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【圆桌】中美AI领域专家对话全球性人工智能发展现状及趋势
AsiaOTT | 2017-04-21 22:32
4月21日,TEF科技娱乐季(上海站)之2017亚太人工智能峰会在上交会期间隆重举行。大会由AI科学创新与未来、AI深度学习专场、AI语音与视觉识别技术、AI无人驾驶引领汽车、AI与教育、AI与家庭娱乐、AI与计算机视觉、AI与VR、AI与物联网等板块组成。会上,美国人工智能公司Lucid的董事长&美国奥斯汀人工智能协会创始人Michael  Stewart、北卡州立大学里学院终身教授谢立安博士、开豆英语联合创始人Dhonam Pemba、美国威斯敏斯特大学科学教育研究所所长&谷歌眼镜发明人Dr.Phillip  Alvelda、腾讯云AI产品副总监王琰出席圆桌论坛,讨论人工智能当前的趋势以及全球性的问题。
 
 
谢立安:现在各个国家都在进行人工智能方面的研究和技术开发和推广。大家有一个担心能不能保持我们自身的优势?如果我们的技术被竞争对手掌握以后,是不是就会处于下风?
 
Dr.Phillip  Alvelda:全球联合研发AI很重要,现在大家已经有一个共识,就是AI是帮助人类的一个重要基石。现在有一个很大的挑战:怎么样让公司有盈利?国家强大?并且帮助全球的人类更繁荣?
 
Michael  Stewart:AI其实就是一个知识的综合,我们的社会可以用这个知识来解决问题,这是一个很强大的技术。这样的技术应该全球化,而不是国家化。我们要想想怎么样把一个技术利益全人类,而不仅仅是一种人种。希望全球更多的组织机构、公司参与进来,人类携手一起用集体智慧,把这种智能的东西研发出来,可以造福我们的生活。
    
Dhonam Pemba:AI上面的这种机器学习、深度学习还是非常快的。现在AI在领军科技发展,我们现在希望能开源。谷歌就做了很多的这种开源的举动,把很多平台开放,让很多小的用户公司受惠。
 
王琰:腾迅也在做各个层面的探索。2016年开始,腾讯,在内部打破了技术壁垒。一个公司里是这样,全球也是这样。AI已经发展到井喷的现状了,需要全球共同参与与研究,才能形成快速发展。未来不光是腾讯,包括全国的各个从业者都要通过开放的方式,促进AI快速的发展。
 
观众:美国AI的专家、中国的AI的专家以及其他国家的专家都在这里,促成国际化的合作。现在在AI最统一的目标是什么?有什么样的机制可以鼓励所有的国家一起合作?
    
Dhonam Pemba:AI有语言上的壁垒。比如一个美国公司与斯坦福大学合作,斯坦福大学有很好的语言方面的技术,但是合作下来其实并不是特别好,因为中国的服务其实更好。我们会有国家的壁垒、语言的壁垒,真的是需要合作一起,才能解决很多AI方面的问题。我们要认识到这个问题的严重性。
    
Michael  Stewart:其实要去做一个集体智慧的事情,就是AI的一个趋势。全球的大家庭一定要团结起来,全人类一起去面对一些挑战和困难。这是我们的想象,让我们向前发展。人工智能是很重要的一个工具,是一个全球的目标,不是一个国家的目标。
    
观众:行业有很多培训的数据,认为一般人工智能的问题,就是通过更多的数据可以解决,还是说需要更好的算法进行更好的改进?
 
Michael  Stewart:进行一个加速的处理,另一方面需要算法处理这些数据,虽然比较麻烦。我们需要一个积累的方式来处理这个问题,才能达到更高的智能。当前我们在做一些增加价值的一些商业模式,提供一些服务等等,通过这些积累,在全世界能够得到一个应用。
 
Dhonam Pemba:在目前的阶段算法和深度学习都有一个数据问题。在自主学习的问题上,如果有很大的数据,所有问题都需要被监管,包括之前的一些算法。微软小冰机器人,它有6百万的一个对话。这个数据量太大了,如果你和聊天机器人说话,你告诉它“我想知道天气”,你再告诉它一些其他的信息,这数据太大了。比较幸运的是我们知道问题是什么,可以更直接地汲取这个数据。
    
Dr.Phillip  Alvelda:它是一个数据,也是一个算法。我们能创造更多的价值,在更多的领域利用更多的资源。我们需要一些新的机制,来处理更多的数据。要想解决这个问题,就是要更深入一些,这些要取决于我们目前的一个发展的进展。
 
观众:有一个关于现在的技术进步带来的问题。以前无论是腾讯AI还是百度AI,技术的能力越来越强大。但是带来的对于公民的隐私权的侵犯,是不是也会引发相应的问题?
 
