人工智能:这么近 那么远

2017-10-25 06:35卢娜
东方企业家 2017年10期
关键词:马斯克人工智能人类

卢娜

自Alpha Go屡次战胜人类顶尖围棋高手以来,有关人工智能(AI)话题的热度达到了一个前所未有的高度,甚至还引发了扎克伯格与马斯克这两位硅谷风云人物的呛声。

8月初,特斯拉CEO马斯克呼吁大家提前行动起来,对AI进行监管,因为AI“会对文明的存在构成本质威胁”。马斯克表示,多年来有关AI的话题都会让他脑中的警铃大作,“在人们看到机器人跑到街上杀人之前,大家不会意识到这个问题,因为这事看起来太不着边际了。”事实上,这并不是马斯克第一次发出此类警告,一直以来他都在担心未来AI成为主导,人类沦为第二文明;又或者人类可能会陷入电影《终结者》一样的处境,不得不面对机器人的“起义”。

Facebook CEO扎克伯格却认为马斯克的说法“相当不负责任”,他在某次在线互动问答中表示开发人工智能总体来说是一件“很乐观”的事。因为它可以诊断疾病、驱动无人驾驶汽车,可以拯救许多人的生命。在他看来,人工智能作为一种技术,为善为恶,决定权还是在人类自己的手上,“每当我听到有人说AI未来会伤害人类,我就会想:技术总是可以用在好的地方和坏的地方,你应该对自己开发的东西谨慎一些,在使用时也谨慎一些。”不过马斯克很快就发表了毫不留情的回应,他说:“我跟马克(扎克伯格)聊过,他对AI的理解很有限。”

这场争论显然不能立见输赢,但一个属于人工智能的全新时代却是不可逆转地向我们走来了,今年全国两会上,“人工智能”更是第一次被写入政府工作报告。于是,有关人工智能的话题不仅让普通民众津津乐道,也让不少嗅到变革商机的投资人与创业者兴奋不已。

那么人工智能究竟离我们有多近?当人工智能降临,它又是否真的会如马斯克所说得那么危险?当这场变革呼啸而至,通过相关调研及报告,我们或许能拨开一些笼罩在人工智能身上的迷雾。

今年9月,高盛发布报告,并以《中国人工智能的崛起》为题,分析了中国人工智能的发展现状,并称未来中国会看到更多的国家和地方层面的支持人工智能发展的政策推出。

高盛称:虽然美国被普遍认为是人工智能领域最先进的国家,但是其它国家也在赶超。比如中国的百度、阿里巴巴和腾讯这些大公司就是典型的例子。“中国不仅拥有资源,而且推出了一份自上而下的雄心勃勃的计划,希望在未来几年创建人工智能和机器学习赋能的智慧经济。”

人工智能价值主要体现在四大关键领域:人才、数据、基础设施和计算能力。中国已具备前三个因素,在计算能力方面,尽管目前仍依赖国外供应商,但中国国内半导体产业正在取得令人振奋的进步。

事實上,人工智能已经无处不在,从能够预测天气的智能手机应用到支撑复杂算法的能够打败人类玩家的棋类游戏。谷歌、微软等大公司已经在人工智能方面投入大量资金,希望扩大人工智能的应用。机器被“喂”以大量数据,并被“教会”大量具体的任务,从而能够让公司创造出会学习而且能变得更聪明的软件。

虽然就技术层面而言,图像识别、语音识别、自然语言处理等一系列人工智能技术已相对成熟。但就商业化进程而言,其“变现”盈利的方式方法却仍不明晰。在近日举行的2017 TRACKER创新大会上,与会专家认为,人工智能技术只有与垂直领域结合、解决具体的问题,才能让技术真正落地,从而实现商业应用。

科大讯飞高级副总裁杜兰说,“2011年起,我们就把自主研发的语音平台开放给公众,任何人都可以在平台上进行研发和创新。同时,我们选择了一些非常重要的垂直行业赛道,比如教育、医疗、智慧城市等。”杜兰表示,“语音平台+行业赛道”的战略布局是为了促进公司研发的人工智能核心技术更好地“落地”。同时,杜兰还分享了她对行业未来发展的看法和思路,她认为,目前我们正进入到人工智能发展的一个新的阶段,未来可将其运用在教育、社会城市管理、医疗、家居生活,交通甚至金融、环保等领域,各种各样的数据可以通过算法在应用上获得新的体现。

物灵科技联合创始人顾嘉唯也认为,把人工智能技术赋能给具体的垂直行业,比发掘一个适用于所有行业的通用问题好很多。“比如,在制造业中,人工智能技术可以辅助玻璃边缘的检测,提升制造效率;在医疗领域,人工智能技术可以辅助放射科、病理科医生对医疗影像数据做精准诊断。”

科大讯飞及物灵科技对人工智能的应用恰好证实了高盛在人工智能生态报告中的观点,报告中,高盛援引的艾瑞咨询的数据称,目前,语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的 60% 和 12.5%。在中国,所有和人工智能相关的公司中,71% 专注于开发应用,其余公司专注算法,其中,55% 的公司研究计算机视觉, 13% 研究自然语言处理,9% 致力于基础机器学习。

相比商界对人工智能的高涨热情,学术出身的上海纽约大学终身教授张峥则显得更为冷静和理智,他认为,有关人工智能的讨论现在“非常喧闹”,也有很多的“噪音”。站在学术研究人员的角度,他解释说,人工智能分为两类,一类是像Alpha Go这样,它可以做人类也能做的事,而且能做得更好,但它的运作不需要参考人类的大脑结构,因而它只是一个为人类提供便利的工具,这也是商业应用中最普遍的;另外一种则很难,“想要(人工智能)像我们人类一样懂得思考、拥有感情,这是非常非常困难的。因为现在科学家们连人脑究竟是怎样去思考的都还没研究清楚。”

对此,从事智能家居产品和服务研发的BroadLink公司CEO刘宗孺也表示赞同,他说:“以我自己所在的垂直领域为例,人工智能技术最多只能辅助我们做出一个‘机器仆人,却做不出‘机器管家。前者,技术要求较低,只需要机器能听懂并执行人类发出的指令;后者,技术要求非常高,需要机器人具备跟人流畅交流、思考的能力。”

由此看来,人工智能在商业领域的垂直应用并非难事,但是从学术研究层面来看,这仅仅是非常简单而浅显的部分,然而若要它们真正像人类一样思考,就现在有些遥不可及了。因而我们也大可不必早早便担忧人工智能的“智慧”将引发人伦争议,甚至带来破坏性的危害——它同人类之间的距离,或许就像一首老歌中唱的那样:就欠一点点,但这一点点,却很远。

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