<mark id="oztn4"></mark>
0
| 本文作者： 宗仁 | 2016-11-04 17:51 |
雷鋒網(wǎng)按：本文根據(jù)洪小文在“二十一世紀(jì)的計算”學(xué)術(shù)研討會所做的報告《Co-Evolution of Artificial Intelligence and Human Intelligence》編輯整理而來，在未改變原意的基礎(chǔ)上略有刪減。
近日，“二十一世紀(jì)的計算”學(xué)術(shù)研討會在韓國首爾舉行。它是微軟亞洲研究院自成立之初便開始舉辦的年度學(xué)術(shù)盛會。作為中國及亞太地區(qū)規(guī)模最大、最具影響力的計算機科學(xué)教育與研究盛會之一，迄今為止該大會已在中國、日本、韓國、新加坡等多個國家和地區(qū)成功舉辦了17屆，參會人數(shù)累計超過40000人。 今年的“二十一世紀(jì)的計算”大會以“Human and Machine Working as a Team”（人機協(xié)作）為主題。
洪小文博士，現(xiàn)任微軟全球資深副總裁，微軟亞太研發(fā)集團主席，兼微軟亞洲研究院院長，全面負責(zé)推動微軟在亞太地區(qū)的科研及產(chǎn)品開發(fā)戰(zhàn)略，以及與中國及亞太地區(qū)學(xué)術(shù)界的合作。洪小文博士師從圖靈獎獲得者拉吉·瑞迪（Raj Reddy），而拉吉·瑞迪則是人工智能領(lǐng)域的奠基人和拓荒者約翰·麥卡錫（John McCarthy）的學(xué)生。洪小文博士從事人工智能相關(guān)研究近30年，是國際公認的語音識別專家。
昨天，洪小文博士在韓國進行了全英文演講，現(xiàn)場由劉鐵巖博士進行解讀。（劉鐵巖，微軟亞洲研究院首席研究員，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）客座教授、英國諾丁漢大學(xué)榮譽教授、中國科技大學(xué)、中山大學(xué)、南開大學(xué)博士生導(dǎo)師。劉博士的研究興趣包括：人工智能、機器學(xué)習(xí)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等。）
他今天和大家分享的是Co-Evolution of Artificial Intelligence and Human Intelligence(人工智能和人類智能的“共進化”)。在這次演講中，洪小文博士描述了諸如計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘等人工智能已經(jīng)證明超過人類能力的領(lǐng)域的研究進展。 他還將談?wù)撊祟惾绾卧趧?chuàng)造力和判斷力方面做得更好。由于人工智能是可以增強人類能力的工具，因此明確技術(shù)可行和不可行的內(nèi)容與原則也十分重要，從而最終保證人工智能能被恰當(dāng)使用。
縱觀歷史，人類已經(jīng)開發(fā)了幫助文明演變和成長的工具和技術(shù)。計算機及其擴展為人工智能的發(fā)展提供了重要作用。首先，洪小文博士講到了人工智能的3個不同的技術(shù)層面。
視覺識別
自然語言理解
數(shù)據(jù)分析
先說計算機視覺識別，過去微軟亞洲研究院在計算機視覺領(lǐng)域有著世界領(lǐng)先的研究成果，在去年的ImageNet比賽和今年的COCO比賽中都有非常亮眼的表現(xiàn)。關(guān)于ImageNet，2014獲勝的系統(tǒng)錯誤率為6.7%，而2015微軟的系統(tǒng)的錯誤率已經(jīng)低至3.57%，超過了人類的識別水平。
另外，當(dāng)時微軟亞洲研究院的研究員們在當(dāng)時的ImageNet挑戰(zhàn)賽中使用了一種前所未有，深度高達152層的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
今年的COCO比賽，尤其是COCO比賽的物體分割（Instance Segmentation）任務(wù), 見下圖。
