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2018年人工智能關(guān)鍵里程碑是什么?2019如何?

  風(fēng)靡全世界的人工智能到底會造福人類?還是會摧毀世界?2019年人工智能領(lǐng)域又會發(fā)生什么?讓我們跟隨AI大神們一起展望2019年人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展。
 
  人工智能是一門既可拯救世界、又可終結(jié)世界的技術(shù)。
 
  為終止人工智能到底是利是弊的爭議與炒作,外媒采訪了一些與全球大型科技及工業(yè)公司合作多年的杰出人士,獲悉了他們關(guān)于人工智能的正確發(fā)展方向的看法。
 
  2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么?2019年又將會發(fā)生什么?以下是谷歌大腦聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達(dá)、Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)總經(jīng)理及FastForwardLabs創(chuàng)始人希拉里·梅森(HilaryMason)、Facebook人工智能研究院創(chuàng)始人YannLeCun和埃森哲全球人工智能負(fù)責(zé)人RummanChowdhury博士的見解。
 
  回顧2018,展望2019,他們中的一些人表示:隨著越來越多的人了解人工智能能做什么和不能做什么,關(guān)于人工智能終結(jié)世界的說法越來越少,對此他們感到很欣慰。但這些專家也強(qiáng)調(diào),在發(fā)展人工智能的同時(shí),計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需采取負(fù)責(zé)任的倫理規(guī)范。
 
  RummanChowdhury
  2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么?2019年又將如何?
 
  Chowdhury是埃森哲應(yīng)用智能部門的總經(jīng)理,同時(shí)兼任公司責(zé)任AI計(jì)劃的全球負(fù)責(zé)人。2017年,她被BBC評為最具影響力的100位女性之一。
 
  Chowdhury說到,在2018年,她很高興看到公眾對人工智能的能力和局限性的理解有所增長,也很高興聽到人們對人工智能帶來的威脅進(jìn)行了更均衡的討論,而不是擔(dān)心智能機(jī)器像電影《終結(jié)者》中那樣掌控全球。隨此而來的是人們對隱私、安全問題的警惕以及人工智能在塑造我們和后代中可能扮演的角色的質(zhì)疑。
 
  然而,公眾對于AI的理解并沒有到達(dá)她所認(rèn)為應(yīng)到達(dá)的層面。Chowdhury希望在未來一年里能看到更多的人利用教育資源來理解AI系統(tǒng),并可以明智地質(zhì)疑AI的決策。
 
  她對科技公司與AI生態(tài)系統(tǒng)中的人開始考慮其工作的倫理影響的速度感到驚喜。但她希望看到AI社區(qū)可以采取更多實(shí)際行動,而非空喊道德口號。
 
  她問道:“就倫理和人工智能方面,我希望除了電車難題,我們能深入研究AI將提出的那些困難的、沒有明確答案的問題。如:該如何在人工智能和物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控間取得“合理”平衡?是既能保證安全,又能抵制深化現(xiàn)有種族歧視的懲罰性監(jiān)控嗎?應(yīng)如何重新分配先進(jìn)技術(shù)的收益從而不進(jìn)一步擴(kuò)大貧富差距?接觸多大程度的人工智能可讓孩子成為‘人工智能土著’,卻又不被其操控或同質(zhì)化?又該如何利用人工智能擴(kuò)大教育規(guī)模并使教育自動化,同時(shí)極大程度培養(yǎng)孩子的創(chuàng)造力和獨(dú)立思考能力?”
 
  在未來一年里,Chowdhury預(yù)計(jì)全球各地政府將加強(qiáng)對科技公司的審查與管理。
 
  她說:“人工智能及科技巨頭所擁有的力量引發(fā)了許多關(guān)于如何監(jiān)管該行業(yè)與技術(shù)的問題。2019年,我們將不得不解決這些問題。該如何監(jiān)管一項(xiàng)具有多用途且結(jié)果受具體情境影響的技術(shù)?如何制定既不扼殺創(chuàng)新又不偏袒大公司(可承擔(dān)合規(guī)成本的公司)的管理規(guī)定?監(jiān)管范圍又該如何確定?全球?國家?還是當(dāng)?shù)乇O(jiān)控?”
 
