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潘天佑:人工智能发展的远近虚实

编者按:人工智能在近两年迎来了爆发期,随之而来的是对 AI 的定位、影响、商业化应用的讨论。近期,第一财经电视台《创时代——中国源动力》节目走进了人工智能世界。节目中,微软亚洲研究院副院长刘铁岩简要回顾了AI发展历程,并强调了人机共存的概念:AI的目的是为了增强人类的能力、创造力甚至智慧,让人类的生活更好。微软亚洲研究院副院长潘天佑则在圆桌讨论中,详细分享了他从产业和学术角度的思考,回答了 AI 如何提高生产力、AI 会不会取代人类、微软如何看待 AI 的商业回报等各类问题,字里行间有一个共同的主题:以人为中心,利用 AI 提升人的价值。

《创时代——中国源动力》节目视频

人工智能不仅仅是“拟人”

主持人:小冰来自于微软,它很聪明、有情商,我们第一次见到它会做诗、做画时,真的有被震撼到。但是我想请问一个问题,现在这样的应用和人之间的距离究竟有多远?有时候跟它聊的时候也会出现尬聊的情况。

潘天佑:小冰是一个非常大胆的尝试,因为大部分机器与人讲话的产品的定位都是数字助理,即请它告诉你今天的天气怎么样,股票的行情怎么样,你问它答。但是小冰的独特和困难在于它是一个聊天机器人,不仅能提供讯息,还能跟你聊天,而且是来回地问答,让你觉得有趣,白天跟它聊,晚上睡觉前还想和它聊,还想和它说晚安,这是一个比较大的挑战。

主持人:近些年人工智能这个概念是真火,全世界的各个国家似乎都在争夺人工智能这个高地,也有人说人工智能这一轮的爆发,它的影响力不亚于一场核战争,所以怎么来看待人工智能?能不能给我们剖析一下,哪些真的产生了巨大的颠覆作用,哪些还是科幻,离我们上线还比较远。

潘天佑:我们的洪小文院长经常讲人的智能有五层,最底层是记忆、算术,上面那一层就是感知,像看、听,再上面一层就是认知,像语言、图灵测试,再往上是创新,最顶层是智慧。从这五层来看的话,我认为其实在计算机被发明的那一个时间点,第一层即所谓的记忆和算术就已经达到了。这些年的研究在视觉、听觉这样的感知层面做得非常好。在认知层面,就是图灵测试这个部分,我们有点像在边缘上方,看似已经挑战得差不多了,但事实上没有完全达到那个境界,就像你刚才讲到的小冰,挺好用、蛮有趣的,但离人好像还差一些。这是第三层。至于最上层的创新和智慧,那还基本属于人类的,让机器模拟人的意识、人的创造力、人的智慧非常困难,因为直到今天我们自己都不知道我们的意识是什么。

主持人:您认为人工智能领域的科技成果要如何转化成生产力呢?

潘天佑:经常有人问我什么是人工智能产品,我拍脑袋拍了半天,还真讲不出什么是人工智能产品,比如说智能音响,我在想智能音响到底跟过去的音响有什么不同,想了半天,不过是加了一个语音辨识。如果一个音响加上语音辨识就叫人工智能产品的话,那我的手机和电脑也有语音辨识,它们是不是都变成了所谓的人工智能产品?所以人工智能产品的定义并不是这么容易。

我觉得最重要的是看人工智能怎么去落地,怎么进到各个产品里面,让原先存在的产品智能化,提高它的价值,有一些过去我们想到却做不到的东西,也许有了人工智能,我们就能实现。我觉得怎样把这些机会找出来才是人工智能最主要的发展。如果太刻意定义这个是智能产品、有多少市场的规模等等,大家最终可能会蛮失望的,因为我到现在还不太觉得什么是智能产品。另外投资界常常提到的“什么公司是智能公司”的说法,我就更狐疑了。

主持人:这就是现在出现的“伪人工智能”概念的现象。但是我想问一下,比如说我是一个客户,你是一个有技术的科学家,我把你的技术拿到这儿一应用,这个东西一定能产业化吗?一定能结合吗?

