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人工智能被塑造成既拯救世界又終結(jié)世界的矛盾技術(shù)。
為了打破圍繞人工智能的爭論和炒作，VentureBeat與該領(lǐng)域杰出人士交談，由于多年來與世界上一些最大的科技和工業(yè)公司合作，讓他們對人工智能的正確做法有了自己的看法。
以下是Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人吳文達(dá)，ML和Fast Forward Labs創(chuàng)始人希拉里·梅森(Hilary Mason)，F(xiàn)acebook AI Research創(chuàng)始人Yann LeCun和埃森哲工智全球能負(fù)責(zé)人Rumman Chowdhury博士的見解。我們可以了解他們眼中2018年的關(guān)鍵里程碑，以及他們認(rèn)為2019年將會發(fā)生什么。
在對今年的回顧和對未來的預(yù)測中，一些人表示，隨著越來越多的人了解人工智能能做什么和不能做什么，他們很少聽到終結(jié)者般人工智能末日的場景。但這些專家也強(qiáng)調(diào)，在推進(jìn)人工智能的同時(shí)，該領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需要采取負(fù)責(zé)任的道德規(guī)范。
圖片來源：圖蟲創(chuàng)意
Rumman Chowdhury博士
Rumman Chowdhury博士是埃森哲應(yīng)用智能部門的常務(wù)董事，也是其負(fù)責(zé)任的人工智能計(jì)劃的全球負(fù)責(zé)人，并于2017年入選BBC的100名女性名單。去年，她在波士頓與Affectiva會議圍繞人工智能討論信任問題。她經(jīng)常就這個(gè)話題向世界各地的觀眾發(fā)表講話。
為了節(jié)省時(shí)間，她通過電子郵件回答了有關(guān)2019年人工智能預(yù)測的問題。本文中其他人的所有回復(fù)都在電話采訪中分享。
Chowdhury在2018年表示，她很高興看到公眾對人工智能的能力和限制有了更多的了解，并且聽到了對人工智能帶來的威脅的更均衡的討論，除了擔(dān)心像“終結(jié)者”這樣的智能機(jī)器全球接管。 “隨之而來的是關(guān)于隱私和安全的意識和問題的增加，以及人工智能在塑造我們和后代方面可能發(fā)揮的作用。”她說。
然而，公眾對人工智能的認(rèn)識仍然不是她認(rèn)為需要的地方。在未來的一年里，Chowdhury希望看到更多的人利用教育資源來理解人工智能系統(tǒng)，并能夠機(jī)智地質(zhì)疑人工智能決策。
她對AI生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)公司和人們開始考慮其工作的倫理影響的速度感到驚喜。但她希望看到人工智能社區(qū)做得更多，“不止是發(fā)出道德信號，要轉(zhuǎn)向?qū)嶋H行動”。
“至于道德和人工智能領(lǐng)域 – 不止是電車難題 - 我希望看到我們深入研究AI將提出的難題，那些沒有明確答案的問題。支持AI和物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)控的“正確”平衡是什么，既能保證安全，又能抵制懲罰性監(jiān)控狀態(tài)，卻深化現(xiàn)有的種族歧視?我們應(yīng)該如何塑造先進(jìn)技術(shù)收益的再分配，以便我們不會進(jìn)一步擴(kuò)大富人和窮人之間的鴻溝?對兒童的接觸水平允許他們成為“AI本地人”，但不會被操縱或同質(zhì)化?我們?nèi)绾问褂萌斯ぶ悄軄頂U(kuò)展和自動化教育，但仍然能夠使創(chuàng)造力和獨(dú)立思想得以蓬勃發(fā)展?”她問道。
在未來一年，Chowdhury預(yù)計(jì)將在全球范圍內(nèi)看到更多的政府審查和技術(shù)監(jiān)管。
“人工智能和全球科技巨頭所掌握的權(quán)力，引發(fā)了很多關(guān)于如何規(guī)范行業(yè)和技術(shù)的問題，”她說，“在2019年，我們將不得不開始找到這些問題的答案，當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)是一種多用途工具，具有特定背景下的結(jié)果時(shí)，你如何規(guī)范技術(shù)?你如何制定既不扼殺創(chuàng)新、也不偏袒大公司(誰來承擔(dān)合規(guī)成本)、又不偏袒小公司的監(jiān)管規(guī)定?我們在什么層面上進(jìn)行監(jiān)管?國際嗎?國家嗎?當(dāng)?shù)氐?”
