在專(zhuan)(zhuan)家們(men)看來，如今人(ren)工(gong)智能（簡(jian)稱“AI”）的最大突破便是實現深度學習。通過運用(yong)這(zhe)項能力，一些簡(jian)單場(chang)景應用(yong)已(yi)經落地(di)。當(dang)然，這(zhe)還遠(yuan)遠(yuan)不(bu)夠(gou)。在昨天舉行的“2020世(shi)界人(ren)工(gong)智能大會科學前(qian)沿全(quan)體會議”上，來自全(quan)球各地(di)的人(ren)工(gong)智能專(zhuan)(zhuan)家齊(qi)聚一堂，為AI技術發展把脈。
“做(zuo)正確的事”
能(neng)夠準確識別(bie)阿(a)爾卑斯(si)山(shan)圖(tu)像的(de)計(ji)算機，也可能(neng)出現失(shi)誤。中國科(ke)學院(yuan)院(yuan)士、清(qing)華大學人(ren)工智(zhi)能(neng)研究(jiu)院(yuan)院(yuan)長張鈸舉例(li)說，如果把阿(a)爾卑斯(si)山(shan)圖(tu)像加上(shang)噪點，計(ji)算機就會自動識別(bie)為一條狗，而且(qie)原因無法解釋。“這說明目(mu)前(qian)的(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)還存在局限性。”
“目前(qian)(qian)來看，AI的(de)(de)發展主要面臨(lin)三個挑戰(zhan)。”澳(ao)大(da)利亞新南威爾(er)士大(da)學(xue)教授(shou)托比·沃爾(er)什指出。第一(yi)就是(shi)語言，它(ta)是(shi)基礎的(de)(de)引擎(qing)，是(shi)機器(qi)智(zhi)能(neng)化的(de)(de)體現。讓(rang)(rang)機器(qi)從語意(yi)層面上聽(ting)懂指令、理解人(ren)類的(de)(de)話十(shi)分重(zhong)要。第二是(shi)常識，托比·沃爾(er)什舉了(le)一(yi)個例子(zi)，如果問(wen)學(xue)生(sheng)一(yi)些(xie)與歷史相關(guan)的(de)(de)問(wen)題，他們可以清楚(chu)地(di)表述出來。如果讓(rang)(rang)AI去做，它(ta)會因為缺(que)乏基本的(de)(de)常識混淆一(yi)些(xie)東西。第三是(shi)情感，目前(qian)(qian)的(de)(de)機器(qi)并(bing)不具(ju)備共情的(de)(de)能(neng)力，無法與人(ren)形成相關(guan)的(de)(de)互動，這也是(shi)之后需(xu)要改善的(de)(de)方面。
帝國(guo)理工(gong)學院(yuan)終身教授、英國(guo)皇家工(gong)程院(yuan)院(yuan)士郭毅可思考這樣一個問題，“人(ren)工(gong)智(zhi)能怎么去做(zuo)正確(que)的(de)事情？”在他看(kan)來，在很多虛擬的(de)環境中(zhong)，機(ji)器能夠(gou)做(zuo)出正確(que)的(de)選(xuan)擇。但是(shi)在真(zhen)實的(de)世界中(zhong)，正確(que)和不正確(que)之間的(de)邊界是(shi)很模糊的(de)。“人(ren)們對(dui)于技術的(de)期(qi)待是(shi)，它們要(yao)(yao)做(zuo)正確(que)的(de)事。但是(shi)，正確(que)到底是(shi)什(shen)么意思，機(ji)器如何判斷？現在的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能只(zhi)是(shi)能夠(gou)識別一些(xie)事物，要(yao)(yao)真(zhen)正認識一些(xie)事物，這是(shi)下(xia)一代(dai)的(de)領域。”
應用端需要多學科融(rong)合
在很多人(ren)看來，人(ren)工智能(neng)和(he)人(ren)文(wen)學(xue)科(ke)分屬不同學(xue)科(ke)，兩(liang)者(zhe)間(jian)存在不可(ke)逾越的(de)“次元壁”。全球人(ren)工智能(neng)領(ling)域頭部專家卻不這么認為。一(yi)位專家甚至大開腦洞：“如何制止黑(hei)客劫持自動駕(jia)駛車(che)輛，這不只是技術(shu)問題，還(huan)需要社會學(xue)與法律的(de)支持。”
