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对话腾讯AI Lab张正友:公众对AI还存在哪些误解?

2019-11-11 14:12 来源: 网络 编辑: 等等 浏览(2125)人   

  无论在学术界还是产业界,人工智能的概念日趋火热,但同时也引发了一些冲突和担忧。至今为止,人类对AI的研究到了什么程度?在科学家眼中,公众对AI还存在哪些误解?


对话腾讯AI Lab张正友:公众对AI还存在哪些误解?


  作为学术界和产业界交叉融合的代表,近日,站长资源平台腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任张正友博士接受了多家媒体采访。

  他认为,一方面,大家意识到了人工智能的重要性,但另一方面也造成了很多恐慌。

  张正友目前是腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任,也是ACM Fellow(国际计算机学会院士)和 IEEE Fellow(国际电气电子工程师学会院士),是世界著名的计算机视觉和多媒体技术专家。

  他在国际顶尖会议和杂志上发表论文250余篇,论文引用次数51000多次,有近200项专利。2013年,他因为“张氏标定法”获得 IEEE Helmholtz 时间考验奖。

  在张正友看来,目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能,感知层面的视觉和语音相当好,但是离接近人类智能的强人工智能相差很远,还有很多的路要走。

  他告诉记者,公众不必过于担忧人工智能会对人类造成威胁。因为目前人工智能领域离人的智能差距太远,人工智能在短时间内不能超越人类。

  “我觉得大家不用担心,真正做科学的人很少看到对技术的恐慌,跟科学家去谈,他们知道有一些问题,科技有两个方面,有善和恶,看你怎么用它。” 张正友说。

  目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。张正友表示,虽然中国在人工智能的应用层面已经超越了美国,但实事求是讲,中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低,需要在从长远发展方面改变一些思维和角度,需要在基础研究上进行更多投入。

  以下是记者对话张正友的实录,有删节:

  我们知道很多互联网公司做人工智能,想了解一下中国未来的人工智能发展的突破点在哪?

  张正友:人工智能是一个很热门的话题,大家都在往前推进。从企业来讲的话,怎么样扎实的把人工智能技术应用到具体的行业里面,需要花时间对行业深入的理解才能很好的应用人工智能技术。

  人工智能技术目前还是非常专用的技术,并不是通用的,所以不同的应用要适配,要花很长时间,包括对用户了解和对这个问题的各方面进行提炼。但是从中国整个领域来讲,一个突破点就需要投入更多的基础研究,因为中国在人工智能方面基础研究方面相对比较薄弱。

  有没有涉及到具体行业的结合?

  张正友:我们从基础研究方向去努力,目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。到了通用人工智能或者强人工智能,人工智能就能像人一样能看能说能听能写,能思考,我们尽可能往这个方向去靠近,到时候各个领域都可以应用。

  目前针对每个行业,还是需要对这个行业深入的理解。腾讯在围绕着这个行业方向去发展人工智能,我们讲AI+行业,是产业互联网对某个产业深入的理解,才能把人工智能用上去。

  目前的人工智能技术和大数据的技术,是从大量的标注好的数据里面找到从数据到标注之间的映射关系,然后当有新的数据来的话就可以应用学到的映射关系,知道它对应的标注。

  假如某个行业有很多标注好的数据的话,这个行业就会应用的比较好。像医疗方面,有很多的应用,因为可以获取很多的标注数据。一般来说,在感知层面,比如和计算机视觉和语音处理相关的行业,人工智能技术的应用会比较成功。

  国外已经研制出来的粒子机器人,号称可以拥有自我意识的,这个机器人对人类有什么样的影响?

  张正友:我们不要一看到有个叫智能的东西就认为是真的智能。跟人类的智能相比,这些都不是智能。像医疗里靶向治疗药物进入人体以后,会根据细胞的信息自动跟踪到致癌位点去,针对某个方向去找到合适的地方,进而释放药性。

  其实很多东西要判断是不是智能,例如我们闻到香的味道就想到吃饭,这不是智能,粒子机器人被认为是智能,我不认为是,这是条件反射,是用到传感器的地方,很底层的层面,还没有到人工智能。

  目前人工智能领域离人的智能差距太远,人工智能在短时间内不能超越人类,我觉得大家不用担心,真正做科学的人很少看到对技术的恐慌,跟科学家去谈,他们知道有一些问题,科技有两个方面,有善和恶,看你怎么用它。

  现在有人说弱人工智能,强人工智能。现在公众对学术界的理解有一个很长的距离,包括很多学界人工智能机器人混着说。能不能简单通俗讲一下,人工智能和机器人下一个定义?