她還希望看到人工智能在地緣政治問題上的作用不斷演變。
“這不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)，而是一種經(jīng)濟(jì)和社會的塑造。我們在這項(xiàng)技術(shù)中反思、擴(kuò)大和鞏固我們的價(jià)值觀，我們的行業(yè)需要對我們構(gòu)建的內(nèi)容以及我們?nèi)绾螛?gòu)建它的影響少點(diǎn)天真。”她說。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，她認(rèn)為人們需要摒棄人工智能行業(yè)中常見的想法，即如果我們不構(gòu)建它，中國就會超越我們，仿佛只有這種創(chuàng)造才是力量所在。
“我希望監(jiān)管機(jī)構(gòu)，技術(shù)專家和研究人員意識到，我們的AI競賽不僅僅是計(jì)算能力和技術(shù)敏銳性，就像冷戰(zhàn)不只是核能力一樣。”她說， “我們有責(zé)任以更公正，更公平，更公開的方式重建世界，同時(shí)我們有難得的機(jī)會。這個(gè)時(shí)刻是短暫的;我們不要浪費(fèi)它。”
在消費(fèi)者層面，她認(rèn)為2019年將會在家中更多地使用人工智能。許多人已經(jīng)習(xí)慣于使用Google Home和Amazon Echo等智能揚(yáng)聲器，以及一系列智能設(shè)備。在這方面，她很想知道消費(fèi)電子展是否會在1月的第二周在拉斯維加斯拉開序幕，這可能會進(jìn)一步將人工智能整合到人們的日常生活中。
“我想我們都在期待一個(gè)機(jī)器人管家的到來。”她說。
吳恩達(dá)
當(dāng)我們聽到吳恩達(dá)在會議或在線課程中講話時(shí)，我們總是笑得比想象中的要多，也許是因?yàn)楹苋菀缀鸵粋€(gè)充滿激情并且玩得開心的人一起大笑。
吳恩達(dá)是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授，由于種種原因，他的名字在AI圈子中無人不知。
吳恩達(dá)是Google Brain的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司致力于將人工智能推廣到谷歌的許多產(chǎn)品中，，也是Landing AI的創(chuàng)始人，該公司幫助企業(yè)將AI整合到他們的運(yùn)營中。
吳恩達(dá)還是YouTube和Coursera上一些最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的講師，Coursera是他創(chuàng)立的一家在線學(xué)習(xí)公司，他還創(chuàng)立了deeplearning.ai，并撰寫了《深度學(xué)習(xí)渴望》一書。
在谷歌工作了三年多，2017年，他離開了他的職位，擔(dān)任百度的首席人工智能科學(xué)家，百度是另一家技術(shù)巨頭，他幫助其轉(zhuǎn)型為人工智能公司。
最后，他還是1.75億美元人工智能基金和無人駕駛汽車公司Fast.ai的董事會成員。
本月早些時(shí)候，吳恩達(dá)在發(fā)布《人工智能轉(zhuǎn)型指南》時(shí)與VentureBeat進(jìn)行了交談，這是一本關(guān)于起亞如何釋放人工智能對其公司積極影響的簡短讀物。
他希望在2019年看到的一個(gè)主要進(jìn)展或變化領(lǐng)域是AI被用于科技或軟件公司以外的應(yīng)用程序。他說，人工智能領(lǐng)域最大的未開發(fā)機(jī)會超出了軟件行業(yè)的范疇，他援引麥肯錫一份報(bào)告中的用例稱，到2030年，人工智能將創(chuàng)造13萬億美元的GDP。
“我認(rèn)為明年(2019年)要講的很多故事都將出現(xiàn)在軟件行業(yè)以外的人工智能包裝設(shè)計(jì)應(yīng)用中。作為一個(gè)行業(yè)，我們在幫助谷歌和百度以及Facebook和微軟等公司(我和它們沒有任何關(guān)系)方面做得不錯(cuò)，但即使像Square和Airbnb，Pinterest這樣的公司也開始使用一些人工智能功能。我認(rèn)為，下一次巨大的價(jià)值創(chuàng)造浪潮將是你可以讓制造公司或農(nóng)業(yè)設(shè)備公司或醫(yī)療保健公司開發(fā)數(shù)十種人工智能解決方案來幫助他們的業(yè)務(wù)。”