相比于圖像識別，圖像細分技術(shù)的難度遠超人們想象。這項挑戰(zhàn)主要考察在圖像中確定某些具體對象的技術(shù)。像之前傳統(tǒng)的全卷積網(wǎng)絡(luò)雖然非常適合語義分割，它卻不適合圖像中的物體分割。
不過好在微軟研究院研發(fā)明了一種叫instance-aware fully convolutional network的算法。
最終，以比第二名高11%的絕對優(yōu)勢奪冠。
最近我們研究院的同事把計算機視覺上的前沿技術(shù)也拓展到了視頻分析之中。
在video captioning方面也取得了非常好的結(jié)果。
到此，洪小文博士分享了微軟認知服務(wù)目前提供的5大類21種API。
下面講自然語言理解部分。微軟的工程師基于微軟認知服務(wù)開發(fā)了各種各樣的人工智能應(yīng)用，在自然語言處理方面，微軟小冰/Rinna是一個非常好的展示。小冰不僅重視問答，還關(guān)注和用戶的感情溝通。大家有空可以去試試~~
上圖從左至右分別是：How_old.net, twins or not.net, mymustache.net, 鬧鐘應(yīng)用mimicker alarm 和caption robot。擁有了這些強大的人工智能API，開發(fā)者都不需要擁有人工智能或者機器學(xué)習(xí)背景，就可以開發(fā)出自己的有趣應(yīng)用。
而且小冰還幫助一些網(wǎng)站做客戶服務(wù)，不僅帶來了很好的客戶滿意度，還提升了銷售量。也說明我們的自然語言處理技術(shù)不僅可以應(yīng)用在聊天上，對于企業(yè)級的應(yīng)用也有很好的支持。
這樣，就可以真正把開發(fā)者的精力解放出來，而只用集中在自己天馬行空的創(chuàng)意應(yīng)用上~此前，在第四代小冰發(fā)布后，我們還與敦煌研究院進行合作，推出了敦煌小冰服務(wù)。借助自主知識學(xué)習(xí)技術(shù)（Doc Chat），小冰能夠在很短的時間內(nèi)，迅速地從大量專業(yè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的知識。
當(dāng)然，除了小冰，我們在企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用方面還有很多其他的新技術(shù)，比如自動會議助理EDI等?，F(xiàn)在在微軟研究院內(nèi)部，七、八成的會議都是通過這個人工智能助理來訂的，它可以用自然語言對話作為交互方式，自動尋找最合適的會議室和時間段，解決各種潛在的沖突。
洪小文博士接下來分享了微軟在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上的成果。
關(guān)于第三個層面的人工智能，小文提到的是business intelligence，介紹了微軟亞洲研究院在大數(shù)據(jù)分析方面的最新成果。
Power BI是微軟推出的在線服務(wù)，通過powerbi.com能夠讓你用最直觀的方法對數(shù)據(jù)進行處理，例如查找和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)、在線共享數(shù)據(jù)、團隊協(xié)同合作，等等。
BI即商業(yè)智能（Business Intelligence, BI）。微軟亞洲研究院的軟件分析組（Software Analytics Group）和微軟總部的Power BI產(chǎn)品團隊在過去兩年內(nèi)有著非常密切的合作。去年我們推出了Quick Insights幫你智能地洞察大數(shù)據(jù)背后的秘密，今天我們和Power BI 共同推出了Infographic Designer, 幫你迅速將數(shù)據(jù)變?yōu)榭梢暬膱D片。
上圖是副院長張益肇博士在演示AnnaTalk技術(shù)，可以根據(jù)用戶輸入的自然語言查詢，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的分析，生成圖表，提供洞察。
微軟亞洲研究院軟件分析組的研究工作可以分為應(yīng)用領(lǐng)域和基礎(chǔ)研究領(lǐng)域。從應(yīng)用領(lǐng)域來說，軟件分析組以軟件為研究對象，主要采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式解決三個方面的問題，
