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[導(dǎo)讀]   人工智能正以前所未有的態(tài)勢(shì)洶涌而來(lái),一方面是風(fēng)投和創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新,都把人工智能當(dāng)做了下一個(gè)尚未被開(kāi)墾的寶地;另一方面是應(yīng)用,比起概念盛行的階段,現(xiàn)在的無(wú)人車(chē)、AlphaGo等已經(jīng)把人工智能技術(shù)帶到

  人工智能正以前所未有的態(tài)勢(shì)洶涌而來(lái),一方面是風(fēng)投和創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新,都把人工智能當(dāng)做了下一個(gè)尚未被開(kāi)墾的寶地;另一方面是應(yīng)用,比起概念盛行的階段,現(xiàn)在的無(wú)人車(chē)、AlphaGo等已經(jīng)把人工智能技術(shù)帶到了“看得到摸得著”的境地。

  那人工智能到底是什么?這個(gè)領(lǐng)域包含哪些要素?它將如何改變當(dāng)今世界,又面臨哪些問(wèn)題和瓶頸?對(duì)于人工智能的應(yīng)用和商業(yè)化,哪些領(lǐng)域會(huì)最快顯現(xiàn)效果出來(lái)?

  在清華大學(xué)“清華學(xué)堂計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)班”題為《人工智能的黃金時(shí)代》的演講中,創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開(kāi)復(fù)對(duì)“人工智能”進(jìn)行了深入淺出的講解分析。

  在講解中,這位機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的博士對(duì)人工智能追古溯源、引用知名商業(yè)案例,并結(jié)合Google等巨頭的布局和調(diào)整,為受眾勾勒了人工智能的框架、要素、商用領(lǐng)域和條件,并且強(qiáng)調(diào)了人工智能當(dāng)前的瓶頸和對(duì)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的影響。

  值得一提的是,這位中國(guó)最知名的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師還給有志于在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們提供了建議。

  在這篇長(zhǎng)達(dá)萬(wàn)字的演講實(shí)錄里,關(guān)于人工智能、深度學(xué)習(xí)、Google的野心等,首次“科普式”地得以展現(xiàn)。

  以下是李開(kāi)復(fù)演講實(shí)錄:

  謝謝大家!非常高興有這個(gè)機(jī)會(huì)又一次來(lái)到清華,尤其是在我最尊敬的姚期智教授的邀請(qǐng)和介紹之下。姚教授的姚班在全球已經(jīng)享有盛名,我從Google到創(chuàng)新工場(chǎng),看到有非常多成功的工程師,都是在姚老師的培養(yǎng)之下成為了計(jì)算機(jī)界的頂尖人才。

  在講人工智能之前,我想向大家介紹一下我的一些可能不太為人熟知的背景:其實(shí)在進(jìn)入幾個(gè)國(guó)際大公司任職之前,也就是在30多年前,我就進(jìn)入了人工智能領(lǐng)域。我是在1980年首先做的自然語(yǔ)言處理,1982年做的計(jì)算機(jī)視覺(jué),1983做的語(yǔ)音識(shí)別,1985年做的人機(jī)對(duì)弈,1996年做的VR/AR……但我們現(xiàn)在知道,那時(shí)候我的這些選擇基本上都是非常“糟糕錯(cuò)誤”的職業(yè)選擇,因?yàn)槊恳患虑?,我都是在它的黃金時(shí)代之前、白銀時(shí)代之前,甚至破銅爛鐵都不是的時(shí)代就涉足了。從這個(gè)事情上,其實(shí)我也想說(shuō),做計(jì)算機(jī)研究這個(gè)領(lǐng)域,本身的素質(zhì)能力當(dāng)然都非常重要,但是還要在正確的時(shí)候選擇正確的事情。我在錯(cuò)誤的時(shí)候太過(guò)狂熱的跳進(jìn)了人工智能領(lǐng)域,與此同時(shí),過(guò)去的三四十年人工智能也是起起伏伏,一下很火,一下又跌入谷底。

  但現(xiàn)在是人工智能的黃金時(shí)代??赡芨魑灰矔?huì)問(wèn),憑什么這次說(shuō)是人工智能的黃金時(shí)代?為了說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題,這次我肯定不只用一些理論來(lái)說(shuō)服大家,畢竟我過(guò)去也做了這么多“錯(cuò)誤的選擇”——我今天還帶一些實(shí)際的數(shù)據(jù)來(lái)跟大家分享為什么我對(duì)今天的人工智能充滿信心。人工智能有很多分支,其中之一是機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)里面還有一個(gè)分支是深度學(xué)習(xí),今天我更多的會(huì)用深度學(xué)習(xí)作為案例。

  人工智能是一種工具

  最近人工智能成為全球熱門(mén)新聞話題,很多是因?yàn)榇蠹铱吹紸lphaGo在幾個(gè)月前擊敗了李世石,最近在網(wǎng)上還傳出年底之前它要挑戰(zhàn)柯杰的消息。但在這個(gè)新聞的熱度之下,有一點(diǎn)讓我覺(jué)得很可惜:大家對(duì)這個(gè)話題討論的重心都放在了人工智能是不是在模仿人腦,“奇點(diǎn)”是否即將來(lái)臨這樣的問(wèn)題上,卻沒(méi)有真正關(guān)注人工智能對(duì)我們的現(xiàn)實(shí)影響。

