二十一世纪的计算大会 | 从工匠到工业,攒积AI的未来力量

编者按:人工智能无疑正在改变我们的世界,科学家、企业家、政府决策者、哲学家都无一不为这久而未见的革新性技术而心动痴迷。人工智能已经给人类带来了太多的惊喜和思考,然而我们对人工智能知识的掌握还非常有限,可以说我们当前还处于人工智能的“手工”阶段,距离实现人工智能工业化还有一定距离。

本文是第十九届“二十一世纪的计算”大会精选系列的第二篇,微软全球资深副总裁Peter Lee开辟独特视角,从艺术手工性窥探人工智能未来如何实现工业化普及。更多大会嘉宾演讲内容及演讲视频将于近期陆续上线,敬请期待。

微软全球资深副总裁Peter Lee

微软全球资深副总裁Peter Lee

(以下为Peter Lee分享的精简版文字整理)

非常荣幸能够来到这里,也非常高兴看到这么多人来参加“二十一世纪的计算”大会。今天大会的主题是人工智能,这是一个特别令人兴奋的话题,全世界的科学家都为之着迷,企业家、政府决策者们积极思考它背后的意味,甚至是哲学家和思想家们也都花费巨大精力投入到机器智能和人类智能谁将更胜一筹的未来探索当中。我们不难知道AI引起如此深刻的社会影响的原因所在,它确实能够且已经给人类带来了多方面的帮助,同时也给人类未来发展提供了更多更丰富的可能性。

但在目前看来,我们对于人工智能知识的掌握还非常有限,其中还有很多神秘之处等待人类去探索发现。所以我此次演讲的目标之一,就是激发起大家对人工智能的兴趣,鼓励大家走上人工智能研究的未来之路,加深我们在这个领域的研究和了解。人工智能在被炒得火热的同时,也存在一些具体的问题,可能会给大家带来一些动力和研究的动机。

二十一世纪的计算大会 | 从工匠到工业,攒积AI的未来力量

如上图,这个艺术品的作者叫William Morris,他是一位19世纪末的艺术家,是欧洲艺术和工匠运动的领导人。他认为所有人都应该是精致艺术品的享有者,美丽的事物能够广及大众才得以被称作是美丽。为实现这样的美好愿景,他就和艺术家们共同生产和传播这样的艺术作品。然而在当时,要想创造这样一种精美的艺术品需要非常高超的技术,而能够做出如此精美产品的艺术家数量并不是很多,这也就限制了Morris实现精致艺术品大众化普及的美好构想。我演讲的第二个目标就是希望大家可以成为新时代的艺术家,利用大数据创造和调动大量的计算机资源来实现AI,创造出人人皆可享用的AI。更多AI解读:www.yangfenzi.com/tag/ai

目前,我们还在人工智能的“手工”阶段,距离实现人工智能工业化还有一定距离。AI是基于机器学习的,机器学习主要是看机器怎么样来增强它的经验和能力。而对我们来说,经验就是数据,通过大数据,机器就可以学习到大量经验。比如机器现在可以识别人类语言,就是靠成千上万的训练数据,提供给机器学习系统的数据越多,它就会变得越聪明,错误量就会越来越少。目前,我们开发的语音识别系统已经超过了人类的识别能力。而且,我们惊喜地发现,当研究员进一步用葡萄牙语的训练数据对这个模型进行训练时,除了可以识别葡萄牙语,这个模型的英语识别水平也得到了提高。这就是所谓的迁移学习。

当人们看到机器学习系统有新进展时,他们往往会因为未来更大的智能可能性而愈感兴奋。很多基础研究正在以越来越快的速度应用到不同产品中,以此实现技术和产品的整合。比如说,目前Skype已经能够进行实时语音翻译,和不同语言的人也能实现无障碍沟通。

二十一世纪的计算大会 | 从工匠到工业,攒积AI的未来力量

现在,微软很多产品中都有AI技术的体现,Power BI能够处理大量非结构化的数据并从中充分提取信息。微软几个月前推出的Presentation Translator插件则可以使PPT拥有翻译的功能,参会者能够在手机端实时看到演讲者的演讲翻译文本。当然,对于过去取得这些成就我们是非常骄傲的,现在很多机器可以听、可以读、可以写、可以理解,很多机器未来甚至可以看明白这个世界,可以理解这个世界,这样的话大家都在梦想着看到真正的智能的机器。但是其实人工智能未来的潜力不仅仅局限在只做我们能做的一些事情,人工智能很大的一部分的潜力是去做一些人类无法企及的事情。比如说,我们未来或许可以通过人工智能技术实现与家人朋友的远程互动等。