一是軟件系統(tǒng)的質(zhì)量（Quality），如可靠性、性能、以及安全性等；
二是用戶體驗（Experience），如用戶界面、用戶使用方式、以及用戶黏度，等等；
最后是軟件開發(fā)效率（Productivity）。
為了解決這些應(yīng)用領(lǐng)域中的問題，我們需要在一些基礎(chǔ)研究領(lǐng)域內(nèi)有相應(yīng)的技術(shù)支撐，包括大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與計算、各種數(shù)據(jù)分析算法、以及信息可視化。Anna Talk也是軟件分析組的秘密黑科技~猜猜Anna是誰的名字。
介紹完了微軟亞洲研究院在三個層面上的人工智能研究成果以后，洪小文博士開始探討人工智能更深層次的問題，以及它和人類智能的共進化。
我們現(xiàn)有的資源與之前可謂不同日而語——部署在云端的海量計算資源已經(jīng)像水和電一樣唾手可得了；互聯(lián)網(wǎng)所容納的信息也遠遠超過了過去幾千年來人們所有的知識儲備；以深度學(xué)習(xí)等為代表的機器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，也讓計算機能夠從這些龐大的數(shù)據(jù)中獲取知識。
洪小文博士指出，人類智能的優(yōu)越性在于從小樣本中、甚至0樣本中進行學(xué)習(xí)和推理。而以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)則更適合從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
下面向大家提出了一個問題， 人工智能中的“智能”究竟指什么呢？洪小文博士將智能分為四個階段。
第一級，功能（Capability）。功能是工具的價值點，對于人類最有意義，也一直推動著人類社會的進步。從石刀石斧、鼎鑊簋盂、塤箏鐘磬到今天的跑車、游輪、客機，工具萬千，各有所用。
第二級，智能（Intelligence）。有趣的是，“智能”的概念是跟著時代的發(fā)展而不斷改變的。記憶力是一種智能嗎？倒退幾百年的話，顯然是?？婆e、八股文所考察的首先是應(yīng)試者對古老經(jīng)典全局與細節(jié)的記憶。算術(shù)是一種智能嗎？曾經(jīng)是——《水滸傳》里有位好漢叫神算子蔣敬，職司梁山錢糧支出納入，可說是梁山一百單八將里少見的頭腦與肌肉兼具的人才。下棋是一種智能嗎？當(dāng)然是。雄踞國際象棋第一高手寶座時間最長的棋手加里-卡斯珀羅夫曾被譽為“全世界最聰明的人”——但在今天，說起記憶力、算數(shù)和弈棋（不包括圍棋），計算機比人類更在行，但大部分人可能不會認為這些有多高智能多了不起。另外，IQ（Intelligence Quotient）測試是個有趣的話題——由于測試全程通常都會給出各種選項，機器在應(yīng)對這種智能商數(shù)的挑戰(zhàn)時其實是有很大的幾率得高分的，我猜測，未來十年內(nèi)，將會出現(xiàn)IQ測試拿最高分的機器。
第三級，智力（Intellect）。智力比智能更高一籌，“力”這個字里包含了判斷力、創(chuàng)造力等信息。對人類來說，每天我們面對的大多都不是選擇題，又或是有著無窮選項的選擇題。例如，我在微軟亞洲研究院的日常工作，大部分都不是非此即彼的選擇——一個研究團隊需要補充人手，我不能簡單地回答“可以”或“不可以”，而是要結(jié)合實際情況，包括預(yù)算、課題、團隊現(xiàn)狀、發(fā)展前景等多方面的因素，來判斷團隊是否真的急需補人、補多少人和什么樣的人，或者是否可以通過與其他組的合并來內(nèi)部解決。今天的AI，基本上沒有能力在缺乏數(shù)據(jù)的情況下，創(chuàng)造出如天外飛來一筆的新的選項。
第四級，智慧（Wisdom）。智慧往往是由豐富閱歷、深邃思考積淀而來的洞察——所以我們經(jīng)常說某位長者智慧深廣、堪為導(dǎo)師。所有的智能都不是用選項的形式來表述的，就像火種，它能在特定的時刻引燃人們思想的火花，照映前路。哪怕再過很久很久，機器也不大可能產(chǎn)生真正的智慧。
