AI專家JerryKaplan：人工智能如何引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革
在日前蘇州舉行的2017英特爾中國(guó)行業(yè)峰會(huì)上，國(guó)際知名人工智能專家及技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)家、暢銷書(shū)《人工智能時(shí)代》作者、斯坦福大學(xué)人工智能與倫理學(xué)教授JerryKaplan在他的演講《全球視野：人工智能如何引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革》中，針對(duì)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷史，當(dāng)前及未來(lái)的行業(yè)應(yīng)用方向，以及如何引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的話題進(jìn)行了分享。他強(qiáng)調(diào)，美好的未來(lái)還是要由人來(lái)親手創(chuàng)造的，機(jī)器只是實(shí)現(xiàn)的重要工具，如何使用這些技術(shù)全靠我們，同時(shí)也對(duì)中國(guó)如何更好地發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)提出了建議。
以下是JerryKaplan教授的演講實(shí)錄。
來(lái)自硅谷的問(wèn)候，我自己住在加州，非常非常榮幸能夠借英特爾的邀請(qǐng)，這次來(lái)到蘇州參加會(huì)議，非常感謝各位的支持，我深感榮幸，能夠有這樣一個(gè)機(jī)會(huì)，與大家分享一下人工智能引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革。不管是作為個(gè)人還是作為我的企業(yè)，我們與英特爾合作已久，如果沒(méi)有英特爾，PC行業(yè)的變革甚至根本不會(huì)發(fā)生，今天我為大家介紹一下人工智能，簡(jiǎn)稱AI。首先讓我們確定一下人工智能究竟是什么？然后讓我們?cè)賮?lái)去介紹一下人工智能的發(fā)展歷史。它現(xiàn)在又處在什么樣的階段？在這兩大背景了解之后，我們?yōu)榇蠹液?jiǎn)單介紹一下AI領(lǐng)域全新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，對(duì)我們各個(gè)行業(yè)有什么樣的影響。我想借此機(jī)會(huì)為大家提供一點(diǎn)建議，如何更好地將自己的業(yè)務(wù)與人工智能相融合。最后，我也希望聚焦一下中國(guó)市場(chǎng)，中國(guó)政府如何能夠幫助企業(yè)去更好地迎接AI所引發(fā)的技術(shù)革命。
首先想問(wèn)大家一個(gè)問(wèn)題，那就是人工智能究竟是什么？絕大多數(shù)人提到人工智能，我們都會(huì)擔(dān)心，機(jī)器變得太智能了，甚至?xí)M(jìn)化出取代人的能力，會(huì)偷掉我們的工作，導(dǎo)致大量的失業(yè)，它甚至?xí)苯涌刂普麄�(gè)世界，為什么會(huì)這樣想？因?yàn)槲覀冊(cè)陔娔X里面看到的，例如《終結(jié)者》。剩下的太嚇人了，我就不放了。不管怎么樣，電影里面都是非常讓人恐慌的，但是我覺(jué)得人工智能還是非常光明的。電影里的不見(jiàn)得就真的成為現(xiàn)實(shí)，我們?cè)谶@些科幻小說(shuō)還有電影里面的看的實(shí)在是超出想象了，而且是有點(diǎn)過(guò)分，有點(diǎn)想象過(guò)度了。想想今天的機(jī)器人，人類的最有技巧的工程師們，再對(duì)比一下我們所開(kāi)發(fā)出的機(jī)器人，在美國(guó)國(guó)防部的一些任務(wù)上能夠?qū)崿F(xiàn)多么驚人的成績(jī)？大家可以看一下，這個(gè)機(jī)器人到底能做什么事情？今天的機(jī)器人實(shí)在是太蠢了。但是如果能夠?qū)λ麄冞M(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)，他們真的能發(fā)展成終結(jié)者那樣的智慧機(jī)器人嗎？他們真的能起來(lái)反抗人類，最終統(tǒng)治世界嗎？答案是否定的。因?yàn)闄C(jī)器人他們沒(méi)有自己的欲望，沒(méi)有自己的想法，他們只會(huì)去做人類給他們預(yù)先設(shè)置好的任務(wù)。哪怕是在他們?nèi)?shí)現(xiàn)人類預(yù)定的這些目標(biāo)當(dāng)中，他們都是按照規(guī)定的程式來(lái)進(jìn)行呈現(xiàn)。再回到最開(kāi)始的問(wèn)題，人工智能的定義究竟是什么？
