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深度学习奠基人特伦斯:AI的进化动力与终极限制

2019-07-17 16:29:53 来源:捕手志 点击:694

【大比特导读】近期捕手志与美国“四院院士”(全美在世仅3位)、深度学习的先驱及奠基人、《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书作者特伦斯深度交流了一番,希望解开上述问题。特伦斯从AI的第一波浪潮就参与其中,他对当前AI发展现状的深度思考值得看看。

随着低垂的果实被摘走,越来越多的人抛出疑问“人工智能是否会再次进入寒潮?”但很少有人知道寒潮的真实情况,人工智能经过60多年的发展究竟在哪些方面已发生了变化,制约它发展的因素会有哪些,它会朝着什么方向演进?面对种种制约条件,我们可以做出哪些努力?

近期捕手志与美国“四院院士”(全美在世仅3位)、深度学习的先驱及奠基人、《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书作者特伦斯深度交流了一番,希望解开上述问题。特伦斯从AI的第一波浪潮就参与其中,他对当前AI发展现状的深度思考值得看看。

深度学习

一、AI的发展与制约

李曌:你在AI的第一波浪潮时就参与研究,至今AI发生了哪些变化?

特伦斯:在20世纪80年代,计算机速度慢且价格昂贵,因此必须对它进行逻辑化编程,但今天计算机的速度比过去要快一百万倍,并且通过深度学习,AI可以通过实例进行自我编程。比如,当我开始研究AI时,我们只能解决小问题,但今天可以通过更大的深度学习网络解决难题。

李曌:深度学习的本质究竟是什么?

特伦斯:深度学习的成功基于在非常高维度的参数空间中,学习高度复杂的统计模型。这使它能够解决现实世界中的统计问题,例如语音识别和自然语言翻译,这些问题难度也是非常高的。

李曌:你认为公众对深度学习的主要误解有哪些?

特伦斯:人们担心深度学习会夺走人类工作。相反,对人类而言,无论你是办公室的白领或是医生,深度学习都会使你变得更聪明。一些工作会彻底改变,但新的工作也会产生。

其实每当一项新技术产生时,都会有一个调整过渡期,在此期间会有意想不到的结果发生。目前人们正在测试自动驾驶汽车,但正如我在《深度学习》一书中描述的那样,人类社会需要几十年才能适应这项新技术。

李曌:最终深度学习会发展到什么水平?

特伦斯:深度学习只是通用人工智能的第一步。它基于我们的大脑皮层结构,但我们的大脑还有许多其他区域可用于开发通用智能,我们需要对这点加深理解。

李曌:深度学习可以解决哪些领域的问题?中国AI领域大概有20个独角兽、30个准独角兽亚博国际登录网站,这当中近80%都与图像识别或语音识别有关系,美国的AI亚博国际登录网站是什么情况?

特伦斯:深度学习打开了一扇门,让人工智能通过语音、语言和视觉与人交流,而基于编写程序的AI无法做到这一点,因为问题各不相同导致编写的程序极大且复杂。

深度学习可以应用于有足够数据量的许多问题,它还对许多其他问题产生重大影响,例如:在医学领域,深度学习对许多疾病的医疗诊断都好过或与最棒的医生匹敌。深度学习在许多科学领域也非常有效,例如天文学和细胞生物学。

美国有数百家小型AI初创公司,有许多打造专用机器学习芯片的硬件初创公司。

李曌:为什么美国会有那么多生产专用机器学习芯片的硬件公司?

特伦斯:计算能源成本是人工智能的终极限制。人类大脑中有1000亿个神经元,每个神经元都与其他数千个神经元相连,总计达千万亿个突触连接。大脑运转所需的功耗是20瓦,但一台远不如大脑强大的千万亿次级超级计算机,功耗却为5兆瓦,是大脑功耗的25万倍。

目前最大的深度学习网络只刚好嵌入像米粒大小的大脑部分,随着学习系统的扩展,发展AI必须制造出更节能的专用芯片,我们需要比现在强大一百万倍的硬件。如今我们才刚刚开始:谷歌、微软和亚马逊等大型科技公司正在打造更节能的专用机器学习芯片。

李曌:数据也是制约AI发展的重要原因,当前大部分数据都被集中在各国的科技巨头手中,形成数据孤岛。如果不保证数据具有完备性(多样性、充足)的情况下,AI有可能做出错误的决策,区块链是否是其中一个解决方案?

特伦斯:区块链技术有可能帮助我们解决数据访问问题,这是世界各地正在探索的众多解决方案之一。

二、AI的国界与治理

李曌:你认为中美两国在发展AI上谁将更有优势?可以想象AI会对世界格局产生影响,那么政府在其中应扮演什么样的角色?

特伦斯:AI在全世界都在觉醒,任何国家都没有垄断地位。在20世纪80年代,只有少数大学拥有足够的计算机能力来进行AI研究。今天,任何拥有笔记本电脑的个人都可以做出重要的发现:AI已经变得民主化,这意味着没有人能预测下一项重大进步将来自哪里。政府不应对此阻挠,而应加强国际合作促进这一进程。

李曌:你在《深度学习》一书中也提及中国拥有更多的数据,但是否意味着更多的数据和更多的工程师,这种规模上的优势能倒推带来基础研究层面的突破或者决定技术的路线?

特伦斯:我在书中的评论是基于将当前的AI技术应用于AI可以解决的问题,并且可以提供许多解决方案。但有些问题可能需要一个新的突破,没有人知道该突破发生的时间和地点。

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