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李彦宏马化腾等对话广州居住证办理流程人工智能:AI革命堪比工业革命?(4)

时间:2017-04-02 15:27 来源:http://www.bmeetg.com/ 作者:舟山新闻网 阅读:

  吴鹰:高手。他用了马云说的弯道超车就会翻车,智慧城市,你知道政府对市民的服务可以归结到人的服务有多少项吗?3000项,一个人,深圳将近2000万人,乘以3000,在各种状态下,数据量很大,数据量大不等于大数据,他这个角度,有很多东西还是可以做出一些结论出来。我也想借马云刚才讲的问一个仿生问题,飞机刚出来之前,大家想的思路是看鸟在空中飞很羡慕,刚开始做飞机就想做一个像鸟一样的。我就想问台上的四位嘉宾,不用专业知识,就是知觉,在人工智能上有突破的事,模仿人脑的,马云说机器一定比人快很多,你们觉得仿人脑的方式会有所突破,还是完全不一样的想法?郭为你就先说,说错了也不要尽管,反正你也不是人工智能专家。

  郭为:是功能性的突破,还是仿生的东西,就拿AlphaGo来讲它下一盘围棋所消耗的能量,有人告诉我需要2吨煤,但是一个围棋手可能就是两碗米饭,我们在考虑一个功能的时候需要多大的资源消耗,这始终就是人类进步的很重要的,你可以实现这个功能,从实验室走到工业,实验室可以做得出来,但是无法实现工业化就是要考虑成本,考虑到资源的消耗。人工智能之所以用功能性替代就是考虑这些因素,就是完全模仿本身也非常困难。我也非常同意马云的说法,人的大脑功能,我们自己认知只有3%,最终就是用功能,而功能的替代能量消耗要比人本身,人还是太神奇了,这个我觉得很难达到人的程度。我最近看一本书《人的宗教》,就讲人是由三个东西构成,一个是你的生命,一个是你的心智,第三个是你的心灵或精神。我们反过来讲精神的东西,我无法想象机器能够代替精神的东西,最多也就是体力上能够替代,智慧上不能,在某些方面的替代,完全替代人不可能,某些替代就是功能上的替代,所以突破就在功能上的替代,然后提高一定的效率,这是我对人工智能的看法。所以我为什么同意马云的观点,实际上机器怎么样能够做得更好。我看远古的博物馆,人类发明一个针,这和今天人工智能的发明对人的冲击是一样的,当时人缝不了衣服,没有针怎么缝衣服,发明针是多么神奇的事,能够把衣服缝起来,今天做人工智能也和当年发明针没有根本的区别,人在进步的过程中不断发明新的工具,而新的工具最终还是为人类服务的。

  吴鹰:Pony觉得是用模仿人的方式,还是全新的?

  马化腾:我们当然期待有一个本质的,发现飞机的螺旋桨也好,还是流体动力学,还是鸟的翼,或者是马跑,现阶段还是通过仿生的阶段,在某一些垂直的领域,你现在要做到一个通用的AI非常难,包括围棋也是选一个非常窄的领域,然后给它学习,通过各种参数来训练,刚才郭为提到的用AlphaGo下一盘棋要消耗多少能源。这个垂直领域训练数据是需要消耗很大的能量,但在实际用的时候其实不需要消耗太大的能量。我们绝艺训练出来的单机成本跟职业棋手差不多,但是要训练出这个模型来要很长时间,稍微改一改规则就全部要进行重复训练,改进一点之前的积累都不算,要从头积累一遍,消耗的能量很大,而且时间很长,这是很窄的一个技能模拟。下一步到通用的,再下一步是不是有更本质性的,发现它背后的原理,智能可以超越人的碳基的智慧,是不是有其他更多的基础元素可以形成更高级的生命智慧呢?这可能是超越人类现在所发现的知识,这也是有可能的。甚至有人还突发奇想说我们现在认识的宇宙就是高智能的生命,用他的量子计算机模拟出来的环境,我们一切都是模拟出来的,也有可能。大家发挥脑洞大开的想象力吧。

  吴鹰:脑洞大开,一切皆有可能,Robin怎么看?

  李彦宏:其实我不太认可人工智能现在做的是仿生学,现在我们讲人工智能像是人脑神经元的工作原理,但是人脑具体怎么工作的,刚才马云讲的我们只了解3%,我们并不知道人脑是怎么工作的,你不知道它怎么工作怎么仿它?我们只知道这一点点,这一点点计算机的算法有一点类似之处。我同意现在的人工智能,尤其是机器学习、深度学习的算法还确实处在非常初级的阶段,还有很多提升的空间,现在做得还非常不够。什么时候能够挑战真正人的认知能力,我觉得还有很长很长的时间。我说话比较保守,我说很长是说这一天永远不可能来到。第一阶段是弱人工智能,第二阶段是强人工智能,第三阶段是超人工智能,我认为到强人工智能这个阶段就达到不了,不仅仅是你永远搞不清楚人脑是怎么工作的,你即使用电脑的方法模拟人脑,要想完全达到人脑的水平,我觉得也做不到,永远做不到这件事情。

  吴鹰:我们IT领袖峰会就是观点。我也不用问沈向洋了,因为确实是人脑到底怎么工作的,不知道。但是这个答案非常简单,因为有一个上帝。所以很多科学家到最后就信上帝了,变成找到一个答案了。沈向洋,你还有补充?

  沈向洋:我蛮赞成李彦宏刚才讲的,人工智能这件事情发展,今天最大问题是对人脑不了解。脑科学今天还是非常初步的科学,你每次要讲科学的话,首先要一定要有数据,要能够做试验,而且做重复的试验,今天就没有办法真正监测到真正做试验说因为加入了这样的输入到人脑,出现什么样的输出。接下来N年应该有更多的人投身基础科学研究脑科学这件事情。看今天计算机体系结构,冯诺伊曼结构,跟人脑结构完全是两码事。可能也像张教授说飞机的模仿并不是真正像鸟一样,我觉得肯定是这样的情况。接下来很多方面肯定叫弱人工智能也好,这些很多的人的智能方面我们能够想象得出来,今天人能够做的事情在不远将来,绝大多数事情,人工智能都可以达到。我举一个小的例子,比如今天大家讲你今天可以做视觉识别了,物体识别了,你今天可以做语音识别了,那今天人还有什么事情很了不起,大家觉得通过学习的方法,我们可以达到一个什么样的高度。很重要一件事情是机器阅读,阅读的能力。我要考高考、考SAT,阅读一篇文章后,你问一个问题,我可以答一个问题。像这样的问题接下来5-10年可能是人工智能很大突破的地方。而一旦有突破后,搜索也好、社交网络也好、其他商业应用也好,有很多这样的机会。今天大家觉得激动人心的地方是因为以前是完全符号式、公式这样做,今天是神经网这样一种解法,它的区别在于以前符号式做法,你觉得用符号式做法解了一个问题,你觉得可以懂的,你可以解释的。而今天这种神经网解法,包括Pony做的围棋机器人,他很难去解释为什么下这个。接下来有一个需要研究的问题,从符号式到神经式怎么样回过头再到符号式。就是研究行业很热门的方向,叫做可以解释的人工智能。

(责任编辑:舟山民生在线)

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