随着技术的不断发展,未来的AI将会变得越来越智能,蕴藏其中的潜力也会被一步步激发出来。未来的AI发展有三大基石:

第一,强大的计算能力。随着云技术的发展,现在世界上每一个人都能够获得非常强大的计算能力。

第二,大量复杂的算法。目前,大家可以通过API接入大量的算法,并将这些非常复杂的算法用到自己的应用当中。两年前,微软亚洲研究院开发了用于计算机视觉研究的深度神经网络ResNet,现在这个算法已经是计算机视觉领域被广泛应用的算法之一。而先前打破语音识别错误率纪录的相关算法也已经公开。

第三,强大的数据支撑。随着世界互联程度越来越高,微软也将充分利用这些数据来创造机器学习的模型,未来也会出现越来越多的智能化应用。

再回到艺术工匠式的AI概念上来,目前,我们仍然需要非常强大的工程师来去打造AI的解决方案和相关应用,这实际上也是我们的一个瓶颈,并没有那么多人能够享受到AI带来的好处。但是手工艺品也往往会带来新的技术进步甚至社会进步,正如活字印刷术的出现使人类的教育和阅读进入新阶段,从原先的一书难求到书籍数量的指数级增长,社会也因此向前推进了一大步。

二十一世纪的计算大会 | 从工匠到工业,攒积AI的未来力量

今天AI的出现,也会给我们带来改变。100年之后,我们再回头看今天,我们会看到AI和机器学习的出现,其实是人类历史上的一个拐点,就像我们的活字印刷术一样。

当我们现在努力研究AI的时候,我们也在思考能够通过怎样一种平等的方式,让大家都能够感受到AI带来的神奇魅力,让AI的便利普惠大众。我们考虑搭建一个云平台,这样一个云平台应该给大家一个平等的可及性,我们在不断思考它应该是一个什么样的平台,它的基础架构是什么样的,什么样的基础原料,这需要非常坚实的研究工作。

二十一世纪的计算大会 | 从工匠到工业,攒积AI的未来力量

我们现在还不能非常精确地知道我们需要什么,但是我们正在非常努力地去把这些最基本的架构搭建起来。所有的这些东西应该怎么样放到一起,把它变成一个像印刷术一样重要的发明呢?现在我们思考的AI服务是哪些?哪些服务是应该被放在机器学习的框架之上的?我们还有很多的不确定性,我们也不知道哪些是正确的部分。但是我们的想法、我们的意愿是要去理解这些或者是另外一些想法,为未来提供更坚实的基础。

最后,我们不知道这个平台会不会成为像印刷术一样的重大发明,但是我们现在可以确信的是,它是我们最重要的探索之一,如果我们能够让每个人都平等获得AI,让AI不仅仅是工艺的、仅有少数人可以获取的行为,那我们定将会走向一个更美好的世界。

想要了解Peter Lee的演讲全文,请戳下方视频观看:

下期预告:下期“二十一世纪的计算”大会精选内容中,我们将为大家放送南加州大学计算机科学与数学系教授滕尚华的精彩演讲——大数据时代的可扩展算法,敬请期待!

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  1. CNCC 2017丨陈熙霖:计算机视觉不只要“看到”,更要“看懂”说道:

    2017中国计算机大会(CNCC2017)26日在福州开幕,本次大会主题是“人工智能改变世界(AI Changes the World)”,从10月26日持续至28日。2017中国计算机大会(CNCC2017)由中国计算机学会(CCF)主办,福州市人民政府、福州大学承办,福建师范大学、福建工程学院协办。

    陈熙霖研究员

    在CNCC大会上,中国科学院计算技术研究所研究员陈熙霖作题为《从物体识别到场景理解》的报告,陈熙霖研究员在演讲完后接受了媒体的访问,并回答了黄河连线的专访问题。

    黄河连线:现在普通大众都在享受着计算机视觉带来的便利,但是部分人对于具体哪里运用到这些技术不太清楚,您可以大概介绍一下现在较为普遍运用的计算机视觉技术吗?

