人工智能背後的隱懮:需翻越三道坎 瓶頸即主攻方向
http://legal.dbw.cn/ | 2017-06-08 09:56:51
作者: 張意軒 王威     來源: 人民日報      編輯: 焦志明
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  原標題:人工智能需要翻越三道坎

  最近,人工智能鉚足了勁兒,頻刷『存在感』:

  中國棋手柯潔大戰AlphaGo的硝煙還沒散盡,學霸君公司的智能教育機器人Aidam就與多位往屆高考狀元PK,挑戰今年的高考題。此前,微軟虛擬機器人『小冰』還出版了人類歷史上首部100%由人工智能創作的詩集。

  『互聯網只是前菜,人工智能纔是主菜』,在日前舉行的2017百度聯盟峰會上,百度公司董事長兼首席執行官李彥宏直言,『未來百度將不再是互聯網公司,而是一家人工智能公司』。

  不過對很多人來說,人工智能可能還是個熟悉的陌生人,它將帶來哪些影響?要到達未來,還要翻越哪些山岡?

  人工智能像燃料與產業深度結合

  1997年5月,IBM的計算機程序『深藍』在正常時限的國際象棋比賽中首次擊敗了當時世界第一的棋手加裡·卡斯帕羅夫。20年後,新一代人工智能AlphaGo又將柯潔、李世石等頂尖圍棋高手斬落馬下。

  除了在刷屏的新聞中認識人工智能,很多人對它的了解源自熒屏:在《黑客帝國》《終結者》等電影作品中,人工智能被塑造成功能強大的形象;在電視綜藝中,百度『小度』、搜狗『汪仔』等各顯神通,與人類交流、競技,甚至成為節目『主咖』。

  『人工智能看上去這兩年纔火,事實上多年來一直有人在背後做研究』,在微軟亞洲研究院副院長劉鐵岩看來,人工智能早已滲透到人們生活的方方面面:從搜索引擎到物流倉儲背後的網點規劃,從人臉識別到機器翻譯、語音識別,無不與人工智能密切相關。在手機中,實現了個性化推薦的新聞App、會『智能美顏』的修圖軟件、可以對話的『小冰』『小娜』、Siri……這些功能,也都受益於人工智能的發展。

  這一波人工智能的研究應用被業界稱作『第三次浪潮』。在人工智能誕生至今的61年裡,曾經的兩次熱潮都最終陷於沈寂。在業內人士看來,這次浪潮有些不一樣。

  『這次一定是更加穩健的』,劉鐵岩說,『人工智能像燃料一樣,與各個產業深度結合,有著比以往更多的、實際落地的應用場景。』

  『數據的爆炸式增長、計算能力的飛躍、深度學習算法的突破,是這一次人工智能爆發的三大要素。』商湯科技CEO徐立表示,『人工智能的突破其實和產品落地密切相關,它可以快速帶來行業的爆發。新的技術需要與應用相結合纔能夠得到驗證,當人工智能發展到超越人的水平後,將帶來生產效率的大幅度提昇,同時催生新的行業和應用。』

  熱捧背後存隱懮『網紅』需要冷思考

  人工智能迅速發展的背後,有著來自政府、企業、資本的多重推力。

  2015年7月,國務院發布了《關於積極推進『互聯網+』行動的指導意見》,『互聯網+人工智能』被列為11項重點行動之一;2017年3月,人工智能首次寫入《政府工作報告》。在國際上,英、美、韓、日等也紛紛布局人工智能,一系列扶持政策相繼出臺。

  2013年,百度成立全球首家深度學習研究院;在2017百度聯盟峰會上,李彥宏明確表示將人工智能作為百度的核心戰略;Facebook、谷歌等巨頭也不約而同提出了『人工智能優先』的戰略轉變;在計算機視覺、語音識別等垂直領域,商湯科技、科大訊飛等企業成績矚目。『目前無論是大公司還是小公司,都在積極擁抱人工智能』,徐立說。

  在創投領域,人工智能尤其受到資本的重視,甚至引發瘋狂追捧。互聯網數據和諮詢公司IT桔子近日發布的《人工智能產業分析與創業投資盤點》收錄了467家AI企業和636起投資事件,其中,人工智能總獲投率為67.65%,高於其他行業2—3倍。過高的熱度讓劉鐵岩覺得,人工智能儼然已經成了一個『網紅』,一些企業所謂的調整戰略其實是資本市場倒逼的。

  當然,與此前的互聯網發展中曾出現過的『風口』帶來『泡沫』一樣,與方興未艾所伴隨的,無序與重復投資、過熱與概念包裝等問題,在人工智能創投領域也已顯現出來。

  徐立直言,國內人工智能創業大多紮堆在應用層面,創業者使用開源算法,找到某個垂直領域便套上『人工智能』概念紮進去,但真正從算法層出發做『原創技術』的人並不多。『而這塊纔是核心,是最需要厚積薄發的。』

  對於這些隱患,易觀智庫資深分析師薛永峰強調,人工智能還處在比較初級的發展階段,花些時間『冷思考』尤為重要。

  三大門檻待翻越瓶頸即主攻方向

  需要多久的積淀,人工智能纔能告別初級階段,迎來大規模的爆發?專家們也承認,還有不少瓶頸待突破。

  瓶頸之一來自對大數據和計算的過度依賴。想讓機器像人類那樣思考,就必須『喂』給它天量數據。『必須依賴大數據、大計算,導致現階段很多人工智能過於重量級』,在劉鐵岩看來,『這種依賴是笨拙的,未來應當有更多輕量級的人工智能產生』。

  瓶頸之二來自人工智能的『黑箱』——當下人工智能做出的決策就像封閉的黑箱子一樣不可預測。『在人臉識別系統中,如果一些人能夠識別而另一些無法識別,研究員可能無法回答為什麼,因為這是機器從數據中學習得來的,背後的邏輯並不清晰』。徐立還舉了另一個無人車的例子描述這種尷尬:『無人駕駛超越人的准確率是很可能的,但難點在於你不知道它什麼時候會撞牆。』

  另一個瓶頸在於不成熟的行業生態。這在一定程度上制約了人工智能的發展。薛永峰提醒,要防范出現數據孤島化、研發孤立化的問題。『人工智能的一些技術專利主要掌握在大公司手中,數據資源難以全面放開。在語音識別、無人駕駛等諸多領域,很多團隊各做各的,沒有融會貫通。』而在一些傳統行業中,數據積累的規范程度和流轉效率,還遠遠達不到能夠發揮人工智能技術潛能的程度。

  不過徐立認為,這些缺陷『與其說是瓶頸,不如說是未來的主攻方向』。

  就國內而言,人纔儲備方面還相對薄弱。來自領英的數據顯示,全球范圍內,人工智能專業人纔有195萬,中國只佔2%,排名第七。『人工智能工程師和應用型人纔都存在缺口,我們的教育體系應該與時俱進,在課程設置上面與發展需求配套』,劉鐵岩說。

  值得慶幸的是,人工智能發展進程中,許多進步和改變已紮實可見。

  亞馬遜、谷歌、Facebook、IBM和微軟已於去年9月宣布成立非營利的人工智能合作組,為研究人員提供可供討論和參與的開放式平臺。今年4月,百度也正式發布阿波羅計劃,把自己所積累的自動駕駛技術開放給業界,以期進一步降低研發門檻,與產業鏈各環節共同促進自動駕駛技術的發展和普及。

  『這是一場既有主動脈又有毛細血管的技術革命,其意義可能不亞於今天的互聯網和移動互聯網。因此急不得,未來要一步步走』,薛永峰說。

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