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別看AlphaGo兩連勝,關于人工智能尚有這幾大疑點

2017-05-28

最近,密探聽說有機構對全球AI技術發展進行了地圖式脈絡分析、多技術點位的行業掃描,于是我們獨家采訪了其背后的主導者 —— FutureLab未來實驗室與DCCI*未來智庫創始人、《黑科技》出品與作者之一胡延平,聽他談了下人工智能領域的八大懸念。

懸念1:計算智能向感知智能的歷史一躍,未來還需遠勝AlphaGo的感知智能來完成

問:AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯說,AlphaGo的發明,并不是為了贏取圍棋比賽,對此您的理解是?您覺得這場人機對戰的意義是什么?

胡延平:AlphaGo是DeepMind為了拓展市場品牌認知,推出的一個博眼球的“非產品”,所以的確如哈薩比斯所言,不是為了贏取圍棋比賽?,F在AlphaGo在歐美市場已經成功贏得醫療健康等領域一些大客戶的大單,他們需要用到AI技術。

對于AI這個領域而言,算是繼深藍戰勝卡斯帕羅夫之后的又一個計算智能階段的符號,顯著性超過技術突破性的里程碑。但是,這個里程碑依然在計算智能這個階段和范疇之內。從計算智能向感知智能的歷史性一躍,未來還需要遠勝于AlphaGo的感知智能來完成。

懸念2:AI本身是中性的,取代人的部分勞動如何成為對人的普遍解放而不是奴役

問:對于人工智能將超越人類、替代人類的觀點,您怎么看?

胡延平:整體而言,AI依然處于計算智能階段,正在開始往感知計算方向走,但是距離認知計算還比較遠。AI依然處于早期、幼稚期,今天的AI的基本架構就原理而言依然比較“機械”,有最簡單的記憶能力、監督與增強學習能力的AI才剛剛產生,有內生AI能力的AI更只是雛形初現。用算法模擬人類情感模式所可能產生的AI情感還說不上是真正的情感。在今后相當長一段時間內,最強大的AI也依然是有本體無主體的客體。

我比較贊同Michael Jordan的看法,Michael是真正的專業人士,他說“霍金研究領域不同,他的論述聽起來就是個外行,機器人毀滅人類的可能性,在幾百年里不會發生?!?/p>

不過,這些并不妨礙諸多AI以及Powered by AI的技術和產品未來會越來越多取代人類的工作。但是,取代本身其實是中性的,甚至相對勞動奴役人類而言,取代是對人的解放。取代如何真的成為解放、普遍的解放,而不是一部分人奴役另一部分人的利器,這是懸念,這方面的制度安排、協作規則、社會流動、數字平權等恐怕比技術本身的拓新更為重要。

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懸念3:如何防止AI被巨頭、國家、民族、種族、戰爭、文明沖突等所利用?

問:您覺得人工智能對人類帶來了哪些顛覆?是危險的,還是能夠幫助人類生活得更好?

胡延平:人、人性、人類自身的問題,才是那個危險因素,或者才是可能賦予AI以惡的力量的第一動因。麻煩制造者首先是人類自身,社會矛盾、國際沖突、權力秩序、財富分配、數字鴻溝、產業落差、全球化與逆全球化、種族問題、宗教沖突等任何一個方面的負的動能,都可能使得AI的應用偏離中性。人類最大的敵人是人類自己,最有可能毀滅人類的是人類自己,或者未來少數人所操縱的AI。

此時此刻開始,首先需要值得警惕的是壟斷之惡,需要防止數據、網絡、AI的過度集中,防止Matrix級別的AI被少數企業或壟斷巨頭把持,防止億萬人被少數人借助網絡、數據、智能的力量控制,防止AI成為暴力殺人機器背后的智能驅動。對于這五個防止,說實話比較悲觀,很多問題在文明深處,無法完全避免,但是努力、盡力去避免,總比無限放任的結果略好一點。

歷史的不同階段,科技力量不同程度充當了殺戮利器的角色,只不過技術越強大,被殺戮者越眾。AI不是惡,人之惡才是。

懸念4:AI是the only option嗎?the only option以及to be AI的意思是“人類成為AI”嗎?

問:有媒體說Elon Musk說成為AI是人類唯一選擇,這一點如何解讀?