在AI領域，科(ke)學(xue)家(jia)把0變(bian)(bian)(bian)成1，產業家(jia)、投資家(jia)把1變(bian)(bian)(bian)成10、100，乃至無(wu)窮大，進而(er)改變(bian)(bian)(bian)人類生活，也為(wei)越來越多的(de)(de)行(xing)業帶來變(bian)(bian)(bian)化。中國科(ke)學(xue)院院士梅(mei)宏認為(wei)，AI對(dui)傳統人文學(xue)科(ke)同樣具有“賦能作用”，可以(yi)成為(wei)很好的(de)(de)助手。因為(wei)人文學(xue)科(ke)并不只是做科(ke)研，而(er)是為(wei)人類更好生存提供(gong)能量，這一點與AI非常(chang)契合。
一旦AI技(ji)術走出實(shi)驗(yan)室，落地成(cheng)產(chan)品進(jin)行應用(yong)，就需要和人(ren)文學科“打交道(dao)”。悉尼科技(ji)大學副校長、澳大利亞人(ren)工智(zhi)能協(xie)會理事長張(zhang)成(cheng)奇(qi)以自(zi)動駕駛(shi)為(wei)例，“如果(guo)自(zi)動駕駛(shi)成(cheng)為(wei)未來(lai)的主流交通工具之一，人(ren)們要研(yan)究協(xie)同調度，確保(bao)安全、準確和高效，經(jing)濟學與統計學知識就會派上(shang)用(yong)場。”
在(zai)(zai)專家(jia)們看來(lai)，科學發展是(shi)一(yi)把雙刃劍，AI也(ye)不能例外。梅宏表示，AI帶來(lai)所謂的偏(pian)見問(wen)題(ti)，確實(shi)在(zai)(zai)網絡上“熱炒”，也(ye)在(zai)(zai)社會(hui)上常(chang)常(chang)被討論。從倫理角度(du)來(lai)看，確實(shi)應高度(du)重視(shi)。他介紹，前段時間(jian)有關計算機學會(hui)已經開始成立“計算倫理相(xiang)(xiang)關的委(wei)員會(hui)”，邀請專家(jia)合作(zuo)開展相(xiang)(xiang)關研究。
高校也要培養能工(gong)巧匠(jiang)
AI發(fa)展帶來多學科(ke)交(jiao)叉融合，也需要培養(yang)更為“適配(pei)”人才。近年來，各(ge)大高校相(xiang)繼開設(she)人工智能(neng)相(xiang)關(guan)課程。有兩個問題無法回避，究(jiu)竟要培養(yang)怎樣(yang)的人才？如何進(jin)行培養(yang)？
課程相繼開(kai)設(she)，師資(zi)去哪里找(zhao)？張成(cheng)奇從(cong)今年流行的網課中(zhong)摸(mo)索出(chu)一個(ge)思(si)路，“高校間可以(yi)結成(cheng)跨校聯(lian)盟，設(she)計人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)課程，將線(xian)上(shang)線(xian)下教育相結合，共同培養人(ren)才。”他還(huan)說(shuo)出(chu)了一個(ge)醞釀已久的想(xiang)法(fa)，“上(shang)海的企(qi)業、高校可成(cheng)立類(lei)似(si)于(yu)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)樂園的平臺，匯聚數據(ju)與算力，以(yi)及各類(lei)技術(shu)與產品(pin)，既可以(yi)作為人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)演示平臺，也可以(yi)成(cheng)為學生的實習基地。”
中國科學(xue)(xue)院(yuan)院(yuan)士何積豐(feng)同樣(yang)關注“教學(xue)(xue)科研和企業(ye)兩張皮怎么(me)貼一起”，他指出，在學(xue)(xue)習階段，培(pei)養(yang)學(xue)(xue)生的分析能力必不(bu)可少。同時，任(ren)何科研與應用都不(bu)可分割(ge)。他鼓勵高(gao)校(xiao)教師(shi)與企業(ye)的技術人員建立一定程(cheng)度的溝通。“高(gao)校(xiao)既要(yao)(yao)培(pei)養(yang)有(you)基礎研究(jiu)能力的人才，也(ye)要(yao)(yao)培(pei)養(yang)能工巧匠。”