(jià)值,誰(shuí)能把數(shù)據(jù)拿來(lái)變現(xiàn)或者提升商業(yè)價(jià)值。比如說(shuō)一個(gè)銀行用用戶的數(shù)據(jù)降低信用卡的欺詐率或者貸款的還款率,或者是投資的回報(bào)率。當(dāng)然在各種其他的應(yīng)用,比如說(shuō)供應(yīng)鏈、醫(yī)療、學(xué)校,其實(shí)任何有數(shù)據(jù)的領(lǐng)域都可以把它商業(yè)化,商業(yè)化 AI 的浪潮現(xiàn)在正在發(fā)生,大部分 AI 公司都是做商業(yè)化 AI 的工作,也是一個(gè) To B 的生意。

第三波浪潮就是要收集那些基于視覺、聽覺或者其他傳感器,收集過(guò)去不存在的數(shù)據(jù),然后把這些數(shù)據(jù)變成一個(gè)新的應(yīng)用,甚至是一個(gè)新的用戶體驗(yàn)。比如說(shuō)我們看到各種智能音響的語(yǔ)音交互。比如說(shuō)我們看到更多的攝像頭,比如在各個(gè)領(lǐng)域里面。比如說(shuō)在創(chuàng)新工場(chǎng)的前臺(tái),我們就放著 Face++,實(shí)現(xiàn)了無(wú)前臺(tái)自動(dòng)開門的功能。當(dāng)然我們可以把這樣一個(gè)聰明的計(jì)算機(jī)視覺+傳感器用在各個(gè)不同的領(lǐng)域。比如說(shuō)在無(wú)人商店、工廠等等的應(yīng)用。所以第三波浪潮已經(jīng)來(lái)臨,我們會(huì)看到更多的傳感器、更多的芯片,更多的攝像頭布置在周圍的各個(gè)地方。

第四波浪潮我們叫做自主化、自動(dòng)化的 AI,這也就是我們科幻片看到的機(jī)器人、無(wú)人駕駛,還有更聰明的無(wú)人飛機(jī)等等。那么這個(gè)浪潮會(huì)徹底顛覆我們出行的習(xí)慣,還有我們今天所有的物流系統(tǒng)。然后我們的工廠會(huì)慢慢變成熄燈工廠、無(wú)人工廠,我們的商店慢慢會(huì)變成無(wú)人商店,所以第四波浪潮會(huì)是非常巨大的。第四波浪潮已經(jīng)有一些初級(jí)的應(yīng)用出來(lái)了,比如說(shuō)無(wú)人駕駛 L1 到 L4 的發(fā)展。

這四波浪潮會(huì)來(lái)得非常迅猛。我們每一天都在使用 AI,未來(lái)會(huì)應(yīng)用的更多。

這四波浪潮也給中國(guó)帶來(lái)更多的機(jī)會(huì),尤其在互聯(lián)網(wǎng)上,我們已經(jīng)占了世界的半壁江山。在視覺方面和傳感器方面的應(yīng)用,我們也發(fā)展的非??臁R?yàn)槲覀冇泻A康臄?shù)據(jù)。在那些比較深入的科技,像無(wú)人駕駛方面還是美國(guó)領(lǐng)先的。但是中國(guó)有數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)大的政策推動(dòng),所以中美兩國(guó)在未來(lái)會(huì)保持人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先的狀況。

高欣欣:說(shuō)的太好了,謝謝開復(fù)老師。聊了現(xiàn)狀,我們必須要聊聊未來(lái)。首先我第一個(gè)問(wèn)題要請(qǐng)教的是 Michael Jordan,大家可能不知道他在人工智能領(lǐng)域是絕對(duì)的奠基者和領(lǐng)袖。在最新的博客當(dāng)中你提到了很多新的東西,你提到了以人為中心的工程科學(xué)等等方面的主題,你覺得人工智能的技術(shù)將來(lái)會(huì)是什么樣發(fā)展的演化過(guò)程呢?

