鳳凰FM·管理一點通
院士張鈸——
為什么必須是“人工智能”
張鈸指出，目前行業(yè)內(nèi)對未來的智能有兩種觀點。一種觀點認(rèn)為智能化的道路是多條的，不是只有一條路能通向智能。他說，人類通過自然進(jìn)化產(chǎn)生了自然智能，那為什么機器不能通過進(jìn)化產(chǎn)生機器智能？這個智能和自然智能不會是一樣的，我們通過自然進(jìn)化獲得的智能也不見得是最佳的。其實張鈸院士比較贊同這個觀點，因為機器智能與人類得自然智能不相同，但可以互補，發(fā)揮各自的長處，是有好處的。
另一種觀點是必須得走人類智能這條路。這也是從長遠(yuǎn)來看最符合人類需求的，因為我們最終要發(fā)展人機協(xié)同，人類和機器和諧共處的世界。而不是說將來什么事都讓機器去管去做，人類在一邊享受。我們要走人機共生這條路，這樣機器的智能就必須和人類一樣，不然沒法共處。機器做出來的事情，我們不能理解，我們的意圖機器也不知道，兩者怎么能合作呢？
也就是說，人工智能必須具有可解釋性。就好比乘坐飛機，你不理解人工智能為什么會這么操作，那你敢坐這架飛機嗎？所以目前的階段，車和飛機還是不能完全讓機器開的。
最后，張鈸院士還稱，擔(dān)憂“機器人統(tǒng)治人類”完全是遠(yuǎn)慮。目前最需要擔(dān)憂的是人工智能的安全問題。比如語音合成，利用現(xiàn)有的技術(shù)可以做到以假亂真，和真人基本沒有差別。但現(xiàn)在看來這種技術(shù)不能推廣應(yīng)用，因為一旦推廣就全亂套了，只要搞一段用語音合成技術(shù)做成的假錄音，就可以讓任何一位名人身敗名裂。這些都是非常危險的技術(shù)。
院士張鈸——
當(dāng)前人工智能難以取得進(jìn)展
中國科學(xué)院院士，清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸，是中國少有的經(jīng)歷了兩個人工智能技術(shù)階段的研究者。張鈸在過去幾年很少接受采訪，其中一個原因在于他對目前的人工智能技術(shù)有著不同看法。在時機未到之時，張鈸謹(jǐn)慎的認(rèn)為這些看法并不方便通過大眾媒體進(jìn)行傳播，即使傳播也很難獲得認(rèn)同。而在最近，張鈸院士接受了記者的專訪。他認(rèn)為當(dāng)前已經(jīng)到了一個合適的時間點，應(yīng)該找個機會分享一下自己的看法。
張鈸院士首先分享的一個觀點就是，深度學(xué)習(xí)觸及天花板，人工智能在語音識別、圖像識別、圍棋三個領(lǐng)域外，很難再獲得發(fā)展。
張鈸院士解釋說，目前，人工智能最受關(guān)注的領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)。但深度學(xué)習(xí)的缺陷決定了其應(yīng)用空間被局限在特定領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識別、語音識別兩方面。
首先，“黑盒”學(xué)習(xí)法成為深度學(xué)習(xí)的缺陷之一。指的是即使人工智能能給出正確的選擇，但是人們卻并不知道它根據(jù)什么給出這個答案，人們無法像理解彼此一樣去理解這個新的智能。
第二就是現(xiàn)在的人工智能非常容易受到欺騙。在張鈸看來，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)本質(zhì)是基于概率統(tǒng)計。就是尋找那些重復(fù)出現(xiàn)的模式，重復(fù)多了就被人工智能認(rèn)為是規(guī)律，也就是說“誰說多了就是誰”。這樣產(chǎn)生的一個影響就是：謊言重復(fù)一千遍就被認(rèn)為是真理、規(guī)律。這就是為什么大數(shù)據(jù)有時會做出非?；奶频慕Y(jié)果，因為不管對不對，只要重復(fù)多了它就會按照這個規(guī)律走。并且，這些缺陷是無法通過改良而徹底解決的。深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是利用沒有加工處理過的數(shù)據(jù)，用概率學(xué)習(xí)的“黑箱”處理方法來尋找它的規(guī)律，這個方法本身通常無法找到“有意義”的規(guī)律，它只能找到重復(fù)出現(xiàn)的模式。也就是說，現(xiàn)在形成的人工智能系統(tǒng)都非常脆弱容易受攻擊或者欺騙，需要大量的數(shù)據(jù)，而且不可解釋，存在非常嚴(yán)重的缺陷，這個缺陷是本質(zhì)的，由其方法本身引起的。
