當前位置:首頁> 創業> 人物訪談

對話騰訊AI Lab張正友:公眾對AI還存在哪些誤解?

2019-11-11 14:12 來源: 網絡 編輯: 等等 瀏覽(336)人   

  無論在學術界還是產業界,人工智能的概念日趨火熱,但同時也引發了一些沖突和擔憂。至今為止,人類對AI的研究到了什么程度?在科學家眼中,公眾對AI還存在哪些誤解?


對話騰訊AI Lab張正友:公眾對AI還存在哪些誤解?


  作為學術界和產業界交叉融合的代表,近日,站長資源平臺騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實驗室主任張正友博士接受了多家媒體采訪。

  他認為,一方面,大家意識到了人工智能的重要性,但另一方面也造成了很多恐慌。

  張正友目前是騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實驗室主任,也是ACM Fellow(國際計算機學會院士)和 IEEE Fellow(國際電氣電子工程師學會院士),是世界著名的計算機視覺和多媒體技術專家。

  他在國際頂尖會議和雜志上發表論文250余篇,論文引用次數51000多次,有近200項專利。2013年,他因為“張氏標定法”獲得 IEEE Helmholtz 時間考驗獎。

  在張正友看來,目前人工智能的技術還是針對于某個點的弱人工智能,感知層面的視覺和語音相當好,但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠,還有很多的路要走。

  他告訴記者,公眾不必過于擔憂人工智能會對人類造成威脅。因為目前人工智能領域離人的智能差距太遠,人工智能在短時間內不能超越人類。

  “我覺得大家不用擔心,真正做科學的人很少看到對技術的恐慌,跟科學家去談,他們知道有一些問題,科技有兩個方面,有善和惡,看你怎么用它。” 張正友說。

  目前的人工智能的技術普適性還沒有到那么強。張正友表示,雖然中國在人工智能的應用層面已經超越了美國,但實事求是講,中國的人工智能的基礎核心技術研究投入相對較低,需要在從長遠發展方面改變一些思維和角度,需要在基礎研究上進行更多投入。

  以下是記者對話張正友的實錄,有刪節:

  我們知道很多互聯網公司做人工智能,想了解一下中國未來的人工智能發展的突破點在哪?

  張正友:人工智能是一個很熱門的話題,大家都在往前推進。從企業來講的話,怎么樣扎實的把人工智能技術應用到具體的行業里面,需要花時間對行業深入的理解才能很好的應用人工智能技術。

  人工智能技術目前還是非常專用的技術,并不是通用的,所以不同的應用要適配,要花很長時間,包括對用戶了解和對這個問題的各方面進行提煉。但是從中國整個領域來講,一個突破點就需要投入更多的基礎研究,因為中國在人工智能方面基礎研究方面相對比較薄弱。

  有沒有涉及到具體行業的結合?

  張正友:我們從基礎研究方向去努力,目前的人工智能的技術普適性還沒有到那么強。到了通用人工智能或者強人工智能,人工智能就能像人一樣能看能說能聽能寫,能思考,我們盡可能往這個方向去靠近,到時候各個領域都可以應用。

  目前針對每個行業,還是需要對這個行業深入的理解。騰訊在圍繞著這個行業方向去發展人工智能,我們講AI+行業,是產業互聯網對某個產業深入的理解,才能把人工智能用上去。

  目前的人工智能技術和大數據的技術,是從大量的標注好的數據里面找到從數據到標注之間的映射關系,然后當有新的數據來的話就可以應用學到的映射關系,知道它對應的標注。

  假如某個行業有很多標注好的數據的話,這個行業就會應用的比較好。像醫療方面,有很多的應用,因為可以獲取很多的標注數據。一般來說,在感知層面,比如和計算機視覺和語音處理相關的行業,人工智能技術的應用會比較成功。

  國外已經研制出來的粒子機器人,號稱可以擁有自我意識的,這個機器人對人類有什么樣的影響?

  張正友:我們不要一看到有個叫智能的東西就認為是真的智能。跟人類的智能相比,這些都不是智能。像醫療里靶向治療藥物進入人體以后,會根據細胞的信息自動跟蹤到致癌位點去,針對某個方向去找到合適的地方,進而釋放藥性。

  其實很多東西要判斷是不是智能,例如我們聞到香的味道就想到吃飯,這不是智能,粒子機器人被認為是智能,我不認為是,這是條件反射,是用到傳感器的地方,很底層的層面,還沒有到人工智能。

  目前人工智能領域離人的智能差距太遠,人工智能在短時間內不能超越人類,我覺得大家不用擔心,真正做科學的人很少看到對技術的恐慌,跟科學家去談,他們知道有一些問題,科技有兩個方面,有善和惡,看你怎么用它。

  現在有人說弱人工智能,強人工智能。現在公眾對學術界的理解有一個很長的距離,包括很多學界人工智能機器人混著說。能不能簡單通俗講一下,人工智能和機器人下一個定義?

