2017GAITC專訪 │ 深度學習分論壇主席季向陽
【CAAI導讀】從AlphaGo進去公眾視野的那一天起,它就為普通百姓普及了人工智能這一概念。而人工智能也從幕後走到了台前。雖然有著無數讚美,但伴隨而來的也是輿論對於人工智能的大討論。
2017年5月21日至22日,由中國人工智能學會、中國中文信息學會主辦的“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。本次大會為中國人工智能權威大會,以“交叉、融合、相生、共贏”為主題,將匯聚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,大會組委會走訪了本次大會“深度學習”分論壇的執行主席、清華大學自動化係教授季向陽老師,他對於人工智能發展的形式的概括,圖像識別和人工智能的關係以及人工智能輿論發酵等問題給出獨到的見解。
人工智能初期離大眾很遠
因為我大學的時候我學的是偏材料方向的,我在碩士時候開始學計算機,那個時代估計大家都有感受,可能通信特別的火。從我們研究生快畢業的時候,那個時候就是華為中心每年給的待遇都很好,所以那個時代應該說人工智能並不是特別熱。所謂的人工智能其中很多的基礎知識是偏數學,數理邏輯的東西。實際上就是一些公式,這個形式上怎麼去推演推理的,然後跟現實生活當中,離的比較遠,所以很多人,可能因為從接觸的開始到最後真正你能一直堅持下去做這個可能有難度,從我自己來說,我也不是不從那個時候堅持一直做這個方向。
一般群眾,科研人員看待時下人工智能的火熱
不管是知識傳播也好,還是對一個現象被大家所接受,一般情況下,它肯定是最後的成果倒逼出來的。因為一般的群眾他能對這個感興趣確實是看到這個效果很好,從一個從事科研人的角度不太一樣,因為科研人員需要做很多前期準備,知識儲備。可能你的研究方向隻是人工智能領域中非常小的一個分支。但是核心就是這幾年發展確實在很多的技術上有很多的突破,所以大家對這個感受很深。 這個成果背後可能是幾十年這樣積累的東西。
一個產品從理論基礎到算法構建,再到最後的係統成果是要很長時間的沉澱的,而大家能夠看到最後的結果,顯然它需要很好的理論支撐。但同時中間也有很多工程實現的問題,你最後才能說,我這個效果或者說這個產品比較樂觀。所以現在大家能接觸到的,看到的東西都是相對大概率成功的成果,所以大家會感興趣。
為什麼AlphaGo事件引發了人工智能輿論熱潮,而不是其他事件?
一方麵圍棋受人類關注度高,而且我們中國人普遍公認圍棋是智力比拚的一種途徑。所以在AlphaGo獲勝之後得到了越來越多關注的目光。
另外一個方麵也是和商業推動也有關係,但是這個並不是一個壞事,就是有資本的投入,有商業上麵的生態建立以後會使得運作加速。舉個例子比如全世界可能原來隻有比如說萬分之一的人在做這個事,現在突然有10%的人來做這個事,這是顯然不一樣的。所以這個把時間的周期馬上就會縮短,然後大家的熱情,因為你有資本進來,真正落地會變得很快。但是反過來也需要冷靜的思考,真正要走向通用人工智能還是很難的。
為什麼人工智能首先在圖像識別領域發展?
實際上是機器視覺、圖像處理就發展了大概幾十年了。在這基礎上,隨著深度學習,人工智能的發展,推波助瀾,現在可以看到原來的計算機視覺做的可能現在識別可能做的也就50%多,60%多,深度學習的話它可能到80%多,90%多。然後從另外一個角度可以看到計算機性能的高速發展,同時隨著消費電子廣泛普及,采集的數據增長迅勐,所以大數據加上計算視覺的發展,又加上計算性能的提高,這個綜合在一起,所以在圖象視頻這個領域應用發展確實很快。
人工智能輿論發展
宣傳、認識到快速發展,比如說沃森、深藍,然後像圍棋這個是一個階段,這個階段讓老百姓逐漸接觸到人工智能的成果,覺得這個很好玩,也逐步改變大家的認知觀點,比如人工智能將來可能影響到小孩成長的智力發展方式,然後大家也知道,逐步會帶動這個領域火熱起來,很多在校的或畢業的學生,轉到這個方向,工資也很高,做這個方向也很有意思。
人工智能和人的關係
我們如果從職能的角度來說,替代部分人的工作肯定是必然的趨勢,比如說我們說的智能製造,國內像海爾、康佳,你去它的有些電視機生產線參觀,能看出來現在對人的需求已經越來越少了,這也是必然趨勢。至於對於是否對人有威脅的話,我相信它肯定是有威脅。在有些領域,比如比賽,因為它是“非常冷靜”的,去分析問題的話相對於人來說很嚴謹,而不像人是有很多感情在裏麵,容易波動。因此,從某些方麵說,如果利用的不好,在未來也可能會成為一個隱患。
未來還是充滿著不確定性的,但是可以肯定的是,人工智能蓬勃的發展是擋不住的!
本文來源於"中國人工智能學會",原文發表時間" 2017-05-06 "
最後更新:2017-05-22 11:31:43
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