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AI风口退潮?院士谭铁牛爆笑反击AI寒冬论
关键字: AI风口退潮据微信公众号“智东西”(ID:zhidxcom)6月2日消息,IBM沃森大裁员的消息,一时间让人工智能(AI)泡沫论甚嚣尘上。没多少人会觉得AI要完,要完的是风口上的猪。
事实上,今年年初,李开复就表示:
今年年底将会出现许多人工智能市场上的经济泡沫。关于人工智能的投资并不适用于新手参与,对于那些不了解技术就试图进入人工智能的早期阶段的人,他们会失去财富。
那些吹牛的AI公司,乱用AI包装的公司,忽悠不懂AI的VC公司,今年冬天就是他们的冬天。但是那些真材实料的AI公司,都会发展的很好。AI的大浪潮才刚刚开始。
本期的智能内参,我们推荐谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的学术年会报告,盘点人工智能产业前景和技术瓶颈。
以下为智能内参整理呈现的干货:
春天刚刚开始
▲人工智能发展历程
人工智能研究的主要目的就是探寻智能本质,研究出具有类人智能的智能机器,比如让机器或者计算机会听、会看、会说、会想、会决策,跟人一样。
人工智能的概念提出到今天62年过去了,这确实是一个曲折的发展过程,但是进步是有目共睹的,无论是在理论层面、关键技术还是具体应用。
近十年来,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,人工智能技术成功跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”,突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点,进入了爆发式增长的红利期。
谭铁牛院士表示,人工智能的春天刚刚开始,未来十年,人工智能将是最具变革性的技术。今天,人工智能如日中天,火遍全球的当下,实事求是地设定科学目标显得尤为重要。
两点现状预示AI春天
专用AI的突破性进展
谈到目前人工智能发展的现状,我(谭铁牛院士)首先要说的是专用人工智能取得突破性进展。
专用人工智能就是让人工智能系统专门做一件事儿,比如下围棋,是面向特定领域或者单一任务的人工智能。它确实取得一些突破性进展,而且比人做的更好。
可以说,专用人工智能取得突破性进展,很大程度(特别是这几年)取决于统计学习或者机器学习的进步。特别是人工智能领域现在火爆的深度学习,尤其是人工智能的深度神经网络。
▲通过深度神经网络的应用创新,国际计算机视觉竞赛ImageNet图像分类的Top5误差率从2012年的16%降到2017年的3%左右(已经低于人的错误率)
深度学习其实一点都不神秘,只是借鉴了人的大脑在处理信息过程当中的层次化过程。
因为深度学习的涌现,大家可以从曲线看到,用于图像分类的标识人工智能或者深度学习识别力已经低于人的错误率,也就是说识别力高于人。包括跟环境的交互,找出最好策略,这就是所谓强化学习。以及我们经常讲魔高一尺道高一丈,在博弈中学习,使得学习能力不断提高,这就是生成对抗学习。
技术生态或者创新生态备受关注
谭铁牛院士指出:另外一个值得一提的现状是,技术生态或者创新生态备受关注。
▲部分开源AI项目示意
科技巨头纷纷推出自己的开源系统、技术软件平台和硬件平台,原因是什么?他们没有忘记信息技术和信息产业发展的历史带给他们的启示。所以从传统的IT操作系统硬件,到现在移动互联网再到新时代的人工智能、IT,无论是谷歌也好、微软也好、百度也好、IBM也好,都要全面转向人工智能。人工智能创新创业如火如荼。
▲毕马威:2017年人工智能风投金额翻番
从创投的角度来看,去年一年全球新成立的人工智能创业公司就有一千多家,人工智能领域获得的投资达150多亿美元,同比增长140%以上,确实是如火如荼。
▲创新AI企业快速涌现(详细产业链地图参考第244期智东西内参)
在应用方面,可以说“智能+”已经成为一种创新的范式,将各行各业渗透。当然有的是炒作,把传统的数据分析,贴上人工智能的标签。但是人工智能发展迅速是一个客观现状。
▲当前各国AI实力:美国领跑,中国猛追
此外,人工智能已经加速成为国家战略:最早被大家熟悉的“德国工业4.0”,核心就是人工智能;2018年5月美国白宫组织AI研讨会,成立AI专门委员会,确保人工智能领域美国第一。
▲各国人工智能竞争白热化
人工智能对社会的影响得到了广泛关注。在美国,一些同仁一起签署了有关人工智能发展的阿西洛马23条原则,关注人工智能可能带来的社会影响,以及怎么规范人工智能研究和应用。
误解和炒作
我(谭铁牛院士)认为目前人工智能发展的另外一个客观现状是,人工智能领域的误解和炒作普遍存在,有的是有意的,有的是无意的。比如时不时听到有人讲,人工智能系统将超越人的智能水平,我认为这是炒作。与此同时,经常有人误解,专用人工智能等于通用人工智能。
▲常见的人工智能概念混淆
▲常见的人工智能炒作
人工智能总体发展水平仍然处于起步的阶段,美国的DARPA对人工智能现状也是这个观念。对此,谭铁牛院士用“四有四无”概括人工智能总体状况:
1、现在人工智能是有智能没有智慧,智慧是高级智能,有意识,有悟性,可以决策。
2、人工智能有智商没有情商,科幻电影中跟人类谈情说爱的人工智能还差得很远。
3、人工智能会计算不会算计,一个词倒一个顺序,这个概念完全不一样。
4、人工智能有专才没有通才,下围棋的阿尔法狗不一定会下象棋。
▲现有人工智能的局限性
我(谭铁牛院士)举一个具体的例子,现在即使最先进的图象识别算法都无法识别出图像里那只斑点狗。
(前方高能幽默)
语音翻译现在已经很好了,但大家看这简单的三句话:他吃食堂,他吃面条,他吃大碗。昨天晚上我特意上网用谷歌翻译这几句,翻译不出来,机器翻译把大碗、食堂“吃掉”了。我(谭铁牛院士)也试了一下,“那辆白车是黑车”和“能穿多少穿多少”,谷歌翻译也翻译不出来。看到“欢迎新老师生前来就餐”的横标,相信人类理解起来没有歧义,但是人工智能算法就会有。
瓶颈与天花板
▲人工智能技术瓶颈
上述的局限,是因为人工智能还有很多瓶颈。
以深度学习为例,我们还不能完全从数据上论证为什么那么有效,不能完全确保这个多层深层神经网络训练是收敛的,所以有数据瓶颈,深度学习要提供大量已经标注数据,还需要大量的人工;还有它不能举一反三、不能解释,“知其然不知其所以然”,与人类存在很大差距。
人工智能已经突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点,但是距离“很好用”还存在诸多瓶颈,如数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等,理论创新和产业应用发展空间巨大。
标签 IBM- 原标题:AI风口退潮?院士谭铁牛爆笑反击AI寒冬论
- 责任编辑:唐艳飞
- 最后更新: 2018-06-03 17:28:15
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