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在未来,取代人类的不是AI,而是掌握了AI技能的人

发布时间:2019-05-08 05:20:05 所属栏目:经验 来源:佚名
导读:面对那些关于机器学习、深度学习、神经网络的高深技术讨论和分析,大多数人并不能完全理解其背后的真相。于是,带着既不想做宠物,也不做奴隶的想法,许多人开始对AI的未来充满担忧。 那么,处处都在吹捧的人工智能真有那么高大上吗? 日前,微软(中国)首席
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在未来,取代人类的不是AI,而是掌握了AI技能的人

面对那些关于“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”的高深技术讨论和分析,大多数人并不能完全理解其背后的真相。于是,带着既不想做“宠物”,也不做“奴隶”的想法,许多人开始对AI的未来充满担忧。

那么,处处都在吹捧的人工智能真有那么高大上吗?

日前,微软(中国)首席技术官韦青与《深度学习》一书的作者、被称为“AI奠基人”的特伦斯·谢诺夫斯基进行了一场精彩的深度对话,让我们在这场思想碰撞中,重新认识了AI。特伦斯谢诺夫·斯基曾和AI教父杰弗里·辛顿共同发明了波尔兹曼机。

取代人类的不是AI

而是掌握了AI技能的人

与高谈阔论,畅享AI未来的大咖演讲不同,两人的交谈很接地气。谢诺夫斯基和韦青更像两位“好老师”,他们不仅讲到了历史课、科学课,还有生理课、心理课和职业规划……

谢诺夫斯基谈到我们共同的祖先——“智人”。智人大约在距今20万年前就出现了,这在几十亿年的自然界进化过程中也只是疏忽一瞬。智人之所以能够成为智人,是因为拥有了其它动物所不具备的特殊才能,比如帮助我们思考、创造的大脑,比如灵活的身躯,比如语言、自主意识、理解能力、记忆等。

人类大脑的机制非常复杂与精妙,并且尚未完全开发,然而只是目前这些看似合理而自然的能力,想要提取其中的原则并集成到人工系统中,也是非常困难的。

人工智能发展到今天,就像初尝美味的点心表面那层薄薄的糖霜,只是刚刚奠定了基础,未来还有很多需要攻克的难题。

韦青提到,目前人工智能的主要表现方式是深度学习,而深度学习的灵感正是来源于大脑神经科学,它不仅仅是知识,更是一种思维范式的转变。

微软在与客户的交流中也在思考,如何帮助用户基于思维范式的转变去理解新一轮技术变革,为每一个人、每一个组织赋能。如今经过多年的研发,微软Azure认知服务在计算机视觉、语音、自然语言理解、机器翻译等方面均已实现人类同等水平,微软将这些AI基础能力以云服务的方式向广大用户输出,为开发者提供了触手可及的人工智能。

针对社会上一些“机器人是否会代替人”的担忧,韦青的观点是不要把机器能力神话,机器自始至终都在充当代替人的某种机能的角色,目的是减轻人类某种负担。

将来取代人类的并不是AI,而是掌握了AI技能的人,所以面对新一轮科技革命的浪潮,我们应该积极学习如何与智能机器相处,并不断提高这种能力,才能更好地应对时代挑战。

终身学习,从“娃娃”抓起,“奥数已走远,编程天天练”,中国的少儿培训机构已经认识到了这一点。这也与谢诺夫斯基的想法不谋而合。

对于很多想进入人工智能领域的人,谢诺夫斯基的建议是需要一步一步地走,人工智能的领域很广,需要了解数学、概率学、物理、生态学、神经科学等,在这些不同方向的知识领域中,我们可以找到一个共同点,那就是编程。

编程可以处理AI时代大量的数据信息,帮助发现规律、理解数据背后复杂的问题,并进行深入的学习。谢诺夫斯基主张家长们应该让孩子从小开始学习编程,培养计算思维,在更容易吸收新知识的阶段尝试用不同角度看世界,才能够拥有更广阔的视野去接近真相、抓住时代的机遇。

人工智能时代,没有专家

在探讨“年轻人如何摆脱思维局限”这个问题时,韦青表示,传统的老师授课、学生被动吸收的模式是一种效率很低的学习方式,每个人都要通过不断的主动学习去搭建自己的知识体系并不断迭代。

当有一天走出教室,没有人会再像老师一样给你答案,甚至老师也并不会知道所有问题的答案。我们需要掌握大脑规律,在瞬息万变的现实世界中学习如何发现问题、解决问题。

谢诺夫斯基分享了自己多年来的学习经验,在持续不断的跨学科学习生涯里,他有幸跟不同领域的人合作并取得了成绩,在工作中也有许多有趣的经历。

在80年代,谢诺夫斯基曾与学生一起做过一个暑期项目,他们通过不断的实验,把一个只会像婴儿一样牙牙学语的程序,训练到可以吸收整本字典、会创造新词,甚至具备了概括和分析能力。在这个过程中,曾有业界权威AI教父之称的杰弗里·辛顿在拜访他时,认为这项研究是非常难以实现的,并说:“你们太疯狂了!”然而最后他们成功了。

事实证明:也许专家知道失败的每一种方式,但他们不知道的是成功解决问题的方式。

所以在这个时代没有专家,墨守成规就不会有突破,年轻人需要不怕困难、勇于冒险,这在每个人的职业生涯中都非常重要,当你突然有一个异想天开甚至惊人的想法时,不要受限于经验主义,要勇敢地去不断尝试。

人类大脑的优势也正是可以超越规则去学习和创造,通过研究大量的例子去发现事物之间的相互作用与规律,而不是只依靠单纯的经验与记忆。这是人工智能所不具备的,也是未来科学进步试图打破的藩篱。

996是基于制度

还是源于热爱?

谈到最近大火的“996.ICU”事件,韦青表示,不管工作还是学习,都需要保证作息,罔顾员工基本权益的极端行为是不被提倡的。但如果一个人真的找到了热爱的事业,并且处于追求个人事业突破的阶段,那么所谓的“996”也就并不那么重要了。他自己有时也会加班调算法到忘了时间,凌晨两点才能回家入睡,但投入到自己热爱的事业中并不会让他感到疲惫。

谢诺夫斯基则提到了不久前和中国学生的一次交流,当有位学生抱怨被导师要求周末来实验室工作时,他的第一反应是感到非常疑惑,“难道不该这样吗?”

无论任何领域,在学术或事业的起步阶段,想要有进步就必须具备非常有针对性的专注力和自我驱动力,让自己全身心地沉浸在这份事业中以求得能力的突破,让所学的知识真正成为大脑的一部分并伴随终身。在这种情况下便不再有“996”的局限,但与996的不同在于,这是个人自发的、基于自身热爱与能力发展的行为。

(编辑:西双版纳站长网)

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