    陈熙霖:计算机视觉在应用上非常普遍,比如现在打开手机的照相功能,会自动识别人脸在哪里并框出来,再据此对焦,这就是个典型的应用。过去可能存在照相机对焦对不好,但是现在识别到人脸在哪里,相机就自动给你调整好了。还有在停车场停车不用刷卡,通过拍照就可以计费,这也是个很好的应用,此外包括广泛使用的指纹识别、OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)等,都是识别技术在应用上的标志。

    黄河连线:前段时间苹果推出了人脸识别解锁、支付技术,在网上引起了热议,有人认为人脸识别并不比指纹识别方便。您怎么看待这个问题?

    陈熙霖:这是一个习惯的问题,技术同时也在应用需求的推动下会不断地改进、迭代,人脸识别技术的发展肯定也会越来越好用的。

    黄河连线:有专家说,现有的人工智能系统,可以说有智能没智慧,有智商没有情商,会计算不会算计。您是怎么看待这个说法的?

    陈熙霖:这要看智能系统对用户的理解定位在哪个层面。即使是人类,也会有理解上的差异,比方说你讲了一个笑话,有的人笑,有的人不笑,这背后就需要有一个背景知识作为支撑。如果想要机器有情商,那就需要有深刻的背景支撑。但反过来讲,我们到底需要有什么样的机器人?如果是想要一个聊天机器人,那可能需要考虑情商的问题(即使这个情商也是人造的),如果只是需要扛一个箱子、干体力活的机器,那要情商干嘛?所以说,合用的就好。

    黄河连线:人工智能现在迅猛发展,但是在分工、隐私等人理道德方面也出现了很多不同的声音。您怎么看待现在人工智能与人之间的关系?

    陈熙霖:近年来,人工智能在应用上的发展很快,但是相比技术的发展,教育和立法方面需要尽快跟上,不能忽视,只有这样才能解决好人和人工智能技术的关系。

    以下是陈熙霖研究员的现场采访实录

    人工智能是人造的智能,不是人的智能

    我们国内有很多研究单位和企业在计算机视觉领域的工作都非常好,是可以和国际一流的技术水平相比肩的。因此,关于人工智能的理解是千人千面的。

    我希望计算机视觉技术在未来的发展可以使机器人像人一样,能理解周围的事物。现在的机器人相对人来说在理解周边事物方面还很初级,很大的原因就是缺少一双明亮的“眼睛”。中国人说“耳听为聪,眼见为明”。如果能让机器人有一双查明秋毫的眼睛,能理解到周围的环境,这就是个很了不起的工作。至于大家关注的在手机上的人脸识别解锁、支付等技术,从推出到广泛使用可能需要一段时间,这是一个使用习惯的问题,同时技术会在需求的牵引下不断地改进、迭代,人脸识别技术的发展肯定是会越来越好的。

    有人会担忧人工智能像在电影中那样有了自己的意识,开始抢占人类生存资源。这毕竟是科幻片。但是人工智能倒是有一些伦理问题需要思考,未来机器人能做什么、不能做什么,这些都是需要我们来思考的。

    计算机视觉要达到的目的不是只是“看到”,更要达到“看懂”

    人的眼睛在看到物体后,在身体上会有一系列反应,机器人也是一样的。计算机视觉的目的就是想让计算机可以看到一些东西进行反应、决策和动作。计算机视觉要达到的目的不是只是“看到”,更要达到“看懂”。例如对于无人驾驶汽车来说,就是要看懂行人的动作和预判出即将发生的动作。“看”是“做”的前提。随着需求的发展,如机器人、无人驾驶等,计算机视觉都需要为其提供支撑。技术的发展是一个漫长的过程,计算机视觉的发展任重而道远。很多人担心人工智能会不会操控人脑?至少从技术的角度,不用去担心这个问题。

    未来,计算机识别技术的相关产业要发展,第一是要有自己的核心技术,第二是要追求差异化,第三是整个产品的设计、发展要找好定位。企业同时也可以通过产、学、研的结合,助力企业发展。中国计算机学会就一直在致力于服务企业的发展。

    黄河连线记者采访陈熙霖

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