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“備胎” 人工輔助生殖的中國困境

來源: http://www.infzm.com/content/112254

(CFP/圖)

到2012年,國內初婚婦女的不孕率已攀升至12.5%。與旺盛的輔助生殖需求相比,目前國內輔助生殖技術缺乏法律層面的明晰判定。

衛計委頒布的部門規章,其管理對象只包含在編的醫療和計生機構。輔助生殖技術還涉及工商、公安、工信等部門管轄的領域,只有通過多部門合作,才能形成監管合力。

“試管嬰兒這條路真的太艱辛了。”29歲的趙琳(化名)回憶起四個月前的手術,依然感懷頗深。因丈夫患有少、弱精子癥,一直未能生育,小兩口最終決定借助試管嬰兒技術來孕育生命。

通過促排卵治療、從卵巢內取出卵子,男方取出精子,精卵在實驗室結合,趙琳夫婦共得到14個胚胎。培養過程中陸續淘汰8個後,醫生從剩下的6個胚胎中挑出兩個植入趙琳的子宮。幸運的是,移植一次成功,余下的胚胎被放進零下196℃的液氮罐中靜靜沈睡。單獨二孩政策出臺後,趙琳夫婦若決定再生一個,冷凍胚胎將被“喚醒”,再次植入體內。

趙琳不知道的是,這些凍存的胚胎正成為不少醫院生殖中心的煩惱。

2015年9月25日,江蘇省人民醫院生殖中心發布“最後通牒”:由於上萬個冷凍胚胎無人問津,凡是2005年前在該中心冷凍的胚胎,若在一個月內不續費,將按之前簽署的知情同意書進行銷毀。

“再不清理,生殖中心實在不堪重負。”江蘇省人民醫院生殖中心主任醫師王媁很無奈。該生殖中心保存著近8000名患者的1萬多個冷凍胚胎,花費了大量的人力物力。

王媁介紹,冷凍胚胎時,所有夫婦與中心都簽訂了《胚胎冷凍和解凍知情同意書》(以下簡稱《知情同意書》)。根據約定,夫婦倆需交付一筆一年的冷凍費用,每月180元;逾期半年未交續凍費,視為自動放棄胚胎。

然而,在試管嬰兒成功後,許多夫婦似乎忘了液氮罐里的“寶寶”,徹底與中心“失聯”。工作人員采用電話、短信、郵件等多種方式,依舊無法找到胚胎的主人。

冷凍胚胎只是個縮影,卵子冷凍等新興輔助生殖技術也面臨無章可循的尷尬。目前,國內輔助生殖技術缺乏法律層面的明晰判定。面對日益革新的技術和旺盛的現實需求,填補該領域“盲點”成為共同的呼聲。

凍存胚胎成燙手山芋?

“胚胎凍存,這是所有生殖中心都不得不面對的‘成長的煩惱’。”在和同行交流中,王媁發現,對於如何處置這個“燙手山芋”,各中心的做法不盡相同。

她以四川某生殖中心為例:清理胚胎前,院方會登報說明,提醒患者盡快與醫院聯系;逾期不交費,將被視為胚胎所有者自動放棄對胚胎的所有權。

在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院生殖醫學中心,患者在簽訂知情同意書時即需對逾期不繳費後胚胎的處置方式做出選擇:經醫學方法處理後丟棄,或是標識後捐獻於科研。知情同意書第一條明確告知:若您與醫院失去聯系,我們將按您的授權選擇進行處理。

根據原衛生部2003年頒布的《人類輔助生殖技術和人類精子庫倫理原則》規定:冷凍胚胎前,生殖中心與患者夫婦必須簽署知情同意書,雙方均應按同意書條款執行。

國家衛計委醫學倫理專家委員會委員、上海中醫藥大學教授樊民勝認為,原衛生部的部門規章具有一定的法律效力,“患者違約時,無論從契約精神還是法律角度,醫院都有權處置”。

不過,從1996年開展試管嬰兒以來,江蘇省人民醫院生殖中心從未嘗試過銷毀胚胎。王媁坦言,該中心多年來一等再等,除了出於人性化的考慮,還在於法律尚未作出明確規定,在沒有當事人同意的情況下,中心不敢隨意處理。

目前,我國對人類輔助生殖技術的相關管理,只有2001年頒布的《人類輔助生殖技術管理辦法》(以下簡稱《管理辦法》)和《人類輔助生殖技術規範》(以下簡稱《規範》),其中,《規範》在2003年修訂後便一直沿用至今。

對於冷凍胚胎,兩份文件均未有任何條款涉及。因此,在胚胎凍存費用及患者放棄保存後的處置方式上,各機構往往“自由發揮”。對於胚胎凍存時限,生殖中心大多語焉不詳。

“可能的一種情況是,二十多年後,從年齡上你已經是爺爺輩了,但孩子卻剛出生。”上海社科院法學所生命法研究中心執行主任劉長秋質疑,這會引發生殖倫理上的隔代問題。在國家衛計委專家座談會上,他曾提議為胚胎凍存設置期限,“最多不應超過20年”。

相較中國而言,一些國家已對冷凍胚胎的保存做出了規定。

英國《人類受精與胚胎學法案》曾規定,冷凍胚胎保存年限為5年;2009年法案修訂時,延長至10年。法案規定,精子、卵子或胚胎的保存都不能超過法定期限,過期後的凍胚必須被銷毀、捐獻用於科研或提供給另一對夫婦直接使用。

國內不孕癥發病率知多少 (梁淑怡/圖)

處處死循環?

生育能力下降,不孕率升高,這幾乎已成事實。

1988年,原國家計劃生育委員會對全國1976年-1985年間初婚婦女的不孕癥發病率進行過調查,當時的不孕率為6.89%。2013年8月,《中華流行病學雜誌》的文章顯示:1980年-2012年間,國內初婚婦女的不孕率已攀升至12.5%。

不久前,中華醫學會生殖醫學分會副主任委員、上海瑞金醫院生殖醫學中心主任馮雲接診了一位四十多歲的患者。患者一進門便撩起袖子,手腕處的刀疤把馮雲嚇了一跳。

“馮醫生,這幾年我攢足了勁做試管嬰兒,你是我最後的希望,”患者哭訴曾多次嘗試試管嬰兒,但因子宮環境不好,胚胎無法著床,移植無一成功。家人的關懷和期盼讓她過意不去,第三次移植失敗後,她選擇了輕生。

盡管對輔助生殖有潛在需求的群體越來越大,但對於這些因子宮缺陷確實無法生育的女性來說,通過合法渠道孕育生命暫時還遙不可及。在國內,任何形式的胚胎買賣、胚胎贈送都被明令禁止。

在不孕因素中,60%屬於女方問題,有產卵功能障礙的不孕者為數眾多。盡管國家允許贈卵,但對卵源卻有嚴格的控制——正在進行助孕治療的婦女如有富余的卵子,經本人同意方可捐贈。這意味著,普通人無法捐卵,加之贈卵者本身就是要“求子”的母親,捐卵的可能性極低。

“卵子冷凍能否解決卵源缺乏?”十多年前,馮雲開始關註這項技術,生殖醫學中心鼓勵有富余卵子的助孕者捐獻部分卵子,同時每年攢幾個卵巢早衰的病例。通過先冷凍、後捐贈的方式,瑞金醫院曾誕生過三位“試管寶寶”。

不過,這項業務很快就被叫停。

2013年,出於對冷凍卵子安全性的考慮,上海市衛計委出臺規定,只有兩種情況可以考慮冷凍卵子:一是有不孕病史及助孕指征的夫婦,在取卵日丈夫取精失敗並不接受供精的特殊情況下;二是希望保留生育能力的癌癥患者,在手術和化療之前可先進行卵子冷凍。

對於確有產卵障礙的不孕者,燃起的希望再次破滅。

“卵子冷凍的口子開得實在太小了,”中國福利會國際和平婦幼保健院院長黃荷鳳感嘆,“別說使用別人的凍卵,連冷凍自己的都不行。”

她特別提到徐靜蕾凍卵事件。2015年7月,藝人徐靜蕾承認,為了給自己留下成為母親的機會,她在美國冷凍了九顆卵子,並稱就像找到了“世界上唯一的後悔藥”。

國家衛計委婦幼健康服務司負責人隨後表示:冷凍卵子技術屬於人類輔助生殖技術範疇,目前尚處於臨床研究階段。按照中國目前法律,未婚單身女性禁止在國內進行凍卵手術。 “年輕人工作壓力大,借助這項技術讓工作和生育兩不誤,有什麽不對的?”在黃荷鳳看來,需求確實存在,技術相對成熟,倫理上也說得過去。

她透露,在各類專家座談會上,醫學界人士曾多次呼籲國家放開普通人凍卵和凍胚。但她也承認,光有醫學界的共識還遠遠不夠,只有與法學、倫理學界及政府部門達成一致,放開才可能實現。

“主要是管理問題。”黃荷鳳分析,輔助生殖技術發展快,如國內首例冷凍卵子試管嬰兒,誕生距今不過11年,“常規技術都管理不過來,更何況層出不窮的衍生技術?”