王琰:在高新技术下,包括摄像头摄到的数据,如银行数据、身份证数据,这些数据都会在云端存在。有可能被恶意的人获取,干一些不太好的事情。未来随着人工智能行业越来越发展,会形成真正的约束,形成一个框架,让服务者和被服务者产生这样的信任——你把你的信息托福在我们这里,我们会用各种各样的安全手段避免来自外部的侵犯。
    
Michael  Stewart:我认为这个问题是可以避免的,有这个能力我们就有这个责任。处理这个问题政府也很棘手,出台了一些法律,但是不太成功。想保护我们公民的安全,需要很多的数据,要监管这些数据,但是不能监管每个人所做的事情,因为这就是个人的隐私权利。有的政府有一个道德委员会来解决这个问题。因为人工智能发展很快,政府也没有足够的时间来解决这个问题,需要很大量的工作和每个的参与。
    
Dr.Phillip  Alvelda:我们有两个数据库,它有两个不同的密码,极少数员工可以接触两个数据库,所以它有一个安全的防护系统——这是一个在谷歌、脸书以及其他一些科技公司里面非常重要的机制。
    
观众:腾讯的人工智能技术是不是可以输出?以鉴黄为例。
    
王琰:智能鉴黄,现在运营好几年了,技术相对非常成熟。腾讯的技术引擎能达到99.95%的识别率,也就是说漏掉非常少的部分。过去有3千人的团队,现在这个团队只有20人左右,不良信息会反馈到引擎里面,让它学习得更丰富。腾迅已经和有线电视合作很多年,更多是云资源层面的深度合作。我们有技术,但是我不了解行业的场景。我希望行业告诉我,这样可以结合生产出更大的价值出来。    
   
观众:中国的人工智能是发展到哪个阶段?中国优势在哪里?哪一部分是劣势?我看了很多电影,电影里边机器人会取代人类,或者伤害人类,你认为在将来机器人会变得有情感,然后和人类为敌吗?
 
Michael  Stewart:现在AI的算法,还有自然语言的理解,这种技术应该是比较有优势。全球AI其实在发展下一阶段都遇到了巨大的瓶颈,那就是逻辑的推理。比较低级的AI其实没有自己去演化,从小知识演化到大知识库,这个瓶颈是全球性的。如果这个问题被突破,会是一个改革性的、突破性的关口。
    
Dhonam Pemba:我觉得这个顾虑已经不仅是机器人杀人了,它其实也可以是机器人抢我们的工作。比如说很多人现在都失业了,因为自动化来了,非知识型的工作很容易就被机器人替代了。AI的优势就是它们有很大的知识储备,它会抢很多人的工作。
 
王琰:现在的摩拜单车,国外也是没有这样的形式存在。到了AI的时代,大家都是同一个起跑线。至于未来任何一个技术的爆发性的发展,一定来自市场它的产业商业化。从实验室走到真正的人的身边,是不是有更多的场景和经济去支撑它?中国现在的经济的发展会带来各种各样AI的使用场景,会更加刺激AI的进步。所以中国未来在AI的前景是非常可观的。
 
人工智能实际上是让这个智能更像人,它做的事情是人能做的事情。可能未来到一个阶段,它能做人不能做的事情。它思考的事情,已经超越了人的范畴。但是这肯定不是突发的过程,因为它是一个渐变的过程,人的思维方式、人的技术手段也会跟随这个过程发展。我们会约束它,给它制订规则。
 
观众:深度神经网络为什么会比传统的人工智能技术要有效?现在互联网已经有ZB级的数据了,是不是足够训练出一个具有常识的机器?
 
Dhonam Pemba:深度神经系统过去30年都不是很流行。随着电脑的处理加快,它现在比所有其他的东西都有效,全球都广泛地运用——其实它就是模仿人类大脑,有一个自我形成的过程。
 
Michael  Stewart:比如说2乘2等于4,这种小的语意中间的不同,需要很长的时间才能让一个机器人彻底的理解。对于很多东西的理解,如果告诉不了机器的话,那机器就没有办法具备这个常识了。毕竟人具备常识需要20年的时间。
 
Dr.Phillip  Alvelda:我们现在有两个挑战。AI它们学得很快,但是人会控制机器学什么:不仅控制它学习的构架,也控制它学习的内容。人的记忆、对于过去信息的处理、对于真实世界的认识等等其实还没有在人类世界被编码。所以其实没有办法基于这样复杂的常识结构做一个决定。
    
王琰:我理解现在的深度学习算法,不太像原先的工程式的算法。它并不是逻辑性,它像人的大脑,有一种仿生式的算法。为什么深度神经网络现在能够有快速的发展呢?过去神经网络的算法情况下,基本上是不可计算的。为什么这些年有一个进步呢?因为专家们把不可计算性变成可计算性,使得我们的命题成为一些可计算、可衡量的结果。当前的一些认知、互联网上的数据能不能形成真正的一个认知机器人?这个事情可能是有一个过程的。我相信具有常识的机器人,应该是能够很快实现的。只是说目前还处于这个过程的中间阶段。
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