凌晓峰:AI让我们变成更好的人类 | 中新人工智能高峰论坛

乐高讲堂
2018-06-05 14:16 朱佩佩 乐高科技

凌晓峰认为,在50年以后,或者更久的未来,机器人大脑可以取代90%的人类,还有一小部分最聪明的人类则取代不了。

6月1日,以“深度视野,对话未来”为主题的首届“中新人工智能高峰论坛”在新加坡·南京生态科技岛召开。

本次论坛,大咖云集,汇聚了李德毅、周志华、凌晓峰等多位中、新方院士,以及科大讯飞、小i机器人、云知声等企业代表。其中,加拿大西安大略大学教授、杰出研究员,数据挖掘及商业智能实验室主任、加拿大工程院院士凌晓峰发表了以“AI大趋势”为主题的演讲。

凌晓峰:AI让我们变成更好的人类|中新人工智能高峰论坛

图 | 凌晓峰

凌晓峰思维敏捷,乐观爽朗。在人工智能、大数据分析、数据挖掘及应用、智能系统开发等方面超过25年的研究,让他对AI的未来充满热忱和自信。

他认为,在50年以后,或者更久的未来,机器人大脑可以取代90%的人类。所以还是会有一小部分最聪明的人类是取代不了的。那我们就要有更好的方法去教育我们的孩子,我指的更好的教育不是指成为高考成绩最好的,而是各方面包括思维掌握的最好的人类才能够制造和掌控人工智能,让它为人类服务。

现任苏州大学人工智能研究院院长的凌晓峰屡屡提及教育的话题,在他看来,人才的教育培养,教育的方式、课程的设计等方面对于人工智能的未来发展都有着深远的影响。

以下,是凌晓峰的演讲实录:

我是从加拿大西安大略大学过来的,现在在中国也有不少合作方面的工作。

首先,我想说明一点,大家说人工智能说了这么久,人工智能到底是干什么的?

人工智能,简单来讲就是要自动化或者是模拟人的智能。但是有一点非常关键的,什么叫人的智能?我们怎么定义人的智能,因为只有这样我们才能够人的智能去比较,看看人工智能到底有没有达到人的智能。

所以大家有时候微信里面经常收到一些小的东西,说测一下智能,测一下你的情商,测一下你抗挫折的程度等等,这些我想告诉大家都非常不科学。做了这些东西之后,也不要洋洋得意。为什么我敢这么说呢?我儿子小的时候经过了一场非常严格的智商的测试,这个测试是为了我们在加拿大,他们要选一个gift class,所以就挑一些孩子出来做智商测试。我说我能不能旁听这个智商测试是怎么回事?这是一个人的智能的测试。

这个测试大概要一个小时的时间,是一个心理学家跟一个孩子,就是我的儿子,一对一的一个小时的以对话为主,也有些实务的这样一个测试。这个测试分成七类,不同的类别,所以大家就知道,这一点就可以看出人的智能是一个非常复杂的过程。

它其中包括什么呢?包括看你能记住多少东西,如果说记住多少东西是我们一个智能的话,计算机肯定比人做得好了。它也包括另外一部分,比如说他会问我儿子为什么一个城市会有免费的图书馆?这个图书馆的书是谁买的?为什么要建立一个免费的图书馆?这对于一个十几岁的孩子来讲这还是有挑战性的问题,也许在座的都不知道为什么,是吧?所以这就说明人的智能有很多的测试办法,我们原来讲的人工智能是看它能不能跟一个普遍人有区别,没有区别的我们就叫人工智能。我们现在中国有这么多的人口,干吗还要做人工智能,跟普通人区分不开呢?

所以我们做人工智能一定要有一个标准,这个标准也许是下围棋下得好,也许是做诊断做得好,也许是对话对得好,或者是跟普通人完全一样,不同的标准能发展出不同的人工智能,能达到我们不同的目的。这一点我想先强调一下,做人工智能要清楚的一个目标。

1950年代的时候,我们就有计算机的人工智能系统,它可以玩这样简单的我们小时候都玩的一个游戏,就是看谁能够把它弄成一条线。最近几年AlphaGo出来了,围棋能够打败世界冠军。甚至出现了AlphaGo Zero,被号称是不用人的知识,就能够超越人类学习到马斯特(音)。但是我想大家可以想一想,这个3×3的跟19×19的,这个本质上是一样的大家说对不对?它的棋盘是有限的,游戏规则是定好的,胜负规则也是定好的。

当然这个围棋非常困难,是因为它每一步棋下的可能性非常多,比原来的要多很多,而且它下的步数要多很多,但是它可以被计算机来模拟,有快速的计算机可以反复地在它的大脑里头下无数盘这样的棋,非常快地下无数的棋,所以得出怎样的下法是赢,怎样的下法是输。它不用人的知识去学,恰恰是因为它所有的东西都是定义好的。