  她還預(yù)計(jì)人工智能在地緣政治問題中扮演的角色會持續(xù)演變。
 
  她說道:“AI不僅僅是一項(xiàng)技術(shù),更是經(jīng)濟(jì)與社會的塑造者。在這項(xiàng)技術(shù)中我們能反思、衡量、并實(shí)踐我們的價(jià)值觀。對于應(yīng)建造什么和如何建造的影響上,行業(yè)應(yīng)不要太當(dāng)真。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),AI行業(yè)中常見的理念需要被摒棄,即使我們不構(gòu)建它,中國也會,而創(chuàng)造正是力量所在之處。”
 
  她還說道:“我希望監(jiān)管機(jī)構(gòu),技術(shù)及研究人員意識到人工智能競賽不僅僅只關(guān)乎計(jì)算能力與技術(shù)敏銳度,就像冷戰(zhàn)不僅僅關(guān)乎核能力一樣。我們有責(zé)任以更公平、更公正、更公開的方式去重建世界。這是一個(gè)難得的機(jī)會,轉(zhuǎn)瞬即逝,我們要抓住這個(gè)機(jī)會。”
 
  從消費(fèi)者角度來看,她相信2019年人工智能將在家庭中應(yīng)用更加廣泛。許多人已更習(xí)慣于使用智能音箱如GoogleHome和AmazonEcho及其他很多智能設(shè)備。她很好奇在這方面是否會有特別有趣的東西會從于19年1月第二周將在拉斯維加斯舉辦的消費(fèi)者電子展覽會中脫穎而出,這可能進(jìn)一步將人工智能融入人們的日常生活。
 
  她說:“我想我們都在等一個(gè)機(jī)器人管家的出現(xiàn)。”
 
  吳恩達(dá)
  2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么?2019年又將如何?
 
  吳恩達(dá)是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授。因?yàn)楹芏嘣颍拿衷贏I圈中廣為人知。他是谷歌大腦(將人工智能輻射到谷歌所有產(chǎn)品的項(xiàng)目)的聯(lián)合創(chuàng)始人,也是LandingAI(旨在于幫助企業(yè)將人工智能融入到運(yùn)營中的公司)的創(chuàng)始人。他還是YouTube和Coursera(吳恩達(dá)創(chuàng)立的在線學(xué)習(xí)公司)上一些最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的講師。他創(chuàng)建了deeplearning.ai網(wǎng)站,并撰寫了一本名為《DeepLearningYearning》的書。
 
  在百度工作三年,幫助此科技巨頭向AI公司轉(zhuǎn)型后,吳恩達(dá)辭去了百度首席AI科學(xué)家的職務(wù)。
 
  之后,他加入了擁有1.75億美元的人工智能基金會,同時(shí)成為了無人駕駛汽車公司Drive.ai.董事會一員。
 
  吳恩達(dá)預(yù)計(jì)到2019年主要取得進(jìn)展或變化的地方是AI將在科技行業(yè)或軟件公司外的領(lǐng)域得到應(yīng)用。通過援引麥肯錫的一份稱AI將創(chuàng)造13萬億GDP的報(bào)告,他說到AI領(lǐng)域最大的未開發(fā)潛力在軟件行業(yè)之外。
 
  他說:“我認(rèn)為2019年,AI應(yīng)用于軟件行業(yè)之外的例子會非常之多。AI在幫助谷歌、百度、Facebook及微軟等公司中都做得很不錯(cuò),我與這些公司無任何關(guān)系。但就連Square、Airbnb及Pinterest等公司都已開始應(yīng)用一些AI功能,我認(rèn)為下一輪創(chuàng)造價(jià)值的巨浪會在制造業(yè)公司、農(nóng)業(yè)設(shè)備公司或醫(yī)療保健企業(yè)開發(fā)一系列的AI方案來推進(jìn)業(yè)務(wù)之時(shí)。”
 
