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人工智能:在倫理擔憂中突進

現代人對於人工智能早已不算陌生。從Siri到人臉識別,再到各種智能可穿戴設備以及機器人,還有風靡當下的無人駕駛,都是人工智能的樣本。

“人工智能”(Artificial Intelligence)指的是對人的意識、思維的信息過程進行模擬的科學。公開數據顯示,2015年全球人工智能市場規模為74.5億美元,預計到2020年該市場將達到183億美元。

近200名來自人工智能與大數據領域的專家和創業者參加了全國雙創活動周上海市分會場“數據時代,智能未來”2016人工智能與大數據高峰論壇。幾乎每位發言人都提到了谷歌的“阿爾法圍棋”(AlphaGo)對戰李世石的人機大戰,這無疑是人工智能的標誌性事件。

人工智能以及大數據正在引領一場新的技術革命,技術的突破將如何塑造人類智能的未來,成為眾人遐想和關註的話題。

助推供給側改革

清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜在論壇上表示,目前市場上的供需雙方依舊存在“三岔口”的情況,而人工智能和大數據可以幫助解決這個問題。

“供給和需求不平衡、不協調的矛盾和問題日益凸顯,供需結構錯配和要素配置扭曲。”韓亦舜提出,在需求不明的情況下,供給側的改革智能是盲目的,而人工智能可以助推供給側改革。

其中,消費領域的智能化,比如智能家居、智能電器、智能硬件等可以引領新的需求;制造環節的智能化,諸如智能工藝、智能材料、智能設備則可以有效提升制造業的競爭力;小系統的智能化,比如智能感知(數據采集)、智能工廠、智能生產以及智能營銷以及智能洞察供需進行自動優化的體系,即大生態的智能化,都將為供給側改革提供更加明確的方向。

與此同時,韓亦舜表示,大數據可以幫助人工智能進行“學習”,而人工智能又可以幫助積累更多的大數據;大量多維的,特別是弱相關的數據處理離不開人工智能,很多“相關性”都是靠人工智能發現的。

在他看來,這是一個需求倒逼供給側改革的時代。市場端需求推動制造端變革,企業端的新需求帶動新的制造端變革。

為了貫徹落實創新驅動戰略,培育發展人工智能產業,推進智能產品創新,我國國家工信部、發改委等部門今年以來出臺了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《智能硬件產業創新發展專項行動(2016~2018年)》等文件。

與此同時,各國對人工智能的重視都已經上升到了國家的戰略層面。就在10月13日,美國總統辦公室發布了兩份重要報告:《為人工智能的未來做好準備》和《美國國家人工智能研究與發展策略規劃》。針對這兩份報告,美國總統奧巴馬在接受媒體采訪時表示,人工智能已經通過很多方式滲透到了我們的生活中,只是有些還沒有被註意到。

上述美方發布的報告稱,考慮到人工智能所帶來的潛在影響,如果能夠準確及時地監控和預測人工智能技術的發展,社會必將從中受益。因此,奧巴馬提出,政府將會提供大量投資來幫助人工智能的研究,並且美國政府已經決定成為人工智能技術及其應用的早期客戶。而美國的全體公民也開始準備接受人工智能教育。

擔憂與實踐並行

事實上,為人工智能設定性格以及超智商、強人工智能的出現也讓不少人擔憂。但根據美國國家科技委員會技術委員會的評估結果,對人工智能的擔憂幾乎不會對當前政策產生任何影響。對於長期存在的猜測性風險,最理想的解決之道就是提高能力,降低甚至消除當前已經出現的非極端性風險,比如安全和隱私風險等。

華院數據科學家、臺灣數據挖掘協會副秘書長尹相誌在當天的論壇上闡釋了人與機器交互的突破,提出技術讓機器的理解能力不斷地實現突破進化。

他表示,新的技術勢必將衍生出新的交互模式,像人類的概念不一定是單一的。而除了單純的技術,人工智能更重要的是設定性格與角色,這也將會是未來的關鍵。

在不同的行業中,人工智能已經有初步實踐,特別是在模擬人類感官方面。“視覺是人類最主要的信息來源,而視頻人工智能的突破則歸功於數據量的增長,它有效提升了識別效果。”博康智能副總裁、首席科學家虞正華在上述論壇重點對智能識別技術作了解釋。人工智能的深度學習本質上是多層神經網絡的複興,而深度學習帶來的改變包括可以多角度、多類型地識別視頻,並排除光線和部分遮擋物等幹擾做出正確的識別。

以此為例,車牌識別是人工智能的一項具體應用,虞正華表示,一般來說200萬像素抓拍一個車道。當200萬像素視頻監管6個車道時,車牌的分辨率會很低。因此,人眼就很難辨識這些低分辨率的視頻,但智能系統卻能準確識別。“人工智能通過深度學習技術能達到的良好辨識效果,可以在複雜的環境里識別各種信息。”虞正華認為,在當今的信息社會,人工智能將成為基礎設施。

當然,為了確保人工智能的“道德”,即促進正義和公平,應將人工智能所產生的社會利益與經濟影響作為法律和政府管理的常規課題展開專題討論,從而確保以人工智能為基礎的技術能夠取得利益相關方的信賴。這一點在美方報告中已得到體現。

上海證券交易所前副總裁、總工程師白碩表示,如今的社會正在從信息服務邁向知識服務,而後者需要權威的數據和知識。對資本市場而言,人工智能用於資本市場的技術升級,資本市場又能支持人工智能產業發展,人工智能專家還將為資本市場提供獨立並且專業的判斷。

“人工智能用於資本市場的技術升級,這其中包括智能客服、智能投研、智能投顧和量化模型等。”白碩說,另一方面,資本市場則是人工智能發展的重要推動力,比如資本可以支持科班原創、境外對標、民間原創以及企業轉型等等。

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