潘天佑:其实说到人工智能的商业价值,有时候我们会把它局限于人工智能就是模拟人的行为、人的语言等等,比如图灵测试。但是实际上有很多人工智能的用法不一定是模拟人。举个例子,微软亚洲研究院跟东方海外航运公司(OOCL)在做一个新的算法,能够计算船上空集装箱出现的几率,然后探究怎么安排航程能让空箱几率降低。这个算法在过去光靠人拍脑袋是拍不出来的,我们现在用机器学习的方法重新做了航线安排之后,空集装箱的几率降低了,节省了不少成本。这也是人工智能应用的一个方向,未必全部都是拟人化,它可能提供的是以大数据为基础的新算法,可以赋能任何一个产品,让它的成本降低,收益变高。

AI+HI,提升人的价值

主持人:在去年上海召开的世界人工智能大会上,马云先生有句话说,动物有本能,机器有智能,人类有智慧。所以这是三件独立的事情,他们如何平衡呢?

潘天佑我们经常会讲 AI+HI,起码微软不认为机器是取代人的。我特别敬仰像柯洁这样的棋手,想想人工智能是那么多人设计出来的,还有几千台的机器在后面跑,而他一个人坐在那里凭借思考就能够下到平局,真的很了不起。

所以我觉得人有很多优势,比如您刚刚提到的智慧,除此之外还有创造。现在的机器在创造上有点一筹莫展。我认为人拥有创造、智慧,加上机器人工智能是一个工具,它们能让人把手上的事情空下来,有更多的时间去想更高层次的事情,想想我们很久没有上月球,没有上火星,还有很多问题,比如空气污染、教育,那么多问题等着那么聪明的人去解决,我们完全可以把一些事情留给机器去做。

主持人:我很好奇我的职业会不会有一天也被人工智能取代。我的意思是人类创造了人工智能,会不会假以时日,人工智能又能创造出他们的人工智能,这可能只是个时间问题。

潘天佑:我先回答“人工智能能不能创造人工智能”这个问题,我们的了解是不能,也就是所有人工智能的算法一定是人赋予的,我们到今天为止没有看到一个人工智能的算法可以去设计另外的算法。如果算法能够设计算法的话,强人工智能可能就出现了,这可就是一个很大的变化。所以今天所有机器所做的事情都是我们叫它去做的,微软小冰坐在这个地方讲什么、播什么,原则上还是我们赋予它的,很难有您这样的创造力。更重要的是您是一个活生生的人,您有温度,我经常开玩笑,我说人早就跑不赢车子了,为什么我们还办奥运,因为奥运是有温度的,是人跟人的竞赛,是人跟人的接触

从计算机科学的角度来看的话,我们没有看到任何的蛛丝马迹显示机器能演变到人的智慧。但是随着计算机越来越聪明,它能完成的任务越来越多,很可能让现在许多人就业的技术或者能力被取代掉,这个可能性是相当大的。今天它取代人之后,人究竟应该怎么样去发展,怎么样去创造自己更高的价值,这一点其实是我们要更多关心的,平时可能谈得太少。

主持人:日本长崎有一个酒店,号称要打造世界上使用机器人密度最高的酒店,但是它现在也让机器人下岗了。在真正的酒店服务这个行业当中,大家发现机器人不能解决所有的问题。所以我很想知道,人工智能是不是被高估了?而哪些面还有巨大的潜力没有被挖掘?

潘天佑:这个例子凸显的其实并不是机器的问题,是当初设计酒店的人没有想清楚,也就是说一个人进到酒店里想接受怎么样的招待,这件事情是设计者自己该想清楚的。什么地方应该放个机器人,什么地方应该放个真人,在后面设计的应该是人。所以我认为今后 AI 逐步把单一的重复的工作取代掉之后,人的价值反而会提升,比如在后面设计更好的服务。

不过我常说“水涨船高”四个字,有两个情况我们要稍微注意一下。一是水涨得太快,我们这一代的人该怎么办?另外一个是水涨得太高:如果有一天 AI 真的太聪明,而每个时代都有一些人的竞争力是比较弱的,未来我们要更加小心,水涨得太快或者水涨得太高的时候,我们能不能关心到每个人。

人工智能普及到每一个人

主持人:微软的研究院很强大,可能并不指望每一个成果都能够立刻带来巨大的商业回报。您如何看待质量和回报之间的关系?