Michael Jordan:我非常高興能夠來(lái)到 GMIC 大會(huì),也非常高興能見到我的老朋友,LeCun。我是一個(gè)學(xué)術(shù)界的人士,我對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也是有很多的關(guān)注,對(duì)我們來(lái)說(shuō),我們的原則就是要搭建一個(gè)體系,目前我們的原則并不是很多,在四十年代的時(shí)候,我們當(dāng)時(shí)就有一個(gè)名為化學(xué)工程的學(xué)科。當(dāng)時(shí)建立了很多的準(zhǔn)則、原則,使得我們能夠讓很多的化工廠,能夠以非常合理的規(guī)則來(lái)進(jìn)行演化和發(fā)展。

但目前,這樣一些原則并沒有完全的建立,所以體系尚未成熟?,F(xiàn)在我們奢望建立的是智能的自動(dòng)化系統(tǒng)。其實(shí)無(wú)人駕駛或是其它的應(yīng)用并不是我們最終的目標(biāo),包括我們的銀行也好,或者是物流也好,并不是為了“完全自動(dòng)”,我們真正的目的是要讓它更好的實(shí)現(xiàn)連接。

現(xiàn)在如果要把這些智能系統(tǒng)稱為 AI,我覺得這并不正確。我認(rèn)為現(xiàn)在還沒有出現(xiàn)真正的智能,或者說(shuō),我認(rèn)為我們尚不清楚智能的真正含義。現(xiàn)在我們或許可以從數(shù)據(jù)中提煉模型實(shí)現(xiàn)一些功能。但是它的一些語(yǔ)義或者其他背后的背景和引申的含義等等,這樣的智慧和智能還不存在。

因此我們需要每一個(gè)體系,每一個(gè)系統(tǒng)都達(dá)成這種智能。目前并沒有這樣一個(gè)智能的網(wǎng)絡(luò),所以我們要實(shí)現(xiàn)整個(gè)智能,需要整個(gè)體系的搭建,而不是單個(gè)個(gè)體的智能。其實(shí)在無(wú)人駕駛或者無(wú)人商店這些領(lǐng)域,需要它自己自主做出決策。并且一些決定可能還是有先后順序和優(yōu)先級(jí)別的。有的做決定是同時(shí)做出多個(gè)決定,在真實(shí)世界當(dāng)中可能我們要做出成千上萬(wàn)個(gè)在經(jīng)濟(jì)、金融、商業(yè)方面的各種決策。

因此,我們可以想象一下,有這樣一個(gè)提出專家建議的體系,看起來(lái)非常智能。它能夠通過(guò)學(xué)習(xí)我的一些信息,推薦我看這本書、看這部電影,然后在全世界進(jìn)行部署,就像今天的阿里巴巴、亞馬遜等公司在做的事情。很多時(shí)候亞馬遜向人們推薦一本書的時(shí)候,人們會(huì)感覺到“量身定制”的優(yōu)越性。這些 AI 的技術(shù)正在不斷的部署到各種日常應(yīng)用中。

但這也會(huì)導(dǎo)致另一種極端:如果系統(tǒng)向所有人推薦了同一家餐廳,那么擁擠不堪的用餐體驗(yàn)并不能讓每個(gè)人感到高興;又比如說(shuō)從機(jī)場(chǎng)到市區(qū),系統(tǒng)會(huì)告訴所有查詢的人哪條路不堵,結(jié)果反而讓這條原本不堵的路變得擁擠;比如說(shuō)大家都想去投資股票賺錢,向人們推薦同一個(gè)股票。很多時(shí)候在建立這個(gè)體系的時(shí)候,如果向人們推薦的都是同一種內(nèi)容,可能這個(gè)體系就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題,我們必須要負(fù)起責(zé)任來(lái)。我們?cè)诖罱ㄟ@樣一個(gè)體系的時(shí)候,我們考慮的并不是單個(gè)的個(gè)體智能,而是整個(gè)體系和網(wǎng)絡(luò)。包括數(shù)據(jù)、決策,包括還有可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤都要考慮進(jìn)去。