此外，深度學(xué)習(xí)只是目前人工智能技術(shù)的一部分。人工智能還有更大更寬的領(lǐng)域需要去研究，比如知識表示、不確定性處理、人機交互等等，不能說深度學(xué)習(xí)就是人工智能，深度學(xué)習(xí)只是人工智能的一部分。但就目前來看，效果最好的事情還是這兩件：圖像識別、語音識別。張鈸院士做過統(tǒng)計，中國人工智能領(lǐng)域20個獨角獸30個準(zhǔn)獨角獸企業(yè)，近80%都跟圖像識別或者語音識別有關(guān)系。
同時，在張鈸看來，目前全世界的企業(yè)界和部分學(xué)界對于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的判斷過于樂觀，人工智能迫切需要推動到新的階段，而這注定將會是一個漫長的過程，有賴于與數(shù)學(xué)、腦科學(xué)等結(jié)合實現(xiàn)底層理論的突破。
所以，張鈸院士認(rèn)為，“深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從應(yīng)用角度已經(jīng)接近天花板了，要想再出現(xiàn)奇跡的可能性比較小了”。準(zhǔn)確一點說，今后或許會在個別領(lǐng)域取得進(jìn)展，但是不會像之前預(yù)計的那樣全面開花。
院士張鈸— —
什么情況下你的工作將被AI取代
最近，清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸院士在接受的專訪中提出，人工智能技術(shù)只有在“充足的數(shù)據(jù)、確定性、完全的信息、靜態(tài)和特定領(lǐng)域”這5個條件下才能發(fā)揮真正的作用，而滿足了這5個條件的工作，則會被計算機取代。
首先，張鈸介紹了人工智能在一定的范圍內(nèi)超過了人類的5件事，前兩件是深藍(lán)打敗人類國際象棋冠軍，IBM在電視知識競賽中打敗了美國的前兩個冠軍，它們是同一類型。后面三件事屬于另外一個類型，微軟研究團隊使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺識別挑戰(zhàn)大賽中獲勝，它的誤識率略低于人類；百度和訊飛宣布在單句的中文語音識別上，計算機的誤識率也略低于人類；還有就是 AlphaGo 打敗了李世石。
對于這幾件事，人們常常會從大數(shù)據(jù)、計算能力提高、人工智能算法這三個因素進(jìn)行討論。張鈸認(rèn)為，大家忽略了另一個因素，就是以上所有的成果必須建立在一個合適的應(yīng)用場景下，必須滿足“充足的數(shù)據(jù)、確定性、完全的信息、靜態(tài)和特定領(lǐng)域”這5個條件。
張鈸以下象棋為例，做了解釋。下象棋就是一個完全信息博弈，它的信息完全且確定，而且會遵循完全確定的游戲規(guī)則做演化，張鈸把這種情況稱為靜態(tài)。
從上面5件事都可以看出，人工智能在有限的領(lǐng)域內(nèi)，做單個任務(wù)時會超過人類的表現(xiàn)。張鈸說，IBM的沃森機器人也是這樣，它會選擇知識競賽，是因為知識競賽提出的問題都是明確的，答案總是唯一的，這樣的問答對機器人來講是非常容易的。圍棋也完全符合上面 5個條件。
對于“什么樣的工作會被機器所替代”，張鈸認(rèn)為，滿足以上5個條件的工作，即那些照章辦事，不需要任何靈活性的工作，總有一天會被計算機取代，比如說出納員、收銀員等等。但老師、企業(yè)家等的工作不可能被計算機完全代替。因為這些工作富有靈活性和創(chuàng)造性，計算機絕對不可能完全代替，當(dāng)然部分代替是可能的，因為其中肯定也有一些簡單和重復(fù)性的內(nèi)容。如果認(rèn)識到這一條就會認(rèn)識到人工智能仍處于發(fā)展階段的初期。不是像有些人估計的那樣“人工智能技術(shù)已經(jīng)完全成熟，而進(jìn)入發(fā)展應(yīng)用的階段”。
院士張鈸——
第三代人工智能
在前面的音頻中，張鈸院士提到：目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)到達(dá)頂點，變的難以發(fā)展了。但在張鈸院士看來，我們完全可以在它的基礎(chǔ)上，向新的方向發(fā)展，走出一條新的發(fā)展道路。
