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2018年,人工智能在爭議中前行

  2018年,人工智能告別喧鬧,投融資市場漸趨冷靜,底層技術(shù)研發(fā)持續(xù)推進,從衣食住行到教育醫(yī)療,人工智能全方位改變著生活的樣貌。
 
  近日,由斯坦福大學(xué)主導(dǎo)、來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授聯(lián)合發(fā)布的人工智能指數(shù)年度報告出爐,報告顯示,在人工智能這一領(lǐng)域,美國依然是當仁不讓的王者,但中國的AI技術(shù),無論在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界,都正以極快的速度向前追趕。報告中有幾個驚人的數(shù)字:與2000年相比,2016年中國人工智能學(xué)者發(fā)表的論文被引用的次數(shù)提高了44%。清華大學(xué)去年學(xué)習(xí)人工智能和機器學(xué)習(xí)方向的學(xué)生數(shù)量是2010年的16倍。
 
  更前沿的技術(shù)突破、更廣泛的應(yīng)用場景、更充足的人才準備,當熱潮漸漸褪去,這個被押注了未來的行業(yè),依然承載著人們對明日世界最廣闊的想象。
 
  發(fā)力底層技術(shù)讓機器更聰明
 
  讓機器能夠像人一樣思考、感受和認識世界,是人工智能科學(xué)家們孜孜以求的終極目標。為了實現(xiàn)這個目標,他們提出各種技術(shù)方案對機器進行訓(xùn)練,這種底層技術(shù)的進步也是人工智能技術(shù)進步的基礎(chǔ)。
 
  今年4月推出的人工智能Aliwood,在研發(fā)過程中引入了“情感計算”能力,給視頻所配的音樂建立起了情感模型。
 
  情感計算是為了讓機器“具備人的感情”,它指的是關(guān)于情感、情感產(chǎn)生以及影響情感方面的計算。MIT媒體實驗室數(shù)據(jù)顯示,在識別表情方面,計算機已經(jīng)可以超越人類,對于真笑和苦笑的實驗中,機器學(xué)習(xí)的成功率是92%,大幅優(yōu)于人類。不過雖然情感計算已經(jīng)深入生活,而要讓機器人更加懂你卻并非易事,還需要人機交互、心理學(xué)、認知學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域共同努力。
 
  類腦智能以計算建模為手段,受腦結(jié)構(gòu)與機制、認知行為機制啟發(fā),企圖通過軟硬件協(xié)同實現(xiàn)機器智能。簡單說,科學(xué)家希望機器能像人類感知和探索世界。類腦智能系統(tǒng)在信息處理機制上“類腦”,認知行為和智能水平上“類人”,目標是使機器實現(xiàn)人類具有的多種認知能力及其協(xié)同機制,最終達到或超越人類智能水平。目前,類腦計算研究還處在前期探索階段,清華大學(xué)類腦計算研究中心已研發(fā)出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的類腦計算芯片、軟件工具鏈;中科院自動化研究所開發(fā)出了類腦認知引擎平臺,具備哺乳動物腦模擬的能力,并在智能機器人上取得了多感覺融合、類腦學(xué)習(xí)與決策等多種應(yīng)用,以及全球首個以類腦方式通過鏡像測試的機器人等。大家都在期待,未來的類腦智能研究會在哪個領(lǐng)域產(chǎn)生突破。
 
  繼續(xù)完善標準掌舵產(chǎn)業(yè)發(fā)展
 
  標準化工作是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和前提。一旦缺失標準,人工智能的研發(fā)和應(yīng)用將變得混亂。我國雖然在某些領(lǐng)域已具備一定的標準化基礎(chǔ),但標準化程度不足,分散的標準化工作不足以支撐起整個人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。
 