和Chowdhury一樣，吳恩達(dá)對2018年AI能做什么和不能做什么的理解的增長感到驚訝，并且很高興能夠在不關(guān)注殺手機(jī)器人場景或害怕人工智能的情況下進(jìn)行對話。
吳恩達(dá)說，他故有意回答我們提出的問題，并給出了很多他沒想別人也這么想的答案。
“我試圖有意地引用幾個(gè)我認(rèn)為對實(shí)際應(yīng)用非常重要的領(lǐng)域。我認(rèn)為人工智能的實(shí)際應(yīng)用存在障礙，我認(rèn)為在這些問題上，一些領(lǐng)域取得了有希望的進(jìn)展。”他說。
在未來的一年里，吳恩達(dá)很高興看到AI / ML研究中兩個(gè)特定領(lǐng)域的進(jìn)展有助于推動整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。一個(gè)是人工智能，可以用較少的數(shù)據(jù)得出準(zhǔn)確的結(jié)論，一些人在該領(lǐng)域稱為“少樣本學(xué)習(xí)”。
“我認(rèn)為第一波深度學(xué)習(xí)進(jìn)展主要在于大公司，它們擁有大量的數(shù)據(jù)，可以訓(xùn)練非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是吧?因此，如果你想構(gòu)建語音識別系統(tǒng)，請使用100,000小時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。想訓(xùn)練機(jī)器翻譯系統(tǒng)?用平行語料庫的數(shù)量對句子進(jìn)行訓(xùn)練，這會產(chǎn)生很多突破性的結(jié)果。”吳恩達(dá)說，“我越來越多地看到在小數(shù)據(jù)上的結(jié)果，即使你有1000張照片，你也想在這些小數(shù)據(jù)上獲取結(jié)果。”
另一個(gè)是計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)步，稱為“通用可見性”。“如果用斯坦福大學(xué)高端x光機(jī)拍攝的原始圖像訓(xùn)練電腦視覺系統(tǒng)，效果可能會很好。”許多先進(jìn)的公司和該領(lǐng)域的研究人員已經(jīng)創(chuàng)造出了比人類放射學(xué)家更出色的系統(tǒng)，但它們并不是很靈活。
“但是，如果你采用訓(xùn)練有素的模型，并將其應(yīng)用于從低端X光機(jī)拍攝的X射線或從不同的醫(yī)院拍攝，其中圖像有點(diǎn)模糊，也許X射線技術(shù)人員有意讓患者略微向右轉(zhuǎn)，所以角度有點(diǎn)偏離，事實(shí)證明，人類放射科醫(yī)師在推廣這一新環(huán)境方面比今天的學(xué)習(xí)算法要好得多。因此，我認(rèn)為有趣的研究正在嘗試提高新領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法的普遍性。”他說。
Yann LeCun
Yann LeCun是??紐約大學(xué)的教授，F(xiàn)acebook首席人工智能科學(xué)家，F(xiàn)acebook AI Research(FAIR)的創(chuàng)始董事，該公司創(chuàng)建了PyTorch 1.0和Caffe2，以及許多人工智能系統(tǒng) - 就像文本翻譯人工智能工具，F(xiàn)acebook每天使用數(shù)十億次或使用高級強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
LeCun認(rèn)為，F(xiàn)AIR在其研究和工具中采用的開源政策，有助于推動其他大型科技公司做同樣的事情，他認(rèn)為這已經(jīng)將AI領(lǐng)域作為一個(gè)整體推進(jìn)。 LeCun上個(gè)月在NeurIPS會議和FAIR五周年之際與VentureBeat進(jìn)行了交談，他描述FAIR是一個(gè)組織，對機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)、數(shù)學(xué)感興趣，使其全部起作用。
“當(dāng)更多人就研究進(jìn)行溝通時(shí)，整個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展更快，這實(shí)際上會產(chǎn)生非常大的影響。”他說，“你今天在人工智能中看到的進(jìn)步速度很大程度上是因?yàn)楦嗟娜吮纫酝?、更有效率地進(jìn)行更開放的研究。”
