大数据时代人工智能在崛起 值得拥抱也值得防范
大数据计算带来突破成热点
当前人工智能的高潮由学术界蔓延到工业界,并为社会所普遍关注。汪伟认为,这轮高潮应该是由以深度学习为代表的一系列新方法、互联网时代的海量数据以及以GPU为代表的计算力提升等多种因素合力造成的。当前在人工智能的许多领域不断取得各种令人振奋的成果,让人们对人工智能社会拐点的到来产生了期望与担忧。
目前,人工智能在图像识别、语音识别、数据分析等应用领域获得巨大性能提升:图像识别大赛冠军已将错误率降至3.57%,低于人眼;微软也在2017年宣布,其语音识别系统错误率降低到5.1%,超过专业速记员。
汪伟说,移动互联网时代产生的海量数据是前所未有的,为机器学习提供了充分的养分。利用海量数据进行训练也能充分挖掘神经网络的逼近性能。如Imagenet数据集就包含约1400多万幅图片,涵盖2万多个类别,供大家进行图像识别的研究。各大互联网公司也在业务中积累了海量数据,用来训练与改进各自算法的性能,好的算法性能又能吸引更多的用户产生更多的数据,形成正向的良性循环。也有人认为,人工智能时代的市场竞争即是数据入口的竞争。
此外,人工智能还强势介入实体运动控制领域,在实现过程中大量采用了深度学习进行目标识别、场景分割等工作。
不过,人工智能并未突破自我意识:人们对人工智能的直观印象,可能就是拥有自我意识与情绪,能够和人类一样进行相互交流。让机器拥有意识可能是人工智能研究最本质的目标。这也是人们对人工智能担忧的来源,拥有自我意识的人工智能可能会与人类发生冲突,反叛人类。目前,人类对自我意识的产生机制并没有太多了解。当前非常流行的深度学习并未能涉及怎样让机器具有自我意识,也没有指出研究的路线图。
人工智能值得拥抱也值得防范
汪伟认为,目前人工智能的研究热潮,将导致资金和人才等资源的大量投入,也必将促进人工智能在算法、硬件、数据、应用等各方面的全面进步与发展。
在泛人工智能算法方面,虽然目前并未能看到自我意识有实现的可能,然而它已引起大量的关注。例如,AlphaZero可以同样用于围棋以及象棋,展现了人工智能泛化能力的魅力。如果要实现机器的自我意识,可能泛人工智能是必由之路。
在人工智能专用芯片方面,适合人工智能算法训练过程的专用芯片可大幅加快训练时间,进而可以对海量数据进行训练,产生意想不到的效果。
在大数据的隐私问题上,利用人工智能对大数据进行分析,也很容易触及甚至泄露隐私与机密信息。因此,在当前阶段,相比较于对人工智能超越人类的担心,大数据使用的安全隐患或许更需要引起重视。
汪伟最后表示,人工智能的研究热潮,让人们产生期待的同时也产生了不安。例如,人工智能是否会失去控制?怎样对人工智能的行为进行限制?虽然这样的场面目前还未看到变成现实的可能,但仍需未雨绸缪,有备无患。
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