因此在這個(gè)研究當(dāng)中,它有一些原則性的東西正在不斷的涌現(xiàn)。但是這個(gè)過(guò)程并不完善,有很多概念還需要去完善。我想現(xiàn)有的問(wèn)題是,我們似乎已經(jīng)認(rèn)為人工智能無(wú)處不在,但實(shí)際上整個(gè)體系還需要時(shí)間來(lái)建立。

比如無(wú)人駕駛汽車雖然沒有人,但是它的駕駛要真的像人一樣在駕駛,而不是說(shuō)只是一個(gè)能做出反應(yīng)的機(jī)器。所以建立一個(gè)自動(dòng)化的體系,真的并不容易。人們可以用人工智能這樣一個(gè)詞來(lái)表述這種技術(shù),這并沒有問(wèn)題,但是千萬(wàn)不要夸大。

高欣欣:下一個(gè)問(wèn)題我想問(wèn)一下 Yann LeCun。您曾經(jīng)講到過(guò)讓機(jī)器來(lái)學(xué)常識(shí),這樣它能夠預(yù)測(cè)一些問(wèn)題,并做出可能的回答。您可以再進(jìn)一步闡述下您的這個(gè)想法嗎?它和監(jiān)督式學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí),它的關(guān)聯(lián)度在哪里呢?

Yann LeCun:其實(shí)我在整個(gè)人工智能的領(lǐng)域,在這方面有很多的想法和交流。當(dāng)然從學(xué)術(shù)性的到實(shí)際的應(yīng)用,也有很多路要走。

Facebook 有一些應(yīng)用的初步嘗試,我們希望機(jī)器有真正的智能,并搭建起這樣一個(gè)體系架構(gòu)。我們希望人工智能可以很好地實(shí)時(shí)的做相關(guān)的事情,很多技術(shù)現(xiàn)在還沒有到位。很多研究工作實(shí)際上已經(jīng)進(jìn)行了幾十年,但有些目標(biāo)還沒有達(dá)成。因?yàn)闄C(jī)器要獲取大量的知識(shí),它才能夠真正實(shí)現(xiàn)像人類那樣的智能和智慧,并做出很多的預(yù)測(cè)和判斷來(lái)做很多的事情。

剛才我們也聽到了 Jordan 教授所說(shuō)的,我們需要建立很多基本的原則才能建立一個(gè)體系,讓機(jī)器達(dá)到人類的智能水平。

在我的演講當(dāng)中,也強(qiáng)調(diào)了監(jiān)督式和無(wú)監(jiān)督式的學(xué)習(xí)。這個(gè)過(guò)程當(dāng)中可以看到的是,機(jī)器它需要有預(yù)測(cè)能力,它需要通過(guò)從不同傳感器的信息輸入來(lái)進(jìn)行自我的判斷和預(yù)測(cè),它從多種渠道獲取相應(yīng)的海量數(shù)據(jù),來(lái)獲取類似于人類的先驗(yàn)知識(shí)。而無(wú)監(jiān)督式的學(xué)習(xí),它給到機(jī)器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是非常少的,那么機(jī)器學(xué)習(xí)的能力就比較有限,因?yàn)樗@取的反饋和信息是不足夠的。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中,我們看到機(jī)器與人類的區(qū)別是很明顯的,這個(gè)也是驅(qū)動(dòng)我們下一步研究的動(dòng)力。

高欣欣:非常感謝。剛才我們問(wèn)了這么多技術(shù)的問(wèn)題,我們要問(wèn)一下關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的問(wèn)題。

下一個(gè)問(wèn)題要請(qǐng)教 Michael Jordan 教授,因?yàn)?Michael Jordan 在 2017 年 5 月有一個(gè)新的 title,即螞蟻金服科學(xué)智囊團(tuán)的主席,而且 AI 賦能產(chǎn)業(yè)也是今年特別重要的、大家關(guān)注的話題。所以我想請(qǐng)問(wèn)一下 Michael Jordan 先生關(guān)于這方面的問(wèn)題。

Michael Jordan 教授,我的問(wèn)題是,您曾經(jīng)講過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)價(jià)值的生成有一些重要的作用,你能舉例說(shuō)明一下嗎?