一個(gè)官方的定義是這樣的，研究和開(kāi)發(fā)與模擬人的智能，比如像視覺(jué)感知、語(yǔ)音識(shí)別、決策和語(yǔ)言翻譯，來(lái)執(zhí)行任務(wù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
但是，這個(gè)定義我覺(jué)得其實(shí)很不全面，我們經(jīng)常會(huì)使用計(jì)算機(jī)做大量的任務(wù)，比人類的效率要高很多，我們打造的系統(tǒng)，也是希望能夠遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人本身的效率，并不只是簡(jiǎn)單地照搬人的能力。人工智能簡(jiǎn)而言之，并不是讓系統(tǒng)以及設(shè)備像人一樣思考，人工智能的本質(zhì)在我看來(lái)，是自動(dòng)化，而并非是智能化，這是我對(duì)人工智能的一個(gè)詮釋以及理解。新一代的設(shè)備，總是可以不斷地提高人的效率的，不管是智力還是體力運(yùn)動(dòng)，以及相關(guān)的工作都可以獲得大幅的提升。他們?cè)趫?zhí)行這些任務(wù)的時(shí)候，要比人類更好，更快，而且成本更低。否則，那我們開(kāi)發(fā)出來(lái)這些設(shè)備就沒(méi)有什么用了嘛，但是走向未來(lái)，KUKA機(jī)器人示教器維修，人工智能能夠幫助我們做的會(huì)更多。它將會(huì)繼續(xù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并不僅僅是因?yàn)闄C(jī)器更加智能，而是機(jī)器是人類開(kāi)發(fā)出來(lái)的非常重要的工具，它們讓人類更加有價(jià)值，讓我們從冗雜的程式化的工作當(dāng)中解放出來(lái)。
下面讓我們看一下人工智能的發(fā)展史，它從創(chuàng)始到現(xiàn)在出現(xiàn)了怎樣的變化，為什么人工智能會(huì)出現(xiàn)這樣的變化？
人工智能的發(fā)展，從邏輯推理到機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能實(shí)際上是在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上誕生的，一些科學(xué)家在這次會(huì)議期間進(jìn)行了專門(mén)的討論，在達(dá)特茅斯大學(xué)我們見(jiàn)證了這個(gè)人工智能詞語(yǔ)的誕生。這次會(huì)議的與會(huì)者認(rèn)為智能背后的關(guān)鍵是邏輯推理，因此，在當(dāng)時(shí)那場(chǎng)人工智能奠定基礎(chǔ)的會(huì)議上，大家覺(jué)得邏輯推理的基礎(chǔ)是什么？我們假設(shè)孔子是人，第二點(diǎn)，所有人都會(huì)死，都是凡人，這個(gè)邏輯放到計(jì)算機(jī)的程序當(dāng)中，利用這樣的聲明做出一個(gè)結(jié)論就是孔子會(huì)死，這是非常簡(jiǎn)單的例子。這是基于邏輯的方法，它有很多的應(yīng)用，并且當(dāng)下仍然有很大的影響，包括給我們正確的駕駛方向；在倉(cāng)儲(chǔ)中使用這些邏輯的方法進(jìn)行更好的倉(cāng)儲(chǔ)、庫(kù)存的管理、與此同時(shí)，對(duì)于計(jì)算機(jī)芯片，來(lái)滿足它的規(guī)格，也需要這部分的邏輯推理，英特爾在這樣的技術(shù)方面也是一個(gè)領(lǐng)先者，領(lǐng)導(dǎo)者。