  像Chowdhury一樣,吳恩達(dá)對2018年公眾對AI的能力及局限性上的理解大增感到驚訝。他很高興關(guān)于AI的討論不再圍繞機(jī)器人殺手或?qū)θ斯ふw智能的恐懼了。
 
  他表示他是有準(zhǔn)備地回答了問題,并沒想到其他人也有相似的想法。
 
  他說:“我試圖引用了幾個(gè)我認(rèn)為對實(shí)際應(yīng)用十分重要的領(lǐng)域。AI的實(shí)際應(yīng)用會遇到一定的阻礙,但我認(rèn)為這些阻礙都會被解決。”
 
  在未來一年里,吳恩達(dá)很高興看到人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)研究兩個(gè)領(lǐng)域都取得了進(jìn)展,這將有助于推動整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。一方面是AI能通過更少的數(shù)據(jù)得出精確的結(jié)論,該領(lǐng)域的一些人稱之為“少量樣本學(xué)習(xí)”。
 
  他說:“我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的第一波進(jìn)展主要是大公司利用大量數(shù)據(jù)創(chuàng)建巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對吧?所以如果你想創(chuàng)建一個(gè)語言識別系統(tǒng),就需要進(jìn)行10萬小時(shí)的數(shù)據(jù)模擬。如果想創(chuàng)建機(jī)器翻譯系統(tǒng),就需要模擬極大量的平行語料庫中的句型,從而創(chuàng)造出很多突破性結(jié)果。現(xiàn)在我越來越多地看到從小數(shù)據(jù)中出的成果。所以即使你有1000張照片,你也可以嘗試去做出點(diǎn)什么結(jié)果。”
 
  令一方面則是被稱為“通用可見性”的計(jì)算機(jī)視覺方面的進(jìn)展。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)經(jīng)過斯坦福大學(xué)高端X光機(jī)拍攝的原始圖像的訓(xùn)練,效果可能會非常地好。很多該領(lǐng)域的先進(jìn)公司及研究人員已創(chuàng)造出了比放射科醫(yī)生更出色的系統(tǒng),但它們并不是很靈活。
 
  “但如果你把你的訓(xùn)練模型應(yīng)用到拍攝圖片有點(diǎn)模糊的低端X光機(jī)或是其他醫(yī)院的X光機(jī)上,遇到技師讓病人右轉(zhuǎn),導(dǎo)致角度有些許的偏離的情況,結(jié)果就會是相比于今天的算法,放射科醫(yī)生會做的更好。因此我認(rèn)為有趣的研究是嘗試提高學(xué)習(xí)算法在新情境中的通用性。”
 
  YannLeCun
  2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么?2019年又將如何?
 
  YannLeCun是紐約大學(xué)教授,F(xiàn)acebook首席AI科學(xué)家及人工智能研究院(FAIR)創(chuàng)始人。Facebook人工智能研究院開發(fā)了PyTorch1.0、Caffe2及其他大量的人工智能系統(tǒng),如Facebook每日使用上十億萬次的文本翻譯AI工具和先進(jìn)的下圍棋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
 
  他堅(jiān)信FAIR為其研究及工具所采用的開源政策推動了其他大型科技企業(yè)采用該政策,而這推動了AI整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。在上月的NeurIPS大會和FAIR50周年之際,LeCun將FAIR稱為一家致力于“可實(shí)現(xiàn)各種可能的機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)及數(shù)學(xué)腹地”的研究院。
 
  他說:“當(dāng)更多人開始討論AI研究時(shí),整個(gè)領(lǐng)域?qū)⒏斓南蚯鞍l(fā)展,對AI研究來說這影響重大。今日AI發(fā)展速度之快主要是因?yàn)楦嗟娜诉M(jìn)行了更快更有效的交流,并做了更多的開放性研究。”
 