大家覺得現(xiàn)在我們說的“人工智能”站在第幾層臺階上呢？截至目前，全世界最“聰明”的機器也只是站在了第二級臺階上——AI這個概念的大部分含義其實是“功能”，還有一定的“智能”?！爸悄堋迸c“智力”只差一個字，但對機器而言卻好像是鴻溝天塹，極難攀越——至于讓機器具備“智慧”，劇作家和導(dǎo)演當(dāng)然會繼續(xù)開發(fā)此類題材的科幻電影，但科學(xué)家們所得到的進展卻微乎其微。
洪小文博士認為，機器進化至今，已堪稱無人能匹敵的“最強左腦”，可是機器也有著明顯的極限和天花板，那便是它們從未發(fā)展出右腦能力——至少截至目前，沒有任何跡象顯示，機器能以某種形式像人類右腦那樣進行創(chuàng)新和創(chuàng)造。
洪小文博士認為人腦認知后通常會舉一反三，擁有無窮的創(chuàng)造力。圖像識別、語音識別也是一樣。機器能分辨貓和狗，能根據(jù)用戶語音指令查詢天氣、訂購?fù)赓u，但這并不代表機器真真擁有智能了。
總之，人類發(fā)明的計算機可以成為最好的左腦，而人類自身則繼續(xù)保有最好的右腦。機器沒可能也沒必要取代人類，因此，HI+AI（人類智能+人工智能）、創(chuàng)新算法+計算才是潛力無限的組合，才是人工智能走向更強之路的最佳途徑。就是“共進化” Co-Evolution。
接下來，洪小文博士用一個視頻跟大家解釋了中文房間概念，中文房間（英語：Chinese room），是由約翰·希爾勒提出的一個思想實驗，借以反駁強人工智能的觀點。根據(jù)強人工智能的觀點，只要計算機擁有了適當(dāng)?shù)某绦?，理論上就可以說計算機擁有它的認知狀態(tài)並且可以像人一樣地進行理解活動。
一個對漢語一竅不通，只說英語的人關(guān)在一間只有一個入口的封閉房間中。房間里有一本用英文寫成的手冊，指示該如何處理收到的漢語訊息及如何以漢語相應(yīng)地回復(fù)。房外的人不斷向房間內(nèi)遞進用中文寫成的問題。房內(nèi)的人便按照手冊的說明，查找到合適的指示，將相應(yīng)的中文字符組合成對問題的解答，并將答案遞出房間。
約翰·希爾勒認為，盡管房里的人可以以假亂真，讓房外的人以為他確確實實說漢語，他卻壓根不懂漢語。在上述過程中，房外人的角色相當(dāng)于程序員，房中人相當(dāng)于計算機，而手冊則相當(dāng)于計算機程序：每當(dāng)房外人給出一個輸入，房內(nèi)的人便依照手冊給出一個答復(fù)（輸出）。而正如房中人不可能通過手冊理解中文一樣，計算機也不可能通過程序來獲得理解力。既然計算機沒有理解能力，所謂“計算機于是便有智能”更無從談起了。
（文中房間視頻地址 http://v.qq.com/x/page/x0340dupqyj.html）
那么，大腦（Brain）、心靈（Mind）、意識（Consciousness）是一回事嗎？“我”這個詞來自于心靈對自身的一種定位和認同，心靈決定了“我”是什么樣的人，為什么和別人不一樣。而意識則像是時刻都在流動的具有工具性質(zhì)的運算程序。
紐約州立大學(xué)的心理學(xué)家小戈登·蓋洛普（Gordon Gallup Jr.）主持的“鏡子測試”表明，猩猩、大象和海豚似乎能認出鏡中映像是自己，這說明，這些動物已聰明到具有自我意識，那它們也有心靈嗎？也有“我”的定義嗎？可以說，現(xiàn)在的人工智能還完全處于弱人工智能的階段。洪小文指出，現(xiàn)在還有很多AI無法做到、但是對于人來說是再平常不過的事情，比如自我意識、創(chuàng)造力等等。
因此比較好的對待AI的態(tài)度應(yīng)該是人和機器各取所長，相得益彰，實現(xiàn)共同發(fā)展。"Human + Machine = Superman": 讓計算機在大數(shù)據(jù)上運行人類發(fā)明的算法！
我們正在走向“奇點”了嗎？小文博士認為我們現(xiàn)在的擔(dān)心還為時尚早。P=NP嗎？
需要快速思考來解決的問題就交給計算機吧，把人腦解放出來去解決那些需要深思熟慮的問題！
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