2014年12月3日,在鄭州大學附屬洛陽中心醫院生殖醫學科,胚胎放在氮氣瓶中冷凍,工作人員每天都要抽2小時專門給逾期未繳費的患者打電話。 (CFP/圖)

“難產”的修訂稿

目前,國內對於人類輔助生殖技術的管理主要依靠《管理辦法》和《規範》。2001年,兩份文件以部門規章的形式由原衛生部頒布。

馮雲參與了規章從起草到正式出臺的全過程,“當時中國缺的法律太多,哪里輪得上輔助生殖立法?所以先弄個行規”,她回憶。

“部門規章最大的缺陷在於法律層次低,衛計委的職權範圍受到很大限制。”劉長秋介紹,在現行規章下,衛計委的管理對象只包含在編的醫療和計生機構。而人類輔助生殖技術涵蓋面廣,除了衛計委負責管理的生殖健康領域,還可能涉及工商、公安及工信等部門管轄的領域,只有通過多部門合作,才能形成監管合力,衛計委一家鞭長莫及。

這一點在“香港福臣集團代孕案”中得到了體現。

2013年3月,原北京市衛生局對福臣集團主辦的北京市卓越醫療門診部涉嫌違法違規開展輔助生殖技術和實施代孕進行查處,但對方以“非醫療機構,不屬於衛生局管理”為由拒絕開門接受檢查。無奈之下,衛生局只得叫來工商和公安,並以“超範圍經營”對其進行查處。

更讓人感到尷尬的是,按照《管理辦法》,福臣集團僅被處以最高3萬元的罰款。相對“代孕黑市”動輒幾十萬甚至上百萬元一胎的暴利,處罰力度顯然太過溫柔。

2007年,輔助生殖技術行政審批權下放至省級衛生行政部門。在巨額回報的驅動下,一些未取得準入資質的機構和個人非法開展輔助生殖技術,非法組織供精、供卵、促排卵藥物網上隨意銷售、法規明令禁止的代孕現象較為嚴重。2013年,為促進技術的規範、有序應用,原衛生部與總後勤部衛生部聯合開展輔助生殖技術管理專項整治行動。

雖然情況有所好轉,但違法成本過低導致代孕黑市“野火燒不盡,春風吹又生”。劉長秋註意到,近年來,海外媒體對大陸非法代孕問題頗為關註,“看似小問題,卻成了考驗執政能力的試金石”。

他透露,2010年後,各地的重大代孕案件基本都上報到了國家衛計委,但衛計委並沒有太多的應對辦法。眼下,打擊代孕似乎更依賴於國務院領導人的批示。

“一部《規範》用了12年,也該改了。”樊民勝指出,在一些西方國家,輔助生殖領域的法律規範每隔幾年就會修訂一次。

2014年8月,國家衛計委負責人曾對媒體表示,將啟動立法研究,推動將《管理辦法》列入國務院立法計劃,提高立法層級,加大對代孕等違法違規行為的懲處力度。

劉長秋告訴南方周末記者,事實上,從2013年起,國家衛計委就牽頭組織了醫學、法學、倫理學界人士召開了多次專家座談會,著手對《管理辦法》和《規範》進行修訂。

劉長秋參加過六次座談會。他介紹,除了提議出臺更高層級的法律法規,與會法學專家還呼籲增強輔助生殖立法的超前性,“要盡可能考慮到可能出現的問題,並設置相應的制度防範”。

在他看來,生命立法的滯後盡管看似謹慎,更有利於理性地應對生命科技的發展,但卻使我國現存的許多生命社會關系得不到及時有效的調整,遺留了不少社會負面問題。

為了規章的修訂,劉長秋跑了好幾趟北京,但他感覺修訂進程“相當緩慢”。按照原計劃,修訂稿今年年初就要公布,但至今未見蹤影。他推測,推遲可能是受到審批程序的限制,畢竟,修訂稿需要國務院備案並批準後才能頒布。

“什麽時候公布?這真的很難說。”劉長秋說。

各國如何管理輔助生殖技術

◆英國

英國是世界首例試管嬰兒的誕生國,也是輔助生殖技術開放程度較高的國家。代孕獲得了1985年頒布的《代孕協議法》的承認和保護。1990年,《人類受精與胚胎學法案》頒布,並於2008年完成修訂。法案擴大了胚胎研究的範圍,禁止非醫學需要的胎兒性別選擇,承認同性伴侶具有和異性夫妻同樣的權利,提供生殖醫療服務時應充分考慮子女利益;利用捐贈的精子成為母親的婦女,有權同意讓任何人(近親屬除外,包括女性)成為孩子的“父親”或“第二家長”。

◆美國

1973年,美國頒布《統一親子法》,涵蓋了人工授精技術,借此技術產生的親子關系以及對生殖權的內涵等,但並未對代孕子女的法律地位做出明確規定。2000年修訂該法時增加了關於代孕契約和代孕母親所生子女的法律地位的內容。單身未婚子女也享有接受人工授精生育子女的權利。

◆德國

德國對人類輔助生殖技術的管理非常嚴格。1990年,聯邦議會制定公布了《胚胎保護法》,將輔助生殖技術限制在一定範圍內。不以本人妊娠為目的的受精、一次胚胎移植超過3個、以代理母親為目的的受精及為代理母親進行的胚胎移植,以妊娠以外的目的進行的胚胎體外培育,未經本人同意的體外授精和胚胎移植,統統被予以禁止。

(南方周末記者馬肅平整理)

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李彥宏:暫停社招是“消化一下” 人工智能“差得很遠”

來源: http://www.iheima.com/exp/2015/1027/152535.shtml

導讀 : 針對此前備受關註的百度暫停社招一事,李彥宏做出回應,稱百度之前“招人有點猛”,現在“想消化一下”,社招只是暫停,未來會恢複,且不會影響校園招聘進程。

i黑馬訊 10月27日消息,昨晚百度創始人李彥宏現身複旦大學,與師生進行交流。據了解,李彥宏每年都會走進一所高校,與在校大學生一起談技術、談理想、談未來。

針對此前備受關註的百度暫停社招一事,李彥宏做出回應,稱百度之前“招人有點猛”,現在“想消化一下”,社招只是暫停,未來會恢複,且不會影響校園招聘進程。李還分享了做百度糯米的初衷,和對互聯網醫療的看法,他認為互聯網跟任何一個領域結合,最主要的改變都是效率上的改變。

以下是李彥宏與複旦師生的對話內容,經i黑馬刪減。

暫停社招是要“消化一下”

問:前段時間有新聞說,百度已經停止了大規模的社會招聘,只保留了校園招聘渠道。渠道少了,是不是對畢業生的要求變得更高了?

李彥宏:百度對所有招來的人都是要求很高的。前段時間停止了社招,其實嚴格意義上是暫停,我們還是會恢複的。只不過之前招人有點猛,現在想稍微消化一下,校招(的人)是明年才進來,所以不會有影響。

也許你們不知道,其實我這個人特別喜歡跟年輕人打交道,所以百度每年都從學校招很多優秀畢業生,我們會盡量給他足夠多的鍛煉自己的機會。百度一直是希望通過創新和技術來改變這個世界的,而創新真正產生的時候,那個創新的人都在30歲左右,通常還要更年輕一些。拿諾貝爾獎的人基本都是70歲,但是他們成果基本上都是30歲做出來的。

所以我們特別認可年輕人所能做的貢獻,整個百度有種氛圍,就是特別註重給年輕人機會,我們有若幹個員工30歲就成為公司副總裁,這在同類型、同規模的互聯網公司都是絕無僅有的。

我做百度這麽多年,接觸了很多年輕人,他們有的已經離開百度去幹別的了,但是當這些人離開的時候,沒有一個人跟我說Robin我太苦了,我受不了了。有理想有抱負的年輕人,其實不怕辛苦,不怕挑戰。所以我告訴你,百度對新員工的要求一定是很高的,但是這對你的成長絕對是好事情。

互聯網+改變的是效率

問:您曾說創建百度,是為了消除信息的不平等。您覺得現在的社會是平等還是不平等?如果為了推進社會的更加平等,還可以做什麽?

李彥宏:我這個人就是這樣,我看到不對的就覺得這是機會,如果我們做出些努力,能改變它,那麽它就變得更加正確了。比如現在百度做O2O和百度糯米,我說要砸200億去做,很多人不理解,但是它確實會讓整個社會運營效率變得更高。

例如電影院,目前的電影院上座率僅有15%,其實中國電影院絕大多數是新的,建了沒幾年,座位都是空的,造成了極大的資源浪費。如果上座率達到85%,資料利用率就會高很多。我們如果能通過手機、通過互聯網讓觀眾用比較低的價格看電影,就能夠讓整個社會運轉效率變得更高。當你看到低效的時候,要想我能不能把效率提到更高,那就是機會。所以百度也好、其他的創業者也好,你要為這個社會創造價值,一定要看到價值和不平等的機會。

問:醫療和互聯網未來融合之後會是怎樣?

李彥宏:今年總理開始講“互聯網+”,互聯網可以加任何一個垂直行業,包括加醫療,當然醫療是很大的行業。

每個垂直行業都有它獨特的技術和特點,其實互聯網跟任何一個領域結合,最主要的改變都是效率上的改變。而“互聯網+醫療”的改變到底是改變什麽地方的效率呢?我們知道中國大概有200萬左右的醫生,可是我們一想起來去醫院看病就會想到公立醫院,上海也好、北京也好,三甲醫院都是人滿為患,最終排到隊之後跟專家咨詢三五分鐘就把你打發出來了。

另一方面,這些專家在200萬醫生中可能只占1%,絕大多數的醫生今天是沒有病可看的,這是醫療資源的巨大浪費。事實上,絕大多數人的病都不需要這些專家看,專家看你也很無聊,三分鐘就可以搞定。

所以百度想做什麽事情?把正確的病人送到正確的醫生那兒。有些病可能一般正規醫學專業畢業三五年的人就能夠看好,有些病真的是很複雜的病,我們會希望專家跟他談半個小時、兩個小時甚至五個小時,而不是三五分鐘。這樣醫生和病人之間就會更加合理匹配,效率就會更高。所以百度想做的“互聯網+醫療”是想朝這個方向去做。

人工智能還“差得很遠”

問:李克強總理在今年的全國“大眾創業 萬眾創新”活動周上,和小度機器人進行了對話。Robin您當時也在現場,在小度回答總理提問的時候,您是什麽樣的感受,會不會擔心答得不夠好?

李彥宏:我還是蠻緊張的,因為小度機器人畢竟是個機器,它不是人,現場什麽事情都有可能發生,平時在下面不管練了多少遍都沒問題,一上了臺就有可能出問題。現場有那麽多人,聲音很嘈雜,能不能正確地識別總理的提問,識別之後能不能有比較說得過去的回答,這些其實都不能確定。總理會問什麽問題,我們也不知道。

當然大家可能沒有註意到,無論當時在現場的人,還是今天在場的各位同學們,大家都說答的不錯,那是因為你對它的期望值是比較低的,你知道它是個機器。可能你都沒有註意到,小度機器人在回答的時候它的語氣一直是平的,不像我們自然人說話抑揚頓挫,它是機器合成的聲音。

當時總理就問了個問題,他說這是背後有一個人在說這些話吧?我說不是,這是合成的,沒有腔調的,但我也告訴他百度正在研發這個技術,很快就能讓它說的話像自然人說的話,就是有些字速度很快,有些字稍微拉長一點,有些聲音會大一點,或者小一點。

問:您覺得科學研究需要怎樣與人工智能相對接,才能改變甚至極大提升人工智能的現狀?

李彥宏:所謂的人工智能是用計算機的力量、計算機的方式在模擬人的一些能力。比如說人不僅僅是看得見,看得見拿照相機拍一下也能看得見的。人是能看得懂的,我知道這是一臺電視機,知道這是一張桌子,知道這是一幅標語,人能夠識別這些東西。

但是人腦工作原理是非常非常複雜的,現在所謂的人工智能只是說用計算機的方式怎麽能夠實現一些人能夠具備的這種能力,不管是能夠看懂也好還是聽,你用錄音機能錄來一些聲音,但是說的語言到底是什麽意思,計算機要能夠明白,它需要做很多很多計算。實際的計算方法有些簡單的理論說,這是在模擬人的神經網絡,但是實際我的理解跟人腦的工作方式其實差得很遠。

年輕人應該就業還是創業?