我们就说我们可以拿这东西进行医疗,可以进行自动驾驶,也不用人的知识了。这个实际上大家认真想一想就知道这是办不到的,为什么呢?假设你有一个病人来,他得了什么病,需要开刀,你能把这个病人模拟一万次手术的过程吗?所以在人的这些智能里头,实际上都要落地做的事情。而不能在计算机里面去模拟。我们现在的人工智能需要收集大量的例子,现在确实有很多泡沫,并且会把事情无限放大,放大很多倍,特别是发现中国这个事情是比较严重的。

第一,人工智能是会自学的,也就是我们现在的软件工程师,现在计算机的软件还是要靠人来给它编程,很快地我们会让计算机自己来编程,软件由计算机来写。实际上我们现在已经正在做到的,比如说我,还有周志华老师都是做机器学习的,机器学习主要是从数据中间学习一个解决问题的本领,这个学习的过程以及产生的结果,就是一个程序,它可以用来解决原来没有碰到过的问题。具体的我就不讲,这一点确实是将来一个趋势,让计算机来学习,包括学习自动驾驶。

第二,科学的发现将来也会自动化。这个意思就是要取代我们科学家了,就是我们也是计算机学家,将来很多的工作也可以用计算机来替代。这个过程也确实会出现,但是也会很漫长,这里涉及到几个非常重要的,一个是我们人知道大量的知识,计算机这些知识,即使你装在电脑里面它也未必理解和能够高效利用。第二,就是计算机可以模拟,但是人需要实际去操作,只有实践才能给出真正的结果,修正进一步的试验。这个过程计算机模拟是模拟不出来的,所以这个过程是非常漫长,这是一个非常有意义的工作。

第三,不仅将来蓝领工人会被替代,会被工业机器人替代,将来白领工人,包括各种各样的办公室里面的工作人员、法庭的秘书等等都会被替代。现在科大讯飞已经可以做出各种各样的翻译、记录,都可以被计算机来替代。这个是现在正在发生的。

也许我们搞人工智能有一个非常矛盾的东西,我们说我们做人工智能要大上快上,要产生各种各样智能。但是同时我们会替代普通的人,蓝领工人,也替代白领工人。

在这里我想强调一点,说一点点我做的工作,非常快,就是教育。做个非常简单的比较,计算机或者人工智能需要大数据,需要算法,需要计算力GPU,人需要知识,这是相对应的。大数据跟知识相对应,算法跟思维方式相对应,GPU跟大脑的硬件相对应。这里面我们可以看见,我们应该更加训练我们的孩子,他的思维能力和思维方法,而不是死记硬背知识。

中国的教育很可能更加强调于死记硬背知识,大考也是考知识,我们要强调思维能力和思维方法,这样才能让我们的下一代,至少我们下一代其中的20%或者是10%,高智商高能力的人能够更好地去发展人工智能,剩下的人也许就吃喝享受,因为没有这么多的工作可以让他们做,这是完全可能的。

除了人的教育,我做了不少这样的工作,对于研究生的教育我也做了不少。关于研究生怎么要做学术,他的发展,都做了研究,出了一本书,在中国台湾和北美都有出版。

第四,就是我们要不光是是和不是。很奇怪的事,计算机就是0和1,黑和白,但实际上真正的智慧是要靠一个定量的分析,我到底有百分之几,84%还是94%的可能性,我认为这个决策是正确的,是定量的。所以这个定量的分析是人工智能的一个关键,也是我们人需要学习的。

第五,就是以后什么东西都是数据为基础,要有数据才能够进一步地告诉你怎样是个性化的,包括生产,个性化的诊断等等。

这里我简单举一下我说的这个例子,是个性化的。具体来讲,是我在加拿大跟我的学生,还有我的团队做了一个小小的系统,是一个对糖尿病这种慢病来讲是一个非常有效的方法。简单来讲,它可以通过这个APP上传个人的数据,他就能够在云端进行分析,分析出个性化的建议,然后再把这个建议送给个人。同时我们也能够跟用户进行交流,这个在加拿大的保险公司都在实施。

在中国也许有更加好的办法,因为在中国很多的实施办法比较灵活一些。怎么做?因为我们这个系统有一个小小的问题,就是病人往往喜欢吃,你叫他记录他不愿意,他也看不出这个结果,所以他很快就放弃。或者他吃了一大盘很好吃的食物,他也不给你记录。怎么办呢?你没数据。

我们在中国已经实施了,就是把打胰岛素的糖尿病人招在这个地方,连吃带住在一起,我们给你进行封闭式的挑战,可以让你看到五天以后你不光是胰岛素的使用可以大量减少,而且血糖在正常的范围之内。这个问题可以解决非常大的国民健康的问题,有非常多的糖尿病人以及带来的后果,以及对医疗资源的浪费,这里面就是一个个性化的例子。

我就想通过这些简单的例子,讲一讲现在我们要扎扎实实地做一些事情,包括教育,使得我们的人工智能能够真正地给社会带来好处。

谢谢大家!

 

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