  今年初,在國家人工智能標準化總體組、專家咨詢組成立大會上,《人工智能標準化白皮書(2018版)》(以下簡稱《白皮書》)出爐。
 
  隨著人工智能的深入發(fā)展,標準化工作將越發(fā)龐雜,不僅標準化的對象將越來越復(fù)雜,而且以往標準化工作從未出現(xiàn)過的交叉、融合等也給人工智能標準化帶來巨大挑戰(zhàn)。目前,人工智能標準化體系建設(shè)相對滯后的影響已經(jīng)顯現(xiàn)。比如目前最熱的智能家電產(chǎn)品,每個產(chǎn)品都有自己的APP,協(xié)議不兼容,跨品牌間互聯(lián)互通困難。明確規(guī)范、可執(zhí)行的國家標準、行業(yè)標準,可以為我國人工智能的持續(xù)健康發(fā)展掌舵。
 
  深入普通生活解決廣泛需求
 
  “母豬杜洛克C7259號,沒有懷孕,請在12小時內(nèi)再次安排配種!”很快,這樣的提醒就會出現(xiàn)在國內(nèi)一些豬場的工作人員電腦上。最近,阿里云披露的一份資料顯示,其工程師正在同養(yǎng)豬科學(xué)家合作研發(fā)能判斷母豬是否懷孕的算法,以提升豬場產(chǎn)仔量。除了監(jiān)測母豬是否懷孕,AI還可以服務(wù)于農(nóng)業(yè)智能生產(chǎn)系統(tǒng)、檢測農(nóng)作物病蟲害、作用于農(nóng)產(chǎn)品無損檢測等,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大展拳腳。
 
  聽來有些不可思議,但人工智能技術(shù)帶來的改變,確實發(fā)生在各個意想不到的領(lǐng)域。比如英國拉夫堡大學(xué)的研究人員和切爾西足球俱樂部聯(lián)合開發(fā)了一套AI教練和球探系統(tǒng),系統(tǒng)可以通過收集、分析球員近幾個賽季的數(shù)據(jù)建模并科學(xué)訓(xùn)練球員,比如根據(jù)球員的特點制定賽前戰(zhàn)術(shù)、賽后對技戰(zhàn)術(shù)進行復(fù)盤等。人工智能HR也已經(jīng)出現(xiàn),并在求職中發(fā)揮作用。
 
  AI已經(jīng)讓一些技術(shù)邊緣人群享受到技術(shù)進步帶來的福利,這種福利“看得見、摸得著”。比如專為盲人研發(fā)的人工智能輔助視覺系統(tǒng)SeeingAI,這套由可穿戴眼鏡和智能APP組成的系統(tǒng),能基于微軟智能云上的視覺識別和自然語言處理技術(shù),識別出攝像頭拍攝到的場景,如“一個穿紅衣服的女孩正在踢球”“一個男孩正在練習(xí)滑板”。SeeingAI的目標是幫助全球2.85億視力受損人群實現(xiàn)無障礙的生活。
 
  技術(shù)必須考慮并解決廣泛的需求,包括老年人、殘疾人、機會匱乏的人等。人工智能和公益的“跨界合作”正在激發(fā)更多有益于社會的創(chuàng)新,讓更廣泛的人群因技術(shù)的進步而受益。
 
  人工智能+醫(yī)療或成最佳落地領(lǐng)域
 
  投資熱度高漲、新產(chǎn)品層出不窮,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為其最亮眼的應(yīng)用之一。普華永道去年10月發(fā)布的全球AI報告分析了各個主要行業(yè)受人工智能技術(shù)發(fā)展的影響,認為影響最大的是醫(yī)療健康和生物制藥產(chǎn)業(yè)。
  目前,全球有近100家初創(chuàng)企業(yè)已在探索用于研發(fā)新藥的人工智能方法。可以預(yù)見,人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)技術(shù)的改進以及由其引發(fā)產(chǎn)生的新型藥物研發(fā)技術(shù),將極大縮短新藥研發(fā)周期、降低研發(fā)成本,顯著提高藥物研發(fā)的成功率。
 