Michael Jordan:感謝 Yann 剛剛跟我們之間進(jìn)行的一些交流,所以我們的討論是非常有意義的。剛提到的一個(gè)詞是「Red Herring(紅鯡魚) in AI」,但屏幕上的人工智能翻譯,翻譯的是「Red Hair in the eye」??赡苁菃卧~同音的關(guān)系,人工智能在語(yǔ)義的理解方面仍然會(huì)有一些問(wèn)題。

的確,人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了六十年的發(fā)展,真的可以看到這是一個(gè)漫長(zhǎng)的歷程,包括媒體在內(nèi)的高度關(guān)注也在共同推進(jìn)它的發(fā)展。

其實(shí)很多時(shí)候,要搭建一個(gè)智能的體系,你并不需要對(duì)人工智能的所有方面都去了解。人工智能本身是一種計(jì)算機(jī)科學(xué),但是它如果要與經(jīng)濟(jì)實(shí)體發(fā)生關(guān)聯(lián),可能會(huì)提出更多的要求。

如果在我們的生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間搭建一個(gè)體系,這樣一種體系的搭建就會(huì)生成經(jīng)濟(jì)效益,也會(huì)與我們前面講的這些問(wèn)題相關(guān)聯(lián)。

如果我們向所有的人都推薦同樣一個(gè)餐廳,那么這個(gè)餐廳將會(huì)人滿為患,大家都不想去太擁擠的餐廳了,那么它的價(jià)值在哪里呢?我們的計(jì)算機(jī)科學(xué)怎么樣為經(jīng)濟(jì)服務(wù)?

我認(rèn)為最好有一個(gè)相應(yīng)的競(jìng)價(jià)系統(tǒng)。座位是一座一價(jià)的方式來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的競(jìng)標(biāo)。比如說(shuō)我想吸引這里的人過(guò)來(lái),我這里的餐廳座位就可以提供 20% 的折扣或者是多少的折扣。因此在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中,大家都可以去競(jìng)價(jià),然后實(shí)現(xiàn)座位的合理分配。經(jīng)過(guò)這樣的方式,我的餐廳也有很好的上座率。我旁邊的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可以看到這個(gè)餐廳已經(jīng)開了,而且里面已經(jīng)滿座了。這個(gè)時(shí)候競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手就會(huì)想,如果我提供更多的折扣,也許能吸引到相應(yīng)的客戶來(lái)我這里就餐。

現(xiàn)在我們整個(gè)所謂的人工智能體系,并沒有考慮這么多,它在做推薦的時(shí)候,還是有相應(yīng)的局限。

我還可以舉一些其他的例子,比如說(shuō)音樂,現(xiàn)在整個(gè)音樂市場(chǎng)并不是很完整,雖然有各種各樣的人和一起都在做音樂的創(chuàng)作,很多人也在聽音樂,但是我們可以看到,很多人并不能從做音樂當(dāng)中賺錢,它并沒有真正的經(jīng)濟(jì)效益,怎樣去解決這樣的問(wèn)題呢?如何用我們的人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)技術(shù)到市場(chǎng)化的轉(zhuǎn)變,使它有商業(yè)的價(jià)值,能夠從中賺錢,可以有相應(yīng)的數(shù)據(jù)流,到底是哪些人在聽。

比如說(shuō)可能我的音樂在深圳很流行,因?yàn)槟沁叺娜思认矚g聽我的音樂,又喜歡向他們的親朋好友推薦我的音樂,這樣數(shù)據(jù)流就很有價(jià)值。既然深圳的人很喜歡聽我的歌,我就去深圳開一個(gè)音樂會(huì),或者去別人的婚宴上唱歌,那么我可以把唱歌的愛好實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)換。

通過(guò)這樣一些數(shù)據(jù)能創(chuàng)造很多的商業(yè)價(jià)值,目前很多問(wèn)題甚至都沒有被深思熟慮,這個(gè)時(shí)候可以挖掘它們的商業(yè)價(jià)值,這就是我們的人工智能應(yīng)該實(shí)現(xiàn)的一些功能。因此對(duì)我來(lái)說(shuō),這能更好地實(shí)現(xiàn)人工智能的價(jià)值,也就是讓計(jì)算機(jī)科學(xué)更好地為人類造福。