潘天佑:我并不是投资的专家,这个问题需要专业人士解答。但我想强调一点,20年前,也就是1999年出现互联网泡沫,很多人在里面亏了非常多的钱,有很多人就认为互联网死定了。但事实上它的泡沫是因为在短期之内挤进了太多的资本,它可能是投资上的一个泡沫,但互联网技术本身从来没有泡沫过。时隔20年,今天的互联网所产生的影响力甚至远远超过20年前的想象。如果你在20年前就投资,只要你的布局是对的,经过20年你肯定是赚钱的,因为互联网的影响太大了。所以今天可能是同样的情况,AI 对这个世界的影响太大了,再隔20年,也许我已经老得不能坐在这儿了,再回头去看,今天为 AI 所做的布局可能还是太少了。

主持人:你们在做研究的时候会考量产业化和赚钱这件事情吗?还是说完全就跟高校、大学一样?

潘天佑微软研究院是比较特殊的产业研究院,我们有三个主要的使命。第一个使命是我们做前沿的研究,从这一点来说我们跟学校很像。第二点,我们是一家产业研究院,所以研究出来的成果,只要能够用到产品里面,我们都会快速地转化为微软的产品。今天微软几乎所有的产品和所有重要的服务里面都有微软亚洲研究院的成果。第三个,我们要培植未来、培养未来,我们希望在任何一次大的变革、大的变化、大的技术起来的时候,微软永远不缺席。

主持人:我想请教一下目前微软正在布局的领域是什么?以及您认为前景比较光明的领域是什么?

潘天佑微软是一家创造平台和生产力的公司,也就是说我们提供的产品和服务也在帮助其它的公司、产业和个人,提高所有人的生产力。对我们来说,我们研究人工智能未必一定得做成产品,更重要的是我们要把人工智能的能力建在云上面,这样任何的公司上云平台之后,都能很自然地在微软的云上得到这些能力,毕竟不是所有公司都有这么多的科学家去研究人工智能,更不用说研究20年、30年。

我们经常提到的一个概念是“人工智能大众化”,借由我们的云服务,让人工智能普及到每一个企业、每一个人,让每个人都能拥有人工智能,而不是几家公司拥有人工智能,能够主宰世界。我们希望能把技术、把人工智能普及开来,予力每一个人和每一个组织。

微软研究院AI头条
微软研究院AI头条

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产业潘天佑智能物联网通用人工智能大数据技术计算机视觉
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微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。

http://www.msra.cn
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
洪小文人物

微软公司资深副总裁,微软亚洲研究院院长。

刘铁岩人物

刘铁岩博士毕业于清华大学电子工程系。现任微软亚洲研究院主任研究员,互联网经济与计算广告学研究组负责人。他是美国计算机学会(ACM)、国际电子电气工程师学会(IEEE)、和中国计算机学会(CCF)的高级会员。中国科技大学和南开大学的客座教授。

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。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

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)

感知层技术

IoT (物联网) 三层结构中的一层,用于识别物体,采集信息等感知类的任务;另外两层是应用层(Application layer)和网络层(Network layer)。

强人工智能技术

强人工智能或通用人工智能(Strong AI或者 Artificial General Intelligence)是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能,能表现正常人类所具有的所有智能行为。强人工智能是人工智能研究的主要目标之一,同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。相对的,弱人工智能(applied AI,narrow AI,weak AI)只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力,甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力,只要设计得看起来像有智慧就可以了。由于过去的智能程式多是弱人工智能,发现这个具有领域的局限性,人们一度觉得强人工智能是不可能的。而强人工智能也指通用人工智能(artificial general intelligence,AGI),或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

图灵测试技术

图灵测试(英语:Turing test,又译图灵试验)是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。测试的谈话仅限于使用唯一的文本管道,例如计算机键盘和屏幕,这样的结果是不依赖于计算机把单词转换为音频的能力。

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