問:我們90後創業的非常多,現在的形勢和您當時選擇留在美國還是回國創業,發生了很多變化,您怎樣看待這種變化?

李彥宏:這個變化是一個好事,我們現在的青年學生多了很多的選擇,跟我那個時候不一樣,我那個時候所有的好學生只有一條出路,你在中國找不到好的工作,也不能創業,那個時候中國經濟實力太弱,沒有今天這樣的市場,機會真的不多。

今天有人會選擇創業,有人會選擇讀研,有人選擇出國,有人選擇考公務員。各種各樣的道路都是存在的,但是哪一條道路是適合你的,每個人情況都不一樣。所以我特別強調一個大學生最重要是鍛煉自己獨立思考的能力。

其實我的人生階段沒有什麽需要選的,從出生一直到大學畢業這段時間我沒有東西可選,所有的人都是同樣的道路,小學、初中,考到省重點中學,考所有人心目中那幾所好大學……其實沒有太多自己的選擇。在大學里面,我就想要出國到美國去。北大跟複旦一樣,也是綜合性大學,三教九流什麽人都有,你見的人多了,不同的思想、理念多了,你慢慢會變得不輕信某種東西,你會有自己的想法。

我放棄博士學位到華爾街,從華爾街到矽谷,再回到中國,每一個時機我都覺得這一步對我來說是合適的,是正確的。我無法替你們回答說將來是回到中國好,還是留在美國好,因為我對你不了解,你自己會做出對你來說正確的選擇。

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以色列大牛預言:“搜索+人工智能”將替代微信

來源: http://www.iheima.com/news/2015/1130/153009.shtml

導讀 : 11月29日,創業家黑馬學院以色列遊學第四期的學員走入希伯來大學,拜訪了《創業的國度》一書作者辛格(Singer)。

i黑馬 王冀 11月30日特拉維夫報道

在中國移動互聯網領域,微信正在變成一個前所未有的巨無霸應用,它真的能一統天下,並長久維持這種優勢嗎?

11月29日,創業家黑馬學院以色列遊學第四期的學員走入希伯來大學,拜訪了《創業的國度》一書作者辛格(Singer)。辛格長期關註科技創新,他以觀察家的角度,闡述了他對中國移動互聯網的看法。他表示,微信已經成為Facebook等美國巨頭學習的對象,但“搜索+人工智能”可能會在未來替代微信的作用。此外,他還認為,中國移動互聯網在應用層面已經超過美國。

以下是辛格的精彩觀點摘錄:

“商業模式+科技創新”將成為主流

在過去5年,我去過中國6-7次。根據我個人的觀察,中國也是一個創業與創新的國度。許多中國朋友都說中國不夠有創新力,但實際上不是這樣。以色列內部也有許多討論:為什麽以色列雖然是創業的國度,但不能出現類似中國的巨頭企業?實際上,不同國家有不同國家的特色,不見得每個國家都要變成以色列這樣。

創業企業和成熟企業,最大的不同的創新力和執行力的對比。創業公司更具有創新力,但欠缺整合與組織能力,而成熟企業剛好是反過來的。所以,以色列作為創業國度的底層代碼就是許多青年創造出創業企業,到一定階段就把企業賣給大企業以獲得退出,這種做法就是他們的生意經。

比如,Facebook、IBM、谷歌等大公司都在以色列有超過10宗的並購案例,它們通過這種方式把創業公司與大公司擁有的資源進行整合,以實現母公司的營收增長或技術的更新叠代。而中國的阿里巴巴、小米、百度等公司現在在做的事情(並購),正是美國公司在十幾年前所做的。

中國的創業公司更喜歡在商業模式創新的基礎上加入一些科技元素,這種做法未來會在全世界都成為主流,而非純粹靠科技創新驅動。以小米和微信為例,小米是全球兩家估值超過500億美元的創業公司之一,另一家是Uber;微信則是一個集成了各種功能的平臺,這兩家都是非常有創新力的公司。

中國移動互聯網應用已領先美國

在移動互聯網領域,中國已經領先美國半步,比如電商、020的各種場景應用等。中國消費者可以輕易在一些電商網站上購買生鮮水果、蔬菜,並且很快可以送到。但在以色列,我的蘋果手機除了能交停車費,其他什麽也幹不了,所有交易都需要在線下完成,這在美國也是一樣。因此,中國移動互聯網的應用開發能力已經領先其他國家,包括美國。

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辛格對黑馬學員闡述他對未來科技創新的看法

實際上,Facebook下一步的戰略就是要模仿微信,以聊天為基礎,接入其他生活應用,這不就是微信目前在做的事情嗎?在我看來,Facebook就是想變成美國版的微信,它為什麽要以190億美元的價格收購WhatsApp?就是想把聊天應用置於其核心位置。

互聯網巨頭的戰略都是想成為平臺,然後在平臺上提供所有服務。比如,谷歌和百度基於搜索,阿里巴巴基於電商,它們想做的就是基於已有的服務再延伸出其他服務,充分滿足用戶需求,以增強用戶黏性,構築起自己的圍墻。

“搜索+人工智能”可能替代微信

但是不要忘了,除了微信,還有谷歌和百度,未來它們如果將人工智能嵌入到搜索之中,也是有可能在未來的競爭中勝出的。人工智能發展到一定程度,就相當於有了另外一個大腦來幫你解決所有的事情,你只要發布命令就行了。如果真是這樣,類似WhatsApp、微信這樣的應用就沒有用了,因為你要做的事情,人工智能都幫你解決了。所以,不要小看搜索這個入口。

如何理解人工智能的應用場景?我舉一個例子。比如,Mobileye(i黑馬註:以色列一家研發無人駕駛技術和產品的公司)就是用人工智能來實現輔助駕駛以及未來的無人駕駛,它采用人機交互的方式來實現這個功能。它的芯片是個中央處理器,能感應路況進而提醒駕駛。下一步,Mobileye將在駕駛者身上安裝攝像頭,你用手勢就可以操控車輛,實現完全的自動駕駛,這就是一個人工智能的場景。

設想一下,如果屆時還只是單純地輸入信息,而沒有人工智能來幫你分析場景、提供決策信息,這樣的服務就顯得太單薄了。

雖然我無法預測未來,但有三個產業可能發生顛覆式的變化。第一個產業是教育,第二個產業是醫療,第三個產業是城市交通(涉及出行方式的改變)。哪個國家能在這三個領域中有傑出表現,就可能在未來的競爭中勝出。雖然許多技術源自以色列,但能把這些技術應用得最好的國家,才能獲得未來的勝利。就此而言,應用能力強的國家,未來要比單純發明技術的國家更為重要。

如果你也想參與以色列遊學活動,請點擊http://hmy.iheima.com/zhuanti/ct/baoming.html

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機選還是人工選號,網上能不能買……關於美國15億彩票大獎你需要知道的

來源: http://www.infzm.com/content/114631

這是1月11日在美國紐約街頭拍攝的“強力球”彩票廣告。美國彩票部門1月10日說,當地時間13日晚開獎的下一期“強力球”彩票頭獎高達13億美元,號稱全球之最。 (新華社記者 李木子/圖)

今日,美國“強力球”(Powerball)將開出全球彩票史上最大獎:15億美元!你想成為那個幸運兒嗎?身在中國,怎麽在美國贏走大獎?機選還是人工選號,網上能不能買、中獎率有多少、巨獎中獎者一定會被詛咒嗎……

“知道”(nz_zhidao)告訴你關於美國15億彩票大獎需要知道的10件事。

聽說,在美國,這些天人人互相見面後都在問:親,你買了嗎?

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1月13日晚,美國“強力球”(Powerball)將開出全球彩票史上最大獎:15億美元的頭獎獎金。這是因為2015年11月4日以來,“強力球”頭獎一直空缺,獎池金額不斷累積。3億,5億,9.5億,15億……如果13日再無人中獎,那個讓人看到就心跳不已的數字還會繼續往上走。

這毫無疑問是全球彩票史上最大獎了。此前,2012年3月,美國的超級百萬彩票曾開出6.56億美元的大獎。

巨獎的魅力已經驚動中國小夥伴們了,想想中國的雙色球才500萬人民幣,15億美元折換成人民幣為90多億元,約1800多個500萬……1800多個500萬哦,心動了嗎?看到淘寶、微信朋友圈里的“代購”小廣告了嗎?聽說因為排隊時間太長,目前代購的平均行情是30元人民幣一註。

這些代購可信嗎,機選還是人工選號更容易中,萬一中了怎麽領獎,15億美元最後能到手多少……在拿出30元改變自己及子孫後代命運之前,有些問題要先知道。

1、“強力球”怎麽玩:美國版的“雙色球”

強力球彩票目前在美國44個州合法銷售,每周三和周六晚上10:59開獎,每註彩票價格僅為兩美元。

玩法是買家從1至69個“白球”中選出五個號碼,再從1至26個“紅球”中選出一個號碼,“5+1”構成一組彩票號碼。

獎項有9個等級,最小的獎項為4美元現金,玩家選中紅球號碼即可中獎。要想拿走頭等大獎,就必須選中全部6個號碼。

這種規則很像中國福利彩票的雙色球,雙色球同樣是雙區玩法,分紅色球區和藍色球區,紅色球號碼區的1~33個號碼中,需選擇6個號碼,再從藍色球號碼區的1~16個號碼中選擇1個號碼,就組成一組彩票號碼,頭獎中獎概率為1772萬分之一,但單註獎金封頂,最高為500萬元。

2011年7月,雙色球第2011086期開獎,開出113註一等獎,而且這113註都是同一個人所買,中獎金額達5.65億元,扣稅後還有4.36億,這個大獎紀錄至今無人能破。

而在15億美元大獎誕生前,強力球史上最大贏家則產生於2013年5月,獎金為5.9億美元。

2、中獎概率有多高?近3億分之一

從2015年11月4日至今,“強力球”的頭獎一直空缺,可見其中獎概率之低。

中獎的幾率有多小?

