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微软洪小文:人工智能超越人类可能还需要500年

2016-8-29不详佚名

首届语音与智能技术技术高峰论坛今日在北京举行。在本次论坛上微软亚洲研究院院长洪小文发表了“人工智能时代”(The Age of A.I。)的主题演讲。

洪小文首先提出了人工智能发展的几个阶段:功能(Capability)、智能(Intelligence)、智力(Intellect)再到智慧(Wisdom),并以微软的机器翻译为例,指出当今的人工智能仍然是“弱人工智能”(Weak AI)。但是“弱人工智能”对人类非常有用。

微软洪小文:人工智能超越人类可能还需要500年

之后,他又以微软近推出的图片识别年龄(How old.net)等人们手机应用为例,表示微软图像识别的错误率仅为3.5%,已经低于人类的5%。微软未来还将推出难度更大的视频识别应用。

人工智能大热后,引发霍金、马斯克等名人对这项技术存在的风险表示了担忧。但洪小文认为,人类不可能造出不受控制的人工智能技术,人工智能未来产生不可控的唯一因素是软件漏洞(Bugs)。他引述人工智能专家John MaCathy的话,认为“奇点”,即人工智能智能超越人类的时刻,可能还需要500年才能到来。

最后,洪小文对人工智能提出了自己独特见解,他认为AI即增强智能(Augmented Intelligence),人类加机器是最好的组合。

以下是洪小文演讲全文:

尊敬的李老师、各位领导、各位嘉宾大家好,今天很荣幸参加盛会,和大家谈一谈AI的时代、人工智能的时代。刚才高老师、怀老师都讲了今天AI是无所不在的,今天在座的大家都是媒体,媒体每天几乎都有AI的文章,就是一般的媒体。而且今天做AI的人有点像明星,大家追捧,因为AI代表着未来,所以AI is everywhere。一方面AI非常火,有的人可能过火,但AI真的很火,所以我想用短短30-40分钟的时间跟大家分享一下,AI未来在工业界和学术界继续往下走到底会是怎么样的情形。

首先跟大家回顾一下AI的应用,跟中文信息学会最有关的就是语言跟语音,人类社会用语言和语音做很多的沟通交流和思考,这里不仅是大家所想的自然语言处理,语音,实际上网络社区本身就是一个语言问题。大家可以看到今天很多做微软包括搜索的公司在AI领域都是领军人物,你打几个字就可以找到很多东西,这本身就是很智能的东西,在座做中文信息处理的就不用我说了,做自动翻译,在很多公司都提供免费的越来越强大的翻译系统。

人工智能助手,这也是今天兵家必争之地,在全球上美国有所为的小娜,其他公司有谷歌、亚马逊等等,中国有很多公司,百度,BAT等等类似的产品。同时还有真正助手帮助你完成O2O,整个服务,像美国的Magic、中国的来也。还有Chatbot,微软叫小冰,今天已经到了第四代,很多人都关注。社交网络的Chatbot很有趣,从AI一开始,大家知道图云测试,事实上围绕的就是这种ChatBot。图形测试其实上是一个蛮弱的测试,事实上只要你能够让三分之一的用户,分不清机器还是人就通过了。

我们以小冰为例,我们有一个衡量的标准,我们做小冰和一般的人工智能助手是不一样的,智能助手你不希望它太罗嗦,讲一句话、两句话就应该完成工作了,不应该再来烦你。但是Chatbot所衡量的标准是不是继续再跟他聊下去,我们做了“一问一答”算是一个来回。两年前小冰推出的时候是5个来回,到今天多多20个以上,我们在日本推出的“瑞娜”达到18。人们知道这是一个聊天机器人,但是愿意花20个来回跟他聊,在非常大的程度上已经通过了测试,如果聊的内容没有意义,你是不愿意跟他继续聊下去的。

