《人工智能》大神眼中的2019

网友投稿 2019-05-04 13:37

对于人工智能这个领域，越是众说纷纭，越应该倾听大神的声音，这才能帮助我们排除外界的噪音和干扰，看清人工智能的未来走向。

人工智能有看好的，有唱衰的，但对这个问题，相信没有人比人工智能领域的顶级从业者更有发言权了。科技媒体网站VentureBeat最近采访了四位科技界大咖

这四位大咖，都是人工智能领域非常有份量的大人物，包括斯坦福大学的计算机科学系的副教授、全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一吴恩达、纽约大学计算机科学家杨立昆、埃森哲应用智能部的总经理鲁曼·乔德赫里，还有数据科学和机器学习咨询机构Fast Forward Labs的创始人兼CEO希拉里·梅森。

VentureBeat（互联网产业新闻博客）说，对于人工智能这个领域，越是众说纷纭，越应该倾听大神的声音，这才能帮人们排除外界的噪音和干扰，看清未来走向，这也是VentureBeat做这次采访的主要原因。

总的来说，在过去的一年里，最让四位大神惊讶的是，人们越来越清楚人工智能的能力边界在哪里，像电影《终结者》里表现的那种“人工智能威胁论”，已经没有多少人会当真了。

四位大神主要从两个方面进行了预测，一个是人工智能的学习方式，一个是人工智能的监管和应用，下面咱们就分为两部分来详细说一说。

| 三种最主要的机器学习方式

2019年，人工智能在学习方式上，主要有三个发展趋势，分别是少样本学习，自监督学习和因果学习。

我们先来说说所谓“少样本学习”（Few Shot Learning），它指的是，让人工智能用更少的数据，学会更强大的技能。

吴恩达说，目前机器学习的方法，主要是拿大量的数据来进行训练。比如说，你想开发一个智能语音识别系统，至少要拿出10小时的语音素材来训练人工智能，也就是说，训练素材和数据的量越大、花的时间越长，机器学习的效果就越明显，但是，这显然不是一个最高效的学习途径。

吴恩达发现，其实只要找对了方法，哪怕只用小规模的数据，也能获得有价值的结果。比如说，训练一个图像识别系统，不需要再拿上亿张图片来做训练素材，只用1000张图片也能达到预期的效果，这就大大节约了时间和成本，也降低了人工智能行业的准入门槛。所以，“少样本学习”，将会成为2019年人工智能学习方向的一个重要趋势。

再来说说，“自监督学习”（Self-supervised Learning）和“因果学习”（Establish Causal Relationships between Events），这两个趋势，一个说的是让人工智能自己来掌握事物的运作规律，另一个说的是让人工智能学会建立因果关系。

自监督学习跟人类的学习方式很接近，也就是通过观察和发现，来了解事物的运作规律。比如说，想让小孩子认识什么是“球”，不用给他看成千上万张“球”的图片，小孩子看过篮球和足球，自己就能总结出来，那种圆圆的、能滚动的东西，就是球。

而要让人工智能学会建立因果关系，就不仅是通过观察来学习了，还要能进行推理，比如说，看到有人打伞，就能推测出，外面可能在下雨。

自监督学习和建立因果关系，这两种能力组合到一起，就能让人工智能像人类一样，学会关于这个世界的常识了。

事实上，目前有很多公司都在做这方面的研究，杨立昆在2018年的，全球移动互联网大会上说，Facebook已经和微软、亚马逊等公司都达成了合作，会进行共同研究。还有硅谷的一些科技企业，比如说有一家叫Vicarious的公司，在这方面就进行了积极的探索，他们直接把人类使用的基本逻辑，用编程的方式告诉人工智能，比如说，物体具有保持自身原有运动状态的性质。再比如说，汽车开动时，乘客会向车后方向倒，就是惯性的表现。不过这种技术也有局限，还是要靠人来提前输入逻辑，而不是让人工智能自己摸索出来。