  在倫理層面,LeCun很高興看到公眾開始思考AI工作所帶來的倫理影響及帶有偏見的決策所帶來的危險(xiǎn)。
 
  他說:“情況與倆三年前不同了,現(xiàn)在人們已充分認(rèn)識到倫理方面的問題。”
 
  他認(rèn)為AI領(lǐng)域中的倫理與偏見問題現(xiàn)在還并未成為需要立即采取措施的主要問題,但他認(rèn)為人們應(yīng)提前做好準(zhǔn)備。
 
  就像現(xiàn)在還未出現(xiàn)急需解決的重大生死攸關(guān)問題一樣。但問題遲早會來,我們需要了解這些問題并防患于未然。
 
  如吳恩達(dá)一樣,LeCun期待未來會有更多靈活的AI系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不需原始輸入數(shù)據(jù)或精確條件,就可以得到準(zhǔn)確的輸出。
 
  他還提到,雖然研究人員可通過深度學(xué)習(xí)來很好地處理感知,但卻對AI系統(tǒng)整體的架構(gòu)缺乏理解。
 
  要想教會機(jī)器通過觀察世界去學(xué)習(xí),需要自我監(jiān)督學(xué)習(xí)或基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
 
  他說道:“不同的人對此稱呼不同,但人類與動物都是通過觀察與了解大量的背景知識來感知世界是如何運(yùn)作的。我們還不知道如何讓機(jī)器學(xué)會這么做,這是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。這項(xiàng)研究的成果將會推動AI與計(jì)算機(jī)的真正發(fā)展,從而讓機(jī)器具備一些常識,讓人們能與機(jī)器助手就更廣泛的話題進(jìn)行交流,并不再感到沮喪。”
 
  對于有助于Facebook內(nèi)部運(yùn)營的應(yīng)用,LeCun稱在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)及需少量數(shù)據(jù)輸出準(zhǔn)確結(jié)果的人工智能等方面取得的進(jìn)步將是十分重要的。
 
  他還提到,在問題的解決過程中,我們希望找到減少特定任務(wù)如機(jī)器翻譯、圖像識別等任務(wù)所需數(shù)據(jù)量的方法,在這一方向上我們已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展。我們已經(jīng)通過使用弱監(jiān)督或自我監(jiān)督學(xué)習(xí)對Facebook機(jī)器翻譯及圖像識別產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。因此,這些影響不僅僅是長期的,更能帶來短期效果。
 
  在未來,LeCun期待見到AI在建立事件之間的因果關(guān)系上能取得進(jìn)展。這一能力并不僅僅通過觀察獲得,更需通過實(shí)踐理解。例如,當(dāng)人們在使用雨傘時(shí),很可能是下雨了。
 
  他提到,如果你想機(jī)器通過觀察來了解世界運(yùn)作原理,它必須要知道它能夠做什么要想影響世界,這是十分重要的。假設(shè)你在一間房中,你的前面是一張桌子,桌上有一個(gè)像水杯樣的物體,你知道你推一下水杯,水杯會移動,但你卻無法移動桌子,因?yàn)樽雷佑种赜执蟆_@類事情都是與因果相關(guān)的。
 
  希拉里·梅森
  2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么?2019年又將如何?
 
  在2017年Cloudera收購FastForwardLabs之后,希拉里·梅森出任了Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)的總經(jīng)理。FastForwardLabs雖被收購,卻仍在運(yùn)營之中。它為用戶提供應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)報(bào)告與建議,從而預(yù)測未來半年到兩年企業(yè)的發(fā)展方向。
 
  2018年,AI領(lǐng)域中的一項(xiàng)與多任務(wù)學(xué)習(xí)相關(guān)的發(fā)展讓梅森感到驚訝。多任務(wù)學(xué)習(xí)可訓(xùn)練單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推理時(shí)應(yīng)用多種標(biāo)簽,例如在一幅圖像中看到的多個(gè)對象。
 
