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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠(yuǎn)在路上”( 三 )

小知識(shí)科普人工智能識(shí)別網(wǎng)絡(luò)院士鄔賀銓分類神經(jīng)學(xué)習(xí)土


自動(dòng)駕駛在簡(jiǎn)單路況中是好的， 復(fù)雜路況就很難， 因?yàn)樾腥撕退緳C(jī)不見(jiàn)到都遵守交通規(guī)則， 很難用訓(xùn)練的辦法掌握， 還需要駕駛員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)， 而且人類犯錯(cuò)是偶然的， 機(jī)器一旦犯錯(cuò)可能就是系統(tǒng)性的 。
人工智能可以檢測(cè)腫瘤， 但醫(yī)院還不敢這么用， 因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砜梢愿嬖V你應(yīng)該做什么， 但它不會(huì)告訴你為什么， 比如人工智能診斷一個(gè)病人， 最后得出結(jié)論“鋸掉一條腿”， 但不告訴你為什么， 那醫(yī)院敢鋸掉腿嗎？
還有很多功能是人工智能難以勝任的， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以輸入為導(dǎo)向的算法， 首先的前提是大量數(shù)據(jù)， 而且數(shù)據(jù)要比較準(zhǔn)確， 如果受了干擾他就很難， 醫(yī)生受干擾可能會(huì)產(chǎn)生很多錯(cuò)誤， 比如北加州一個(gè)組織（美國(guó)公民自由聯(lián)盟）利用亞馬遜面部識(shí)別算法把美國(guó)535位國(guó)會(huì)議員的照片和美國(guó)警察局掌握的2.5萬(wàn)名罪犯照片進(jìn)行比對(duì)， 發(fā)現(xiàn)28個(gè)議員被當(dāng)成了罪犯 。 分類數(shù)據(jù)終美國(guó)的數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏向白人男性， 所以黑皮膚的可能就容易被錯(cuò)認(rèn) 。
【院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠(yuǎn)在路上”】目前機(jī)器學(xué)習(xí)還有很多不足， 圖靈獎(jiǎng)的獲獎(jiǎng)?wù)哒f(shuō)， 目前機(jī)器學(xué)習(xí)只是曲線的擬合， 一個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主（Judea Pear）說(shuō)“人工智能不過(guò)是統(tǒng)計(jì)學(xué)”， 也就是說(shuō)目前還是有很多不夠的地方 。
剛才我用的兩張圖映射的貓和狗的區(qū)別有個(gè)曲線， 但只要擬合的地方稍微錯(cuò)一點(diǎn)， 可能就會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤 。 比如本來(lái)是熊貓， 在照片上加上一些噪音， 機(jī)器就可能識(shí)別成長(zhǎng)臂猿， 所以人工智能識(shí)別目前來(lái)講還是比較嬌氣的 。
大家看這張圖， 有人看是順時(shí)針轉(zhuǎn)， 有人看是逆時(shí)針轉(zhuǎn)， 哪怕是同一個(gè)人， 一會(huì)兒看著是順時(shí)針轉(zhuǎn)， 眨眨眼睛卻變成了逆時(shí)針轉(zhuǎn)， 究竟是順還是逆？其實(shí)只是左腿在前還是右腿在前的問(wèn)題， 是你的錯(cuò)覺(jué) 。
為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)覺(jué)？因?yàn)樗锰幱谌斯ぶ悄鼙孀R(shí)（包括人辨識(shí)）的分界線， 這時(shí)就可能發(fā)生誤導(dǎo) 。
比如這個(gè)圖里的圓圈， 大家都覺(jué)得它是滾動(dòng)的、是圓的， 可是真的是這樣嗎？每個(gè)球都這樣走嗎？不一定， 我們可以看看 。 實(shí)際上每個(gè)球走的都是直線， 所以人工智能的模型是會(huì)被誤導(dǎo)的 。
這張圖中最后一個(gè)打問(wèn)號(hào)的地方應(yīng)該放（幾個(gè)數(shù)字）， 人很容易看出來(lái)應(yīng)該放哪個(gè)， 因?yàn)榈谝恍?32， 第二行343， 第三行應(yīng)該是454， 可是人工智能就很難看出來(lái)， 因?yàn)槿斯ぶ悄芤@得人類常識(shí)不是那么容易的 。
人工智能的進(jìn)化與對(duì)就業(yè)的沖擊
當(dāng)然， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在還在演進(jìn)， 關(guān)鍵是怎樣選擇正確框架以及訓(xùn)練， 清華大學(xué)的張鈸院士說(shuō)我們要把感知和認(rèn)知放到同一個(gè)空間里， 不是簡(jiǎn)單用概率統(tǒng)計(jì)的理論， 要用模糊級(jí)的理論來(lái)重新定義它， 否則我們沒(méi)辦法跟機(jī)器人交流， 機(jī)器人之間也沒(méi)辦法交流 。
機(jī)器學(xué)習(xí)著重于通過(guò)數(shù)據(jù)了解環(huán)境， 而人類能夠同時(shí)洞悉不同的環(huán)境， 群體學(xué)習(xí)是人類與生俱來(lái)的本領(lǐng)， 而電腦是不具備的 。 我曾經(jīng)跟一個(gè)搞人工智能的公司說(shuō)， 識(shí)別語(yǔ)音、下圍棋都不算什么， 能不能組織11人的機(jī)器人足球隊(duì)， 什么時(shí)候踢贏皇馬了， 那你就算厲害了， 因?yàn)?1人的機(jī)器人足球隊(duì)是要群體活動(dòng)的 。
剛才談到就業(yè)， 實(shí)際上人工智能確實(shí)會(huì)取代很多現(xiàn)在的就業(yè)， 49%的勞動(dòng)人口可能會(huì)被取代， 但一半以上的人是不會(huì)被取代的， 因?yàn)槿斯ぶ悄軟](méi)有情感， 有情感創(chuàng)作的文藝工作是不能被取代的， 人工智能不能取代文藝， 要由人來(lái)做 。 美國(guó)高德納咨詢公司以及世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2018未來(lái)就業(yè)》報(bào)告中都說(shuō)， 實(shí)際上取代了一部分工作， 但會(huì)新增一些工作崗位 。 人工智能會(huì)帶來(lái)數(shù)字鴻溝， 發(fā)達(dá)國(guó)家、先進(jìn)企業(yè)， 還會(huì)拉大社會(huì)貧富懸殊， 高智能崗位會(huì)增加， 一般勞動(dòng)崗位會(huì)減少， 自動(dòng)駕駛出了問(wèn)題是誰(shuí)的責(zé)任？機(jī)器人創(chuàng)作的小說(shuō)、詩(shī)歌是否享有相應(yīng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)？有法律道德的問(wèn)題， 還有安全問(wèn)題， 如果人工智能殺人了怎么辦？

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