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杰瑞·卡普兰:AI的本质是自动化 而非智能化

 

【网易智能讯 12月3日消息】2017英特尔中国行业峰会昨日在苏州举行。会上,国际知名AI专家及技术创新企业家杰瑞·卡普兰博士发表了演讲,阐述了人工智能的发展,以及人工智能如何引领产业变革。

在人工智能领域,逻辑推理在过去很风靡,但是现在机器学习为何大行其道?杰瑞·卡普兰称,很多问题逻辑推理不能解决,需要一种不同的方法来解决,我们现在用机器学习,通过大量示例提取模式,对同一领域的新数据示例进行预测或者分类。比如我们用机器学习技术识别“猫”和“狗”之后,也能用这个系统做股票分析。

杰瑞?卡普兰:人工智能的本质是自动化 而非智能化

机器学习的兴起,与当下的计算机的计算能力高速增长是分不开的,在过去的30年里,计算机的速度翻了100万倍。如果将30年前的计算机速度比做蜗牛,那么现在就像是“火箭”的速度。

杰瑞·卡普兰称,当计算机的速度越来越快,数据量大了之后,机器学习就成为了更好的匹配,尤其是我们即将进入到5G时代,这更加推动了演绎与推理、感知与真实世界互动。基于此,未来我们可以造出全新灵活的机器人,有很强的感知能力;还能造出更加现代化、自动化的工厂;还能造出自动驾驶汽车、自动驾驶卡车;以及可穿戴传感器。

而对于未来的计算设备,杰瑞·卡普兰认为未来设备可能变得更浸入式,比如与耳机、隐形眼镜相结合,这些设备将成为你的个人助理。

杰瑞·卡普兰最后称,人工智能将使得人类的未来更加光明,让人的智力更加宝贵有价值,让我们更好的面对挑战,帮助人类寻找最有价值的信息,做出更有价值的决定。未来肯定是由人创造的,我们应该找到更加创新的方式,更好地服务人类的生活。

以下为杰瑞·卡普兰演讲实录:

杰瑞·卡普兰:人工智能,简称AI。首先让我们确定一下人工智能究竟是什么?然后让我们再来去介绍一下人工智能的发展历史。它现在又处在什么样的阶段?在这两大背景了解之后,我们为大家简单介绍一下AI领域全新的业务机会,对我们各个行业有什么样的影响,我想借此机会为大家提供一点建议,如何更好地将自己的业务与人工智能相融合。最后,我也希望聚焦一下中国市场,中国政府如何能够帮助企业去更好地迎接AI所引发的技术革命,现在我们就直接开始。

杰瑞·卡普兰:人工智能的本质是自动化 而非智能化

首先想问大家一个问题,那就是人工智能究竟是什么?绝大多数提到人工智能,我们都会担心,机器变得太智能了,甚至会取代人的能力,会偷掉我们的工作,人会大量的失业,它甚至会直接控制整个世界,为什么会这样想?因为我们在电脑里面看到的,就像这里。这应该是《终结者》。剩下的太吓人了,我就不放了。不管怎么样,电影里面都是非常让人恐慌的,但是我觉得人工智能还是非常光明的。电影里的不见得就真的成为现实,我们在这些科幻小说还有电影里面的看的实在是超出想象了,而且是有点过分,有点过度的想象了,想想我们今天的机器人,人类的最有技巧的工程师们,再对比一下我们所开发出的机器人,在美国国防部的一些任务上能够实现多么惊人的成绩?大家可以看一下,这个机器人到底能做什么事情?今天的机器人实在是太蠢了。但是如果能够对他们进行优化和升级,他们真的能发展成终结者那样的智慧机器人吗?他们真的能起来反抗人类,最终统治世界吗?答案是否定的。因为机器人他们没有自己的欲望,没有自己的想法,他们只会去做人类给他们预先设置好的任务。哪怕是在他们去实现人类预定的这些目标当中。他们都是按照规定的程式来进行呈现。再回到最开始问大家的问题,人工智能的定义究竟是什么?

一个官方的定义是这样的,研究和开发与模拟人的智能,比如像视觉感知、语音识别、决策和语言翻译,来执行任务的计算机系统。

但是,这个定义我觉得其实很不全面,我们经常会使用计算机做大量的任务,比人类的效率要高很多,我们打造的系统,也是希望能够远远超过人本身的效率,并不简单地去照搬人的能力,人工智能简而言之,并不是让系统以及设备像人一样思考,人工智能的本质在我看来,而是自动化,而并非是智能化。这是我对人工智能的一个诠释以及理解。新一代的设备,总是可以不断地去提高人的效率的,不管是智力还是体力运动,以及相关的工作都可以获得大幅的提升。

他们在执行这些任务的时候,总要比人类更好,更快,而且成本更低。否则的话,那我们开发出来这些设备就没有什么用了嘛,但是走向未来,人工智能能够帮助我们做的会更多。它将会继续的去实现自动化,并不仅仅是因为机器更加智能,而是机器是非常重要的人类开发出来的工具,它们让人类更加有价值,让我们从冗杂的程式化的工作当中解放出来。下面让我们看一下人工智能的发展史,它从创始到现在出现了怎样的变化,为什么人工智能会出现这样的变化?

