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对话Tom Mitchell:AI技术发展不可逆 但要产品化

导读: 近日,在北京举办的GMIC 2017上,卡内基梅隆大学机器学习学院院长兼教授Tom Mitchell接受了网易智能等媒体的采访,回答了关于脑机交互、自动驾驶、AI教育、AI公司发展、人才培养等一系列问题。

OFweek智能硬件网讯 近日,在北京举办的GMIC 2017上,卡内基梅隆大学机器学习学院院长兼教授Tom Mitchell接受了网易智能等媒体的采访,回答了关于脑机交互、自动驾驶、AI教育、AI公司发展、人才培养等一系列问题。

对话Tom Mitchell:AI技术发展不可逆 但要产品化

对于自动驾驶的发展,Tom Mitchell认为,很多技术它还没有真正成功商业化之前可以去推动一部分商业化。比如以滴滴作为例子,现在滴滴就可以把这种自驾汽车运用在一些主路上,如果主路以外的岔路、小路、泥泞的道路还有石子路等等,就是最后这一公里可以让一些真正的人来作为司机,帮忙人们完成行程。

对于马斯克创立的脑机交互公司,Tom Mitchell指出,脑机交互有两个层次的问题,第一个层次就是我们是否可以去观察大脑的这种思考过程,第二个就是是否其他的大脑也是会有相似的思考过程。目前我们在第一个层次上有了一些发展,但在教会机器观察大脑方面还是比较青涩的。

对于AI公司的发展,Tom Mitchell指出,AI公司如果想长期发展,一定要有自己的产品,具体解决一个问题。如果纯开发技术,像DeepMind,最好的结局就是寄望于被别的公司收购。

Tom Mitchel对人工智能的发展很乐观,他认为,这次人工智能浪潮已经在商业上取得了很大的成功,是前所未见的,企业界也投入了更多的资源来发展人工智能。“现在的人工智能可以让电脑看到你,而且也能够听懂你,这是一个巨大的改变。”Tom Mitchel说到。(小羿)

以下为Tom Mitchell问答实录(网易智能进行了翻译后的整理):

谈自动驾驶:可以先推动一部分商业化

记者:您对于自动驾驶汽车有什么样的观点?什么时候才会真正出现全自动驾驶的汽车?

Tom Mitchell:关于自驾车的问题,就是什么时候或者我们可以用什么样的方式来真正实现全自动的自驾车?我只能说现在谁都不可能给出一个非常确切的答案。但是可以讲一下我个人亲身的经验,之前我亲自在特斯拉做了一个自动车的试驾,当时我觉得非常惊讶,尤其特斯拉在主路上、大的道路上的表现。但是我后来发现我把这个车开回我妈妈的房子之前,要把它停到我妈妈车库里面的时候,在倒车的时候就出现了问题,它在倒车,在一些比较泥泞的路上,甚至在一些石子路上它的性能都会受到非常大的影响,所以这种自动驾驶技术要真的实现普及和深入的运用还是有一定难度的。

但是我发现一个十分有意思的现象,也是我们亟待解决的一个问题。就是实际上在很多技术它还没有真正成功商业化之前,我们可以去开始推动它的一部分商业化。比如以滴滴作为例子,现在滴滴就可以把这种自驾汽车运用在一些主路上,如果主路以外的岔路、小路、泥泞的道路还有石子路等等,就是最后这一公里可以让一些真正的人来作为司机,帮忙人们完成行程。这样一种方式更有助于滴滴、uber这样的企业尽早实现商业化,反倒比特斯拉还有汽车制造商他们在这方面有更大的优势。

谈脑机交互:这是一个好的开端,但我们现在很难教会机器观察大脑

记者:马斯克成立一个新公司Neuralink,主要是研究脑机交互,想问下Tom Mitchell教授如何看待脑机交互?同时谷歌也在近期有相似的行动,您怎么看?