在倫理方面，LeCun很高興看到在簡單考慮工作的倫理影響和偏見決策的危險(xiǎn)方面取得的進(jìn)展。
“這些人們本應(yīng)該注意的問題現(xiàn)在終于開始得到關(guān)注了。但在兩三年前情況并非如此。”他說。
LeCun表示他不相信人工智能中的道德和偏見已經(jīng)成為一個(gè)需要立即采取行動的主要問題，但他認(rèn)為人們應(yīng)該做好準(zhǔn)備。
他說：“我認(rèn)為還有......重大的生死問題需要緊急解決，但問題會出現(xiàn)，我們需要......了解這些問題，并在這些問題發(fā)生之前加以預(yù)防。”
與吳恩達(dá)一樣，LeCun希望看到更多的AI系統(tǒng)具有靈活性，可以產(chǎn)生強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，不需要原始輸入數(shù)據(jù)或精確條件來實(shí)現(xiàn)精確輸出。
LeCun表示，研究人員已經(jīng)可以通過深度學(xué)習(xí)很好地管理感知，但缺少的部分是對完整AI系統(tǒng)整體架構(gòu)的理解。
他說，通過觀察世界訓(xùn)練機(jī)器來學(xué)習(xí)將需要自我監(jiān)督學(xué)習(xí)或基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
“不同的人給它起了不同的名字，但從本質(zhì)上說，人類嬰兒和動物通過觀察了解世界是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的，并弄清楚關(guān)于它的大量背景信息，而我們還不知道如何用機(jī)器做到這一點(diǎn)，但這就是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。”他說，“這實(shí)質(zhì)上是在人工智能和機(jī)器方面取得真正進(jìn)展，讓人們擁有一些常識和虛擬助理，與之交談不會令人沮喪，話題和討論范圍也會更廣。”
對于將在Facebook內(nèi)部提供幫助的應(yīng)用程序，LeCun表示在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)方面取得的重大進(jìn)展將非常重要，同時(shí)人工智能需要更少的數(shù)據(jù)來反饋準(zhǔn)確的結(jié)果。
“在解決這個(gè)問題的過程中，我們希望找到減少任何特定任務(wù)所需的數(shù)據(jù)量的方法，如機(jī)器翻譯或圖像識別或類似的事情，我們已經(jīng)在這方面取得了進(jìn)展;我們已經(jīng)通過弱監(jiān)督或自我監(jiān)督學(xué)習(xí)翻譯和圖像識別，對Facebook使用的服務(wù)產(chǎn)生了影響。因此，這些事情不僅僅是長期的，它們也會產(chǎn)生非常短期的后果。”他說。
在未來，LeCun希望看到在人工智能方面取得的進(jìn)展，能夠在事件之間建立因果關(guān)系。這不僅是通過觀察來學(xué)習(xí)的能力，也是通過實(shí)際的理解來學(xué)習(xí)的能力，例如，如果人們帶雨傘，可能會下雨。
“那將是非常重要的，因?yàn)槿绻阆胱屢慌_機(jī)器通過觀察來學(xué)習(xí)世界的模型，它必須能夠知道它可以影響什么，從而改變世界的狀態(tài)，還有一些事情是你做不了的。” 他說，“你知道，如果你在一個(gè)房間里，桌子就在你面前，它上面有一個(gè)物體，比如一個(gè)水瓶，你知道你推動水瓶，它會移動，但你不能移動桌子，因?yàn)樗艽蠛苤?，這樣的事情與因果關(guān)系有關(guān)。”
希拉里·梅森
在Cloudera于2017年收購Fast Forward Labs之后，希拉里·梅森成為了Cloudera的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人。Fast Forward Labs雖然吸收了Cloudera，但仍在運(yùn)作中，提供應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)報(bào)告，并幫助客戶預(yù)測未來六個(gè)月到兩年的情況。
