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人工智能发展最重要的是“普世化”

信息时间:2017-06-05 信息来源:经济参考报

      在2017年1/0开发者大会上,谷歌吹响从“移动为先”到“人工智能为先”的号角。除重磅推出新一代云端TPU“神器”外,谷歌还推出TensorFlow云端TPU研究平台(TensorFlow Research Cloud),让人工智能(AI)研究人员免费获得大量免费计算资源,从而推动推动机器学习(ML)的开源研发。

      “人工智能发展最重要的就是普世化。”作为全球人工智能的领军人物之一,谷歌AI/ML(谷歌云)首席科学家、斯坦福人工智能实验室负责人李飞飞在近日接受记者专访时说:“顺便说一下,一些中文媒体将Democratizing AI翻译成‘AI民主化”,我认为应该是‘AI普世化’,这应该是一个更准确的用法。”

      普世化并不等同于降低门槛。李飞飞指出,人工智能普世化的关键,是让尽可能多的人接触到这项新技术。“也许你并不知道什么是AI,或者完全不了解其背后的算法,但这些都没有关系。作为研发者,我们应该知道,如何将基于AI技术的产品和服务提供给你,而这正是AI研发的目的。而实现这一目标的途径,降低门槛很重要,这可以让更多研发人员、更多企业、更多人参与进到产品、交互界面、企业模式等各领域的设计研发过程中来。但这并不是最终目的,”她说。

      从霍金等人“不要太快”的观点,到马克·扎克伯格等人“加速前进”,关于人工智能的未来,人们观点各异。李飞飞认为,技术发展终将为人类服务。“回顾人类历史,无论古希腊、古中国、古代印度……如果审视人类命运,就会发现,每一个人类文明都始终探索和创新。人类永远不会停止创新和探索,这已融入我们人类的血液。而与此同时,我们所有人也应技术应用承担相应的责任。我们知道,工具和技术可以让人类受益,也能够用于非常坏的用途,可以用于彼此纷争,甚至造成极为恶劣的后果。可以说,如何使用技术,是人类作为一个整体的责任,而不仅仅是研发者和探索者的责任。我们是一个整体。关于人工智能未来的讨论,我希望硅谷的业界领袖、研究院校的教授学生、立法者、政策制定者……所有人都能加入进来。”

      有趣的是,在中文里,人工智能的缩写是AI,这也正是爱这个字的拼音。“我相信,爱是终极力量,”李飞飞笑着说。

      人工智能早已不再只是象牙塔中仅供科学家研究的前沿课题。利用在斯坦福大学的学术假,李飞飞于去年底加入谷歌去“了解业界最想解决的问题”。在提及加入谷歌后的感受时,李飞飞认为,业界和学界的总体方向一致,追求的都是利用科技改变世界。不同的是,学术界更重要的任务是培养学生,薪火相传。在课题和思路方面,学术界更重视基础研究。这些基础研究有可能很快转化成产品,也有可能需要几年甚至数十年时间,这个很难确定,但它仍是朝着解决根本问题的方向前进的。而在产业界,所有垂直领域正在受到数据和人工智能技术的驱动,发生大规模变化。”

      “人工智能是第四次工业革命的重要推动力,是结合计算、硬件和数据的一个重要结合点。从健康医疗、交通出行、销售消费、金融服务、媒介娱乐、生产制造,到能源、石油、农业、政府……所有垂直产业都将因人工智能技术的发展而受益,”她说。在谈到如何更好结合业界和学界——这两个实现用科技造福人类的目标过程中最重要的两个方面时,李飞飞指出,破除壁垒,让信息和人才实现良性交换和交流,这对创新和技术发展来说,通常总是最好的状况。

      今年年初,李飞飞曾“本着学习的态度”到访中国。在谈到中国之行时,李飞飞从“飞机一落地”就感受到人们对人工智能的积极态度。“从政界到业界,从企业家到技术研发人员,整个中国都对人工智能充满热情。这太棒了,因为这种能量会转化为许多创新,”她说。

      李飞飞认为,数据是中国推动人工智能发展的另一个重要力量。中国拥有大量人口,是一个巨大的市场,有许多可供人工智能研发应用的数据,也会促生大量创新产品。此外,李飞飞表示很愿意看到,作为全球人工智能最重要的两个国家,中国和美国能够共享人工智能的热情和需求,而作为有两种文化背景和经历的从业人员,“我愿意看到这种双赢和互惠发生。而人工智能正是其中的桥梁”。

      而无论中国、美国还是其他国家,推动技术发展,李飞飞认为有两件事很重要。“第一,我们需要先找到钉子,再找恰当的锤子。也就是说,我们应该把问题置于方法之前,人工智能、深度学习,这些都是重要的工具,也是重要的思维方式,但我们仍需要先找到问题,再用恰当的方式去解决,”她说。

      另外,“人工智能听上去性感迷人,但归根结底,这是一种精深的数学工程技术。对于人工智能领域的技术人员和研发人员来说,这种技术与噪音和泡沫无关,无论外面炒的多么‘热’,我们都必须脚踏实地、头脑冷静,将关注点聚焦于技术研发。”李飞飞说。

      除了普世化,多元发展也是人工智能发展过程中的重要课题。如果人工智能研发主体过于单一,就容易构建有偏见的体系,且影响将难以扭转。她指出,人工智能还是一个非常新、非常复杂的领域,人工智能的研发目前还相对集中在少数公司和顶尖高校中,资源还相对有限,而无论是顶尖院校、还

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