2015年10月改革之前,強力球的頭獎中獎率是1.75億分之一。但由於2014年強力球銷量出現滑坡,美國博彩委員會決定改革遊戲玩法以贏回彩民,降低頭獎中獎率,提高整體中獎率。

具體來說,是把59個白球增至69個,而紅球則從35個減少到26個。

改革後,頭獎中獎率從1.75億分之一降到2.92億分之一,即有2.92億種號碼組合可供購買;整體中獎率則從32分之一提高到25分之一。

為了更便於理解2.92億分之一的概念,cnn的相關報道給出了一些小概率事件的幾率:

死於蜂蜇傷:610萬分之一;

死於雷劈:300萬分之一;

死於溺水:200萬分之一;

被鯊魚攻擊:1150萬分之一

簡單來說,15億美元讓人有多興奮,3億分之一就有多讓人絕望。

3、怎能才能中獎幾率大一點,機選號碼還是人為挑選?

根據強力球官網Q&A給出的數據,70%-80%的人買彩票是機選,也許是巧合的是,70%-80%的中獎者也是機選。

4、各種號碼組合都來一註確保中獎行不?

土豪,以理論計算,強力球一共2.92億種組合號碼,每註2美元,算上其他費用,也就6個億左右,中15億美元的頭獎,似乎很劃得來。

然而,以上說的是只有你一人中獎的情況,萬一有多個人中獎,15億美元還得平分,假設3個人中獎,每個人只能分到5個億,還要扣一兩個億的稅,到時豈不是要倒虧幾個億?

1月9日,在美國加利福尼亞城市聖貝納迪諾,人們排隊等候購買強力球彩票。不斷高漲的獎金吸引了大量的購買人群在彩票銷售店外排起長隊。 (新華社/路透/圖)

5、人不在美國怎麽辦?可以在網上買彩票嗎?

在淘寶、朋友圈的“代購”浪潮面前,很多中國人都在問:人不在美國能買彩票嗎,能在網站上跨境買彩票嗎?

這兩個問題很多美國人也在問。事實上,全美只有少數幾個州允許境內授權網站銷售彩票,而且這些網站只被允許銷售彩票給該州居民。不少爭議聚焦在,網絡售彩會損害傳統銷售點如便利店、加油站這種小本生意經營者的利益。

強力球的官網Q&A上專門有幾個問答與此有關。

根據官網回答,強力球彩票是以州為單位發行,各州僅有權在境內發行彩票,但不能跨界向其他州發行彩票。因此,在不跨越州界的情況下,一些州的彩票銷售商被允許通過互聯網賣彩票給該州居民。沒有銷售商能跨越州界,以郵件或互聯網的方式賣彩票給個人。

因此,“你真的不用發任何一家網站的網址來問,它們沒有一家能合法銷售彩票給其他州的人。”強力球彩票官網如是說。

而對於人不在美國能不能買彩票,官方的答案也是否定的。必須人在美國,並通過合法渠道買彩票,才能兌獎,但並不需要有美國國籍或居留權,可能是一名遊客。

簡單來說,中國人是沒有“合法”途徑在美國境外購買美國彩票的,通過代購中介來買,萬一真的中了15億美元,是相信代購的良心呢還是良心呢?

6、15億美金,到手實際有多少錢?

如果得了大獎,獲獎者有兩種選擇

第一種是一次性領取現金,到手金額=獲獎金額-聯邦稅(25%)-州稅-個人所得稅。由於獎金多,稅率重,一般到手就一半多一點。以15億美元算,扣稅後可能只有9億左右。

不過,比稅金更嚴重的是,一次性到手的巨款,不少大獎得主會因為揮霍無度而讓全部獎金都化為烏有,也有的為自己和家人引禍上身。

例子,一名男子12年前買彩票中了2700萬美元大獎,卻揮霍無度並吸毒成癮,不僅花光獎金,還欠下數千美元債務,最後孤獨死去,令人不勝唏噓。

相比之下,另一種逐年分30期領取年金的方式能保證後半輩子的現金流,同時也能減少稅金。中獎後,獲獎者即可領取第一期的年金,其余29期則在隨後的29年里按年分期領取,每年的金額逐年遞增5%。

有個問題是,采取逐年領獎方式,萬一錢沒領完獲獎者就去世了呢?剩下沒支付的年金會就此賴掉嗎?強力球官網QA說,沒關系,沒領完的錢會視作遺產一起處理,扣除遺產稅後傳給繼承人。

7、彩票有兌獎期限嗎?

連宇宙都在腐朽,沒有什麽是永恒的。強力球彩票的領獎期限在90天至1年之間。

8、一夜暴富壓力太大,能不能匿名領獎?

美國大部分州法律,要求公開彩票中獎者姓名。但是也有少數州(德拉瓦、堪薩斯、馬里蘭、北達科他、俄亥俄) 法律允許彩票匿名領獎。

9、巨獎中獎者一定會被詛咒嗎?

很多新聞報道里都有彩票大獎得主破產或被殺或被騙的例子。

比較有名的一個例子是,2006年,卡車司機亞伯拉罕·莎士比亞在美國佛羅里達州中得樂透頭獎千萬美元,自然遇到了以各種名目要錢的人。而有個女人則聲稱要為他寫一本書,講述人們如何利用他的善意。這名女人後來成為他的理財顧問,最終掌控了他名下的每一份資產,甚至奪走了他的生命。2009年,她射殺了他並把屍體埋在她家後院的混凝土板下。

女人最後被判終身監禁不得假釋,審判法官稱她是自己見過"最能操縱人心的人",描述她"冷血、精於算計且殘忍。"

“要是沒有中獎多好。”莎士比亞生前經常說這句話。

10、怎樣才能拿著巨獎幸福生活避開不幸?

中獎後你要做的事情很多,可以拉很長的願望清單,而為避免厄運,一些事謹記不能做。

①弄丟彩票或沒有在期限內兌獎,這是最簡單和最容易犯下的錯誤。

②告訴所有你認識的人,這樣會讓你處於危險之中。每個人,都可能會沖到你面前向你提出要求,或者更糟,直接綁架要求贖金。放心吧,別人遲早會發現你很有錢的,沒必要提醒他們。

③給包括自己在內的所有人買一切。美國肯塔基大學、匹茲堡大學和範德堡大學的經濟學家曾做過一個研究。他們搜集了獎金從600美元至15萬美元約35000名中獎者,調查發現:5萬-10萬美元的中獎者,兩年內破產率1.03%,五年內破產率5.45%;10萬-15萬美元的中獎者,兩年內破產率0.68%,五年內破產率4.08%。

芝加哥大學行為科學教授查德·塞勒曾提出心理賬戶的概念,“勤勞致富”得來的的工資會花得很謹慎,而“意外之財”如彩票獎金更容易揮霍掉。

④給慈善機構捐出所有。只要極少一部分中獎者用的上這個提醒。想象下,當你捐出所有錢財後,將來如果你或家人遇到嚴重危機時,而你卻沒辦法改變它。你可以去做慈善,但不應該放棄一切。

最後,祝你好運。

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谷歌任命新高管負責搜索業務 人工智能有望助力信息篩選

來源: http://www.yicai.com/news/2016/02/4748146.html

谷歌任命新高管負責搜索業務 人工智能有望助力信息篩選

一財網 錢童心 2016-02-04 18:30:00

谷歌周三宣布重大人事變動,原人工智能部門研究主管John Giannandrea將負責旗下最重要的搜索引擎業務。這意味著,人工智能有望成為信息篩選更加有效的工具。

谷歌周三宣布重大人事變動,任命原人工智能部門研究主管John Giannandrea負責公司旗下最重要的搜索引擎業務。這意味著互聯網的核心技術正在發生從人類向人工智能轉化的巨大變革,人工智能有望成為信息篩選更加有效的工具。

搜索引擎的新挑戰

Giannandrea是谷歌工程副總裁,也是負責機器學習的高管。在加入谷歌前,他曾創辦了Metaweb公司,研究對象是互聯網上的相關文本和對象,直到該公司2010年被谷歌收購。他接替的是谷歌印度籍資深工程師Amit Singhal。Singhal十五年前加入谷歌,一直致力於谷歌在全球作為搜索引擎的篩選技術,並稱作谷歌搜索背後的“引導力”。自從智能手機APP等新事物誕生後,篩選技術也有了新方法,像谷歌這樣的老牌搜索引擎正在面臨新的挑戰。

谷歌資深工程師Amit Singhal(左)和原人工智能部門研究主管John Giannandrea(右)

信息篩選是谷歌的核心技術。Giannandrea要推動的算法,是谷歌去年推出的一套名為“RankBrain”的新算法,它能用來處理複雜罕見的搜索查詢。這個系統是基於人工智能技術中的“深度學習”,也就是模擬人腦的中樞神經系統皮層的反應,在無需程序員人工介入的情況下,改善信息篩選的結果。“RankBrain”被谷歌認為是最重要的算法之一。

盡管人工智能在互聯網的核心技術中扮演著越來越重要的角色,但是專家還是不認為它會在可預見的將來統治谷歌的搜索算法。加拿大西蒙弗雷澤大學計算機科學系主任Greg Mori教授對《第一財經日報》記者表示,這個技術能幫助谷歌更好地理解用戶的需求,準確快速地呈現用戶心中所想。另一方面,這或許也意味著有一天,當人工智能完全能夠代替程序員時,谷歌內部很大一批員工可能面臨失去工作的壓力。

業內認為,此項人事變動對於谷歌的影響不亞於當年蘋果首席設計師Jony Ive離開時的影響。直到目前,谷歌搜索引擎仍然是最大的盈利點。不過,Singhal的離職或許也順應了谷歌近期在人工智能方面的大手筆動作。一方面,谷歌希望通過“機器學習”的系統性運用來推動核心搜索產品的整體服務質量,另一方面,谷歌也在大力支持無人駕駛技術和機器人等新領域的發展。

“機器學習”推動產品革新

事實上,谷歌構建人工智能超級版圖已經花了超過三年時間。谷歌把“機器學習”作為重新定義行為的核心變革方式。“機器學習”將不僅適用於搜索中,還將廣泛用於廣告、YouTube和Play商店。如今,John Giannandrea將為此設計更為廣闊的藍圖。

科技雜誌《Popular Science》去年秋天在加州山景城的谷歌總部采訪到Giannandrea。當時該雜誌記者走進谷歌大樓,卻發現實驗室被嚴密地保護著,無法近距離觀察。正當他準備轉身離開時,有一個工程師註意到他,並註意到他未佩戴員工徽章。雖然谷歌自稱其研究都是對公眾開放的,但事實上公眾無法了解實驗室內發生了什麽。

這只是一段插曲。Giannandrea對《Popular Science》記者表示,如果世界上沒有谷歌,那麽就不會有更好的語音識別、語言理解和翻譯技術。這些前沿技術一直是谷歌投資的重點。