杰瑞·卡普兰:人工智能的本质是自动化 而非智能化

人工智能实际上是在1956年达特茅斯会议上诞生的,一些科学家在这次会议期间进行了专门的讨论,在达特茅斯大学我们见证了这个人工智能词语的诞生。在达特茅斯的会议的与会者,他们认为智能背后的关键是逻辑推理,因此,在当时那场人工智能奠定基础的会议上,大家觉得逻辑推理的基础是什么?我们假设孔子是人,第二点,所有人都会死,都是凡人,它背后要放到计算机的程序当中,利用这样的声明做出一个结论就是孔子会死,这是非常简单的例,这是基于逻辑的方法,它背后有很多的应用,并且当下仍然有很大的影响,包括给到我们正确的驾驶方向。包括能够在仓储当中使用这些逻辑的方法进行更好的仓储。库存的管理,与此同时,也是对于整个计算机的芯片,来满足它的规格,也需要这部分的逻辑推理,英特尔在这样的技术方面也是一个领先者。领导者!而在进入到其他的一些地方,光靠整个1956年,达特茅斯的会议上所提出的这些逻辑推理能力难以解决的领域,包括话语之间的翻译、语意理解,计算机视觉等等这是其中的几个例子,问题到底在哪里?这些问题背后究竟有什么共同点?它背后需要很多的是非常混乱的,非结构化的真实世界的数据是没有办法得到很好的解释,包括我们所提到的这些声音,包括很多的图像语意,因此需要一种不同的方法能够让人工智能来进行更好的发展。而现在我们也用这个词,机器学习来代表。

机器学习背后是一系列的应用,包括软件的技术,包括选择各种不同的使用模式,案例,包括大量的事例来提取模式。对同一领域的数据进行收集,如果这个体量足够大了,让你能够找到一些模式,但是你能够充分地利用那些模式,来进行数据的预测或者说是归类,特别是对于同一领域的新数据的事例进行预测或者分类,因此在另外一方面,机器学习也是一个非常好的例子,对于你的未见的未来进行更好的预测,假设,机器学习的程序是用来识别图像,识别对象,而图像包括我们之前的讲者也提到的,在这里有不同的猫猫狗狗的照片,它能够找到其中的相关性,这个相关性也许是任何一样东西和股价的相关性,他找到这个相关性之后能够用来做股票,包括证券的销售等等。大家是这方面的专家,大家知道了逻辑推理和机器学习是两种不同的人工智能领域,不同的两条路,但是又有一个问题出现了,逻辑推理为什么在过去的几十年里如此风靡全球,相应而言,当下,现在,机器学习变得大行其道呢?如果要说它背后简单的答案,也许是有不同的存储、网络、计算,数据正在发生深远的变革。他们所变化的这个体量不是一点点,也不是许多,我想说这个词,是一个巨大的天量的海量的变化,而这样的变化也是让我们的可能变得有更多的无限的可能。在回顾过去的几十年的发展,在速度和内存上面差不多每一年半,它的能力就能翻一番,这意味着当下的计算机,现在差不多它现在的能力,应该说是在过去的三十年里,应该是翻了二十多倍,那我想这应该是如果看到他的指数,是2的20次方,产生的体量应该是超过100万了,因此甚至超越了我们直觉的分析和知识,来理解这巨大的海量,一百万代表的是速度方面,就是我们一个蜗牛的步行的速度和一个航天飞机,如果把它放到同一个阶数下面,他们的差别是多少?50万。如果再看苹果手表,苹果手表它的计算能力和传统的美国完整的空间项目,这是最早的,比1965年登月时候的计算能力要大得多,同样发生变化的也包括数位化的数据,所发生的体量也是海量巨大的。这为什么改变了整个人工智能的发展方向和方法呢?

杰瑞·卡普兰:人工智能的本质是自动化 而非智能化

首先第一种方法,人工智能当中的推理法,他只要少量的数据就能够完成很多的工作,只要输入端很少的事实,能够有很好的推理和演绎,得出很多有用的用户案例,而这对于我们现存的技术,特别是对于20、30年当时现成的技术而言,这种法以无是有效的。对比一下,30年之前,计算机,或者说机器学习的算法还缺少数据,就算你有这部分的数据,它背后的存储处理能力,在当时也是会限制你能够发展的方向和速度。因此,再回到20、30年之前,这是为什么逻辑推算是主导。

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