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“世界AI之父”：人工智能不會(huì)取代人類，會(huì)讓人更智能
發(fā)布時(shí)間：2019-07-29 分類：趨勢(shì)研究
人工智能誕生于20世紀(jì)50年代，但為何近幾年才進(jìn)入爆發(fā)期？哪一項(xiàng)人工智能應(yīng)用對(duì)人類社會(huì)影響最深遠(yuǎn)？
如果說誰有資格談?wù)撊斯ぶ悄芨锩渡疃葘W(xué)習(xí)》一書作者、被稱為“世界AI之父”的特倫斯·謝諾夫斯基（Terry Sejnowski）是其一。在大多數(shù)人都“迷信”基于邏輯的計(jì)算機(jī)編程作為人工智能基本方法時(shí)，他提出受大腦生物學(xué)啟發(fā)的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，證明基于大腦式的計(jì)算方法是可行的，為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)會(huì)比編程更高效
記者：AI（人工智能）早期為何發(fā)展緩慢？
特倫斯：早期，電腦運(yùn)行速度慢，內(nèi)存昂貴，用編程來解決問題十分耗費(fèi)人力。如今計(jì)算機(jī)運(yùn)行快了百萬倍，內(nèi)存也大，勞動(dòng)力卻越來越貴，因此讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)比讓人類編程更高效。
除技術(shù)限制外，學(xué)界觀念也是難以跨越的藩籬。過去那些主張編程的AI先驅(qū)，本身并不關(guān)心人腦是如何實(shí)現(xiàn)智能行為的。深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2012年。在當(dāng)年的NIPS大會(huì)（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)）上，科學(xué)家論證了在一個(gè)包含1萬個(gè)類別和1000萬個(gè)圖像的數(shù)據(jù)集上，使用深度學(xué)習(xí)分類可將錯(cuò)誤減少20%。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，在該數(shù)據(jù)集上的分類錯(cuò)誤一年內(nèi)也減少不到1%，這相當(dāng)于我們?cè)谝荒陜?nèi)達(dá)到過去20年取得的成績(jī)。深度學(xué)習(xí)一夜之間變得出名。
大自然面前我們應(yīng)更謙遜一點(diǎn)
記者：在大多數(shù)研究人員都著眼于電腦編程時(shí)，你為何會(huì)把眼光投向人腦，相信深度學(xué)習(xí)可以打開人工智能發(fā)展的突破口？
特倫斯：這要追溯到我剛開始研究深度學(xué)習(xí)時(shí)所設(shè)計(jì)的一個(gè)話語網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它讓計(jì)算機(jī)來學(xué)習(xí)閱讀。自學(xué)習(xí)開始后，它一個(gè)晚上就吸收了整個(gè)訓(xùn)練集的信息。我們發(fā)現(xiàn)語言是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常擅長(zhǎng)的事，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)語言的方式和人類學(xué)習(xí)語言方式是一致的。在今天AI的所有應(yīng)用場(chǎng)景中，語言翻譯能力是最讓人驚訝的，它讓世界不同的人群能直接對(duì)話。
記者：1989年，你在一次講座中闡述了一只蒼蠅和一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的場(chǎng)景，并稱世上最快的計(jì)算機(jī)比不上一只蒼蠅，真的如此嗎？
特倫斯：我只是想借這一對(duì)比讓大家明白一件事，在大自然面前我們應(yīng)更謙遜一點(diǎn)。實(shí)際上并非說計(jì)算機(jī)比不上一只蒼蠅。計(jì)算機(jī)是一種通用設(shè)備，它可以被編程來計(jì)算任何東西，同一個(gè)硬盤可以運(yùn)行不同的程序，而蒼蠅是一種“專用計(jì)算機(jī)”，它只能運(yùn)行一種程序。但無可厚非的是，在蒼蠅那個(gè)小小的腦袋里，蘊(yùn)含著數(shù)以千計(jì)的神經(jīng)元，其視覺算法已嵌入它本身的網(wǎng)絡(luò)，可通過視覺識(shí)別來尋找食物，并保持飛行，同時(shí)還能在復(fù)雜的世界里生存下去，而且消耗最少的能量。
AI替代部分職業(yè)也產(chǎn)生新崗位
記者：你并不認(rèn)為人工智能會(huì)取代人類？
特倫斯：1997年“深藍(lán)”打敗象棋世界冠軍時(shí)，就有人說“人類會(huì)被計(jì)算機(jī)取代”。但后來，人們開始跟電腦下棋，結(jié)果變成更好的棋手。人工智能在代替一部分職業(yè)的同時(shí)，也產(chǎn)生新的崗位。比如無人駕駛，會(huì)讓將來出現(xiàn)在市中心的車輛減少，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車可在城市外圍停放，大量停車場(chǎng)空間會(huì)被高效利用。司機(jī)會(huì)被取代，會(huì)產(chǎn)生新的職業(yè)崗位，如安全監(jiān)測(cè)、傳感器技術(shù)供應(yīng)鏈等。在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的淋巴結(jié)活檢切片圖像上的判斷，直接關(guān)系病人的生命。一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到0.925的判斷準(zhǔn)確率，仍不及人類專家在同一測(cè)試上達(dá)到的0.966。把深度學(xué)習(xí)和人類專家的預(yù)測(cè)結(jié)合起來，準(zhǔn)確率能達(dá)0.995，幾近完美。這表明在未來，人類與機(jī)器將是合作而非競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。