  FastForwardLabs一直就AI系統(tǒng)的倫理影響為客戶提供建議。梅森也意識構(gòu)建AI系統(tǒng)倫理框架的重要性。
 
  梅森說道:“這正是自成立了FastForward我們一直在做的事。5年前,我們在每篇報(bào)告中都撰寫了倫理方面的規(guī)范。但今年,公眾才開始真正關(guān)注倫理規(guī)范。到明年,對此莫不關(guān)注的企業(yè)與個(gè)人都會承擔(dān)相應(yīng)的后果與責(zé)任。有一點(diǎn)我沒有說清楚,我希望未來在數(shù)據(jù)科學(xué)與AI發(fā)展的實(shí)踐中,技術(shù)人員和商業(yè)領(lǐng)袖在開發(fā)AI產(chǎn)品時(shí)都能自主地考慮道德和偏見問題,而非像今天熟視無睹。”
 
  隨著未來一年越來越多AI系統(tǒng)成為商業(yè)運(yùn)營的一部分,梅森期待處于最佳位置的產(chǎn)品經(jīng)理及產(chǎn)品負(fù)責(zé)人將會對AI做出更多的貢獻(xiàn)。
 
  她表示:“顯然,了解產(chǎn)品整體框架及行業(yè)的人知道什么產(chǎn)品是有價(jià)值的,什么是沒價(jià)值的,他們也知道誰是投資方向上的最佳決策人。所以如果讓我預(yù)測,我認(rèn)為那些使用電子表格建立簡單模型的人會變得很低能,他們自己也會很快意識到將AI應(yīng)用到自己產(chǎn)品中的機(jī)會非常之少。”
 
  AI民主化或?qū)I擴(kuò)展到企業(yè)除數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)外的所有部門,是很多公司所強(qiáng)調(diào)的,如KubeflowPipelines及AIHub等谷歌云AI產(chǎn)品,以及CI&T公司為確保人工智能系統(tǒng)在公司內(nèi)部得到實(shí)際利用提出的建議。
 
  梅森認(rèn)為越來越多的企業(yè)需要構(gòu)建管理多個(gè)AI系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。
 
  如開發(fā)運(yùn)維人員所面臨的挑戰(zhàn)一樣,單個(gè)系統(tǒng)可使用手動部署的定制腳本來管理,cron腳本也可管理幾十個(gè)系統(tǒng)。但當(dāng)管理有安全、管理及風(fēng)險(xiǎn)要求的企業(yè)中的數(shù)百上千系統(tǒng)時(shí),需要的是更專業(yè)、穩(wěn)健的工具。
 
  她還提到,企業(yè)正在從尋求有能力及才華的人才向系統(tǒng)化追求機(jī)器學(xué)習(xí)及AI機(jī)遇轉(zhuǎn)變。
 
  由于Cloudera近期推出了基于容器的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺,因此對于梅森來說,強(qiáng)調(diào)部署AI所需的容器是有意義的。她堅(jiān)信這一趨勢在未來幾年將會持續(xù)下去,從而企業(yè)可在本地AI及云端AI部署兩者中做選擇。
 
  梅森還相信AI的業(yè)務(wù)將不僅僅在單個(gè)公司而是整個(gè)行業(yè)中繼續(xù)不斷發(fā)展。
 
  她說道:“我們將看到AI專業(yè)實(shí)踐的持續(xù)發(fā)展。如果你現(xiàn)在是一家公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,當(dāng)你跳槽至另外一家公司后,你的工作將會完全不同:不同的工具、不同的期望和不同的報(bào)表結(jié)構(gòu)。但我想一致性還是存在的。”        文章轉(zhuǎn)載自今日頭條,版權(quán)歸原作者所有,如作者或來源機(jī)構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用,請通知我們,我們將第一時(shí)間刪除內(nèi)容。
 
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