2018年媒體經(jīng)濟(jì)學(xué)家年會(huì)人工智能論壇上，國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)理事會(huì)主席、國(guó)際人工智能協(xié)會(huì)執(zhí)委楊強(qiáng)進(jìn)行了演講。
楊強(qiáng)表示，他經(jīng)歷了兩次人工智能的火熱。最早確定博士方向的時(shí)候，大家都勸他選人工智能，之后經(jīng)歷人工智能寒冬時(shí)他也堅(jiān)持下來(lái)，之后，deep learning的出現(xiàn)使得人工智能領(lǐng)域越來(lái)越多的激動(dòng)人心的事情發(fā)生。
人工智能到底怎樣才能落地，如何產(chǎn)生巨大的影響？楊強(qiáng)認(rèn)為，人工智能是一個(gè)賦能的引擎，它本身并不自帶一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景，所以在考慮人工智能的落地時(shí)一定要給它配備一個(gè)好的商業(yè)場(chǎng)景，在楊強(qiáng)看來(lái)，好的商業(yè)場(chǎng)景就是它具有非常清楚的邊界條件，具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)的特性，并且這個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)中有很大的、高頻的外界的反潰另外，要有很強(qiáng)的計(jì)算資源在后面支持，還要有非常先進(jìn)的算法，把這些加起來(lái)我們會(huì)看到一個(gè)閉環(huán)。
楊強(qiáng)認(rèn)為，AI的商業(yè)閉環(huán)應(yīng)該具有幾個(gè)特點(diǎn)，首先這個(gè)閉環(huán)當(dāng)中最好不要有人的參與，就是自動(dòng)化的。其次，是這個(gè)閉環(huán)要非常高頻地產(chǎn)生這樣的數(shù)據(jù)、這樣的反饋，最后是這樣一種迭代使得產(chǎn)生效能的功能是一定要快速地發(fā)生，而不能說在幾年時(shí)間段，一定要在幾個(gè)星期，甚至幾天這樣的一個(gè)時(shí)間段快速地發(fā)聲。人工智能一定要經(jīng)過一定的過程，比如我們首先要定義什么是我們面臨的人工智能問題，還特別重要的一個(gè)是我們投入人工智能以后，能夠得到多好的回報(bào)，一定要從經(jīng)濟(jì)的角度分析人工智能的落地，進(jìn)行一個(gè)比對(duì)。同時(shí)我們要有一個(gè)很短的時(shí)間，很快地找到數(shù)據(jù)，挑選和訓(xùn)練模型，最后能夠來(lái)測(cè)試這個(gè)模型。
今后人工智能哪些會(huì)是熱點(diǎn)？楊強(qiáng)認(rèn)為，第一是Explainable AI可解釋的AI，過去的深度學(xué)習(xí)都是以黑箱的形式出現(xiàn)，可解釋就變得很重要，比如醫(yī)療、金融、政府的決策都需要透明的可解釋的AI。第二是AI for all降低人工智能的門檻，此外還有遷移學(xué)習(xí)，不需要建設(shè)的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的加速，最終使得AI成為一種服務(wù)。
楊強(qiáng)著重介紹了他在遷移學(xué)習(xí)所取得的成果。遷移學(xué)習(xí)，把已經(jīng)有的模型遷移到新的領(lǐng)域?？梢宰龅接眯?shù)據(jù)解決大問題保證個(gè)人隱私不外流。目前楊強(qiáng)設(shè)計(jì)的領(lǐng)域有機(jī)器閱讀，機(jī)器的輿情分析，跨領(lǐng)域多媒體的知識(shí)遷移，個(gè)性化的對(duì)話系統(tǒng)等。
最后，楊強(qiáng)希望，大家能努力在工業(yè)角度把技術(shù)門檻降低，實(shí)現(xiàn)第四范式的口號(hào)：AI for Everyone。
以下是楊強(qiáng)演講原文，略經(jīng)編輯。
楊強(qiáng)：大家好，非常榮幸作為第一位演講來(lái)和大家見面。就像剛才主持人所說的，人工智能現(xiàn)在是一個(gè)非?；馃岬拿~，但是人工智能如何能夠落地于千家萬(wàn)戶？這是我們每一個(gè)人現(xiàn)在特別關(guān)心的一個(gè)話題。
