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搜狗王小川:人工智能还没走出机器学习的阶段

2017-03-31 17:15:00

 

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今年的博鳌论坛已经进行了一大半,之前几天,无论场内场外,对人工智能的讨论不绝于耳。比如在第一天的金融科技分论坛上,嘉宾们提到了未来人工智能技术的引入对金融业效率的提升。因此,尽管在昏昏欲睡的午后,这场人工智能分论坛依然吸引来大量的听众。

虽然这场论坛主题是“人工智能:对话科学家”,但讨论显然不会局限于科技层面。与会者更想知道的是:现阶段人工智能究竟发展到了什么阶段,中国人工智能领域的创业究竟前景如何,以及那个略显俗套却是人人都关心的问题“人工智能会不会取代人类?”

人工智能还没走出机器学习的阶段

搜狗CEO王小川将自己定位为人工智能的受益者,但在他看来,人工智能取代人在现在是绝对不可能的一件事情。机器比人更“笨”,之前的人们曾试图把规则和答案分别交给机器,却发现机器没有办法认知。第三次通过大数据把做事情的“套路”交给机器,让机器重复学习,机器也要重复很多遍才能做到。

因此在我们可见的时间里,人工智能都还没走出机器学习的阶段,没有见过的事情机器是不会做的。比如语音识别,虽然大家觉得能够语音识别的机器很聪明,但只要两个人的声音叠加在一起,机器就没有办法识别。

王小川继而总结道,今天的人工智能目前研究突破的还是基于大数据算法计算的产物。所以现在人们有重复性的数据给机器的时候,机器就可以学会。比如说人脸识别,需要给机器两千张的照片让他有机会学习。因此现在做人工智能核心的,要把原有世界当中的这种数据的标记出来交给机器,但凡需要一些创造性或者数据样本不够多的领域,机器现在是无能为力的。

因此语音识别、图像识别等这些有大量数据学习的领域,机器可以表现的很好,并不代表机器真正的理解背后的逻辑。比如,由于样本的流畅,现在的机器翻译较之以前有很大进步,但是机器并不理解自己在干什么。

而语言识别是更难的,他以自己去年六月份去剑桥做对话的实验室为例:“当时演示了一个订餐订酒店的系统。机器问我需要帮你找一个停车位吗?我说我没车,机器不懂我什么意思了。我有没有车跟停车位什么关系?机器没有能力自己做理解的,现在的机器还不知道怎样建立这样的一个认知。”

中国的AI创业会产生巨大的泡沫

对于如今国内的AI创业热潮,同样作为嘉宾的百度张亚勤认为,虽然国内未来前景很好,但必须看到“国内人工智能超前于美国”的说法是过激的,人工智能的研发基础现在依然在美国。

而王小川对于人工智能在中国的发展相对乐观。他以他在美国的经历举例:如果抛开基础研究,上面活跃的做技术转化以及创业公司很多都是华人,底层基础研究以外的力量非常宝贵。在加上中国的市场空间巨大,传统行业力量相对较弱,所以新技术一进来会有更大的生存空间。在AI技术进来之后,中国可能比美国受益更大。

但他也承认目前行业确实比较浮躁,他认为中国AI创业发展过程当中,大量资金的涌入也会产生巨大的泡沫。无论是创业公司的估值,还是给人才的薪水待遇都是远远高于美国的。以后会有大量的公司因为远远达不到预期而失败。但他认为这种泡沫是值得的,因为在形成泡沫的过程中可以吸引大量人才,有“催化剂”的作用,从长远来看还是会创造更大的价值。

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