Tom Mitchell:关于大脑和机器交互的问题,我们可以从两个层次来分析。第一个层次就是我们是否可以去观察大脑的这种思考过程,第二个就是是否其他的大脑也是会有相似的思考过程。回答第一个问题,我们可以这样去解释,就是说现在我们可以以90%的准确度做到这一点。比如说给你两个文字,比如说大家可以看到两个词,一个是相机,一个是云,让你选一个词,你在心中到底选了哪个词?电脑可以以90%的准确度猜到你到底在想哪个词。

当然,这只是相对于我们真正能够做到对于大脑这种全方位的扫描来说,还是一个非常小的进步,因为现在我们在让一个人说一句话的时候,不能说我们就能够真正用一个电脑成像机放在旁边,就把他心里想的所有这些事情都能够变成文字。

现在我们就是教会那个机器来观察大脑,在这个领域我们还是比较青涩的,所以这个领域它是处于一个初始的发展阶段,所以我们认为现在如果是像谷歌、埃隆.马斯克成立这样一种实验室是一个挺好的开端,可以对这个领域以后有更多的研究。另一方面,马斯克以前提到过一个词叫“心电感应”,我们能不能让另外一个大脑也很准确的感受到同之前所说的一个大脑一样的这种感受呢?现在还做不到,实在是比刚才我们所说的去观察大脑要难多了。

谈AI教育:建立全新的在线教育系统,把教学个性化

记者:您认为AI教育的关键点和关键因素是什么?

Tom Mitchell:关于在AI方面我们怎么样去利用AI去推进教育的发展,以及在这方面遇到了什么样的挑战?我们确实可以去建立一些全新的在线的教育系统,而且可以通过AI让整个教学过程更加个性化,而且不断的获取学生最新的数据,之后再进一步的把教学的过程个性化。

我们现在也有一些相关的科学研究,就提出了这样的一种机器学习的场景,比如说我们设计一个考题给学生,让学生对一个ABCDE进行排序,不同的选项进行排序,学生可能就会给出正确的或者是错误的答案,然后教师在他收到一些学生答案过后,对学生的成绩进行分析,再进行教学,这是我们一种传统的教学。

但现在出现这种新的机器学习和人工智能的工具过后,或许一个机器就可以收集高达十万名学生的答卷,就可以去分析这些答卷当中学生出错的规律,在过去一位老师他可能穷其一生,都不可能接触多达十万名学生。这就可以让大家看到AI的潜力所在,也就是它可以实现大规模的数据收集,或许我们现在这种技术还没有真正得到非常广泛的应用,但是我认为这样一个时代必将到来。

谈AI人才培养:新书已经出了前几章 AI人才培养很重要

记者:您的《机器学习》作为经典的教程是为人们所熟知的,现在不断涌现出来一些新的学习方法,对于新入门的这些学习的学生,您现在有什么新的建议吗?

Tom Mitchell:感谢您提到了我写的这本经典教材,这是1997年我所出的一本著作,我现在仍然对此感到非常的自豪。这里给大家透个风,在过不了多久,我会再推出一本新书。毕竟距1997年的这本经典教材已经有快20年了,在这20年之间,人工智能也实现了突飞猛进的发展,所以说确实也应该再出一本新书了。现在如果大家去关于“机器学习”的这本书的网站,还可以下载即将出的新书的前几章,而且在今年夏季末的时候也会在上面上载一个最新的章节,也非常感谢各位的支持。

记者:既然人工智能现在在全世界非常的普及,但是人工智能的人才现在却非常短缺,不仅在美国硅谷,在中国也是一个很大的挑战。想请问Tom Mitchell教授有没有去开一个在线的人工智能课程的这个想法?或者是说对我们中国市场去吸引更多的AI人才有没有什么新的建议?

Tom Mitchell:现在AI人才是处于一个供不应求的状态,所以我们也可以从中发现一些商机。比如说在网上可以去创造一些非常有趣、浅显一些的,而且也是非常实用的在线课程。但是对于有些学生来说,有些付费的在线课程它的成本比较高,所以我们现在应该鼓励一些专门去研究继续教育这方面的企业,他们尽最大的努力去减少这些课堂的成本,同时也把这些课程的质量提高,让他们成为一等一的世界级的AI课程,这也是我们学生所需要的。

除此之外,我们也可以建议更多的学习AI的学生去网上包括像courseva这样的平台去学习AI相关的课程,比如courseva网站上现在就有吴恩达教授关于人工智能机器学习很重要的课程,也很有意思,可以建议很多学生去看。因此,关于这些继续教育企业他们能够推出一些专门性的、知识性的,甚至是一对一的人工智能的教育,我认为对于学习AI的学生来说大有裨益。

谈AI公司:产品很重要,纯技术公司最好的归宿是被收购

记者:GMIC上,李开复博士的演讲当中提到他们也即将成立一个AI相关的公司。您对于成立这种AI公司有一个什么样的想法?AI公司能够成功究竟是取决于它的技术还是取决于它的产品?