首先我們看一下人工智能的歷程。像我這個(gè)年齡的人比在座的都年長(zhǎng)，有幸經(jīng)歷了兩次人工智能的起伏，我記得第一次接觸人工智能是1985年，就是我在決定要念博士方向的時(shí)候，那個(gè)時(shí)候我周邊的這些校友們都異口同聲地勸我一定要念人工智能，因?yàn)檫@個(gè)是非?；鸬?。在之后90年代經(jīng)歷了一次炎冬，這個(gè)也是被我們留下來(lái)的這些人挺過去了。之后就有一次一次激動(dòng)人心的事件發(fā)生，比方說Deep blue戰(zhàn)勝人類，比如說深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，以至于后面大家都熟知的AlphaGo、AlphaZero等等。我們看一下在這些光彩耀人的這些事件之后我們可能更關(guān)心的是人工智能如何能夠真正地落地，能夠在我們生活和工作當(dāng)中起到它應(yīng)該起到的作用。我們也努力地分析人工智能到底怎么樣才能落地，什么條件，什么必備條件使得人工智能能夠真正地產(chǎn)生巨大的影響。我們看的一個(gè)方向是這樣的，就是人工智能是一個(gè)賦能的引擎，它本身并不自帶一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景，但是我們一定要給它配備一個(gè)好的商業(yè)場(chǎng)景，什么叫好的商業(yè)場(chǎng)景呢？就是它具有非常清楚的邊界條件，具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)的特性，具有大數(shù)據(jù)，并且這個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)中有很大的、高頻的外界的反潰另外，要有很強(qiáng)的計(jì)算資源在后面支持，還要有非常先進(jìn)的算法，把這些加起來(lái)我們會(huì)看到一個(gè)閉環(huán)，首先這個(gè)閉環(huán)當(dāng)中最好不要有人的參與，就是自動(dòng)化的。其次，是這個(gè)閉環(huán)要非常高頻地產(chǎn)生這樣的數(shù)據(jù)、這樣的反饋，最后是這樣一種迭代使得產(chǎn)生效能的功能是一定要快速地發(fā)生，而不能說在幾年時(shí)間段，一定要在幾個(gè)星期，甚至幾天這樣的一個(gè)時(shí)間段快速地發(fā)聲。人工智能一定要經(jīng)過一定的過程，比如我們首先要定義什么是我們面臨的人工智能問題，還特別重要的一個(gè)是我們投入人工智能以后，能夠得到多好的回報(bào)，一定要從經(jīng)濟(jì)的角度分析人工智能的落地，進(jìn)行一個(gè)比對(duì)。同時(shí)我們要有一個(gè)很短的時(shí)間，很快地找到數(shù)據(jù)，挑選和訓(xùn)練模型，最后能夠來(lái)測(cè)試這個(gè)模型。所以這樣的一個(gè)流程是每一個(gè)人工智能的應(yīng)用所必不可少的。
那么，有了這樣的一個(gè)思路，我們也可以放眼看一下，我們現(xiàn)在有了這樣的成績(jī)，今后在人工智能哪些會(huì)是熱點(diǎn)？如果大家去過這些比較高端的學(xué)術(shù)會(huì)議，會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)新的名詞叫“Explainable AI”（可解釋的人工智能），現(xiàn)在是非常地火爆。為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的詞呢？因?yàn)榭赡苓^去一些爆點(diǎn)，像深度學(xué)習(xí)都是以一種黑箱的形式出現(xiàn)，我們并不知道它如何工作的，所以如果能夠解釋人工智能的引擎現(xiàn)在就變成一個(gè)非常急迫的任務(wù)，比如在關(guān)鍵的落地場(chǎng)景、決策、醫(yī)療、教育、包括政府的經(jīng)濟(jì)的決策，都需要這種“白箱”，這種透明，能夠和人們解釋后面的原因、因果。