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王坚终于坐不住了 关于AI我们都想错了

翟继茹 2019-12-09 09:53:48

来源:钛媒体 秦聪慧

“AI这个词要被很好的约束一下了。”王坚终于坐不住了。

今天下午,在钛媒体T-EDGE产业科技国际峰会·EDGE TOP50科技思想领袖对话上,钛媒体TMTPOST集团联合创始人刘湘明与两位全球顶尖的科技思想领袖:牛津大学计算机科学系主任、多智能体系统教父Michael Wooldridge,以及中国工程院院士、阿里巴巴技术委员会主席、阿里云创始人王坚,以AI以及AI与人的关系出发,展开了深入讨论。

讨论围绕着AI技术本身以及科技进步与人的关系两个维度展开。主持人刘湘明也抛出了一系列问题:现在怎么看待AlphaGo的作用?AI为什么在制造业应用远不如人脸识别?人工智能与城市如何互相影响?以及AI对未来工作的替代性等等。

Michael认为,人工智能之所以先在围棋上开花,这是由围棋的游戏属性决定的:围棋规则很简单,但玩儿起来很难。为什么难?因为棋盘很大,赢的路线很多,这最能体现AI算力强大的特点。

而王坚认为将AI用于围棋这件事情没有什么错,但如果大家将过多的精力放在围棋与AI的融合上,就真的错了。

“当阿尔法狗出来的时候,大家就把问题搞错了。”

他认为,围棋靠AI蛮干才打败了人类的直觉,而人的直觉在围棋以外的更多场合比下围棋更重要。

比如,让AI更多地用于城市大脑、更多地用于城市交通的改善,这也是王坚博士一直在推动阿里云所做的事。

“今天年轻人花太多时间做人脸识别,其实世界上还有比这更有意思的事情做,我们应该把钱花在更有意义的关于智能技术的探索当中。”王坚表达了他的担忧,也指出了背后的原因,“这几个领域在技术上已经相对成熟,已经有了可以拿来用的理论框架,但在城市、制造业领域,我们今天连框架没有搞清楚。”

“这可能与AI体系建设比较复杂有关系。”这是Michael的观点。他以一张印有熊猫的图像为例,“如果我们在上面做一个微小的改动,可能AI就识别不出这是熊猫图像了。”Michael说这是神经系统框架存在的问题,也是AI真实存在的问题。

Michael还分享了他在参与英国人工智能相关立法的讨论时,所关注的“以人为中心的AI体系建设”问题。AI如何以人为中心,什么样的AI才算是以人为中心的?他说道,以人为中心的AI是可以以人的情绪为依据主动作出反应的,“假如我们申请贷款失败了,我们很沮丧、生气,以人为中心的AI会向我们解释为什么失败了,而不是给我们一行冰冷的代码。”

王坚对AI应用的看法与Michael颇为类似,但也稍有不同,他从城市的角度出发,更执着于AI对现实带来的真正改变。“未来任何能够减少时间浪费的技术,都是很了不起的技术。我曾经跟做无人驾驶的同事说过,不能解决交通问题的所谓自动驾驶的技术都是没有诚意的。”

“AI这个词要被很好的约束一下了。”王坚终于坐不住了,在技术上的深耕与对场景的理解,让他在对话题讨论的用词上也颇为严谨,他更想讨论“智能”而不是只讨论“人工智能”。按照王坚的说法,“智能”至少可以被分成三类:人工智能、动物智能、机器智能。

如何理解这三个智能的区别?王坚说,模仿人的智能是人工智能,模仿动物的智能是动物智能,只有机器才能做到的叫机器智能。“城市中需要的智能大部分都不是人可以解决的,这个时候需要机器智能。”

他也强调,我们这个时代实际上有新的智能出现,这个新的智能只会帮助人,却跟人有没有竞争没有关系,只有拿技术模仿人的智能,才会有像下棋那样把人打败的例子。“狗能够找毒品,人没有必要跟狗比,机器做的事情人不能做,这都是一个很正常的事。”

那AI到底能不能代替人类呢?

“任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的!”王坚回答,他也说“任何新的技术都是让我们发现人自己的边界”,所以我们无需担心AI替换人,新AI技术的出现,就是不断让人发现自己还可以干以前不能干的事情。

Michael的角度也同样乐观:“我不是很担心未来会有大量失业的人,虽然未来简单重复的工作会被AI取代,但仍会有无法被AI取代的工作被保留下来,重要的是这些被保留下来的工作都是很好的工作。”
王坚获得钛媒体

北京市人民政府副秘书长杨秀玲(左)、王坚院士(中)、钛媒体联合创始人刘湘明(右)

在头脑风暴的最后,基于王坚博士对中国云计算的贡献,钛媒体为他颁发了2019 EDGE Awards 年度科技先生奖项。

“王坚博士不仅开创了中国云计算从无到有的局面,更重要的意义在于在艰苦去IOE背后打破了对于跨国公司的技术依赖以及对他们心理上不可战胜的迷信,今天全球化、贸易战、科技战展开的大背景下,这一点超前的勇气对产业界的影响比技术来的更大更真远,我们恭喜王坚院士,他作为第一个来自民营企业的院士,我们特别希望王院士再接再励,用他特立独行的思考和行动给中国科技创新和走向带来影响。”刘湘明说。

以下为讨论实录,经钛媒体编辑整理:

“当阿尔法狗出来的时候,大家把问题都搞错了”

刘湘明:今天我们讨论两个主题,第一个是AI技术,第二个是人与技术的关系。

关于技术,Michael 可以分享一些阿尔法狗开发的事情,现在有没有学会下围棋?