  張正友:從五十年代講的人工智能就是機器人,能夠具有人這樣的能力,能看能說能聽能寫,就像大家在科幻電影、科幻小說里面看到的那些機器人,這是我們以前真正、最原始的人工智能的定義。

  隨著時間的推移,像智能音箱沒有手沒有腳也被認為是人工智能;退一步沒有具體形態的,僅僅存于計算機上面,它也被認為是人工智能,比方說有些人在互聯網上爬數據,也叫機器人,但不是實體的;現在某些算法被當作人工智能。

  人工智能這個詞從我們這個角度來看非常廣泛了,可以說好,也可以不好,好的地方讓大家認識到人工智能的重要性,不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技術還是針對于某個點的弱人工智能,感知層面的視覺和語音相當好,但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠,還有很多的路要走。

  剛才提到國內人工智能短板的研究,也看美國這兩年對中國人工智能很防范,說明咱們國內人工智能有很大的發展潛力。

  張正友:中國人工智能數據量大,因為人口多,各方面的原因,中國在應用層面已經超越了美國。實事求是講,中國的人工智能的基礎核心技術研究投入相對較低,需要在從長遠發展方面改變一些思維和角度。

  美國和中國現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來計劃,美國覺得中國舉全國之力政府引導性很多。不評判好壞,像騰訊作為一個商業企業也加入到人工智能的平臺,像這種怎么結合優勢來推動中國的人工智能競爭的實力?

  張正友:騰訊作為國家人工智能醫療影像開放平臺,目前是非常有影響力的。為什么是騰訊被認定為開放平臺,因為騰訊已經與一百多家醫院建立了緊密的合作。

  因為目前人工智能的技術是弱人工智能技術,必須對這個領域有深入的理解才能真正解決問題。所以通過人工智能開放平臺,我們和一百家醫院有緊密的合作,我們會花很多精力去了解用戶的需求,包括病人。

  舉個例子,很多人不知道去哪一個科室看病,這是很難的問題,我有時候也不知道。可以通過分析病歷,騰訊有這樣一個技術,把以前的病歷識別對應到哪一個科室比較合適,就會幫助你。

  另外一個例子是關于醫生,我們深入到這個領域以后,就觀察醫生如何用人工智能技術,去理解他們的痛點,就知道醫生真正需要什么東西。以我們做的智能顯微鏡為例。顯微鏡就是下面放一個切片做病理分析,光線上來一個折射,我們眼睛就可以看到了。我們把中間的部分換掉,光一部分仍然投射到人的眼睛里面,還有一部分光往上去,上面放一個攝像頭,拿到的圖像就和人看到的圖像是一樣的,我們就用來做人工智能算法的分析。

  比如說醫生要去數多少細胞的數目,那個數起來很麻煩。現在告訴人工智能我要細胞的數目,幾個細胞,人工智能一下子就數出來了,所以人和AI結合,使得醫生的效率大大提高,像這些我們開放平臺深入到行業,深入到用戶,包括醫生,包括病人,整個一個良性的反饋循環,使得我們技術越來越好。

  提到另外一個高度,我們做研究的人以技術為導向,是技術驅動,有時候甚至是興趣驅動。一旦落地的話,就一定以用戶需求為導向驅動才能成功,否則這兩個之間有很大的差別。從基礎研究、應用研究、到用戶需求為導向做產品化,讓這個技術最終落地,才能對人類發揮最大的作用。

  現在引導兩個實驗室:機器人實驗和AI Lab,這兩個實驗室協同性怎么體現的?針對AI Lab一些基礎性的研究,這種技術怎么去輻射到AI內部產品AI應用上面,能不能舉一下內容一些具體的使用。

  張正友:先講兩個實驗室協同性的定位。剛才提到了AI的概念很廣,人工智能和機器人到底有什么區別,很難區分。事實上可以把機器人作為人工智能一部分,但是也可以說人工智能是機器人的一部分。

  現在把人工智能的概念泛化了,人工智能面更廣了,把機器人當作人工智能的一部分。

  我們有兩個實驗室,區分還是明顯的,AI Lab做更多軟件方面的,包括計算機視覺、語音識別、自然語言理解、智能機器學習算法,更多偏軟件,數據采集出來后我們怎么樣去處理識別。

  機器人實驗室更多偏硬件方面,硬件、控制、機械設計、本體方面。機器人這邊肯定是需要AI的能力的,這兩個要緊密合作的。


【版權與免責聲明】如發現內容存在版權問題,煩請提供相關信息發郵件至 [email protected] ,我們將及時溝通與處理。 本站內容除了2898站長資源平臺( www.hvqwjy.tw )原創外,其它均為網友轉載內容,涉及言論、版權與本站無關。

發表評論

您已輸入/300字發布

全部評論

北京单场胜平负