胡延平:這是國內某媒體的解讀。他們日前把Tim Urban寫Neuralink的一篇長文里的to be AI翻譯為“人類成為AI”,并且是the only option。事實上the only option本身就不是科學思維。Elon Musk不是神,其觀點也有過于激揚的時候,thinks we have only one good option: to be AI,理性而言更多應該是“走向AI”的意味。

有些人把Neuralink上升到數字永生、創造神人的高度。而實際上即使人機連接、腦機接口,都還處于極為幼稚的早期技術探索期,不是說一點兒進展都沒有,而是說距離付諸實用還相當遠。別說俄羅斯科學家的2045永生計劃到時候實現不了,其它國家那個時候也實現不了。

科技傳播,以訛傳訛不太好。造神是問題,泡沫破了的時候反踩創新者一腳更是問題。雖然越來越多黑科技頗具科幻色彩,但是科學和科幻還是有所不同。作為業者,我們有必要在系統掃描、深度分析的基礎上,與業者一起探索科技未來,與公眾一起接近技術真相。

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懸念5:AI不是那頭狼,人類也不是那群羊,技術驅動的不確定性未來,樂觀得起來嗎?

問:從前面你的種種觀點來看,似乎對于AI的未來你是悲觀的?

胡延平:恰恰不是,這要看哪個方面。如果只是從技術角度看,我是樂觀派,不是和AI逆向而行,更不是反AI,只是反對神化AI,希望少看到一些故作聳人聽聞的標題。顯而易見,目前AI已經被神話了,AI技術還在早期的早期,AI技術從業者理性審慎,苦思冥想,即使日夜求索一些重大問題也是百思不得其解,而一些外部輿論和投資人心潮澎湃,要么被“未來”嚇到,要么拿“未來”嚇唬人。

從AI之于人類社會的角度看,樂觀的因素多,悲觀的因素也不少。技術意義上的AI在持續進化,但是技術的進化實際是人類作為個體和群體的進化的一部分,即使再給十年左右時間,AI技術也到不了影響人的存在形態,動輒群體性的心理恐慌才是短板,AI不是那頭狼,人類也不是那群羊,狼在人心和人性里。

從人開始應用AI,到人自然交互AI,到人連接AI,到人融合AI,四個相對(完全是相對而言)的階段,過程漫長,前路維艱,僅就連接而言,即使BCI腦機接口這一個問題的逐步求解,遠比人類成為AI之后人與AI的存在形態會是怎樣這個問題的回答要艱難;AI化生存、成為AI、數字永生、人類在AI中永生,這是四個問題;即使50年之后,AI依然在人類控制和定義的世界之中,那個階段的最大問題不是AI圈養人類、控制人類或者AI失控,而是人類自己是否失控。

懸念6:AI是下一代基礎設施的關鍵,但什么是AI的基礎設施,各路玩家正在如何布局?

問:您認為人工智能行業應該具備的關鍵力量是什么?

胡延平:如前所述,人工智能還在早期、幼稚期,還比較“機械”,要解決的技術問題比較多,而技術問題的解決遠不止于算法的提升。AI在過去漫長歷史過程中尤其在近五年以來效能的顯著提升,得益于神經網絡、深度學習、機器學習等不同層次和方面的長足進步,互聯網、大數據、云計算則是催化作用得以發生的不同于過去的溫床。

下一個五年,在計算智能方面,除了上述NN、DL、ML等關鍵方面包括BigData、Cloud等基礎方面繼續突破以外,新的計算架構、芯片的技術躍遷是非常重要的基礎,甚至將會決定未來AI的競合、格局、布局、業態、分布。

我們看到新內核架構的GPU效能每一代可以有十倍速級別的躍升,FPGA不僅沒有黃花老去反倒在AI專用計算、AI向移動端遷移過程中發揮重要作用,一些ASIC類型的AI專用芯片雖然靈活性不足但計算效率非其它架構所能比,而TPU不僅效能超越GPU,而且借助開發云未來市場潛力巨大。

AI是下一代基礎設施的關鍵,但什么是AI的基礎設施以及AI基礎設施的關鍵,以及AI基礎設施方面各路玩家是如何布局、爭奪和演進的,這一點要有清楚認知。而認知的一個重要起點是不能局限于小AI,而必須面向以新智能技術諸多領域為基礎的大AI。

傳感、數據、智能三位一體,而從傳感、網絡、數據再到云管端智能,大AI五位一體;從云智能、霧智能到塵智能,大AI至少是相對的三層結構。

懸念7:什么樣的企業稱得上AI核心玩家?AI基礎設施將使得哪些AI創業公司被迫轉型?