Michael:我可以玩围棋,但是我玩儿得不好。围棋的法则非常简单,但是玩起来非常难。围棋棋手们会使用各种各样的方法想赢,因为棋盘太大了,没有独一无二的方法。

刘湘明:王坚博士有一句经常说的话:“关于XX的问题,你们或我们都想错了”,最近有没有发现一些新的事情我们又想错了?

王坚:拿Michael提到的阿尔法狗来说,当阿尔法狗出来的时候,大家把问题都搞错了。

阿尔法狗一出来,媒体都推波助澜说计算机把人打败了,其实不是,其实AI是靠蛮干打败了人类的直觉,也正因为如此,AI在围棋上的应用变得不重要,但是人的直觉在围棋以外的更多场合比下围棋重要,这是我自己对这个事情的理解。

“制造业、城市的问题,我们连框架没有搞清楚”

刘湘明:两年前,王坚博士问:“为什么现在最聪明的年轻人更愿意把时间花在研究人脸识别等这些市场上应用最多的领域,还有更广泛的场景,比如智能制造做得不好。”你们觉得哪里出了问题?

王坚:这说明我们的人工智能还是有挑战。人脸识别、语音识别最能找到理论框架去做。制造业的问题、甚至城市的问题,我们今天连框架没有搞清楚。我想强调,今天年轻人花太多时间做人脸识别,其实世界上还有比这更有意思的事情做,我们应该把钱花在更有意义的关于智能技术的探索当中。

Michael:这个问题很有意思,我认为原因在于,人工智能可能并没有我们想得那么容易,AI体系建设非常复杂,我们可能会发现一个非常细小的测试,人会很快完成,但机器没有办法完成。比如我们在一张熊猫图片上做一个细小的改动,机器可能就识别不出来这是熊猫,因为神经系统无法识别它,这是AI真实存在的问题。

刘湘明:说到人和技术的关系,Michael参与了英国人工智能立法的讨论,您可不可以谈一谈,关于人工智能立法你们讨论了哪些话题?

Michael :这是一个非常好的问题,英国过去两年当中,出现了一个非常有前景的领域——以人为中心的AI体系。这个体系是什么呢?就是AI能够像真正的人一样感受,我们拿贷款场景来说,比如我不能获得银行贷款,很多人就会沮丧、生气。在这个场景下,AI需要你在考虑到人的反应之后,需要做出解释,而不仅是给出一个代码。这才是以人为本的AI。这是今后五年的发展方向。

“AI这个词要被很好的约束一下了”

刘湘明:王坚博士,在人工智能和城市越来越深入融合在一起的时候,到底发生了哪些我们没有想过的事情?

王坚:这个不是人工智能的问题,AI这个词要被很好的约束一下了。我曾经讲过,最大的一个词是智能,这个社会上至少有三种不同的智能:人工智能、动物智能、机器智能。

人工智能和机器智能是同义词,但可以分开,城市里面大部分关于智能的问题都不是人可以解决的,那个智能是城市自己的智能,不是人赋予的智能,是机器智能。

这个差别在什么地方呢?狗能够找毒品,人没有必要跟狗比,机器做的事情人不能做,这是一个很正常的事情。

刘湘明:我们现在都有科技焦虑症,想替孩子们问一下,将来人工智能时代孩子学什么最保险,艺术和设计真的是不可替代的工作吗?

Michael:我不是很担心未来会有大量失业的人,虽然未来简单重复的工作会被取代,但会抵制自动化的工作会保留下来,这些保留下来的工作也是对人来说是很好的工作。比如医生,很多人工智能可以看B超,再判断是否有癌症,这并不能替代医生,反而这使得人类医生跟患者打交道的精力更多。

当然有一些工作肯定被电脑取代,斯坦福一位教授说过,人类30秒内做的决定都可以用电脑自动化完成,这非常对。

“任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的”

王坚:我很赞同Michael的观点,这是一个很开放的问题,永远没有答案。我个人的观点,其实任何新的技术是让我们发现人自己的边界。AI这个事情永远不用担心替换了人,新AI技术出来,就是不断让人发现自己还可以干以前不能干的事情,从这个角度讲,任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的,只不过过去机器没有人干,所以让人干。

刘湘明:最后,想请两位预测一下对即将来到的2020年,你们认为有什么值得关注的趋势和事?

王坚:我做城市大脑最大的体会是,所有技术换回来的生命的延长,都被我们浪费在了路上,未来任何能够减少时间浪费的技术,都是很了不起的技术。我曾经跟做无人驾驶的同事说过,不能解决交通问题的所谓自动驾驶的技术都是没有诚意的。我觉得以后所有的技术都要表现出足够的诚意才会有未来。

Michael:预测一年挺难的,但我非常期待未来几年的事情,比如AI和医疗我认为会发生很大的变化,可穿戴设备的出现使得我们的健康状况会24小时得到监控,这些数据让我们能够更好地在早期就发现一些病症,然后进行干预。我觉得它可能不会在明年马上实现,但是在未来几年内这样的技术更加成熟,个人来说,我觉得这是AI最让人期待的应用。


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