Giannandrea對谷歌的最大貢獻是帶頭研發了谷歌知識圖譜。他很早就發現搜索信息和類似的信息片段是平行進行的。這意味著只要你輸入搜索內容,機器能夠自動彈出與搜索內容相關的信息或者答案。2012年谷歌知識圖譜的發布在業內反響劇烈。這是谷歌第一次把人工智能運用到主打產品中,並為谷歌增加了15%的日均搜索量。這就是後來被谷歌稱為“RankBrain”的人工智能模型,這樣的功能是傳統算法無法實現的。

目前谷歌超過1000名員工致力於研究人工智能,母公司Alphabet也從不幹涉谷歌的研究。谷歌研究團隊還與Google X實驗室以及Life Sciences公司保持密切合作。

即將離職的Singhal一直以星際迷航中的科幻智能計算機作為理想中完美的搜索引擎。他在Google+上的離職聲明中表示,這個夢想一直伴隨著他在喜馬拉雅山腳下的成長。而今天它即將成為現實,並比想象中的更好。

編輯:陳姍姍

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谷歌AlphaGO挑戰賽——人工智能的邊界在人類

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0307/154579.shtml

導讀 : 谷歌AlphaGO之所以引起了全球範圍內的關註,除了谷歌一直以來在資本市場上有著非常卓越的市值管理能力之外,其技術本身的突破也是大家關註的焦點。

最近一段時間谷歌AlphaGO與人類的挑戰賽成為了熱門話題,也就是人工智能與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽。其實從人工智能出現至今,關於人工智能的一切一直以來都是熱門話題,比如機器人,如果機器人沒有人工智能這個關鍵因素,其本身而言只是一種自動化的生產要素,只是一臺“機器”。但由於機器人加入了人工智能這一“大腦”要素,就決定了其從機器本身之外有了“人”的元素,這種元素對於人類而言是極具想象意義的。關於谷歌AlphaGO與人類挑戰賽事件的背景本文就不再闡述了,因為它是媒體近期的熱點,不論是正面的、反面的、中立的,各種觀點都有。其實重要的不是這次比賽輸贏的本身,而是這次事件對人類與人工智能到底會帶來哪些影響。

人類模仿上帝創造行為的產物

在整個西方的世界觀眾,普遍接受與傳承的是“聖經文化“,其中有個非常重要的世界觀就是創造論。也就是說人類的來源借助於上帝的創造,而浩瀚宇宙的運行也是來自於上帝的護理,而其中人類的創造性則是來源於上帝所賦予的一些能力。從這個世界觀的層面來看,以美國為首的西方世界不斷探索人工智能的行為是非常容易理解的。簡單點說就是人類在模仿上帝創造的行為,在人類的認知能力範圍內“創造”類人類的一種行為。

而我之所以將人工智能這一行為定義為類人類的行為,是因為就其本質而言,不論人工智能有多麽強大,它都只是物理層面的行為,而不是生物層面的行為,或者說是生命科學層面的行為。因此,所謂的取代人類、替代人類的這種擔憂也就只是停留在物理層面,在生命科學以及生物層面並不存在可比性。

谷歌AlphaGO之所以引起了全球範圍內的關註,除了谷歌一直以來在資本市場上有著非常卓越的市值管理能力之外,其技術本身的突破也是大家關註的焦點。從技術架構層面來看,最大的特點就是突破了傳統計算機的“固定”程序邏輯,其最大的突破就是融入了自學習,或者說是深度學習的能力,這也就意味著谷歌AlphaGO與傳統意義上的計算機程序有了很大的區別。谷歌AlphaGO的技術架構采用的是模仿人類大腦神經模式,而這種模式的行為可以理解為谷歌依托其強大的科學家團隊,在當前人類對於大腦相關探索的知識範圍內,以計算機的方式將這種知識探索表現到了一個新的高度。

人工智能的邊界在人類

不論人工智能如何發展,其在本質上還是物理程序層面的問題,哪怕其具備“自思考”能力,其思考的邊界也是開發者所賦予、設定的。從這次谷歌AlphaGO產品的本身來看也是如此,它的前置條件是開發者設定了一種相對複雜的自學習模式,而後通過輸入3000多種棋譜數據之後開始各種計算。而這其中決定著谷歌AlphaGO產品“智能”程度的關鍵要素就是開發者,而不在於谷歌AlphaGO的“智能”。也就是說谷歌AlphaGO產品的“聰明”與否的關鍵因素首先是開發者所設定的自學習模式,其次是開發者所輸入的基礎知識的質量。

從開發者所設定的自學習模式層面來看,其結果眾所周知就是從傳統的不可變量程序向可變量程序進行了轉換,讓程序不再局限於固定的程序,多了可變化的可能。而傳統計算機盡管在一些運算能力方面早已遠超人類,但與人類之間有個非常重要的區別就是對事物的邏輯思考與判斷能力。可以說在計算機出現的很長一段時間內,圍繞著摩爾定律都是在計算能力這一垂直能力維度上進行拓展,而谷歌AlphaGO超越了傳統計算機計算能力這一邊界,參考人類的神經網絡模式進行設計,希望以此來構建類人的可思考能力。但它的邊界取決於人類對於大腦神經網絡模式的探索,以及開發者對於這些問題的認知與思考。

從自學習的知識面層面來看,其關鍵也是取決於開發者,以及人類本身所構建的大數據質量。就以這次谷歌AlphaGO來看,盡管開發者輸入了3000種棋譜方式,但這些數據的質量決定了其後續自我學習的基礎,如果輸入的棋譜本身就不是高手級水平,再怎麽自我學習、自我博弈,所建立的結果只能說是在次級層級中的最優級水平。

谷歌AlphaGO未必能贏

那麽,回到這次人工智能對決人類智慧事件,決定谷歌AlphaGO是否能夠勝出的關鍵因素是兩個:一是開發者所建立的自學習架構的“完美性”,不過在這個問題上目前並不樂觀,可以說只是剛剛取得了突破,要想取得連續的穩定性能還需要一些時間;二是基礎數據的來源,盡管此前贏得了歐洲冠軍,但整個歐洲的圍棋冠軍水平與亞洲還是存在著比較明顯的差異,如果谷歌AlphaGO的基礎數據在這次比賽之前沒有獲得有效升級,或者說是自學習的過程中沒有和更高級水平的選手進行博弈、提升,要想獲勝還是存在著一定的困難。

對於韓國棋手李世石而言,最大的挑戰並不是下棋的水平,而是心理與生理層面。在計算分析能力方面,可以說谷歌AlphaGO具有無可挑戰的優勢,但在圍棋過程中除了計算能力之外,人類的那種靈性、直覺至少在現階段而言,人工智能還是無法識別與讀懂的。但計算機不會有情緒波動,不會受外界幹擾,也不會有疲勞感,但人類則不同,我們會有體能、情緒等方面的問題。因此,在我看來這次比賽李世石能否取勝的關鍵在於對自身心理、生理層面的管理。因此與計算機比賽和人類之間的比賽不同,與人類之間進行比賽可以通過一些心理戰術進行博弈,但與計算機比賽這些方式方法基本無效。

如果說李世石能夠管理好自身心理、生理層面的問題,那麽這次的比賽我認為獲勝的可能性非常大,因為谷歌AlphaGO在現階段而言只是人工智能在一個新方向上探索的實驗產品,正如之前的谷歌眼鏡一樣,只是將一個實驗室中的產品帶入到真實的世界中進行測試而已,產品本身並不具備“完美性”。

如果人工智能贏了

不論這次比賽谷歌AlphaGO是否能取得勝利,對於人工智能的發展而言都將是一個最大的歷史性轉折。對於人類當前所處的大數據世界,以及即將到來的物聯網時代,憑借著我們自身的計算機與識別能力已經無法應對所處的數據黑洞世界。人類急切地需要真正意義上能夠懂得用戶心理的人工智能協助處理信息,因此,從我們所處的時代層面來看,我更願意希望看到谷歌AlphaGO能夠贏得這次比賽的勝利,並且能夠讓這款實驗室的產品有更多的實驗空間與場景,正如谷歌眼鏡一樣通過不斷地探索,最終能夠協助人類拓展一些能力。

尤其是我們面對即將來臨的智能穿戴時代,當包括人在內的萬物都被數據化,並且借助於數據化實現信息流動、溝通,那麽對於我們人類而言,這種龐大的數據處理本身就已經超越了我們大腦的計算能力。因此,從某種層面來看人工智能只是智能時代發展的一種產物,只是它的名字被稱為人工智能。換句話說,人工智能不能很好地發展並且承擔人類助理的角色,必然會出現其它類似的替代技術。因此,從當前來看,人工智能的發展、成熟、應用越顯重要。

但從現實的情況來看,這還需要很長的一段路要走。尤其對於當前對人工智能的一些擔憂,在我看來還太早。目前最重要的是加速發展人工智能,盡快讓人工智能從當前只有人工沒有智能的層面走出來,盡快進入到智能的層面來協助用戶處理龐大的數據信息。

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“阿爾法狗”完勝李世石,人工智能將成資本熱點

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0314/154687.shtml

導讀 : 人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

這幾天谷歌AlphaGO與人類的挑戰賽,也就是人工智能與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽一直成為媒體、科技、體育界的熱門話題。今天這場比賽終於以3:1的結果呈現,李世石在連輸三盤後只取得了一次勝利。網絡上關於這次事件的討論異常激烈,一些網友認為在此次“人機大戰 ”中,李世石最後的獲勝終於為我們人類在人工智能面前贏回了面子。其實不然,這種面子心理,其實就是不穩定的攀比心理,對於人工智能而言毫無意義,只是我們人類單方面的心理因素。就單一從能力方面而言,人類在很多方面都不是機器的對手,比如在計算與儲存方面,電腦遠強於人腦;比如在搬運方面,起重機遠強於人類等。

這次不同的地方在於,過去在我們身邊出現的這些“超人類”的設施,完全由人類控制,或者說依賴於人類的指令才能進行工作。但谷歌AlphaGO則不同,它與傳統計算機之類的設備有個本質的差異就在於自我學習,借助於人類社會已經存在的知識數據進行自我學習,並與人類展開PK。結果卻發現我們似乎站在了輸的一面,這讓一直都具有控制欲的人類,從心理情感的接受度上產生了波動。其實比賽之前我已經就這次事件做了分析,可以說這場比賽的結果給我們帶來了五方面非常重要的啟示:

