Michael Jordan:人工智能要以市场和经济系统为中心

在上海举办的人工智能大会上,机器学习泰斗Michael Jordan对人工智能进行了重新定义,他认为,我们在设计人工智能系统时要重点考虑「经济和市场」,而非一味的模拟人类。

首先,经济是一个系统,过去我们希望创造一种类似人的智能,但我们更需要创造一个类似于市场的经济系统。过去我们的推荐和反欺诈系统解决了一些问题,但这些在过去几十年中进步不大。而现在我们可以建立一个端到端系统,它已经变成了一个商品,嵌入到其他产品中。和(模拟)人不同的是,这个数字网络可以使人、数据、效应和系统都联系起来。

其次,「智能」这个词的含义不仅仅是一种范式下的识别,市场就是有智能的,数十亿实体在市场中移动,这是非常复杂的一套系统,市场机制可以创造出其他东西,但我们没有把这些考虑到人工智能系统中。过去我们对大脑和思想研究比较多,认为这是实现人工智能的基础。但我们需要把学习系统和市场机制结合起来。

计算机带来大量数据,但这些数据都是来模仿人的,我们已经有几十亿人,为什么还要去模仿呢?市场就没有使用数据,但市场有价格,还可以释放价值。以 Uber 这样的系统为例,它就是一个市场,有司机和乘车人的 app ,有生产者和消费者,在这个过程中数据得到交换,汽车在正确的时间到达正确的地点——这不是因为算法,而是因为市场,用户使用 app 就产生出了价值。

同时还要考虑到稀缺性,如果没有了稀缺性,系统可以给每个人做出同样建议,比如说推荐同一部电影。但如果是推荐大家走同一条路,那这条路就会堵车,股票推荐也是这样。当我们将稀缺性考虑在内的时候,人工智能做出的建议就应该是相互联系的。比如说,广告是互联网一个很成熟的商业模式,但信息只是在广告主和广告公司之间流动,没有把提供数据的用户考虑在内,所以需要去考虑更多的人。再举个例子,如果一个人把自己创作的音乐放到 SoundCloud 上,同时他又能看到地图上某个地方有一万个人在听他的音乐,那我就可以去这里开演唱会了。人工智能可以帮助我们创造出更多的数据流,美国一家广告公司 UnitedMaster 就是在做这样的事情。

所以,在设计人工智能时,以人为中心并不是最好的,我们要以市场为中心,开发一种市场性、非自主性的人工智能

产业世界人工智能大会Michael Jordan
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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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