  “奇點(diǎn)”認(rèn)為未來(lái)機(jī)器將有各種的智能、人類(lèi)必須做一些事情來(lái)保護(hù)自己。我們?cè)谧臎](méi)有任何一個(gè)人能夠證明或否定“奇點(diǎn)”,但就我個(gè)人而言,我認(rèn)為人工智能要取代人還是一個(gè)非常遙遠(yuǎn)的事情。我覺(jué)得我們需要更關(guān)注的事情是人工智能是今天能夠拿來(lái)用的工具,它能幫助人類(lèi)解決問(wèn)題,能取代重復(fù)性的工作,能創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。正因?yàn)檫@個(gè)理由,我認(rèn)為我們今天進(jìn)入了人工智能的黃金時(shí)代。

  隨便舉幾個(gè)例子:今天很多的工作以后大部分都會(huì)消失,比如說(shuō)翻譯,雖然現(xiàn)在還不是做的那么完美,但是每年進(jìn)步的都很快,再過(guò)幾年人工的翻譯可能就會(huì)非常難找到工作了。記者也同樣如此,如今90%美聯(lián)社的文章都是用機(jī)器來(lái)寫(xiě)的。幾乎所有思考模式可以被理性推算的工作崗位,在有足夠數(shù)據(jù)支撐的時(shí)候,都會(huì)被取代。有人說(shuō)十年之內(nèi)一半的工作會(huì)消失,有人說(shuō)十五年之內(nèi)一半的工作會(huì)消失,我覺(jué)得這些都是合理的揣測(cè)。

  我想在座大部分都會(huì)相信這個(gè)理論,而如果你對(duì)此還有懷疑,你可以想想,為什么AlphaGo這么厲害?就是因?yàn)樗梢詣?dòng)用到幾千臺(tái)機(jī)器每天和自己對(duì)弈上萬(wàn)盤(pán)的圍棋,而這人是做不到的;以后為什么自動(dòng)駕駛會(huì)這么厲害呢?因?yàn)樗梢杂盟母鞣N的sensor在路上搜集數(shù)據(jù),這不是任何一個(gè)司機(jī)可以匹敵的。所以這些都是一些必然的過(guò)程。

  何為人工智能

  到底什么是人工智能呢?我覺(jué)得大概來(lái)說(shuō)可能是有幾個(gè)部分。

  首先是感知,感知就是包括視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言;然后是決策,剛剛講的做一些預(yù)測(cè),做一些判斷,這些是決策層面的;那當(dāng)然如果你要做一套完整的系統(tǒng),就像機(jī)器人或是自動(dòng)駕駛,它會(huì)需要一個(gè)反饋。

  

  什么是人工智能?

  在這些例子上可以看到,感知可能更多的是幫助識(shí)別圖里面一個(gè)嬰兒在沙發(fā)上抱著泰迪熊這種。在推薦上面,我舉的例子是一個(gè)用Google now通過(guò)你過(guò)去做的一些事情推測(cè)你下面要做什么,在最下面的例子你會(huì)看到有一個(gè)無(wú)人駕駛的汽車(chē),它有各種的sensor,它捕捉的信息可以用來(lái)做最后的決策,比如怎么去操作方向盤(pán)、油門(mén)、剎車(chē)等等的。其實(shí)這三件事情的總和就是今天所被歸納為的人工智能。

  再?gòu)牟┺?、感知決策以及反饋四個(gè)方面回顧一下人工智能的發(fā)展歷程。博弈今天就不講太多了,但是基本上我可以看到從我在大學(xué)做的Othello到Checkers再到DeepBlue chess,經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)的一段時(shí)間,終于有了今天AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍。我們從中可以看到,這是一條長(zhǎng)達(dá)三十多年的路程。

  

  人工智能的各階段發(fā)展里程碑事件

  在感知方面,從我的博士論文發(fā)表到Nuance成為一個(gè)頂尖的公司,從中國(guó)誕生了科大訊飛到美國(guó)的Deep Face、中國(guó)的Face++等等做得越來(lái)越好的企業(yè),這些年也有很多的進(jìn)步。還有一些很特殊的例子,比如最近看到一些搞笑的比較Microsoft Tay在Twitter上開(kāi)始跟人家交流一下子就講了一堆不堪的話,就被Microsoft撤回了,所以這里有很多的成功例子,也有很多有趣的事件。

  決策方面,從早期Microsoft Office里的工具到Google廣告的推薦,然后到金融行業(yè)的很多智能決策公司的出現(xiàn),進(jìn)步迅速。Google auto mail可能大家還沒(méi)有看過(guò),但是如果你現(xiàn)在還在用gamil的話,會(huì)發(fā)現(xiàn)你有時(shí)候收到email,Google會(huì)跳出來(lái)問(wèn)要不要發(fā)回復(fù),有時(shí)候它連回復(fù)都幫你寫(xiě)好了,而且寫(xiě)的很精確。這也是人工智能的體現(xiàn)??赡芤院笪覀冎v話都不用,助理能幫我們搞定,人工智能的助理肯定也是一個(gè)方向。

  最后是反饋,從CMU Boss早期的無(wú)人駕駛到Amazon用Kiva推動(dòng)物流,再到最近的Pepper、Google car,我們可以看到這個(gè)領(lǐng)域過(guò)去三四年特別的熱,有很多看起來(lái)商業(yè)化已經(jīng)做的非常好。

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