因此，張鈸院士提出了一個新的概念：第三代人工智能。張鈸院士解釋說，人工智能實際上經(jīng)歷過兩代，第一代就是符號推理，第二代就是目前的概率學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)。而目前，我們正向著第三代人工智能邁進(jìn)。原因很明顯，第一代、第二代人工智能都有很大的局限性。按照目前的設(shè)想，第三代人工智能要解決的是目前存在的不可理解性，容易受到欺騙等缺陷。
那具體該如何實施呢？張鈸院士認(rèn)為有兩條路可選：一個是計算機科學(xué)與數(shù)學(xué)和腦科學(xué)的結(jié)合與突破。“如果沒有新的數(shù)學(xué)工具，沒有來自于腦科學(xué)啟發(fā)下的新思路，哪來的新理論？”但張鈸院士也表示這是非常困難的。
另一條路就是把數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動結(jié)合起來。簡單的說就是把第一代人工智能和第二代人工智能相結(jié)合。利用各自的優(yōu)勢。但這條路也面臨著一個問題，那就是前兩代人工智能
在不同空間中操作，一個是向量空間，一個是符號空間，也需要有新的數(shù)學(xué)工具的加入。
最后，張鈸院士也表示，要想進(jìn)入第三代人工智能，需要更長的時間。因為有許多苦難需要克服。有人或許會問：“會不會再過10年、20年，人工智能在學(xué)界或者公眾心中，又變成一個“隱學(xué)”，大眾又不會再經(jīng)常提起來這個詞？”但在張鈸看來：低潮會發(fā)生，但不會像過去那樣。因為有大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和強大的計算資源，這些都會支撐人工智能繼續(xù)走下去。
什么樣的創(chuàng)新能促進(jìn)經(jīng)濟繁榮
哈佛商學(xué)院教授、“顛覆性創(chuàng)新”理論的提出者克萊頓·克里斯坦森出版了一本新書，名叫《繁榮悖論》。在接受沃頓知識在線采訪時，克里斯坦森介紹了這本書里提到的創(chuàng)新的三種類型，以及什么樣的創(chuàng)新能促進(jìn)繁榮。公眾號“沃頓知識在線”翻譯了訪談內(nèi)容。
克里斯坦森把創(chuàng)新分成三類。第一類是效率創(chuàng)新。這種創(chuàng)新能幫公司生產(chǎn)更便宜、更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。但效率創(chuàng)新不會帶來經(jīng)濟增長，克里斯坦森舉例說，殼牌、海灣和英國石油公司等企業(yè)，到非洲開采石油，然后運往西方國家。每當(dāng)他們開采石油時，就會發(fā)生效率創(chuàng)新，這樣他們就可以雇更少的人。所以，這些公司不會創(chuàng)造經(jīng)濟增長或者就業(yè)機會，因為這不是他們的目的，他們的目的是消除成本，消除就業(yè)機會。
第二類是持續(xù)性創(chuàng)新。在這種創(chuàng)新中，人們嘗試不斷改進(jìn)產(chǎn)品。不過，克里斯坦森說，這種創(chuàng)新也不會給企業(yè)或者經(jīng)濟創(chuàng)造凈增長。假設(shè)有一家汽車公司，它把最新款的車推銷給你，你就不會買舊款的車。所以，克里斯坦森認(rèn)為，持續(xù)創(chuàng)新能讓我們生產(chǎn)出更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，但并沒有創(chuàng)造新的增長。
第三類創(chuàng)新，克里斯坦森稱之為“市場創(chuàng)造”。過去有一些比較貴的產(chǎn)品只有富人才能消費得起，通過“市場創(chuàng)造”這樣的創(chuàng)新，讓這些產(chǎn)品的價格變得更合理而且更容易獲取，讓更多人可以購買和使用。克里斯坦森舉了福特汽車的例子，亨利·福特制造的汽車，一開始只給富人使用，因為只有富人買得起，但他讓汽車價格變得實惠而且易于獲取之后，普通人也可以擁有汽車，這就相當(dāng)于創(chuàng)造了一個新市場。汽車制造還需要一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈，福特需要找人提供鋼材，建立經(jīng)銷商體系和服務(wù)體系。所以，這里存在一個因果機制。首先，你要讓產(chǎn)品或者服務(wù)有一個合理的價格，并且易于獲取，然后建立一個系統(tǒng)來服務(wù)新顧客。