因此,我們也需要一些商業(yè)上的人才、經(jīng)濟(jì)方面的人才共同跟科學(xué)家協(xié)作,讓人工智能創(chuàng)造更多的商業(yè)價(jià)值,探索更多的無(wú)限可能。

高欣欣:剛才 Michael Jordan 談了很多如何用 AI 建立全新市場(chǎng),創(chuàng)造全新價(jià)值的過(guò)程。另外一個(gè)維度在 AI 里面,在 AI 產(chǎn)業(yè)和企業(yè)里面經(jīng)常是產(chǎn)學(xué)研結(jié)合得特別好,有很多的 AI 企業(yè)都有自己的 AI 研究院,甚至有很多 AI 初創(chuàng)企業(yè)都有自己的 AI Lab,這是在人工智能領(lǐng)域特別常見的現(xiàn)象。這個(gè)問(wèn)題我想請(qǐng)教一下 Yann LeCun,現(xiàn)在您在領(lǐng)導(dǎo) Facebook 的 AI 研究團(tuán)隊(duì),此外你在紐約大學(xué)依然有教授的職位,能否請(qǐng)教一下公司的 AI 研究到底該如何開展呢?

Yann LeCun:當(dāng)四年半之前我們?cè)?Facebook 開始相應(yīng)的研究,之前我在 AT&T 和貝爾實(shí)驗(yàn)室工作過(guò),通過(guò)開展一些研究,我們可以提前進(jìn)行企業(yè)在 AI 領(lǐng)域的布局。然而,并不是所有的公司都可以做到這一點(diǎn),對(duì)于人工智能而言,因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯繒?huì)有很多限制,有很多問(wèn)題仍然沒有得到解決。我們必須不斷的去進(jìn)行研究,而且需要去研究自己解決問(wèn)題。我們會(huì)讓機(jī)器變得更加智能,可以更好的了解人的思想和人的思維的方式,但是,沒有任何一家公司或者個(gè)人能夠獨(dú)立解決這樣一個(gè)問(wèn)題。

另外,企業(yè)可以非常容易地與大學(xué)進(jìn)行實(shí)踐研究方面的合作,比如說(shuō)我依然在學(xué)術(shù)界保留職位。我認(rèn)為在學(xué)術(shù)界所做的研究是不一樣的,高校研究者并不是彼此競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,他們做的都是自己感興趣的研究。雙方的研究非?;パa(bǔ),我覺得學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合也很完美。大家會(huì)看到,在北美、歐洲、亞洲等地會(huì)出現(xiàn)越來(lái)越多這樣的情況,高校的研究者或科學(xué)家會(huì)在企業(yè)或者在學(xué)術(shù)界都擔(dān)任要職,這樣可以更好的實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)之間的交流,我覺得這是現(xiàn)在正在發(fā)生的、非常重要的一種變化。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)界的實(shí)踐研究,通過(guò)這種方式你可以吸引最好的科學(xué)家,但你必須告訴科學(xué)家他要做的是什么,趨勢(shì)是什么,只有這樣科學(xué)家他才愿意到這里來(lái)研究??茖W(xué)家的職業(yè)發(fā)展,實(shí)際上也會(huì)影響到整個(gè)人工智能研究的發(fā)展方向,所以你必須讓科學(xué)家知道你公司里面正在做的是什么,只有這樣科學(xué)家才可以更好的參與這樣的研究。

另外,像 Google、FaceBook 這樣的公司,他們投入了很大的精力做人工智能的研發(fā),對(duì)他們的品牌來(lái)說(shuō)是好的,也可以吸引更多工程師的人才。我覺得在這方面的投入可以讓企業(yè)變得更有吸引力,這就是他們?yōu)槭裁赐度胙芯?AI 研究的原因,可以吸引到更多的人才參與到這方面的研究。