  不過業(yè)內(nèi)專家也紛紛表示,我們距離真正的“人工智能+醫(yī)療”距離顯然還很遠,甚至AI診療究竟會不會成真,都需要打一個問號。要跨越的障礙很多,如醫(yī)療信息提取,醫(yī)療數(shù)據(jù)等。
 
  不過能為患者提供初步的診療意見、為醫(yī)生提供科學(xué)的決策建議、站上手術(shù)臺實施復(fù)雜的外科手術(shù)……人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的扎實推進,已經(jīng)開啟重構(gòu)醫(yī)療體系的嘗試。
 
  論文數(shù)量大漲研發(fā)能力攀升
 
  在論文方面,中國人工智能科學(xué)家已經(jīng)成為這項智力產(chǎn)出的主力。根據(jù)人工智能指數(shù)年度報告,從2007年到2017年,中國的年發(fā)表AI論文數(shù)增長了150%?;诮?jīng)同行評議論文數(shù)據(jù)庫Scopus的數(shù)據(jù),2018年發(fā)布AI論文最多的地區(qū)是歐洲(28%)、中國(25%)和美國(17%)。從市場表現(xiàn)看,以BAT為代表的中國公司的研發(fā)能力上升得非??臁?/div>
 
  從知識產(chǎn)權(quán)角度來看,國內(nèi)人工智能專利的申請數(shù)量也令人欣喜。據(jù)《2018人工智能行業(yè)創(chuàng)新情報白皮書》統(tǒng)計,目前全球人工智能專利申請集中在中國、美國、日本三國,其專利申請量分別為:99264件、48870件、31158件。中國申請的人工智能專利數(shù)量穩(wěn)居第一。
 
  過去十幾年,中國互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新集中于模式創(chuàng)新,但在這一輪人工智能的競賽中,底層技術(shù)的創(chuàng)新越來越引人矚目,也誕生了一批前景無限的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司,如地平線、商湯、曠視等,成為行業(yè)領(lǐng)頭羊。
 
  但在繁榮背后,我國人工智能產(chǎn)業(yè)還存在重應(yīng)用技術(shù)、輕基礎(chǔ)理論,底層技術(shù)積累薄弱;商業(yè)化應(yīng)用路徑尚不明確,商業(yè)落地痛點突出,近期實際商業(yè)價值變現(xiàn)難度較大;從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層人才嚴重不足等問題,要想行穩(wěn)步遠,還需迎頭追趕。
 
  PK內(nèi)容升級人機大戰(zhàn)不斷上演
 
  AI的橫空出世離不開圍棋大戰(zhàn),這種人與機器的鏖戰(zhàn)既吸引眼球,讓AI熱度高漲,又以最通俗的方式科普了人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀和應(yīng)用。今年,人機大戰(zhàn)依然令人樂此不疲,人與機器孰強孰弱的問題總能瞬間點燃輿論,似乎誓要在每個領(lǐng)域分出高下。
 
  寫作大概是人類最自負的“山頭”,不過AI也沒打算放過,寫詩有微軟“小冰”,寫文案也有了“莎士比亞”。這個專為寫商品文案而生的AI一秒鐘可以作出千條文案,號稱讓編輯下崗。這套系統(tǒng)基于平臺自身在商品標簽和搜索數(shù)據(jù)庫層面積累的大數(shù)據(jù),從句子層面做結(jié)構(gòu)解析、訓(xùn)練模型和語言生成,從而能夠一秒鐘生成千條文案,系統(tǒng)還能根據(jù)用戶對文本的選擇實現(xiàn)機器算法的優(yōu)化。但網(wǎng)站編輯別慌,目前的人工智能協(xié)作還非常初級,既需要人工干預(yù),也受到特定場景的局限。
 
