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          李開復(fù):創(chuàng)新工場為什么看好人工智能?

          作者: 時間:2016-07-19 來源:i黑馬網(wǎng) 收藏

            在過去的十年華爾街交易員已經(jīng)一半下崗離職了。未來我們肯定會看到無人駕駛的車,當(dāng)這一天來到的時候,世界上大約9%的人他們部分或者全部的工作就即將被取代。當(dāng)然無人駕駛可能還需要十年的時間,但是十年不是很久。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201607/294191.htm

            怎么能做到呢?其實在這些領(lǐng)域里,不是模仿人類,也不僅僅是取代人類,所謂的就是用特別巨大的數(shù)據(jù)集看到一個人一生,甚至一百個人一生,也不能看到那么多的數(shù)據(jù),然后用數(shù)個數(shù)據(jù)推算出邏輯、判斷和推測,來做比人好的判斷。阿爾法狗就是研究了幾百萬的棋譜和花無數(shù)小時的時間來打敗人類專家的。

            有人說這個公平,一個棋手不可能花一百萬個小時研究棋譜。這不是公平不公平的問題,而是我們?nèi)绾斡?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/人工智能">人工智能做出人不能做的的。最近特斯拉出了一個問題,大家可以想想它有幾億小時在車的進(jìn)行中,這些數(shù)據(jù)來難道不會做比人更好的司機(jī)嗎?這一天還沒有到,但是如果有一個司機(jī)做十億小時的練習(xí),哪怕他開始像個孩子,學(xué)完以后難道不會超過人類嗎?

            我們可以想像,如果有一個人臉識別的機(jī)器,它把全世界罪犯的臉都背下來了,有人能夠做到這一點嗎?所以從這個例子可以看到,我們不用絲毫的懷疑人工智能會全方面的超越人類。

            但是這不是在所有的領(lǐng)域里,是在一些領(lǐng)域可以窮舉的領(lǐng)域,或者可以客觀分析的領(lǐng)域,或者有正確答案的領(lǐng)域,有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,而且是有專家參與的領(lǐng)域,所以它會逐漸的發(fā)生,不會一次到位的發(fā)生。

            我個人有幸在三十年前開始做人工智能,但是可惜的是當(dāng)時數(shù)據(jù)不夠,所以并沒有做太多超越人類的事情。所以各方面我們可以看到對弈只是游戲的領(lǐng)域,它本身并不帶來巨大的商業(yè)價值。

            更多我們在業(yè)界會看到的可能是感知,就是用算法,人工智能來做判斷或者反饋,這個時候機(jī)器就要動起來了。

            我們可以看到過去七八年來有特別大的進(jìn)步,這是為什么呢?這是因為在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域有一套技術(shù)叫做深度學(xué)習(xí)。它是帶來了巨大的變革,今天可能沒有時間太解釋這套算法。但是簡單來說,就是過去人是需要一步一步地告訴電腦你該怎么走,該怎么做,之后人可能說我一步一步來教你可能會犯錯,可能不全面,可能也不適合計算機(jī)的結(jié)構(gòu),更適合人腦的結(jié)構(gòu)。

            但是是不是就是人來說,就先對人臉找眼睛、找鼻子、找耳朵,但是這個大概是所謂的專家系統(tǒng),就是人告訴機(jī)器一切,然后機(jī)器來計算,這個大概是三十年前的技術(shù)。

            大概十五年前的技術(shù)是人落找特征,機(jī)器學(xué)參數(shù)。這里就是人告訴他識別人的時候找眼睛、嘴巴,然后你再來計算。這個有一個提升,這是人機(jī)結(jié)合的學(xué)習(xí)。

            深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)該算是最近五年推出的技術(shù),這個技術(shù)幾乎人都不參與了,特別神奇的地方,給看一億張臉,你自己看,該學(xué)習(xí)眼睛、嘴巴,還是別的事情,也許法令紋更重要,也許耳朵的大小更重要。我們不要假設(shè)人比機(jī)器更重要,我就把大量數(shù)據(jù)給你,讓你收取你認(rèn)為重要的特征。

            而且這些特征只有機(jī)器懂,人都聽不懂的。這就是阿爾法狗戰(zhàn)李達(dá)以后世石的時候,下出了人類頂尖棋手都沒有辦法看懂的步驟。這就是深度學(xué)習(xí),它能自我學(xué)習(xí),抽象的概念。

            而且這個抽象概念超越了人類的想象,因為它用的數(shù)據(jù)集比人更大。它就像一個孩子,能夠自我學(xué)習(xí),而且數(shù)據(jù)量夠大的時候,什么都學(xué)的會。所以這大概解釋了什么是深度學(xué)習(xí)。

            深度學(xué)習(xí),這是一個識別物體的領(lǐng)域,而且是有人標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫。我們可以看到大概僅僅在五年前,一個機(jī)器跟人的差別還是一個74%對94%的差別。如果算錯誤率的話,可能是六七倍的差別了,所以不太能夠用到實際的場景里。但是每一年都在快速的進(jìn)步著,我們可以看到在2014、2015年的時候已經(jīng)超越人類,而且差距越來越大。

            就是說當(dāng)機(jī)器識別人臉,比人更厲害的時候,那些以識別人臉工作的人就要下崗了。同樣的,識別也超過了人,語音識別超過了人,像客服,比如每天打電話賣房地產(chǎn)產(chǎn)品的人,以后打電話的不是人了,因為機(jī)器比人更聽的懂。



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