  张正友:从五十年代讲的人工智能就是机器人,能够具有人这样的能力,能看能说能听能写,就像大家在科幻电影、科幻小说里面看到的那些机器人,这是我们以前真正、最原始的人工智能的定义。

  随着时间的推移,像智能音箱没有手没有脚也被认为是人工智能;退一步没有具体形态的,仅仅存于计算机上面,它也被认为是人工智能,比方说有些人在互联网上爬数据,也叫机器人,但不是实体的;现在某些算法被当作人工智能。

  人工智能这个词从我们这个角度来看非常广泛了,可以说好,也可以不好,好的地方让大家认识到人工智能的重要性,不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能,感知层面的视觉和语音相当好,但是离接近人类智能的强人工智能相差很远,还有很多的路要走。

  刚才提到国内人工智能短板的研究,也看美国这两年对中国人工智能很防范,说明咱们国内人工智能有很大的发展潜力。

  张正友:中国人工智能数据量大,因为人口多,各方面的原因,中国在应用层面已经超越了美国。实事求是讲,中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低,需要在从长远发展方面改变一些思维和角度。

  美国和中国现在都投入了很大的政府的力量,特朗普政府制定了人工智能的未来计划,美国觉得中国举全国之力政府引导性很多。不评判好坏,像腾讯作为一个商业企业也加入到人工智能的平台,像这种怎么结合优势来推动中国的人工智能竞争的实力?

  张正友:腾讯作为国家人工智能医疗影像开放平台,目前是非常有影响力的。为什么是腾讯被认定为开放平台,因为腾讯已经与一百多家医院建立了紧密的合作。

  因为目前人工智能的技术是弱人工智能技术,必须对这个领域有深入的理解才能真正解决问题。所以通过人工智能开放平台,我们和一百家医院有紧密的合作,我们会花很多精力去了解用户的需求,包括病人。

  举个例子,很多人不知道去哪一个科室看病,这是很难的问题,我有时候也不知道。可以通过分析病历,腾讯有这样一个技术,把以前的病历识别对应到哪一个科室比较合适,就会帮助你。

  另外一个例子是关于医生,我们深入到这个领域以后,就观察医生如何用人工智能技术,去理解他们的痛点,就知道医生真正需要什么东西。以我们做的智能显微镜为例。显微镜就是下面放一个切片做病理分析,光线上来一个折射,我们眼睛就可以看到了。我们把中间的部分换掉,光一部分仍然投射到人的眼睛里面,还有一部分光往上去,上面放一个摄像头,拿到的图像就和人看到的图像是一样的,我们就用来做人工智能算法的分析。

  比如说医生要去数多少细胞的数目,那个数起来很麻烦。现在告诉人工智能我要细胞的数目,几个细胞,人工智能一下子就数出来了,所以人和AI结合,使得医生的效率大大提高,像这些我们开放平台深入到行业,深入到用户,包括医生,包括病人,整个一个良性的反馈循环,使得我们技术越来越好。

  提到另外一个高度,我们做研究的人以技术为导向,是技术驱动,有时候甚至是兴趣驱动。一旦落地的话,就一定以用户需求为导向驱动才能成功,否则这两个之间有很大的差别。从基础研究、应用研究、到用户需求为导向做产品化,让这个技术最终落地,才能对人类发挥最大的作用。

  现在引导两个实验室:机器人实验和AI Lab,这两个实验室协同性怎么体现的?针对AI Lab一些基础性的研究,这种技术怎么去辐射到AI内部产品AI应用上面,能不能举一下内容一些具体的使用。

  张正友:先讲两个实验室协同性的定位。刚才提到了AI的概念很广,人工智能和机器人到底有什么区别,很难区分。事实上可以把机器人作为人工智能一部分,但是也可以说人工智能是机器人的一部分。

  现在把人工智能的概念泛化了,人工智能面更广了,把机器人当作人工智能的一部分。

  我们有两个实验室,区分还是明显的,AI Lab做更多软件方面的,包括计算机视觉、语音识别、自然语言理解、智能机器学习算法,更多偏软件,数据采集出来后我们怎么样去处理识别。

  机器人实验室更多偏硬件方面,硬件、控制、机械设计、本体方面。机器人这边肯定是需要AI的能力的,这两个要紧密合作的。


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