本文编辑整理自上海纽约大学终身教授张峥先生,在2017 TRACKER创新大会《人工智能:对未来的无限想象》专场对话中的内容。
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张峥,现任上海纽约大学计算机科学教授,兼任纽约大学纽约分校库朗数学研究所计算机科学系教授、以及数据科学中心教授。张教授的主要研究领域为大规模分布式计算及其与机器学习尤其是深度学习的交叉关系。

在加入上海纽约大学前,张教授曾在微软亚洲研究院创建了系统研究组,并担任首席研究员及区域经理。

个人主页:https://shanghai.nyu.edu/academics/faculty/directory/zheng-zhang

刚刚我上来看了标题,“我思,故AI在”。AI现在是人类思考的一个结果,但是AI思考的方式和人类的“我思”基本上没有什么关系,我做的研究工作主要是理解我们人怎么思考,他的计算过程是怎么样的,然后引入到下一代的AI,就这么简单。

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一、AI发展到现在到底是什么地步,离真正的人工智能到底有多远?

简单总结一下三点:

1、容易做的基本上已经解决了;

2、正在落地过程当中,难的问题还是很难;

3、现在的智能和人工智能其实没有太大的关系。

人工智能非常喧闹,有很多的噪音,从我的观点有两类,一类是阿尔法狗这样可以做人类也能做的事情,他可以做的更好,不需要参考大脑的结构了。还有一类比较难的了,像我们人类一样可以思考,有情感等等,这是非常非常困难的,原因在于我们对于人是怎么思考的其实并不懂,脑科学专家做出来了很多结果,但是对人来做实验是很困难的,自然语言处理的话,按照伦理上是不可以对人脑做实验的。

非常有限的实验手段,使得我们对人脑的思考过程有非常想说的,但是不能变成形式化的数学。人其实是很笨的,阿法狗可以算出很多新的算法,人类是做不到的。但是和人类的交互和互动,我个人感觉对现在的人工智能来说还是非常难的。

二、刚提到过内外人才竞争环境的差异,国内在不同的领域深挖,国外更多是在开元的平台,国内外的差异或者是发展的思路到底有什么是目前可以借鉴的。

人才是组织最重要的资产之一,在人工智能的冲击下,一个企业应该如何升级和管理人才体系?我认为,把自己变成AI吧,我从学术界来说,我们比较紧缺前端的人才,而且全球都缺,中国更缺,尤其是在原创的学术上面。

据说中国的论文在AI领域发表的数量在国际上领先。我们体量特别大,质量上比北朝鲜好一些吧。可以看出来,里面的浪费也特别大。我自己这么感觉。

回到前面说,我觉得原创人才还是很紧张的。同时,不光是开元平台,另外还有一个是开元的研究吧,现在文章po出来之后都不等会议就直接po到网上去了,同时还提供一个非常好的开元软件,你一个特别好的点子几天就在遍地的实验室复现了,这是非常好的事情,我换过几个领域,没有哪个领域像AI领域的滚动那么迅速,这是非常可喜的一件事。

但是我觉得这么做有点像军备竞赛,你做这件事,我不做不行,你开放,我不开放不行,我人留不住,作为研究者来说,我很希望我的研究结果被别人看到,如果我在一家公司,你不让我的研究开花结果,我就不开心了,我就跑掉了。

开元我不觉得国内和国外有什么区别。国外像谷歌、亚马逊,他们把这个平台往下降的原因是他们需要用云服务,就是硬件上,作为挣钱的方式。另外就是数据。这些都是不开放的,包括硬件,包括他后面的服务。我觉得中国在后面赶超的比较多。就贴身的超,甚至超到跟你身子贴到一起了,我倒是比较期望国内能够做出不一样的地方,所以换个角度来说,没有什么不一样的,就是把时间再往后退一描,就是中国目前在过国外之前做的事。

三、现在在学术界对于人工智能有没有一些比较新的思路呢?

场景方面,我倒是还要向企业学习了,我们更多考虑的是背后的技术,原来我在工程界也做过,我觉得好的技术应该是看不到。润物细无声。我们做的其实是相对来说比较难的问题,举个例子,我曾经在一个学术会议上,给几个嘉宾提过一个问题,树上5只鸟,打了一枪,还剩几只?这个问题很难,每个人都有自己的答案,还可以告诉我为什么,有各种各样的答案,要转化成数学的问题,还有同理心,这是非常困难的事情。

如果现在人工智能的话,机器人会回答你怎么问我这么傻的问题?他觉得你在调戏他,你还会觉得他很聪明。这就是现在的现状,人工智能并不能理解人的问题,他不能像人这样去推理。前面的场景我觉得不会有什么大的变化吧,最主要还是将来的技术吧。

四、目前脑海当中对未来人和机器这样的关系是怎么样的状态呢?是机器越来越像人,还是人越来越像机器呢?最终会呈现出一种什么样的形态呢?

我还是比较乐观的,回答愿景的问题,我觉得在互动上面,我觉得也应该更像人。但是形态上是不是人的样子,我并不关心。能力上面在某些地方要超过我们,但是又不能让人类觉得受到威胁,这个蛮难的,所以问题在人身上,而不在机器身上,希望将来的机器人能够更加善良有趣吧。

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之所以说人和电脑思考方式越来越靠近,我这几年一直在接触脑科学和人工智能两个学界之间的对话,基本上前几年都觉得是鸡同鸭讲,两个学界跨界的交流非常的困难,但是两边都有很多聪明人,慢慢在搭建起一些桥梁,尤其我觉得很有趣的一点,人工智能上很多新的发现,给了脑科学家很多启迪,反过来我们这样的数据,我们观察脑科学那么多的理论和假设里面,这样一个有机的互动会使得这两个学科靠的更拢,我们人是怎么思考的过程就可以在机器身上重现了。

换句话说,人和人之间之所以能交流,你问的问题我为什么能听懂,能回答呢?因为我们有基本的假设,你有一个和我差不多的大脑,显然我们和机器要达到这样的互动。显然也要和我们有一个差不多的大脑。这是相当大的挑战了,和现在的人工智能是非常不一样的,我觉得这是非常有意义的,也是我们必须做的事。

我们跟人机共存现在其实已经在了,但是将来的影响会更大,如果不能做到:机器人像人一样思考,或者至少理解我们,未来是比较危险的,所以对于我们学术界的人来说还是有一些使命感的。

来源:TRACKER创新
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文章评论
  • kdktpzysm 2018-04-19 23:12:01

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