  另一場引發(fā)討論的人機大戰(zhàn)來自游戲領(lǐng)域,馬斯克創(chuàng)立的人工智能非營利組織OpenAI宣布,由5個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的OpenAIFive,已經(jīng)能夠組成5v5團隊在經(jīng)典戰(zhàn)斗競技類游戲《刀塔2》中擊敗人類業(yè)余玩家隊伍。這次事件更是被比爾·蓋茨稱為“里程碑”,因為OpenAIFive展現(xiàn)出了類似于人的長期規(guī)劃和團隊協(xié)作能力,也展現(xiàn)了極高的智能決策能力。
 
  游戲AI涉及推理和決策等認知智能,這也是研究者熱衷于這項研究的原因。不過相關(guān)研究者也表示,真正的認知智能還有很多問題沒有解決,比如推理過程的表示、決策優(yōu)化算法,以及如何讓AI使用更少的計算量做到更好的推理、讓AI消化吸收學(xué)習(xí)的速度更快等。因此,這階段人類著實無需擔(dān)心機器的威脅。在認知智能上,AI還有相當長的路要走。
 
  重視倫理爭議行業(yè)規(guī)范待定
 
  伴隨人工智能的高歌猛進,相關(guān)的“噪音”也越來越多,比如數(shù)據(jù)隱私、AI偏見、AI造反……相關(guān)話題引發(fā)了數(shù)次討論甚至恐慌,人們開始疑問:AI是不是太強了?它會失控嗎?
 
  麻省理工學(xué)院媒體實驗室曾出品一個名叫諾曼的“暗黑版AI”,它會以負面想法來理解它看到的圖片。團隊希望通過諾曼的表現(xiàn)提醒世人:用來教導(dǎo)或訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù),會對AI的行為造成顯著影響。
 
  但其實,當人們談?wù)撊斯ぶ悄芩惴ù嬖谄詈筒还綍r,罪魁禍首往往不是算法本身,而是帶有偏差、偏見的數(shù)據(jù)。
 
  偏見、刻板印象、歧視這些人類社會的痼疾,已經(jīng)深入社會肌理。在這樣的語境中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),攜帶著大量復(fù)雜、難以界定、泥沙俱下的觀點。如果研究者沒有意識到或著手處理這一問題,機器學(xué)習(xí)的偏見幾乎無解。真正的“公正算法”或許是不存在的。但通過正確地校準標簽、數(shù)據(jù)的均衡和可靠等,機器出現(xiàn)偏見、謬誤甚至失控的可能會相應(yīng)減少。此外,研究者也應(yīng)該著手建立一種預(yù)防的機制,從道德的約束、技術(shù)標準的角度對人工智能進行價值觀的干預(yù)。
 
  還有一個重要的憂慮來自隱私,相對于AI的偏見或失控,人類對隱私的擔(dān)憂要真實可感地多,畢竟,我們每天的吃住行都已經(jīng)充分數(shù)字化,與之相伴的隱私暴露風(fēng)險也指數(shù)級上升。
 
  目前,國內(nèi)從消費電子領(lǐng)域到安保、數(shù)字金融等領(lǐng)域都在逐步引入人臉識別,特別是隨著“刷臉支付”的普及,用戶的姓名、性別、年齡、職業(yè)等身份信息,甚至用戶在不同情境狀態(tài)下的情緒等信息都被機器收集。這些信息如果得不到妥善保管而被泄露,用戶個人信息就處在“裸奔”狀態(tài)。保護公民個人信息的安全,需要管理者、相關(guān)行業(yè)企業(yè)、公民個人的協(xié)同努力。目前在人臉識別技術(shù)領(lǐng)域,我國尚無相應(yīng)的安全監(jiān)管機制,應(yīng)及早籌謀,完善法律法規(guī)、提升應(yīng)用程度及存儲設(shè)備的安全程度、強化網(wǎng)絡(luò)安全和信息保護意識、規(guī)范行業(yè)信息收集標準等。         文章轉(zhuǎn)載自北青網(wǎng),版權(quán)歸原作者所有,如作者或來源機構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用,請通知我們,我們將第一時間刪除內(nèi)容。
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