从算法角度来讲,就是深度学习的技术。深度学习并不是一个新的发明,而是一个复兴,就像文艺复兴一样,在很大程度上是对过去的历史的复盘。神经网络、深度学习是上世纪80年代末期所流行的多层神经网络进一步的拓展。当它跟大数据、超级计算及联姻之后,它的威力发挥了起来,所以,使得有了今天的技术进步。 在过去2、3年,有很多AI的问题、任务。计算机逐渐超越了我们人类智能。这一点也是历史的必然,其实在很多方面已经发生了。比如说,大家刚才看到的我们刷身份证,去判断是不是你这样一个任务。目前,计算机可以做到在一万人试图冒充你的时候,我们有95%的概率可以被正确识别。 AI在什么领域可以超越人类?人工智能主要依赖的算法是深度学习的方法。深度学习适合的问题是,我称之为叫“数据肥沃”,而且是好数据肥沃。好数据肥沃意味着我们有大量的数据可以进行归纳学习。 我们人类的学习除了归纳学习之外,我们还有一种学习叫演绎推理,或者是演绎学习。比如说看欧几里得几何原本,这是通过推理得出的。目前来说,深度学习适合的只能从数据来学习。它比较适合于数据采集,获取、标注比较便利的领域。比如说现在做计算机视觉、语音识别,或者是有越来越互联网化的领域使得我们收集数据可以更加的便利。但是需要推理的,目前来说,深度学习没有办法解决。 去年发生着另外一个重要的AI事件,就是阿尔法狗战胜了围棋冠军,阿尔法狗里的深度学习起到了80%的学习,其实还有另外一种技术,叫增强学习。它是适合于可以自动判断对错的领域,但是并不适合解决计算机视觉识别的问题。机器是不可以自我判断的,这就很难通过对自己做的对错的数据积累进行增强的学习。如果是完全交给机器,让它自己增强,目前的算法会导致它学偏,可能会走火入魔,学傻了。 最近一段时间,李开复老师在很多场合介绍过,他认为10年后,人工智能会取代世界上很多职业,50%的工作都可能被取代,其中包括翻译、记者、助理,包括保安、司机、销售等。仁者见仁、智者见智,有很多专家也并不认可所有的职业真的这么轻易的就会被我们AI取代,但是确实也有很多的行业,现在越来越多的可能会受到AI的威胁,比如说保安。 这是我们在一个单位里,他们现在用我们的人脸识别技术来做门禁,整个集团有1万多人,他可以通过对每一个来上班的人进行开门、考勤(人脸识别技术)。这个系统也在刚刚运行,我们也相信,当这个系统把所有的员工变成熟人的时候,这肯定会比我们人类的保安要好很多。一个好的保安可以认1、2000人,但是对于上万人的企业来说还是很难的。 什么领域会逐渐被AI超越?一类是巨量空间的搜索问题,再就是检索类的,比如说图像的检索,这对机器来说都是小菜一碟,对我们人类来说就没有那么容易了。再就是经验、技艺依赖的领域,也就是所谓的见多识广,通过经验学习、习得的技能领域,都可能逐渐的被AI取代,比如说人脸识别、物体识别,或者是自动驾驶,这也是一个经验的问题,比如说医疗的读图。 我们人工智能可以结合几百个顶级的医生,通过对这些对这些片子的学习就可以超过很多有经验的医生。客服的问答很多也是半重复性,或者是完全重复性的。所以,人工智能完全有可能从历史的经验当中来学习这样一些技能。 大家也会问这样一个问题,超越人类智能,是不是必须要知道人的大脑是如何工作的,我们才能够做出来超越人类的能力算法?事实上,我们人类的大脑是如何工作的,目前还是一个非常神秘的事情,这也是非常值得研究的课题。好消息是说,其实我们并不需要去类脑,如果我们只能坚持一个类脑的路线,我们反而不能够超越人。 我们现在的AI可以简单的总结成一个算法,或者是模型,加上数据的方法,开奖,这样的方法论使得我们的机器从大量的数据里,比我们人类见的更多的数据里,学到我们人类不能理解的,但是它会优于人类的表示和分类方法。 比如围棋,因为阿尔法狗的出现,我们的围棋专家、围棋选手,自己已经开始突破过去的一些思维框架,向阿尔法狗学习。也下出了在过去认为不太好的棋,但是发现,这样一些棋招反而更好。 (责任编辑:本港台直播) |