也就是说，人工智能在学习方面，所面临的挑战，同时也是未来的发展方向，就是利用少样本进行学习，在无监督的情况下，学会自己去归纳，推理，最终获得能够媲美人类的推理能力。而与技术发展相对应的，就是更广泛的监管和应用。

埃森哲应用智能部的总经理乔德赫里预计，在2019年，政府对人工智能，将会有更多的审查和监管，而其中，对于人工智能伦理的监管，将成为重中之重。

为什么呢？因为随着人与机器的边界越来越模糊，人工智能带来的伦理问题也一天比一天尖锐了，比如说，人工智能极大地提高了生产力，必然会带来财富的大幅增长，那么，如何才能对财富进行合理分配，而不会加剧阶级分化呢？

再比如说，儿童和人工智能的接触程度要有多深，才能既能让孩子享受到人工智能的好处，比如开发智力、提高学习效率、预防疾病等等，又不至于过度地依赖人工智能，甚至被人工智能所操纵？

另外，如何利用人工智能对现有的教育体系进行优化，但又保持学生的创造力和独立思考的能力？这些都是人类要继续探索解决的伦理问题。

其实这些问题，最近几年也是各大科技公司和学者所关注的焦点。像微软、IBM、谷歌，都成立了人工智能伦理委员会；谷歌AI中国中心前负责人李飞飞，在离开谷歌后，回到了斯坦福大学的人工智能实验室，她的主要研究的方向之一，就是新兴技术带来的哲学和伦理问题。

但是，意识到监管的重要性，只是一个开始，如何真正执行监管，才是真正的问题所在。对此乔德赫里认为，现在人工智能的核心技术，还都掌握在科技巨头的手里，这就给监管带来了很大的难度。比如说，怎样建立一个合理的监管体制，能够既不妨碍创新，又不偏袒大公司？监管的范围又如何界定，是按本地来算，还是按国家算，还是按照全球范围来算？这些都是现实问题。

在这些问题上，从政府到人工智能行业的领军者们，都做出了积极的尝试，比如联合国从2016年起，就开始发布《人工智能政策报告》，为各国提供政策建议，帮助各国政府，应对人工智能和技术发展带来的问题；而欧盟、德国、韩国等在人工智能研究方面领先的国家，也设立了伦理委员会，制定了人工智能的伦理规范，确保研究机构和制造商提供的是安全可靠的人工智能产品和服务。在2019年，这些在人工智能伦理监管方面的努力，也会带来更令人乐观的成果。

那么，在人工智能的应用范围上，大咖们又做出了什么样的预测呢？乔德赫里认为，在2019年，将会有更多的家庭开始使用人工智能产品，也就是说，人工智能将从“商用”进一步走向“民用”。其实现在很多人家里，都已经习惯使用智能音箱或者其他的智能设备了，那再进一步，会不会像科幻电影里描述的那样，出现机器人管家呢？

在这一点上，吴恩达博士想的更远，他认为，人工智能最大的发挥空间，是在技术和软件公司之外的行业，比如制造业、金融、医疗保健这些行业里，为这些行业带来更高的经济价值。

事实上，麦肯锡的报告也证明了这一点，这份报告认为，到了2030年，人工智能将会让全球GDP增加13万亿美元。

| 总结

看完今天的内容，当你和朋友再聊到人工智能这个话题的时候，你就可以说，人工智能虽然会成为未来科技的主流，但它也并非无所不能。

在2019年，人工智能将朝着这样一个方向发展：用少量样本就能掌握更强大的技能，甚至还可能拥有像人类一样的常识；不过，在人工智能发展的道路上，我们还会面临更复杂的伦理挑战，将会是一个长期难题。

就像文章里说的，越来越多的人理解了人工智能的能力边界，但计算机和数据科学家，仍然需要以负责的道德标准，去推动人工智能发展。

在4位大神的预测中，你最看好人工智能的哪一个发展方向？

转载自百家号作者：核心资讯

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