1、人工智能超越人類的必然性。

就如同計算機在計算、儲存方面的能力遠超人類,並開啟了互聯網的新時代,在很大的層面上改變了人類生活的形態與方式。但當我們人類社會不斷借助於互聯網,通過智能化進行連接之後,也就是人類所生存的地球不斷地進行智能化、數據化之後,我們就必然需要一種工具來協助我們處理龐大的數據信息,只不過我們將這種工具稱為“人工智能”。可以說,在即將到來的智能穿戴時代,其中一項決定性的技術就是“人工智能”。“人工智能“不僅重要,還需要以更快的速度發展,因為“人工智能”技術的成熟與否將決定著我們能否進入一個智能的社會,或是“偽智能”的社會。

2、人工智能的邊界在人類。

我之前一篇文章專門探討過了關於這方面的問題,可以說不論人工智能如何“智能”,決定其“智力”水平的關鍵要素在於人類自身,在於開發者,在於使用者。也就是說人工智能的自學習能力與自思考能力的本質來源於開發者的程序架構,其智力的演變方向則取決於使用者,也就是給予人工智能所輸入的數據,這就如同我們對於兒童的教育一樣,孩子的價值觀取決於成人世界對其的輸入。可以說,在即將到來的人工智能時代,如何“教育”好人工智能,這將會是對人類的一大挑戰。

3、摩爾定律將繼續適用於人工智能領域。

一方面是在人工智能技術的推動與影響下,計算機硬件設備本身的性能將會繼續朝更強大的方向突破,可能會出現一些新的替代材料增強硬件的運行能力;另外一方面是人工智能這項技術產業本身。盡管這次比賽中谷歌的AlphaGO取得了非常成功的表現,至少對於現階段的人工智能技術而言,已經取得了非常大的突破。但從比賽的3:1結果來看,一是應用領域相對局限,二是其技術距離實際應用還存在著一定的差距,因此就人工智能這項技術本身而言,接下來將會在一些特定領域開始進入代叠期。

4、促進智能穿戴時代的到來。

可以說,在即將到來的智能穿戴時代,當人與萬物都被智能穿戴設備數據化之後,並借助於網絡通訊技術進行信息流動並實現溝通,背後有個非常重要的協助因素就是人工智能。如果沒有人工智能,當萬物智能化之後,我們人類在面對海量的數據時,以我們大腦有限的生物能力是無法與龐大的數據之間建立直接的對話,因此必須要借助於人工智能。從這個層面來看,人工智能的不斷成熟,在很大程度上將有效地推動、促進整個智能穿戴產業的發展,同樣對於整個物聯網產業而言也是一種重大利好。

5VR之後的資本新浪潮。

在科技領域,向來不缺“方向”概念,從谷歌眼鏡引爆整個智能穿戴產業之後,整個新科技領域差不多每隔幾個月就會出現新的方向熱點。從去年的圍繞著可穿戴設備的產品應用方面,到近期向可穿戴設備的垂直技術方面衍生,也就是最近包括高盛在內都感興趣的投資熱點VR。這讓我們看到了近幾年的TMT領域的資本,很大一部分都是圍繞著智能穿戴產業及其產業鏈的相關技術在循序推動。隨著這次人機大戰3:1結果的出現,可以預見今年下半年的科技概念熱潮將會從當前的VR向人工智能轉移,並成為新的投資熱點。

總的來說,今天是人類歷史上非常重要的一天,人類借助於智能穿戴進入一個“超人”時代的夢想越來越近了。人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

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直擊三大實驗室現場 下個十年投資首選:人工智慧

2016-03-14  TCW

一場圍棋賽,可能成為70年人工智慧發展的一大里程碑;臉書、Google、蘋果等科技領頭羊,今年都在瘋的新趨勢。

三月九日,一場正在首爾四季酒店進行的圍棋棋賽,讓全球十二國媒體齊聚首爾,屏息以待,因為他們很可能將見證,人工智慧發展七十年的新里程碑。

新世界棋王是它?進度超前十年,機器人自己變聰明

對戰的兩名選手分別是圍棋九段棋士李世石,和Google專為棋賽研發的人工智慧系統AlphaGo,李世石擁有多項世界冠軍頭銜;後者則是當今最強大的電腦棋士。

圍棋發明二千五百年來,從沒有電腦能夠下贏人類。它的複雜度,比西洋棋還複雜一千到一百萬倍,專家曾預測,電腦下圍棋想要打敗人類頂尖棋士,至少還要十年。

但人工智慧的進展竟正大幅提前!去年十月,AlphaGo宣布其已打敗歐洲圍棋冠軍二段棋士樊麾,震驚科學界。這次AlphaGo採用仿人類大腦的類神經網絡學習法。以前IBM的深藍電腦跟西洋棋手對弈,打輸了,工程師就手動修改程武,深藍便「學會」如何避免失敗。現在AlphaGo工程師只負責給數據,讓電腦自己消化三干多萬張棋譜,它一天可以跟自己比三萬局,每一場比賽都讓它從經驗中學習,一次又一次降低失敗率,與深藍截然不同。

機器,竟然可以自己越變越聰明了。無論輸贏,都宣告了沉寂多年的人工智慧研究,正重新回到全球的主舞台上。這一次,人工智慧不只將衝擊科技業,更將深入金融、製造、媒體等領域。被《富比世》雜誌評為全球第一創投的拜爾(Jim Breyer)今年初時說:「如果一九九五年投資網路是好選擇,○五年投資社群網路是好主意,一五年就是人工智慧了,這是未來十年最好的投資。」人工智慧,將是大數據之後,最重要的一步。

你以為未來還很遠不只矽谷,百度緊追在後

三月初,《商業周刊》來到北京IBM論壇。這天,IBM宣布十五年來最重大的轉型戰略:以華生為基礎的人工智慧商業分析在中國落地。我們也進入北京圖靈機器人和百度深度學習實驗室,前者替宏達電與軟銀子公司機器人打造中文大腦;百度,除了有無人車外,其語音辨識技術,甚至被麻省理工學院選為二○一六的十大創新突破科技。

我們拜訪三大團隊,試圖釐清,為何此時此刻人工智慧出現大爆發?未來,將有多少可能?

百度深度學習實驗室主任林元慶說,人工智慧發展的三要件為:海量的數據、強大的演算法和運算能力。如今,三個關鍵要素已逐步到齊。

「大數據像是原料,機器學習像這些原料轉化的過程,人工智慧是結果,現在這條路是可行的,從過程到結果,現在變得比較寬廣。」沛星首席資料科學家林軒田說。

原料的充裕,讓機器人股神(詳見五十一頁圖)出現,可以取代基金經理人的工作,甚至是醫生。例如,IBM華生電腦可以在十七秒內讀完二十四萬份期刊、分析六萬多份實驗數據和十多萬份臨床報告,為一名癌症患者提出三個治療方案。

當臉書創辦人佐伯格發願,今年的目標是要用人工智慧打造個人管家;蘋果從近年招聘比原先多出三到四倍的人工智慧專家時,你也許覺得這些矽谷科技大廠口中的未來,離台灣很遙遠。但其實,就在對岸,人工智慧已發展得如火如荼。

根據研究全球一萬五千多份學術期刊的國際論文分析平台《SCImago》,中國的人工智慧論文發表數為全球第一,美國雖是第二,但被引用數是中國的三倍以上,顯示美國仍是人工智慧領域的領頭羊,然而,中國近年來緊追在後。三月初兩會期間,人工智慧成兩會最熱門關鍵字,百度和騰訊的大老闆,三句不離人工智慧。

當我們造訪了中國兩家頂尖的人工智慧公司時,門口迎接我們的已經是:大跳迎賓舞的機器人、會自動辨識人類年齡和表情的智慧眼鏡,以及全球少數幾台會說中文的機器人Pepper。

在這裡的中文機器人,讓人感覺,人工智慧離我們很近。

第一站:圖靈機器人實驗室宏達電、軟銀都找它「說中文」

「你好,我叫圖靈機器人,我雖然只有七個月大,但是我會做很多事。」說話的是一隻高五十八公分,站起來只有我膝蓋高的機器人NAO。這隻藍白相間的機器人,不同於沒有腳的Pepper,全身具備二十五處關節自由度,跳舞或蹲下都難不倒他,話講一半,還開始跳起中國洗腦神曲:小蘋果。

NAO是軟銀旗下子公司Aldebaran推出的家用機器人。後者為了打進中文市場,找上圖靈機器人公司,賦予NAO能夠理解中文的大腦。

以中文自然語音辨識起家的圖靈機器人,中文語音辨識率達九五%。中文辨識遠比英文還難,中文雖只有四百個單音節,但同一個發音可能代表著不同字,而且,這四百個音節當中,還有四種聲調變化,差異十分細微。

圖靈機器人創辦人俞志晨畢業於北京交通大學數學系,是中國人工智慧專家賀仲雄的學生。

他早在二○一一便開始開發中文語音助理,而蘋果的Siri直到二○一二年才開始支援中文,根據俞志晨所述,Siri的中文辨識率要比圖靈低了五%到一○%。

軟銀不是唯一一家找上圖靈合作的公司。後者的合作夥伴遍布手機、家電和網路產業,攤開合作名單:海爾、微軟、微信公眾號和阿里旺旺,還有宏達電。

二○一四年,宏達電董事長王雪紅以個人旗下基金的名義投資圖靈機器人,就為了宏達電One系列手機內的語音助理「小Hi」。「(二○一三年下半年時HTC要投資我們)那時候華為、中興、聯想還有小米(都想投資),三星聊了好幾次,那時候王雪紅很有魄力,她本人跟我們談過兩次,現場試用我們的產品。」俞志晨說。

現在,圖靈機器人總共有十三萬個合作夥伴,研發重心從中文語音辨識延伸至人工智慧,強調納入情境、文字、時間和環境感知等因素,目前已可辨識出二十五種情感、四百六十八類內含有情緒的語詞(例如期待、害怕、高興)和八十八套表情動作。

情感該如何辨識?圖靈機器人納入臉部表情和肢體動作兩個要素,給予系統大量數據,幫助機器人記憶情緒特徵,並做出相對應的反應,例如同樣跟機器人說「給我跳個舞」,若機器人察覺說話者的語氣不開心,機器人也會跟著不開心耍脾氣不跳,若機器人判斷說話者心情愉悅,便會欣然同意開始跳舞。整個教導過程實際操作起來,每一種情緒都成了一串串代碼輸入到程式之中。

第二站:百度無人車實驗室用無人車接駁、送外賣不是夢

第二站,我們來到了中國BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭中,最用力發展人工智慧的百度深度學習實驗室,這是百度研究院旗下三個人工智慧實驗室中,規模最大的一個,負責圖像辨識和無人車開發。