而在進(jìn)入到其他的領(lǐng)域，光靠整個(gè)1956年達(dá)特茅斯的會(huì)議上所提出的這些邏輯推理能力難以解決，包括話語(yǔ)之間的翻譯、語(yǔ)意理解，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等這是其中的幾個(gè)例子，問(wèn)題到底在哪里？這些問(wèn)題背后究竟有什么共同點(diǎn)？它背后需要很多的是非常混亂的，非結(jié)構(gòu)化的真實(shí)世界的數(shù)據(jù)是沒(méi)有辦法得到很好的解釋，包括我們提到的這些聲音，包括很多的圖像語(yǔ)意，因此需要一種不同的方法能夠讓人工智能來(lái)進(jìn)行更好的發(fā)展。而現(xiàn)在我們也用這個(gè)詞，機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)代表。
機(jī)器學(xué)習(xí)背后是一系列的應(yīng)用，包括軟件技術(shù)，包括選擇各種不同的使用模型、案例，包括大量的事例來(lái)提取模型。對(duì)同一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，如果這個(gè)體量足夠大了，大到足以找到一些模型，但是你能夠充分地利用那些模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)或者歸類，特別是對(duì)于同一領(lǐng)域的新數(shù)據(jù)的事例進(jìn)行預(yù)測(cè)或者分類。因此在另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)也是一個(gè)非常好的例子，對(duì)于你的未見(jiàn)的未來(lái)進(jìn)行更好的預(yù)測(cè)、假設(shè)，機(jī)器學(xué)習(xí)的程序是用來(lái)識(shí)別圖像，識(shí)別對(duì)象，而圖像包括不同的貓貓狗狗的照片等，它能夠找到其中的相關(guān)性，這個(gè)相關(guān)性也許是任何一樣?xùn)|西例如股價(jià)的相關(guān)性，他找到這個(gè)相關(guān)性之后能夠用來(lái)做股票，包括證券的銷售等等。大家是這方面的專家，大家知道了邏輯推理和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩種不同的人工智能領(lǐng)域，不同的兩條路。
但是又有一個(gè)問(wèn)題出現(xiàn)了，邏輯推理為什么在過(guò)去的幾十年里如此風(fēng)靡全球，現(xiàn)在反而機(jī)器學(xué)習(xí)變得大行其道呢？如果要說(shuō)它背后簡(jiǎn)單的答案，也許是有不同的存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算，數(shù)據(jù)正在發(fā)生深遠(yuǎn)的變革。他們變化的體量不是一點(diǎn)點(diǎn)，也不是許多，我想說(shuō)這個(gè)詞，是一個(gè)巨大的天量的海量的變化，而這樣的變化也是讓許多可能變得有更多的無(wú)限的可能。回顧過(guò)去的幾十年的發(fā)展，在速度和內(nèi)存上面差不多每一年提一倍，它的能力就能翻一番，這意味著當(dāng)下的計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在的能力比過(guò)去的三十年里，應(yīng)該是翻了二十多倍，如果看到他的指數(shù)，是2的20次方，產(chǎn)生的體量應(yīng)該是超過(guò)1百萬(wàn)了，因此甚至超越了我們直覺(jué)的分析和知識(shí)，來(lái)理解這巨大的海量，一百萬(wàn)代表的是速度方面，就是我們一個(gè)蝸牛的步行的速度和一個(gè)航天飛機(jī)，如果把它放到同一個(gè)階數(shù)下面，他們的差別是多少？50萬(wàn)。再看蘋(píng)果手表，蘋(píng)果手表它的計(jì)算能力和傳統(tǒng)的美國(guó)之前的航天項(xiàng)目，這是最早的，比1965年登月時(shí)候的計(jì)算能力要大得多，同樣發(fā)生變化的也包括數(shù)位化的數(shù)據(jù)，所發(fā)生的體量也是海量巨大的。