還有就是人工智能能不能夠把門檻降低，像第四范式就在努力地做這樣的一個(gè)先知平臺(tái)，使得普通人也可以用人工智能的產(chǎn)品在上面搭建應(yīng)用。還有一個(gè)就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)往往是以自然語(yǔ)言的形式出現(xiàn)，可能以其他的信號(hào)形式出現(xiàn)，這里面因?yàn)橛写罅康娜斯ば枰謇頂?shù)據(jù)的需求，所以它的進(jìn)步相對(duì)于其他人工智能領(lǐng)域相對(duì)較慢，但是它的應(yīng)用面卻更加地廣泛。還有就是如何讓人工智能的訓(xùn)練過程能夠變得更加敏捷，就是如何能夠Speedup machine learning的流程。最后是人工智能能不能給大家提供服務(wù)，就像我們打開自來(lái)水一樣，我們能夠自動(dòng)地得到這種服務(wù)，這樣使得社會(huì)分工更加清晰，使得不懂得AI的人能夠得到AI的好處。能夠做到這一點(diǎn)，就是AI能不能為所有的人服務(wù)，我們一定要研究這方面的技術(shù)，有一個(gè)技術(shù)是我和我的學(xué)生一直以來(lái)在研究的叫作遷移學(xué)習(xí)，遷移學(xué)習(xí)就是說如何能夠把已經(jīng)有的一個(gè)非?？孔V的模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蜻w移到一個(gè)類似的領(lǐng)域，使得在新的領(lǐng)域不用花那么大的資源就可以獲得一個(gè)很好的模型，遷移學(xué)習(xí)為什么有用呢？第一是它可以應(yīng)對(duì)小數(shù)據(jù)，就是說在一個(gè)類似的領(lǐng)域，我們可以只依靠這個(gè)領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)和前一個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)一起來(lái)建立一個(gè)新的模型，在小數(shù)據(jù)新的場(chǎng)景。第二個(gè)是它可以解決很多隱私方面的問題。假設(shè)我們要把數(shù)據(jù)遷移到一個(gè)個(gè)人的終端，這個(gè)終端如果有能力把一個(gè)通用的模型給適配到一個(gè)個(gè)性化的模型，它也可以很快地建立一個(gè)很靠譜的個(gè)性化模型，在手機(jī)上有新聞推薦等等之類的，都可以使用到這一點(diǎn)，在做的過程當(dāng)中我們可以保證個(gè)人的隱私不外流。這個(gè)在企業(yè)服務(wù)上就非常地重要，如果一個(gè)企業(yè)建立了一個(gè)模型，為另外一個(gè)企業(yè)服務(wù)，另外那個(gè)企業(yè)不必要，不需要把數(shù)據(jù)傳到前一個(gè)企業(yè)去，它在本地就可以進(jìn)行模型的遷移，這種就可以使得AI as a service可以實(shí)現(xiàn)。
我們實(shí)驗(yàn)室做的工作，比如通過讓機(jī)器理解人的知識(shí)，能夠讓機(jī)器進(jìn)行輿情分析，在一個(gè)領(lǐng)域做好一個(gè)輿情分析的模型以后能夠把它遷移到相關(guān)的領(lǐng)域，同時(shí)可以做跨領(lǐng)域的多媒體的，比方說文字到圖像的知識(shí)遷移。還有對(duì)話系統(tǒng)，假如說我們有一個(gè)通用型的對(duì)話系統(tǒng)，我們可以遷移到個(gè)性化的每個(gè)人的手機(jī)上，可以進(jìn)行對(duì)話，可以推薦，為個(gè)人進(jìn)行服務(wù)。
總結(jié)：第四范式的口號(hào)“AI For Everyone”一樣。這一點(diǎn)怎么得到呢？真正得到這一點(diǎn)需要我們大家不僅需要在學(xué)習(xí)上、在工業(yè)上要努力地把AI的門檻降低，如果真正能做到這一點(diǎn)，就像一個(gè)新的大數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)演進(jìn)，這個(gè)就是我要講的，謝謝大家。
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