Tom Mitchell:我本人认为如果一个AI公司他没有自己具体的一个产品的话,它的存在可能性是非常小的,尤其是在长期,而且现在我们能看到很多机遇,也就是AI公司所具有的机遇,特别他们要具体解决比如自动驾驶汽车还有自动的回复邮件等等,有很多这样的人工智能的公司他们在开发这样的产品。

同时也有一个有趣的现象,我们也能够看到有些AI公司成立以后,纯是在开发技术,像DeepMind,但是它也是一个比较特殊的例子,因为它最终长期发展的一个战略就是消失掉,最后它被谷歌收购了,谷歌在推出的AI产品当中可以看到之前DeepMind技术的一个影子。

所以如果是真正想要不凭产品,在AI这个领域当中去寻求到更多的精彩的话,实际上是一个比较短视的战略。这样的话,在短期当中可能资金不会消失太多,但是长期可能会产生一些问题。而且也只能寄望于被别的公司收购。

谈人工智能发展:这次AI在商业上很成功,不会再衰落

记者:人工智能经历了两次大的衰落,您认为还有第三次吗?如果有的话,您认为会受制于什么样的条件呢?

Tom Mitchell:确实在过去比如在20世纪80年代、90年代的时候,我们看到人工智能它的发展是有起有落,现在发展到今天,它又处于一个起的阶段,可是我们这次的起就不一定意味着有衰落。因为我们这子已经发现AI已经在商业方面取得了非常巨大的成功,这是在过去前所未见的一种成功。因此我们业界就对此非常乐观,包括在80年代的时候,日本所推出的这个第五代项目,它当时AI项目确实也取得了一定程度的成功,当时大家就处于一个比较盲目乐观的状态。

但是那个时候的成功并没有给我们带来更好的结果,现在完全是一个不同的时代了。所以在今天比如你可以和自己的手机对话,但是你难以想象在过去AI技术相关的这些设备甚至在五十年前它们都属于像瞎子一样的状态,它们无法看到你,它们没有办法辨析你的语音,更没有办法像现在的电脑机器一样和人进行竞赛,而且它在过去也不可能理解人所开的玩笑,也不可能真正把语音转变为文本,我们现在看到的这些成功都是过去完全没有见到,前所未有的。

而且我们的业界也投入了更多的资源来发展人工智能,这个资源的多也是前所未见,而且在企业界我们在研发方面所投入的时间精力和金钱也超过政府的层面。这也是我们过去从未见到的,这也是为什么我非常乐观,人工智能将会在未来有一个腾飞。简而言之,这是我们前所未见的一种进步,而且我们现在的人工智能可以让电脑看到你,而且也能够听懂你,这是一个巨大的改变。而且我也相信在下一个十年我们还能够看到我们与AI系统对话的前所未见的一些场景。因此,在机器学习方面,我们可以开发出很多新的方式,来辅助我们去学习,也可以辅助我们的教学。

谈社会影响:应该把AI视作一把双刃剑

记者:您认为AI在未来可能会给我们的生活以及带来一些什么样的负面影响?

Tom Mitchell:一个技术有它的正面和负面,而且也要知道它的潜力所在。AI确实在这几年也是风靡全球,而且它是一个非常有利的技术,但是我们怎么样去使用它,让它为我们人类谋到更大的福利?我认为是特别关键的。

首先我认为AI在推动人类社会进步发展这方面的作用是毋庸置疑的,因为它可以大大提高我们的生活质量,包括减少城市当中的污染,减少城市当中的拥堵现象,还有帮我们实现不同语言之间的沟通,还有在医学上实现更精确的诊断,这些都是可以提升我们生活质量的东西。这个技术发展的过程也是不可逆转的,而且我觉得是不应该逆转的。

但是另一方面就可以看到AI的一些负面的效应,以及有些人对于AI的利用,比如说有些人把病毒植入电脑当中,或者是开发出一些智能的AI病毒,来实现他们不可告人的目的。同时有些国家的军方也有可能利用了人工智能这个技术来危害其他的各方,所以我仅仅举以上这两个例子,让大家看清楚AI可以在负面给大家带来的危害。

我们应该把AI视作一把双刃剑,而且应该让整个社会看到这个双刃剑所在,知道它给我们带来的不同的可能性。只有用这种方法,我们才可以真正帮助社会在解决污染问题,提升医疗质量,同时在减少贫困这方面作出贡献的同时,也让更多的人去思考,包括政策决定者更多去思考它的负面效应,以及我们怎么样预防这样的负面效应。


责任编辑:Gary
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