問:什么樣的企業真的是在做AI,什么樣的AI企業其實是Powered by AI,什么樣的企業是AI用戶也就是所謂AI+?

胡延平:什么樣的企業稱得上AI,尤其AI基礎設施的核心玩家?這個問題可以通過另外一些關鍵問題的回答來佐證:

它是不是不可或缺的、有技術引領能力的那一個?

它在AI基礎設施最底層、傳感層有無布局?

它在GPU、FPGA或ASIC架構的AI計算領域有沒有技術產品位置?

有沒有全球開發者在它云端的開發平臺或開發工具上研發AI應用?

它有沒有提供AI解決方案或將AI引擎化的能力?

它有沒有把AI能力通過云端開放平臺廣泛提供給用戶?

它有沒有基于云管端架構,向用戶提供AI自然界面、自然交互的智能產品或服務?

它有沒有成為AR/VR/MR產品背后的那個AI驅動者?

它有沒有AI走向移動終端或IoT的部署,并且已經有所進展?

在增強學習、AI記憶、算法迭代等方面,它有沒有創新的突破或貢獻?它有沒有面向感知計算有所準備,有沒有傳感、生物傳感、人機連接、BCI等方面技術準備?

AI基礎設施的提供者,正在關鍵方面將AI所需的計算、開發工具等基礎能力予以開放,這使得原來一些在應用領域,通過解決AI從無到有問題發展起來的開發者和創業團隊可能被替代;此外,在無人機、無人駕駛、AR/VR/MR等領域所需解決方案方面,AI基礎設施的提供者開始提供開放、成型的套件,甚至在OS里引擎化、云端接口化、程序里SDK化,這也將使得一批相關領域的創業公司被迫轉型。

此番柯潔與AlphaGo的三番棋,正是Google支持的中國市場活動;Google在此過程中在做的一件事,就是把更多中國開發者,發展成為TensorFlow研究云計劃和TPU Alpha的用戶。

AI基礎設施布局已經棋過中盤。

懸念8:AI論文大國有沒有可能成為AI強國?互聯網時代依托人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象會不會發生AI式的復現?

問:請您測一下未來國內人工智能行業發展的趨勢。

胡延平:預測不敢講,趨勢不敢講,只是交流幾點不成熟的個人看法,拋磚引玉。

  1. 中國是AI論文大國,但不是AI技術大國,這一點是做完《全球創新前沿科技地圖*人工智能》及其分析之后得到的階段性結果;中科院還是社科院來著,有個報告說根據發表的論文和引用數量, 從近兩年開始中國已經處于人工智能研究的領先地位,占據半壁江山,連白宮一份報告都對此感到 “eclipsed” , 可是 AI不僅是發論文,一中一外這兩份報告都是站不住腳的 。大家可以看看地圖和相關數據:

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2.AI領域我們與外部世界的時差、代差、落差在擴大,而不是在縮小,華人科學家眾多且成就卓著的現狀,無助于情勢逆轉,AI沒有一勞永逸,原生創新、云管端軟硬協同、快速迭代能力極為重要。

3.不僅AI基礎設施,下一代信息基礎設施的主要部分都已與中國無緣,互聯網時代依托人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象在AI這一波將會重現,AI的時代盤口是技術,只做應用缺乏技術,必然沒有重要地位。

4.國內很多地方講到AI的時候說的是小AI,實際上大AI才是應有的視野架構,需要從智能技術的角度去看大AI,相應做一些該做的事情。

5.這是代際更替意義上的新一輪創新周期,AI是核心驅動,是未來,但不是未來的全部,面向未來,認知是基礎。

6.現在的問題是如何在有限的空間創造更多可能,尤其是有沒有可能局部介入,在AI核心領域、AI基礎設施層面能夠有一些大的作為,至少不那么全盤被動。

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