人工智能在2018年讓梅森感到驚訝的一個(gè)進(jìn)步與多任務(wù)學(xué)習(xí)有關(guān)，它可以訓(xùn)練單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在推斷例如圖像中看到的物體時(shí)應(yīng)用多種標(biāo)簽。
Fast Forward Labs也一直在為客戶提供有關(guān)AI系統(tǒng)倫理影響的建議。梅森認(rèn)為有必要建立某種道德框架。
“這是自從我們創(chuàng)建Fast Forward以來的事情，所以，五年前就開始了，我們一直在撰寫關(guān)于道德規(guī)范的報(bào)告，但是今年[2018]人們已經(jīng)真正開始接受并關(guān)注，我想明年我們“會開始看到公司和那些不關(guān)注這個(gè)問題的人們在這個(gè)領(lǐng)域嘗到的后果或承擔(dān)的責(zé)任。”梅森說，“我沒有說清楚的是，我希望數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的實(shí)踐發(fā)展成為默認(rèn)的期望，技術(shù)人員和商業(yè)領(lǐng)袖創(chuàng)建AI產(chǎn)品將考慮道德和偏見問題，而今天并不是任何人都想到這些問題，把它們當(dāng)做一種默認(rèn)。”
隨著更多AI系統(tǒng)成為未來一年業(yè)務(wù)運(yùn)營的一部分，梅森預(yù)計(jì)產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人將開始在AI方面做出更多貢獻(xiàn)，因?yàn)樗麄兲幱谧罴褷顟B(tài)。
“我認(rèn)為很明顯是那些了解整個(gè)產(chǎn)品的人，并且理解企業(yè)了解什么是有價(jià)值的，什么是沒價(jià)值的，他們處于最佳位置，能夠決定他們應(yīng)該在哪里投資。”她說，“所以，如果你想要我預(yù)測，我想，就像我們希望所有這些人都能使用電子表格這樣簡單建模，我們很快就會期望他們在認(rèn)識到自己產(chǎn)品中的人工智能機(jī)會時(shí)，也能有這家的簡單能力。
人工智能的民主化，或者擴(kuò)張到數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)以外的公司的角落，是幾家公司所強(qiáng)調(diào)的，包括Kubeflow Pipelines和AI Hub等Google Cloud AI產(chǎn)品，以及CI&T咨詢公司的建議，以確保AI系統(tǒng)實(shí)際上是在公司內(nèi)使用。
梅森還認(rèn)為，越來越多的企業(yè)需要形成結(jié)構(gòu)來管理多個(gè)人工智能系統(tǒng)。
就像有時(shí)用于描述在DevOps中工作的人所面臨的挑戰(zhàn)的類比，梅森說，管理單個(gè)系統(tǒng)可以使用手動部署的自定義腳本完成，而cron作業(yè)可以管理幾十個(gè)。但是，當(dāng)你管理數(shù)十個(gè)或數(shù)百個(gè)系統(tǒng)時(shí)，在具有安全性、治理和風(fēng)險(xiǎn)要求的企業(yè)中，你需要專業(yè)、強(qiáng)大的工具。
她說，企業(yè)正在從擁有一定能力甚至是聰明才智轉(zhuǎn)變?yōu)橛邢到y(tǒng)地追求機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能機(jī)會。
由于Cloudera最近推出了自己的基于容器的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，因此強(qiáng)調(diào)部署AI的容器對梅森來說很有意義。 她相信這種趨勢將在未來幾年繼續(xù)，因此公司可以選擇在云中部署和內(nèi)部部署AI作出選擇。
最后，梅森認(rèn)為，人工智能的業(yè)務(wù)將繼續(xù)發(fā)展，在整個(gè)行業(yè)內(nèi)，而不僅僅是在單個(gè)公司內(nèi)，會有共同的實(shí)踐。
“我認(rèn)為我們將看到人工智能專業(yè)實(shí)踐的不斷發(fā)展。”她說， “現(xiàn)在，如果你是一家公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家或ML工程師，而你跳槽到另一家公司，你的工作將完全不同：不同的工具，不同的期望，不同的報(bào)告結(jié)構(gòu)。我想我們會看到這種一致性。”她說。
