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何为有「人性」的人工智能 | 大咖对话 001

摘要

智能板滞的普及将会给我们的社会带来什么?会对文明变成怎样的影响?

编者按:接下来的一段时间里,UDACITY 将联合极客公园(ID:geekpark)推出一档视频对话节目。每期节目中, Sebastian Thrun(Google 无人车之父、UDACITY 创始人)都会对一位科技范畴内的大咖举行访道,话题实质涉及人工智能、主动驾驶等众个范畴。

本次做客的嘉宾是 AI 界的传奇人物李飞飞。Sebastian 和她聊了聊「以人工本」的人工智能,重返斯坦福大学后的效果和心得,以及「挑衅不行够」的心道历程。

UDACITY 创始人 Sebastian Thrun 对话斯坦福大学传授李飞飞,畅道「以人工本」的人工智能 | 视频截图


李飞飞(Fei-Fei Li)不光是斯坦福大学盘算机科学的传授,还被邀请成为 Google Cloud 首席科学家,并上海修立 Google AI 研讨中心,提出了「AI 没有国界,AI 的福祉也没有边境」的主要表面。2018 年 9 月,李飞飞回到大学任教,与斯坦福大学前教务长 John Etchemendy 联合修立了以人工本的人工智能研讨所(Institute for Human Centered Artificial Intelligence,简称 HAI),努力于「让智能板滞更加以人工本,怀有善意,帮帮人类办理少许最有原理艰难」的研讨。

李飞飞看来,人工智能的开展不会只展现利好的一边。板滞不行替代人类做通通的计划,许众 AI 的运用中,人类仍然是此中必不可少的一环。以是从「以人工本」的初志动身,李飞飞也夸张了这项研讨需求恪守的三个准绳:

  • 开展 AI 的进程中必需思索 AI 对人类社会的影响;
  • AI 的运用是为了赋能人类,而非替代人类;
  • AI 必需尽可以像人类伶俐相同敏锐、细腻、有深度。

她一经说过:「做研讨要做久远的有影响的,不要只看目下的潮流,大师照旧努力于做踏结实实有影响力的研讨。」智能板滞的普及将会给我们的社会带来什么?会对文明变成怎样的影响?这些都是未知数。以是我们必需求加入时间、资源和广泛的专业常识来了解这项技能,预测它将带来的可以性并有义务地举行指导,确保它的计划,它社会中的脚色,它的影响是人性化的。

斯坦福大学传授 李飞飞(Fei-Fei Li)| 日本阿v片在线播放免费|无需下载|中文字幕|无码不卡|日日更新

极客公园(ID:geekpark)邀请到了优达学城无人驾驶及人工智能课程开辟司理杨诗宇,对 Sebastian 和 李飞飞的对话实质举行了解读,并就人工智能的商业化、开展前景以及主动驾驶等相闭题目举行了深化议论。

Q1:就李飞飞传授主导的「以人工中心的 AI」而言,这是否意味着要点将放人文对 AI 开展的指导和影响上吗?

杨诗宇:「以人工本」的 AI 并不是说要点将放人文社科等科学中,而是夸张人文社科关于 AI 的开展同样主要。因为我们习气性地认为 AI 只是理工类的一个分支,或者更狭隘地来说是盘算机学科的一个分支。可是李飞飞传授认为 AI 是一门交叉学科,而且 AI 本身没有任何代价,它只是为人所用才附有代价。那么人的范畴,不光仅有理性,而且另有感性的因素,以是关于 AI 的开展来讲,人文社科应当是一项需求被开掘的范畴,但并不是通通 AI 的开展重心变为人文范畴。

Q2:从商业化的角度思索,以人工本的 AI 未来碰面临哪些挑衅和机会?

杨诗宇:从商业化角度来看,目前的挑衅与机会并存。从 AI 通通的开展史来看,AI 几起几落,不停不时的周期中轮回,也许不久的未来也会有如许的周期呈现,可以也会热度下调。那么热度回落的时分,资本的注入是否会继续,将是一个庞大的挑衅。

另外,目前国内根底学科的修设相关于欧美地区照旧有必定的差异。根底立异学科的修设需求一个漫长的进程,而且最终的效果未必有包管。我们商业是否有足够的耐心,可以让中国更众的学者有一个精良的状况去研发更新一代的技能,就像李飞飞传授那样,笃志苦干几年搭修一个庞大的数据集那样的根底性义务,这是另外一个挑衅。

另一方面,关于中国来说,我们本来不乏关于高新科技的运用,关于 AI 技能也是。以是,不光仅是 AI,联合物联网、5G 等技能,会有一众量新兴运用发生。这关于中国如许人数浩繁的国家来说,潜着庞大的墟市。高新科技的人才也会发生更众的缺口,等候着开辟职员的加入,以及资本墟市的进入。

Q3:人工智能和人类怎样共存?您认为以人工本的 AI 体系应当遵照怎样的计划准绳?

