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雷鋒網(wǎng)按:近日全球矚目的The World Economic Forum (世界經(jīng)濟論壇)正在達沃斯舉行。當?shù)貢r間23日中午,在MIT的午餐會上,李開復與李飛飛(Google Cloud AI/ML領(lǐng)域首席科學家);Richard Socher(Salesforce首席科學家);Mustafa Suleyman(DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人兼主管)進行了對談;Andrew McAfee(麻省理工學院數(shù)字經(jīng)濟倡導行動聯(lián)合創(chuàng)始人)對午餐會進行主持。
以下為午餐會的對話內(nèi)容,雷鋒網(wǎng)作了不改原意的編輯:
AI還理解不了人類情感
李飛飛:人工智能還是一個新領(lǐng)域,只發(fā)展了60年左右,人工智能的理想是讓機器變得智能,模仿人類智能,解決問題,讓人類的生活變得更好,要想實現(xiàn)這些理想,認識到這一點很重要。
現(xiàn)在人工智能主要的領(lǐng)域有機器人、自然語言處理、語音識別、機器學習、深度學習。
人工智能帶來的改變令人激動。當我還是一個大學生時,我想象不到人工智能會帶來的巨變,它巨大的搜索能力,更不用說無人駕駛這些了。我們見證了非常了不起的突破。
我想提醒大家,這個時代充滿了巨大的可能性,我們要深切地思考人工智能的本質(zhì),前面還有很長的路要走。我有一位同事70年代時就在這個領(lǐng)域工作,他認為我們今天對完美的人工智能機器的定義是,一臺能做出完美食物的機器,雖然房間已經(jīng)著火了。
電腦還不能理解語境、復雜的知識,要識別人類的情緒、感情和動機我們也還有很長的路要走。
深度學習結(jié)合AI的其他領(lǐng)域
Richard:我認為認識到人工智能主要領(lǐng)域的突破來自于何處非常重要。主要的突破都來自于super wise man這個領(lǐng)域。我們能很好地把輸入x轉(zhuǎn)化成輸出y, 輸入語音我們能夠輸出文本、輸入德語可以輸出法語,這一技術(shù)我們已經(jīng)做得很好。輸入一定大小的圖片能辨別圖片中是不是貓?在多種模式的轉(zhuǎn)換上我們已經(jīng)做得很不錯了。
實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)換的方法是深度學習。深度學習一種比機器學習強大很多的技術(shù),它能接受更廣泛的輸入模式。這是AI實現(xiàn)了主要突破的領(lǐng)域。
我們現(xiàn)在有了一種新的編程模式。不再需要做出if/when這樣的指示,我們只需要用數(shù)據(jù)來訓練它,算法就會自動處理。深度學習還結(jié)合了AI的其他領(lǐng)域,像強化學習、自主學習、人機游戲等。
現(xiàn)在正在發(fā)生很多激動人心的轉(zhuǎn)變,機器翻譯、人機游戲都在不斷進步。但也有很多領(lǐng)域需要進一步改進。10年、15年前,就可以實現(xiàn)20到30分鐘左右的無人駕駛。但要想實現(xiàn)全天候無人駕駛,還保證安全,還需要做很多的工作。離真正改變運輸業(yè),還需要很多的改進。
如何實現(xiàn)的?應用范圍?在游戲中得到了很好的應用,游戲反映了外部世界。
AlphaZero 只有三件事成立才能工作
Mustafa:說這個系統(tǒng)不受監(jiān)督有點夸大了,監(jiān)督來自于它的結(jié)構(gòu)和訓練環(huán)境。所以尤其是依賴強化學習的具體方法在現(xiàn)實生活中效果不是很好。在現(xiàn)實生活我們無法提供模擬器,進行這種巨量的訓練來形成算法。但我對深度學習在現(xiàn)實中的應用潛力非常有信心,人們現(xiàn)在低估了這一潛力。
在語音轉(zhuǎn)錄,機器翻譯等等領(lǐng)域深度學習的潛力還沒有充分發(fā)掘應用。AlphaZero 只是在三件事成立的情況能夠工作:可預測環(huán)境(圍棋規(guī)則)清晰獎勵系統(tǒng)(輸贏),無變數(shù)(variability)。
我們的目光已經(jīng)投到了幾十年后,比如極現(xiàn)代化狀態(tài)下的super-intelligence,但我們應該思考的都是更近期、更實用的可能。在我看來強化學習 3-5年內(nèi)沒有普及應用。
中國的AI優(yōu)勢
李開復:這個領(lǐng)域頂尖的前100名科學家中已經(jīng)有一些是中國人,我認為,關(guān)于中國,這四個方面還并沒有被得到認識,這四個方面會是中國未來發(fā)展的非常強勁的推力。
第一,中國一流的理工科教育。飛飛就是這一點的證明。我認為中國的理工科教育培養(yǎng)了眾多科學家,而且這些人都有志于從事人工智能相關(guān)工作。這群杰出的年輕人會是推動中國進步的一股了不起的力量。
第二,活躍的創(chuàng)業(yè)氛圍和資本對這個領(lǐng)域的大量投資。作為一家風險投資機構(gòu),我們投資了45家人工智能公司。這些公司分布在各個領(lǐng)域。像在一些傳統(tǒng)的領(lǐng)域,比如如何讓借貸更簡單,提供消費者服務,制造能采草莓,洗碗,組裝汽車的機器人。金融時報最近對中國的創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀做了報道,談到了職業(yè)精神。但我認為職業(yè)精神只是其中的一部分,中國的創(chuàng)業(yè)環(huán)境如同一個斗獸場,角斗士們斗得你死我活。留下的都是最有生命力的模式,這些模式會推動著中國向前進。
第三,中國巨大的數(shù)據(jù)量。中國共享單車的使用人數(shù)是美國的3倍,但單車交易量是美國的50倍。這個支付系統(tǒng)擁有6億5000萬用戶,不收傭金、無中間人,支持移動支付。我們早就幻想能做到這樣,但這卻在中國發(fā)生了。在此基礎(chǔ)上,形成了大量可供進行支付的公司和建立該系統(tǒng)的企業(yè)家們挖掘的數(shù)據(jù)。另一方面,消費者們愿意出讓隱私來換取安全和便利。
第四,政府的政策。去年國務院發(fā)布的人工智能計劃表示中國要在2030年成為人工智能創(chuàng)新核心國,伴隨這一政策而來的是城市層面上大量的資源,北京投入了20億,南京、廣州也投入了萬億級別的資金,其他近百個百萬人口以上的城市也投入了大量資金,這顯然會推動我們前進。中國的政策不是空話。
另一方面,中國政府和企業(yè)對待科技的立場上傾向?qū)嵱弥髁x,英美則比較謹慎。一些核心問題,如安全問題,數(shù)據(jù)的安全、系統(tǒng)的安全,大家都很關(guān)心。
在對待隱私和偏見的態(tài)度上,我們是先動手,再慢慢改進問題還是仔細考慮找出解決辦法?在這些問題上中國更傾向于實用主義。我不想評價哪種立場對或錯,或哪個更好,我只是認為,在實用主義立場影響下,實現(xiàn)會更快、收集的數(shù)據(jù)會更多、做出的產(chǎn)品會更好,促能成更大的突破。
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