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2017GAITC丨朱小燕：人機對話能直接能減少90%人工，極大提升效率
2017年5月21日，由中國人工智能學會、中國中文信息學會主辦,億歐公司、CSDN和小象學院聯合承辦的“2017全球人工智能技術大會”將在北京國家會議中心拉開序幕。
大會主席由中國人工智能學會理事長李德毅院士、創新工場董事長李開複先生與IBM首席技術官沈曉衛先生共同擔任。此外，大會還匯聚了2000多位全球人工智能學術界和產業界著名學者、頂級專家和業界精英。
為了探尋這次國際頂尖AI大會的風采，本次大會“自然語言理解分論壇”執行主席，清華大學智能技術與係統國家重點實驗室主任朱小燕教授接受了學會特派記者的采訪，與我們分享了人工智能知識與計算的融合、人機對話提升人工效率、以及人工智能現狀等話題的深刻見解。
朱小燕
清華大學智能技術與係統國家重點實驗室主任，計算機係教授。分別在日本九州大學，美國加州大學聖芭芭拉分校，美國康奈爾大學，日本京都大學，新加坡國立大學等多所大學進行過短期訪問。2009年被加拿大國際發展研究中心(IDRC)聘請為特聘教授(IRCI)。主要研究領域為智能信息處理，近年研究工作主要集中於新一代智能對話/交互係統研究。作為項目負責人先後承擔國家863，973課題，自然科學基金重點項目、國際合作項目等幾十項。2014年獲得日本大川研究獎。獲得國家發明專利5項。在各種國際刊物和會議上發表論文100餘篇。
知識是骨架，計算是血脈
2009年互聯網剛興起時很神奇，大家可以在網上找到非常多的信息。但當我們做信息獲取、處理的時候，發現很多信息難以度量。
這是因為，在網上通過計算能找到的信息隻有70%-80%，還有很多信息需要知識去支持。統計與機器學習其實是共性關係，是同現的關係。而且很多知識沒有因果關係，隻有關聯關係，但是你要是想把這些搞清楚，沒有知識支持其實是不行的。
另外，知識也不僅僅是搜索和挖掘，還需要大數據計算。知識好比骨架，去支撐整個東西，而計算就像是血脈，知識必須能夠加入到計算，兩者融合才能用。總之，我們80年代就提出信息要能夠度量，知識能夠計算，現在看來還是比較符合如今發展潮流的。
人機對話能直接能減少90%人工，極大提升效率
我們現在緊盯人機交互，比如聊天機器人，大家都知道小冰挺有意思，可以改變大家的一些生活。還有手機語音的各種交互也變得愈來愈深入，這就是信息革命，語音係統化不停地改變辦公生活，也在改變大家的工作狀態。
而且，對話係統接到辦公體係，這種信息化的服務會使得我們的工作“變平”，所以一些人的工作會變得很輕鬆，還可以減少浪費。我們做了調查，對話係統直接能減少90%人工，如果這90%的人工給到每一個辦公人那兒，他就可以輕鬆很多。
而且，現在的年輕人流動量比過去大很多，這樣企業資源不能找回，不能重用的現象特別嚴重，也是很大的浪費。人工智能可以節省各種人員和資源，並能提高效率，即有用武之地。
人工智能其實是最悲催的學科
去年阿爾法狗來的時候大家都說人工智能的春天來了，其實此前人工智能有過兩次大的跌落，第一次是機器翻譯那一段時間，第二次是專家係統那個時代，其實原因挺簡單的：
一開始大家都捧它，都覺得特別神奇，隨之媒體、投資和政府都被忽悠起來，大家都把錢扔進去，但是當用人工智能做項目卻屢試不爽，就會覺得是騙錢。後來美國人工智能白皮書就這麼說：套用國家研究經費。2000年有業內有人士說，你寫研究經費申請的時候，寫什麼經費都行，就別寫人工智能，因為誰都不看好。
所以人工智能其實是一個很悲摧的學科，它是最悲摧的，沒有之一。其他學科不論是數學、物理、化學，還是機械、土木等都沒有這樣的事情。根本原因在於，我們人類對人工智能的期待和渴望太高，因為就像看東方紅第一個人造衛星，覺得特別振奮，大家都覺得這個國家的技術到了這份上，感覺特別自豪。但過兩天這件事過去了，因為它確實跟我們吃飯穿衣沒什麼關係。
現在是人工智能的秋天，要把豐收的“種子”繼續種下去
去年年底就有人說是人工智能的夏天，今年我覺得是秋天。可能你會說秋天過去就是冬天，但是我不覺得秋天是一個貶義詞，我認為秋天是收獲的季節，我們可以迎來一個大豐收。但最重要的是我們收獲的這些東西怎麼辦，我們把果子做成果醬還是培育新的品種？還是栽培新的樹木，還是讓它們掉地下都爛掉。所以要是讓大家都體驗到這個豐收，那麼大家都會期待第二個春天的到來，會是一個暖冬或者是不寒冷的冬天，大家一起努力就過去了。
人工智能要能夠落地，目前能做多少項目就做多少，別說那麼高大上。人工智能的機器是個partner（陪伴），是一個team（隊伍）裏麵的成員，它不要去replace（代替）人，它就是一個伴侶，一個是成員，把它的優勢發揮出來，能改善我們的生活，能貼近我們的生活。等我老了以後，如果有那麼一個小機器，我想聊天的時候跟它說幾句話，我說幫我給我女兒打個電話，它能幫我打個電話，能讓我幹一些瑣碎的事，我就挺心滿意足的了，這就是我的夢想，不夠遠大，但是近三五年我覺得應該還行。
本文來源於"中國人工智能學會",原文發表時間"2017-04-20 "
最後更新：2017-05-22 13:31:43