杨诗宇:李飞飞传授说用动词「增强」来替代「替代」,也便是人工智能应当是进步人类的生存质料,并不是替代人们而生。人工智能实和其他的科技相同,都是为了制福人类。我们从工业革命开端,每一项新的技能、新的发明普及之前,都会担忧人类会不会被这些新的技能所交换。但我们现看到,一项新技能普及之后,虽然会镌汰少许义务,可是会应运而生大宗其他的新义务,共存并不保管题目。

「以人工本」的 AI 体系应当遵照怎样让人们的生存变得更好的准绳举行,而不是朝着进监犯类、消灭人类道道的准绳。我听过一句话:枪不会杀人,杀人的是拿枪的人。任何技能包罗 AI 同样也是如许的原理。正如李飞飞传授所说,AI 技能本身并无代价,有代价的是于人类怎样应用这些 AI 技能开展本人。我们可以应用无人驾驶解放人们的双手双脚,节省人类每天交通上所花的时间。我们可以应用 AI 帮帮大夫无疲倦地诊断疾病,解放大夫某项重复劳动的同时,也能大大低沉误诊率。这些便是「以人工本」AI 技能开展最好的典范。确定了准确的偏向,剩下的保持就好了。就像李飞飞传授攻读交叉学科的博士学位,以及完毕板滞的 ImageNet 数据库的修设相同。

Q4:怎样了解飞飞传授提到的「augment and enhance human but not replace Human」?

杨诗宇:举个例子。电吉他发明之初,许众当时年青的音乐人有着很猖狂的热爱,有一众的音乐喜好者因为关于古板古典吉他与民谣吉他的喜爱,或者是因为担忧电吉他会挑衅古典吉他或者民谣吉他的位置而发生自然的抗拒。他们一来认为电吉他那种电辅音效另有其他的效果器处理的声响并不是古板的震动爆发,不行算是真正的音乐,反而是摧毁了音乐的美感。厥后,电吉他的呈现催生了摇滚乐,呈现了许众摇滚乐队,而古典和民谣吉他并没有因为他们的呈现而孤单。相反,这几种差别类型的吉他相辅相成,各自差别的子范畴发恍∪釉己的光芒,配合为通通音乐界充满众样性的开展做出了奉献。

同样,人工智能也是云云。Alpha Go 的呈现并不会低沉我们对围棋的热爱,反而会促使我们通过 Alpha Go 进修到新围棋的玩法及思道。这便是李飞飞传授所指的「augment and enhance human」。AI 可以帮帮我们取得更好的效劳,更好的生存。

Q5:人工智能范畴的研讨职员应当与科技公司修立怎样的协作方式?商业化绝阵势部是长处驱动的,怎样包管互联网公司的产品践行了准确的 AI 理念?

杨诗宇:现现在,许众公司都设有研讨部或者研讨院。这些公司中有的处于互联网行业,另有少许处于其他行业,如金融、智能医疗、安防等等。精细地如阿里的达摩研讨院,平安的壹账通加马研讨院。他们设立研讨部的目标并不是像古板高校那样为了发研讨报告,而是联合公司的实行落地项目及产品开辟。如许的修立便是办理学术界与工业界可以会脱钩的损害,疾速验证前沿技能落地的可以性,将技能和商业的长处厉密联合一同。

另外,现现在的公司若念要计划一款胜利的 AI 赋能的产品,都必需从人们的实行需求动身。这本身便是「以人工本」。只要「以人工本」的产品才会有更大的人群客户,获取更大的长处。以是若「以人工本」是准确的 AI 理念,就不会保管保不包管的题目。离开人类需求的商业方式就不会出生。

Q6:未来人工智能的开展应当要有怎样的指点准绳?

杨诗宇:正如李飞飞传授所说,人工智能并不光是盘算机的一个分支,而是要将 AI 技能当做是一个交叉范畴的技能。不光仅是具有理工学科,还要联合人文社科,众角度去考虑 AI 为人类哪些地方赋能,可以使人类的生存更加便捷,包罗新时代的金融、医疗、交通通过「以人工本」的 AI 取得有力的保证。

Q7:您认为人和板滞应当保持一种怎样的协作和信托闭系?

杨诗宇:新技能不停都是因为人类有大宗的需求而降生。但许众人一开端关于新技能都会发生害怕。人们大大都的害怕都是因为未知。没有睹过,以是会发生害怕。但我们回忆历史就会发明,工业革命带来了新的义务服从,互联网的降生改动了我们通通天下。也许下一个打破就于我们怎样运用 AI。AI 并不可骇,就像其他新技能相同,值得我们信托。只消我们深信,AI 的降生,目标是增强我们人类,是为我们人类所效劳,我们就会渐渐的信托他们。就像我们的长辈当初放下马匹,改用汽车,使之成为最速,最便捷的交通东西相同。只消有一段时间的过渡,我们自然而然就会了解 AI,熟知 AI,着末信托 AI。

Q8:许众看法认为人完成主动驾驶的进程中是绊脚石的脚色?对此您是怎样看的?