高欣欣:今天上午的最后一個(gè)問(wèn)題,不管你們是做 AI 技術(shù)的發(fā)展或者是 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,其實(shí)都離不開 AI 人才,其實(shí) AI 人才特別稀缺。

最后開復(fù)老師做了一件事情,我覺得特別偉大,特別有意義。開復(fù)老師和教育部、北京大學(xué)一起發(fā)起了一個(gè)項(xiàng)目,預(yù)計(jì)在 2019 年培養(yǎng)數(shù)萬(wàn)名的學(xué)生。今天上午還有一個(gè)專門講 AI 人才的環(huán)節(jié),在這里我們先拋磚引玉,你可不可以先給我們介紹一下 AI 人才計(jì)劃呢?

創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼 CEO 李開復(fù):如果我們分析一下中美之間的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),我覺得美國(guó)在教育方面有非常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。比如說(shuō)在座的 Yann LeCun 教授和 Michael Jordan 教授都出自非常優(yōu)秀的大學(xué),甚至美國(guó)前一百名的大學(xué)都有非常好的 AI 課程。在國(guó)內(nèi)雖然有非常優(yōu)質(zhì)的計(jì)算機(jī)人才,如果進(jìn)入了 BAT 他們能學(xué)到很好的 AI。但是如果我們要建立起人工智能的金字塔,必須從基層做起,也就是說(shuō)我們需要在大學(xué)畢業(yè)的時(shí)候就有一定的 AI 基礎(chǔ),怎么做這個(gè)事情呢?我們分了三個(gè)步驟。

第一個(gè)事情,正如欣欣所說(shuō)的,我們和教育部、北大做一個(gè)教師培訓(xùn),這樣不僅僅是中國(guó)的前十名大學(xué)可以有好的 AI 課程,中國(guó)的前一百甚至幾百名的大學(xué)都能夠有 AI 課程,這樣學(xué)生在讀本科的時(shí)候就可以接觸到 AI 領(lǐng)域。

第二,我們會(huì)做一個(gè)針對(duì)性的培養(yǎng),把最有潛質(zhì)成為未來(lái) AI 金字塔頂尖的研究者進(jìn)行集中培訓(xùn),我們會(huì)請(qǐng)國(guó)際大牛和國(guó)內(nèi)大牛對(duì)他們進(jìn)行幫助。我們今年會(huì)教 100 位老師,明年會(huì)更多,他們可以在三四年之內(nèi)教幾萬(wàn)名學(xué)生;除了這幾萬(wàn)名學(xué)生,我相信有很多剛開始工作的朋友們,還有一些學(xué)校還沒有開設(shè) AI 的課程的人士,甚至他不是學(xué)計(jì)算機(jī),而是學(xué)數(shù)理科或者是文科專業(yè),我們跟公司成立了 AI Challenger的競(jìng)賽平臺(tái),去年有一萬(wàn)人參加,未來(lái)有幾十萬(wàn)人參加,這樣我們才能把 AI 教育做的更普及。

我覺得中國(guó)要從 AI 大國(guó)成為 AI 強(qiáng)國(guó)的道路上,在教育領(lǐng)域還有比較大的落差。

經(jīng)過(guò)這幾個(gè)步驟,我們希望這些同學(xué)無(wú)論是經(jīng)過(guò)線上或者是線下,校內(nèi)或者是校外的渠道,當(dāng)他們畢業(yè)的時(shí)候就已經(jīng)成為有一些經(jīng)驗(yàn)的 AI 人才。

高欣欣:太有意義了,時(shí)間過(guò)的真快,我們這個(gè)環(huán)節(jié)要結(jié)束了。而技術(shù)的美好就是不斷刷新著我們對(duì)美好生活的體驗(yàn)和想象,讓我們永遠(yuǎn)保持好奇,永遠(yuǎn)腳踏實(shí)地,一起探尋這個(gè)美好的新世界,非常感謝李開復(fù)老師,謝謝兩位教授。

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LeCun、Jordan、李開復(fù)圓桌全文:AI的現(xiàn)狀與未來(lái) | GMIC 2018

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