百度是全球第二家插旗無人車事業的網路公司,起步雖然比Google晚,但去年年底已經完成首次公路駕駛測試,在北京行駛了三十公里,預計三年內商用,五年內量產。

比起Google,百度無人車還在起步階段,但市場認為百度有一個獨特優勢:法規。雖然美國政府正著手擬定無人車法規,但外媒看好,中國政府訂定無人車法規的速度可能超越歐美,未來有可能,無人車市場會率先在中國起跑。

林元慶分享,他是如何讓無人車變聰明的.他說,無人車的核心技術是人工智慧,包括如何讓車自動閃避障礙物、認得路上車輛,為了讓無人車「認得」車子,他們得給電腦看不同角度、明暗和顏色形狀的車子,圈出照片和影片中車子的特徵,讓電腦記憶住車子的概念。

百度實驗室裡因此需要機器學習和人工智慧的好手。前年,百度更挖角「Google大腦之父」吳恩達擔任人工智慧實驗室主任,「我們在發展各個項目時,還沒有遇過經費不夠的狀況。」林元慶說。

有意思的是,中西方的搜尋引擎廠商成為這波人工智慧的領頭羊,百度在這塊領域,遠比阿里巴巴集團更出鋒頭。

關鍵就在於百度龐大的用戶數,以及多樣的資料種類。比數據量,光是行動端,百度搜尋的月活躍用戶數就多達六億多人,百度每天處理的數據量近一百PB(Petabyte),將近五千個中國國家圖書館。

未問世新品搶先看影像辨識眼鏡,帶盲人看見世界

比數據廣度,百度業務涵蓋雲端、搜索、團購、外賣、地圖、新聞和多媒體,能精準且全面的反映用戶的喜好和興趣。二○一一年,百度數據中心發布的黃金週熱門旅遊目的地預測報告,結果跟中國政府最後發布的數據一模一樣。

對人行為的全方位理解,讓百度把無人車看作一門好生意。林元慶說:「把所有服務串起來,那不是很好嗎?這後面的Potential(潛力)是非常大的,不是覺得它酷,所以我們做。」

在百度的未來藍圖中,若百度可以開發出無人駕駛的技術,就能結合無人駕駛巴士或接駁車和百度地圖,提供無人駕駛的公共接駁服務。甚至,可能結合百度外賣,讓無人車直接替大家做食物外送。

離開前,林元慶又給了我一個驚喜:他展示了百度尚未正式面世的DuLight,這是百度專為盲人打造,看起來像一個沒有鏡片的Google眼鏡,連著手機,穿戴者望向我,一秒鐘後,手機竟自動傳來一個女聲:「這是一名面帶微笑的二十五歲女性。」

答案,雖非正解,但僅差一歲亦不遠矣。

第三站:台灣IBM總部

機器行員、醫療助理預計今年上工

回到說著同樣語言的台灣,人工智慧正進駐到我們的日常生活。

IBM大中華區總經理特助賈景光表示,IBM已經與台灣的數家銀行合作,近一到二個月開始,預計會有許多像日本機器人Peppcr一般的「迎賓機器人」出現在銀行分行。

「它會整合銀行後台,知道你的交易、上一次什麼時候來,例如,它會問你最近是不是有基金需求,需要替你安排理專嗎?可以提升分行營運的效率。」賈景光表示。此外,今年也預期將有人工智慧進駐台灣的醫療院所,協助醫生診斷,及進行研究。

人工智慧即將滿地開花,但台灣腳步仍然太慢,跟台灣的優越人才水準恰成反比。

以無人車為例,台灣廠商現階段,多僅能切入較低階的「先進駕駛輔助系統」(ADAS)供應鏈,即還沒達到自動駕駛境界,系統僅提供警示,仍須靠駕駛人判斷決策。但此大趨勢已經讓相關類股,如專攻倒車雷達的同致,股價在一年內飆漲逾兩倍,衝破四百元。外資預期近三到五年內,輔助駕駛系統相關需求仍續看好。

許多台灣科技大廠如鴻海跟華碩,也插旗人工智慧。但整體而言,簡立峰認為「口灣相對被動,傳統做硬體的人,比較沒有慼受到AI(人工智慧)這件事情。」

他指出,大數據是推動人工智慧的關鍵,但要取得數據,必須要有成功的網路服務,在這個層面上,台灣處於弱勢。不過,工研院IEK電子組組長紀昭吟認為,製造業是台灣的強項,我們在生產累積的數據資訊,或許會是台灣發展人工智慧時的突破口。

金門大學資工系助理教授陳鍾誠舉例,德國,和台灣一樣,以製造業為強項,在網路軟體和行動裝置時代深受美國威脅,因此提出工業4.0,「這就是他們(在下個世代)彎道超車的東西,利用這個方武,避開美國強處,把自己的強處找回來。」

從大數據到人工智慧,這是近五年來最大的一波產業典範轉移。人工智慧時代,得大數據者最有可能贏得先機,這是一個環環相扣的命運。電腦或許聰明絕頂,甚至可以打敗圍棋高手,但是能夠指引台灣產業切入人工智慧,引領下一波趨勢的,從來,都只有人腦。

撰文者李欣宜、吳中傑

台灣超強的AI人才,臉書、雅虎搶著要

這大概是另類的台灣之光:我們有超強的人工智慧人才。

去年打敗歐洲圍棋冠軍的AlphaGo系統,其開發團隊Google Deepmind中,就有一名成員是台灣人,他是黃士傑,年初Google Deepmind一篇發表在《自然》期刊的論文,他就是兩名第一作者中的一名,他本身就是一名具有業餘圍棋六段實力的棋士,二○一○年取得師大資工所博士學位,博土論文就是做電腦圍棋系統。

十九年前,打敗世界西洋棋王的IBM深藍電腦,其背後的發明人也是來自台灣的許峰雄。

台大資工系副教授林軒田,也曾帶領台大連續五年,在機器學習界深具指標性的KDD CUP比賽,拿下四座冠軍,讓台大在KDD CUP創下無人能及的紀錄。林軒田當年的奪冠隊伍,學生多在國外的網路公司工作,有的在日本雅虎,有的在臉書。

而在業界,全台第一個被矽谷知名創投紅杉資本投資的沛星互動,就是一個台灣的人工智慧公司站上國際舞台的例子。沛星主打運用人工智慧分析跨裝置用戶數據,為廣告主找到最精準的受眾,提高廣告投放效益。

台灣能養出這些人才的關鍵在於,扎實的軟體人才教育和學界長期投入人工智慧研究。

日前創新工場創辦人李開復在臉書上表示,他在矽谷看到美國現在做人工智慧深度學習的博士生,一畢業就有兩百萬到三百萬美元的年收入,這是有史以來從沒發生過的。因為直正懂得深度學習的人太少,供需非常失衡。

可惜的是,台灣有人才,但卻沒有一個產業,讓這群高手得出走海外才能發光。

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別細思極恐了,我們正打算人工智能將對你俯首稱臣

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0316/154716.shtml

導讀 : 這從來不是一個生存的問題,而是生活哲理。

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設下這一場舉世矚目棋局的AlphaGo的科學家們未曾料到,段子手們的想象力,令“人工智能”在中國民間引起的最大熱議,竟是它是否會消滅文明、統治人類。

科幻文學和好萊塢電影強大的洗腦能力,已經在民眾腦中刻下深深的烙印——“人工智能就是那種上天入地無所不能的機器人”。通常人們會覺得它離現實較遠,然而一個虛幻的大腦突然出現,在一場智力競爭中橫掃了幾乎代表人類最高水平的選手,並且是在世界公認的“人類智慧最後高地”的圍棋項目上。人類的自尊心很難接受,而人類的統治和防禦本能更受到挑戰,於是就“細思極恐”了。

事實上恐慌大可不必,人工智能早已滲透社會,就在人們未曾在意的點滴之上。比如汽車防抱死系統、油路管理系統,可實時語音翻譯不同語言的Google翻譯軟件,垃圾郵件過濾系統,電商網站根據用戶喜好和瀏覽記錄推薦商品的引擎,醫院里協助醫生診斷的醫療系統,等等。

這些都是人工智能的實際應用,並且隨著技術的發展,人工智能的應用正在變得越來越高階,比如蘋果手機里的Siri,民用的智能無人機,又比如無人駕駛汽車。

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▋AlphaGo背後的黑科技

AlphaGo與李世石的這一次世紀之戰之所以如此受到矚目,就因為在基礎原理不變的情況下,發展出了新的訓練和處理模式,使人工智能更進一步。

AlphaGo采用了深度卷積神經網絡(DCNN)的技術,DCNN的核心是卷積核,卷積核相當於一個過濾網。而DCNN在圖像識別和語音識別中是非常有用的,AI能通過它對棋局做優劣評估。

讓我們實驗一下:我們準備一萬張狗的照片,各種表情、各種部位的寫真,讓機器學習。

這個過程如下:   

1.首先,將各種過濾網呈上來,比如能將圖像黑白化、平滑、去噪的等等等等。愛美的各位肯定用過美圖秀秀,但我們跟美圖秀秀對著幹,我們不是為了美化,而是為了模糊。這樣可以突出照片中最有特點的部分。

2.為降低運算量,把圖片統統切成小塊,比如一張圖片切成10*10的小塊,並準備好所謂權值共享等方法,再加上硬件設備,就可以開始算了。

3.算什麽呢?算這一萬張狗照片的各種特征值,通過分類器,形成最優的分類模型。實際上,多層堆疊後產生的分類模型根本就沒了狗狗的真實模樣,機器不會管狗長什麽樣。

訓練結束,模型產生,如下圖,算法看見了什麽——它看到的就是紅黃藍的色斑圖,藍色區域就是小狗的頭部。

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讓我們回到AlphaGo的問題上。通過Google的論文,我們知道它是將19*19的棋盤看作一張圖,黑子和白子當作像素,每落一子就相當於加了一層過濾網(當然特征算法和照片識別還是不一樣的),如此對棋局做出勝率評估,其實這就是Policy Network的基礎。所以,下棋的時候大家感覺AlphaGo很有大局觀,還會落下迷惑詭異的子,其實它只是根據圖形判斷了一下勝率做出的判斷。

過去的人工智能是基於人工指定的規則進行推導從而給出專業方案,如今的人工智能更多的是利用神經網絡算法對文本、圖像、聲音進行海量計算,從而自主地找出其中的規律,甚至可能挖掘出人類忽視的規律,正如AlphaGo在圍棋中落下的神之一子,利用“人腦”思維的棋手們還無法理解其中的深意。

DCNN這樣的技術當然不只是成為圍棋領域人工智能的制勝法寶,讓我們欣賞下它在視覺上取得的成就

這是一張從窗口拍攝的照片:

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這是梵高筆下的星空:

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人工智能學習後創作的結果:

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▋我們正在選擇的AI,也許會讓你眼前一亮

那人工智能會厲害到什麽程度呢?目前來說,這並不取決於AI自身,而是取決於我們。

以具體行業為例子,比如教育領域,我們真的需要一個人形的、陪伴孩子成長的人工智能機器人麽?比如體育領域,我們真的需要可以和人類對抗的機器運動員麽?比如醫療領域,我們真的需要一雙機械臂幫你手術麽?人工智能不一定非要替代人類,而是幫助人類更好地生活。

比如,以幫助人類更好地生活為理念,我們可以想象下AI怎麽樣在汽車場景得到應用:

1.無論是4S店還是路邊店,維修技工都無法做到可以對所有車型產生的任何問題找到解決方案。因為人的知識和經驗是有限的。但是人工智能加大數據,是否可以幫技師解決這個問題?