杨诗宇:假如没有人,无人驾驶才会寸步难行。人类是无人驾驶的先行导师。无人驾驶便是不时模拟人类最精良的驾驶方法,并将这些方法贮保管模子的参数中,疾速复制给其他的车辆,让其他方才修立好的汽车刹时具有「先行者」的「体验」。这才有了主动驾驶技能的飞速孕育。

至于怎样普及以及品德伦理上的事物是从另外一个角度去看待这件技能改造的事故。我念,历史上任何一项新技能的发明都会挫折旧的事物,要改动少许人们的习气。改动不了怎样办?没闭系,我们每私人都不会永久年青,但总有人正年青。我们没有阅历过从一出生就可以用平板电脑玩游戏,看影戏,进修的年代。可是现的小朋侪,3 岁的英语程度比我们当年小学 3 年级的程度都好。当年方才发明的车辆替代马举措代步东西的时分,不也相同有许众人阻挡吗?任何新事物的呈现都会挫折旧事物。艰难总会有的,可是开展趋势也是确定的。

Q9:您怎样看待人主动驾驶技能开展中的代价?

杨诗宇:主动驾驶技能的代价就于,它是一个可以让人们看到 AI 技能改制制制业的强大潜力。

人工智能运用一般分为三个阶段。

第一个阶段是应用人工智能技能做少许软件虚拟天下上的运用。这一阶段我们的运用曾经耳熟能详了。比如美图秀秀可以主动美颜,付出宝可以人脸付出,今日头条可以引荐我们感兴味的新闻等等;

第二阶段是人工智能不止范围于软件,还要连接更众的硬件,让众种众样的硬件积聚数据来驱动帮更众运用软件的开展。实,我们正阅历如许一个阶段,而这技能便是物联网。即每一个硬件实体便是一个终端。什么是终端?比如我们现可以每私人具有手机、电脑,这是我们耳熟能详的电子终端。可是,实终端不止这些。我们另一个比较的终端是电子手外。它可以监测我们的心跳,判别运动的强度,睡眠的深度等康健状况等等。这些差别的终端会带来差别的数据,而这些数据颠末 AI 的模子就会帮帮人类差别的范畴有所开展。抱负的物联网,便是任何你能看到的实体都是云端收集相连,比如我们恣意的家具,或者更大一点说,一栋楼房,一个都会,举措全体也可以是一个终端。可是如许的实体的落脚点照旧搜罗更众的数据,用作构修更众的 AI 模子所用,其输出照旧为了取得某些结论帮帮人类做计划,或者某些软件运用;

第三阶段实才是我们的终极阶段:硬件可以本人「入手动脚」,也便是我们所谓的人工智能板滞人。什么叫做本人「入手动脚”ヘ?和第二阶段有什么区别呢?其主要的区别就于这些智能板滞人,不光仅只搜罗数据或应用 AI 模子做剖析,而是做出剖析后,人类不干涉的状况下本人可以计划。主动驾驶便是一种智能板滞人,通过本人「入手动脚」就能思索到平安性的题目,从而添加了许众的不确定性和难以操控性。以是,这一点上,主动驾驶技能无疑要构制一个更加繁杂的体系来帮帮人类完成目标。

AI 运用的三个阶段并不是厉厉原理上的一个叫∨一个完成的,而是互有交集。主动驾驶像一个跳级生,或者是一个先行者、冒险家。我们物联网还没有大范围运用的状况下,先出一步。当然,实 AI 软件的运用与物联网技能也是通通主动驾驶的生态中,于是要完成完备的主动驾驶需求更长的时间。可是,这项技能的新呈现提前给人类看到了 AI 改制古板制制业的庞大潜力。主动驾驶是改制人们出行方法的庞大技能运用,之后,我们也许会看到更众 AI 第三阶段运用的降生,比如家政效劳板滞人。但这通通的先行者便是我们现人人都道的主动驾驶。

Q10:通过板滞模拟的方法可以完成真正的主动驾驶吗?人机共驾是否有可以成为完成无人车量产的闭键?