除了刚才讲的语言语义以外,围绕所谓认知Cognition Services,就是AI所有的技术包装成API,因为微软是一个平台公司,让任何一个公司可以来简单的写人工智能的,包括了语言、语音、视觉、厕所,大家都可以上我们的API,非常清楚的网页,很容易就可以写程序。举个例子,比如How old.net,到了今天很多人还不知道这是微软所推出的,事实上在一年半推出的一个东西,马上造成了轰动。

我们推出这个的时候,有点无心插柳柳成荫,我们推出这的时候其实是在推出Cognition Services,用这个来展示多么简单就可以写人工智能的应用。How old.net里面的代码不到八行就可以写出来,因为这个Code是Cognition Services的API,陆续我们还推出了新的Cognition Services不断的更新,产生一些新的功能,最近加的Video的功能,也是一个新API,是Aptionbot.ai,也可以上传任何照片,可以用自然语言来描述里面有什么,你们都可以试。

刚才怀老师提到进展,微软很有幸有参与了,去年年底最新一届的比赛,得到第一名,而且首度超过人,人在上面做两千的大概会犯5%的错误,我们这个系统不但是深入学习,而且是更深度的,能够做到3.5的水平。有了这个技术,我们不仅可以做照片,同时也可以做视频,比如像Video Capitioning我们还没有开出,我们很快就可以推出,你可以上传一个视频,可以用自然语言来描述这个视频做的是什么,当然难度比图片高很多。

剩下的时间想跟大家探讨,到底AI往前走,今天有这么多的报道,到底需要注意些什么?接下来研究的方向,像刚才李老师、高老师提出的很多,我完全同意高老师所说的,就拿自然语言处理,远远要比所谓的下围棋难的多,所以AI往前走会是什么样的?

大家也听过AI有冬天,我从80年代学AI,也经过了冬天,到今天爆红。今天的AI很大程度,基本上的云能力等于数据,今天大家看到的数据都需要大数据。所以这三个东西的交集,虽然可能不是百分之百,但也有98%以上,在语音界常用的一句的话就是There is no data like more data,深度学习也好,你给他很多的数据,只要他的模型足够正确,你就可以做出很多东西。肯定有类似的处理数据的能力,我们很快的能够上传到语法、语义,你还可以跟大数据来做交互,现在虽然也可以用DNA做一些本地的分析,怎么样来做结合。

但是,今天有了数据之后,所有很多智能的东西都可以做,所以现在有一个新的职位叫Data Scientists/Analysts,像微软这样的公司,业界类似的不管是FaceBook、谷歌、百度雇的60%的人都是做这个,怀老师讲的洞察,你要懂一些编程,从数据里看出一些Insight,从控制学的角度甚至于人类整个的文明史都是一个Closing The Feedbock Loop。今天你有一个假设,你有一个实验,你有一个想法,你把它放出去,石器时代磨一把刀来切肉,用手去撕肉不够好,有一个想法把它造出来,造出来去搜集这个数据,拿它切肉看看,看哪个工整,哪里不公证。了解出Insight以后,想办法可以下一把刀或者加一个勾之类的,这就是你下一个Hypothesis、下一个Idea,把它放起来。人类的文明史都是这样的,不管是有型还是无型的。今天不一样的地方是计算机将来的物联网,也就是现在的物联网或者互联网,能够更快的时间把数据搜集起来所谓的互联网思维也就是这个Closing The Feedbock Loop不一样的地方是,我们以前要花百年甚至一千年才可以去Close一个Loop,今年可以很快的,每一次Close loop,你就加入一些,后来精益求精,东西就优化了。所谓的DNN,AI也是这样,搜集数据,把系统做出来之后再搜集新的数据,再做一个新的模型,最后把它发布出去。

大家很担心,今天很多文章说将来及其要超越人的智力,机器会毁灭人类,大家都看科幻电影。今天我想跟大家说的是1950年的时代杂志封面就是这个,当年AI名字还没有出来,是1956年才有AI这个字眼,但是1950年主流媒体就开始担心了。他说我们人很奇怪,可以造很多机器,火车、飞机、大炮,造很多大的机器的人,我们都不怕,事实上我个人很害怕,

本文来源:不详 作者:佚名

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