2.車主在不同的用車場景會遇到各種各樣的問題,學車、買車、故障、維修、保養、自駕遊等等,他們如何能了解並解決這些問題?一個包括自然語言分析和機器學習的人工智能用車助手也許就是答案。

3.上遊整車廠、品牌配件商,下遊維修廠,他們如何判斷整個汽車後市場用戶的需求變化和市場走向?人工智能可以針對既有海量B2B數據(例如中馳車福擁有的汽配數據庫)的挖掘給你答案。

所以,人工智能到底是一個和人類拼個你死我活的競爭對手,還是幫助我們提高生活質量、優化生活效率的助手,這一切,都將由我們人類自己做出選擇。

正如圍棋在中國傳統文化里的另一層精神含義“太極”所代表的理念:這從來不是一個生存的問題,而是生活哲理。

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電腦比人腦強?這一天終於來了嗎 谷歌人工智慧與圍棋世界冠軍的世紀對決

2016-03-14  TWM

人工智慧程式AlphaGo將與圍棋世界好手李世石對決,儘管「人腦或電腦勝出」引爆話題, 但這一戰更重要的意義是:人工智慧如何與人類共生?

編按:一九六○年代起,人工智慧(AI)就開始對西洋棋做研究。一九九七年,IBM的超級電腦「深藍」打敗當年西洋棋的世界冠軍,被視為重要里程碑。而與西洋棋不同的是,圍棋要在棋盤中占據大於對方的領域,需要人類特有的綜觀全局能力。發展至今,AI終於和職業棋士實力相當。三月九日起,Google旗下公司的AI程式AlphaGo,將挑戰頂尖棋手李世石。《今周刊》特別請旅日九段棋士王銘琬分析人腦與電腦對決的意義和重要性,藉此一窺AI的未來發展。

一月二十七日,Google(谷歌)發表了一項驚動世人的成就,透過旗下公司DeepMind所開發的人工智慧程式AlphaGo,挑戰中國出生、圍棋棋力達到二段的歐洲冠軍職業棋士樊麾(編按:職業圍棋段位共分九級,最低為一段,最高九段),結果五戰五勝。在圍棋世界裡,這是電腦第一次勝過職業棋士。

七年前差距:七子

人腦讓程式先下,還是贏事隔一日,在一月二十八日出刊的《自然》(nature)雜誌,就報導了這個程式的主要內容,而該期的雜誌封面則是圍棋棋盤,由此足見科技界對「電腦下圍棋打敗人腦」的驚訝程度,以及這個事件所代表的里程碑意義。谷歌同時宣布,三月間,AlphaGo將與韓國籍的世界頂尖棋手李世石舉行五局比賽,勝者獎金一百萬美元,消息一出,谷歌股價速漲四%以上。

電腦下棋,一直被當成人工智慧(AI)能力的指標。一九九七年IBM電腦程式「深藍」(Deep Blue)擊敗世界西洋棋冠軍卡斯帕洛夫,帶來很大震撼;然而在圍棋這方面,電腦始終無法與人類較量。

這次谷歌大力進軍圍棋,想攻下「人類最後堡壘」,也顯示圍棋之於人工智慧的指標意義。

那麼,圍棋為何會讓人工智慧傷透腦筋?

就單純的數字來看,圍棋的變化數是十的三六○次方,西洋棋的變化數則是十的一二○次方,兩種遊戲的複雜度不能相比;而圍棋的艱難之處不僅是在變化多端,它的形式也不同於其他主要棋類。象棋、西洋棋,皆以「擒王」為目的,而圍棋的目的是在棋盤中占據大於對方的領域。

「擒王」型的遊戲因為目標明確單純,至今的電腦比較擅長,而圍棋這種「全局統計性」的目的,反而是人類的直覺比較管用。也因此,以人工智慧開發圍棋軟體,某種程度來說,就有助於人工智慧分析、納入「人類的直覺」。

七年前,日本圍棋軟體Zen上市時,我受邀與「它」做了一次表演賽。那時,我必須讓七子,意即程式先下七手之後我才開始。這是一般棋迷的平均水準,我當時完全抱持著「對電腦下指導棋」的心情,相當輕鬆。因為這個緣分,日本每年舉辦的圍棋軟體世界比賽UEC,我都以裁判身分參加,一路觀察人工智慧在圍棋領域的進化過程。

五年前差距:四子

之後,對弈軟體進步牛步五年前,圍棋軟體棋力到達跟職業棋士差距四子的程度,但在此之後即陷入瓶頸,一直沒有顯著進步;我每年看對弈軟體在原地踏步,看得手癢癢的,覺得此時可能需要棋力較高的職業棋士的加入;畢竟,圍棋需要人類的綜觀全局能力。

於是,只要有機會,我就對各團隊毛遂自薦,表示若需要職業棋士,我有意願,但始終未獲回應,直到兩年前,台灣老牌圍棋程式ColdMilk作者周政緯讓我拜他為師,教我程式的基本內容,我的求愛終於得到一點結果。

一四年,我遇到趨勢科技創辦人張明正,談起圍棋軟體現況,他很感興趣,決定開發圍棋軟體Go Trend(趨勢),把我納入團隊。

目前差距:一子

已有職業棋士平均水準

Go Trend組隊時,我估計只要有一個小突破,就有機會奪得世界冠軍。沒想到這次AlphaGo一下進步三子棋力,已達職業棋士的平均水準了。從AlphaGo這次公開的五局棋譜來看,電腦走棋的過程,著手扎實、眼觀全局又該戰則戰,若不細看,我幾乎無法辨認哪一方是電腦。

AlphaGo這次的突破,是充分利用了人工神經網路方面的技術。先用深度學習(deep learning)研究人類專家比賽的棋譜,並做自我學習。有了這些基礎後,在對局時活用價值網絡(value network,評估棋子在棋盤位置的意義)與策略網絡(policy network,選擇走棋步法)兩種技術,讓計算有效率地進行。

目前圍棋界世界排名第一的雖是中國棋士柯潔,但將在三月代表人類對抗電腦的李世石,三十三歲,是現今第一線棋手中獲得世界冠軍次數最多的棋士。我第一次看到他時,僅有十七歲,卻已創下三十二連勝的紀錄,以「不敗少年」稱號代表韓國到日本參賽。

職業棋士間有輸有贏,一般不會覺得對方有什麼特別,我也很不喜歡用「天才」形容別人,可是對於李世石,實在想不到其他字眼。李世石棋路變幻莫測難以捉摸,宛如隨興所至,有時會隨便捨棄看來很重要的棋子,讓人大吃一驚,可是,往往在其後的戰局中,先前捨棄的棋子還會參與戰鬥,順勢救出。

中國棋壇為李世石取了綽號「殭屍流」,不只擅長讓「假死」的棋子還魂,也令人讚嘆圍棋深奧、不可思議。

也就是說,即將在三月登場的這場比賽,人工智慧要挑戰的,是在「最變化多端」遊戲中、面對「最具不可預測性」的高手。若AlphaGo真的獲勝,勢必會有很大的象徵性意義。

首先,是人工智慧擴大領域的趨勢看來更加無法阻擋;事實上,谷歌也表示,AlphaGo的架構並非特別為圍棋打造,自動駕駛、醫療診斷乃至投資諮詢、設計創作,都可能成為技術轉換的對象。

當然,AlphaGo的走棋模式能否轉換成一般用途,仍是很大的課題。與樊麾的比賽中,谷歌做了超高規格的動員,日本專家估計,AlphaGo下一局棋,光電費就要一萬日圓,規模大到令人擔心。

如果贏了,職業棋士會沒飯吃嗎?

另一方面,我也被問到,若是人腦真的輸了,職業棋士還有飯吃嗎?當然這會帶來一些改變,但也可能是契機。

圍棋至今大多聚焦在棋力的提升,但若我們回到原點,人們下一盤棋並非只想打敗對方,而是想藉著下棋和對方對話,共同擁有一段時間與過程,下完棋以後留下的棋譜,又是屬於雙方的共同作品。

圍棋最大的功能,是建立人與人之間溝通、連帶感的工具。職業棋士的工作是充實圍棋這個園地,將來可以活用電腦,幫助棋迷更能享受圍棋的樂趣。從這個角度來看,人工智慧的意義,在於能夠與人類共同激盪出更多的創造。

AlphaGo與李世石的比賽日程是三月九日至十五日,不管比數多少,五局會全下完,因為對AlphaGo而言,與李世石對局的數據,是最寶貴的資料。

圍棋專家目前都看好李世石,而電腦專家中押寶AlphaGo的,也大有人在。

平心而論,若AlphaGo贏了,並不表示圍棋以外的任何事都能勝過人類;AlphaGo敗了,也算展現了實力,或許在其他領域也能做得不錯。但無論如何,人工智慧與人類共生的時代,總是又更往前一步。

人類與人工智慧共生時代,正式來臨

——人工智慧發展大事紀

1956 人工智能之父麥卡錫(John McCarthy)在論文中提倡AI(人工智慧)1973 日本早稻田大學開發出可行走的機器人1997 美國IBM開發出的超級電腦「深藍」挑戰全球棋王2001 電影《A.I.》上映2014 日本軟體銀行集團推出有感情的機器人Pepper 2015 Google旗下DeepMind 公司研發的人工智能程式AlphaGo,擊敗歐洲冠軍職業棋士樊麾,並登上《自然》雜誌

撰文 / 王銘琬

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