杨诗宇:我认为板滞模拟的方法是完成主动驾驶的浩繁方法的一种。这是最直接的思道。我念要超越你,我就要先模拟你。主动驾驶念使本人驾驶得更平安,更牢靠,就必需先向人类学会怎样跑起来。模拟那些精良的人类是怎样顺滑的开启汽车。可是,是否是只要如许的方法才干完成主动驾驶?我认为不必定。可是可以一定的是,因为这是最直接的思道,探究的进程中,如许的方法是必经之道。

人机共驾的场景会涉及到少许非技能的话题,比如品德伦理题目,比如出了交通事故是谁的义务。假如我们的学者既能技能上可以抵达无人驾驶平安行驶的请求,又能办理非技能题目,比如计谋,交规等一系列配套完美的状况给予无人驾驶开展的支撑,我置信抵达量产不是题目。至于是不是会保管人机共驾的场景,或者如许的场景继续众久并不主要。可是我也判别,如许的场景很有可以爆发。任何一项技能的变革,都会有一段时代的过渡期。如那处理好如许的过渡期从而疾速随手进入到新的阶段,确实很闭键。

Q11:李飞飞传授牵头修立的 ImageNet 数据集让人工智能完成了技能性的奔驰,您认为「以人工本」的 AI 对数据的请求是否爆发了改造?

杨诗宇:ImageNet AI 界确实是一件历史性的事情。从学术上来讲,数据本身并没有完成技能性的奔驰,可是验证了深度进修如许的收集构造 AI 算法是需求大宗的数据驱动举措根底。即它验证了其他学者稍早的年代提出算法的准确性。这件事背后的原理于,李飞飞传授以及她的团队可以静下心来众年做如许「辛劳不谄媚」的事故,为其他学者做嫁衣。还好,我们现的时代是公道的,我们由衷地感谢有像李飞飞传授如许的一群学术上沉着奉献的人。

回到题目中来,ImageNet 是盘算机视觉范畴中的数据,或者高深来讲是图像数据。它是一个切入口,是让浩繁学者清楚 AI 算法有着庞大的潜能改动我们的天下。可是差别的范畴数据样式是差别的,一定是会有差别的请求。比如,我们的自然言语处理,需求大宗的文本数据,语音识别需求音频数据等等。如李飞飞传授所说,「以人工本」的人工智能是一项交叉型学科,不止包罗盘算机范畴,另有诸如认知学、脑科学、神经学,以致还包罗众种人文社科范畴。以是,不光仅需求大宗的数据,还需求差别范畴的众样性数据。这是一项更大的挑衅。

Q12:怎样数据中表示「以人工本」的看法?

杨诗宇:数据念要表示「以人工本”デ就需求从人们的需求角度动身。最基本的需求便是我们的衣食住行。只消和衣食住行相闭联的数据,我们都可以念方法通过种种各样的方法举行搜罗。比如应用物联网中的每一个单个智能终端,不光仅只是手机与电脑。每一个终端可以搜罗差别类型的数据,传到云端举行差别的剖析,修立差别的 AI 模子。我们可以念象如许一个场景。家里的任何家居可以都是一个智能体,而且他们之间都是相闭联的,或者是和云端相连。比如马桶可以监测你的分泌物的因素,然后这些数据上传都云端,应用监控康健的 AI 模子举行剖析。若有必定的康健题目,会得出结论,比如倡议举行食补增补所缺失的元素,调治身体的均衡。然后如许的数据举行回传抵家里的电冰箱,电冰箱检测家中是否有如许的食物,若没有,举行所需食物主动下单,定制一套 DIY 生鲜套餐。从而不知不觉办理你的康健题目,然后举行下一轮回。这一套闭环中,我们可以看到说涉及的数据有许众种。如许的数据都盘绕「康健」这一中心。以是这便是一个表示「以人工本」比较好的一个例子。

Q13:Udacity 的人工智能课程会为学生灌输怎样的 AI 代价观和理念?

杨诗宇:Udacity 自创立之初就不停承袭「以人工本,让 AI 创制更众社会正面代价」的理念。我们的创始人,人称「无人车之父」的 Sebastian Thrun,挑选无人车研讨的一个主要启事,便是期望通过无人驾驶将举世每年因交通事故伤亡的人数降至最低;另外,Udacity 创立的初志,也是为了将前沿的 AI 蕉蔟普惠举世更众人,而不再仅是大科技公司或顶尖学府的垄断,并通过培养一代的 AI 人才去改动天下。于是,我们十分认同李飞飞传授所提到的 AI「以人工本」的代价观。

Udacity 努力于人工智能人才培养,有 AI 各范畴的课程,掩盖从 0 根底到进阶各个阶段的学员。帮帮学员板滞进修、盘算机视觉、自然言语处理、深度进修范畴成为专业技能人才。课程会修立一条完备的进修道径。意使差别根底的学员可以从这条道径中挑选本人动身点与尽头。为了可以立室墟市的需求,我们修立了却合工业需求的实战项目,并由我们延聘的行业人士人逐行代码的核阅,并给出反应,帮帮学员可以更立体地学到人工智能常识。

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