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陆奇:关于AI

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视频技术我们有必要结构化地讲一下智能系统它的核心特征是什么,什么样的系统是典型的智能系统,理解这点有助于预测它的未来和它会带来的改变。 图片来自网络

今天分享的文章,来自陆奇今年四月在清华大学的公开演讲,主题是《人工智能时代的创新创业浪潮》,在他看来,世界变化的核心驱动是知识,人类历史的进展都源于知识层次的提高,AI等机器系统帮助人类提升了获得知识的效率,并用知识改造重建任何一个行业,并实现商业创新。

以下是文字精华版,enjoy~

AI 的本质:生产和运用知识完成任务的通用能力

1.AI技术的真正内核是什么?

今天基于深度学习为主的人工智能技术,把外表展示形式剥离掉看它的内核,本质是一种新的计算形式,它的底层 substrate(基质)是以分布式的重叠向量为基础,以这样的向量空间作为任何一个模型的特征表达空间。

传统意义上的机器学习使用的所有特征工程,如果一旦映射到这样一个重叠向量的空间当中,很快可以通过可微分函数的表达形式来快速地学习自动表达的特征表达。

这一点对学计算机科学的、有技术背景的同学来讲,我要稍微强调一下,也是我个人过去多年,做技术做产品一个重要的心得。

也就是说,如果我们可以自动地学习特征表达,而且这些特征表达可以用来解决不同的任务,它本身就是知识。

我们人可能把知识看得过分人化了,一定要用自然语言,一定要用图谱才能表达知识吗?重叠的向量如果可以非常有效地解决多种任务,它本身就是知识。

这是重要的一点。没有技术背景也没关系,你要 take away ,你一定要获取的最大的重点就是,我们现在找到了一种新的计算方式,它有不同的底层,不同的 substrate,它的核心是可以从大量的数据当中快速地获取知识。

有了这一点,接下来我们就有一个以前没有的机会。

我们可以通过今天可用的工程化的方式,用电子技术、电气技术和机械技术来打造新一代的智能系统。

但是在进一步展开巨大的前景之前,我们有必要结构化的讲一下智能系统它的核心特征是什么,什么样的系统是典型的智能系统,理解这点有助于预测它的未来和它会带来的改变。

2.智能系统的结构

最好的智能系统是一个生物系统——人,任何系统,生物系统也好,机械系统也好,如果是智能的话,它一定在结构上有这三个组成部分,intrinsic architectural trinity(三位一体):

① 感知系统

它有一个感知系统,它必须对环境有感知的能力,通过观察,我们把它叫作观察系统。通过对环境的观察,用数据来表达出来——数据代表了一种数字化的媒体,来记载对环境的感知。它本身是一种知识的载体。

② 智力系统

思考体系。它通过记忆和归纳,获取知识只有这两种行为,Memorization& Generalization there is nothing else. 记忆和归纳,通过这两者我们可以获取任何知识。

③ 活动系统

我们通过第二个系统智力系统,对于目标可以进行规划,最后用第三个系统:活动系统,来进行控制,对我们的环境进行互动,以实现目标。

任何一个有智能能力的系统,生物的也好,机械的也好,一定会有这样一个结构,重要的是由于有了第一个新的计算方式,我们可以用今天能够用到的,工程技术来制造,人为地制造这样的智能系统。这就是所谓今天的 AI 系统。

这是非常重要的一点,有了这两者定义之后,很自然地我们可以把 AI的本质定义成为是一种获取知识,运用知识达到目标的通用能力。

我总结一下,前面讲了两点:

第一,人工智能技术的核心

第二,纵观历史,结构化的因素可以让我们预测,在人工智能时代大致有什么样的一个范围,会被数字化。

AI 技术带来的改变

改变一:从长颈鹿到会学习的智能系统

需要强调的是,这是我们人类历史上第一次真正有能力来建立非生物的智能体系。

过去 60 多年我们所谓的信息工业,所建立的所有软件工业体系,如果用一个自然生物界来作比喻的话,基本上都是长颈鹿这样的动物。

为什么是长颈鹿?长颈鹿生下来两个小时之内,基本上它生存所需的所有技能都有了,能跑,能吃树叶,但是它一辈子什么都学不会,它没有学习的能力。

我们今天所有的软件系统,大部分都是人造的长颈鹿,没有学习能力,它所有的能力都是天生给它的,就是人给它的知识,我们都写在了软件代码里面了。

我们今天起步开始造像人一样的系统,当然离人的能力还很远,但是我们已经起步了。

人真是很不一样,人从生下来到 10 岁,可能几乎没什么用,但是它是一个能力强大的学习机器,Amazinglearning machine. 我们人是怎么学习的?

通过观察,通过思考,通过与环境互动。我们长大不是因为我们父母,也不是上帝在给我们大脑里面写代码。

我们之所以变得聪明,是因为观察、思考和与环境互动中学习,所以人工智能具备了这种自主学习能力,这对人类的意义是非常非常重要的。

这是我们历史上第一次有能力,建立这样一个体系,一旦我们在接下来5年10年保持算力算法的能力提升,我们能打造的智能体系,知识的累积会越来越强。

所以,第一,人工智能技术对人类的意义非常重要,这是人类历史上第一次有能力建这样一个体系。

一旦随着接下来五年十年的算法能力的提升,我们能打造的智能体系,知识的累积会越来越强。

第二,人工智能在历史上也非常重要。目前为止,人类历史的进展都是人的知识在提高,人有了新的能力,发明了新的方法,进而促进社会进步。

从现在开始,人和人建立的机器系统,共同发明知识。将来这些系统它获得知识的能力会远超人类,所以,在历史上也是一个非常重要的时间点。

这就是人工智能技术所带来的核心结构上的不同。

改变二:从人创造知识到人与AI共同创造知识

知识的创造和使用,在历史上也是非常非常重要的。到目前为止人类历史的进展都是人的知识的提高,人发明的新的能力,发明的新的方法推动社会进步。

从现在开始,人和人建立的机器系统共同发明知识,将来这些系统获得的知识会远远超过人能获取的知识,这在历史上是一个非常非常重要的时间点。

如果说改变一是,人工智能技术所带来的智能体系核心结构的改变,那么改变二是,从技术发展史的时间维度来看的改变。

从历史角度来看,人工智能技术是人类数字化技术的长河当中的重要一步,同时也是必然的一步。

过去 60 多年的信息技术的历史是人类数字化一切的历史,而且数字化的规模和范围越来越大,数字化进程的速度越来越快。

为什么数字化带来如此大变化?因为一旦数字化了之后,我们抽取信息,获得知识的能力极大地提高,而且任何一个被数字化的领域,创新的速度会不断地增加。

因为整个社会经济,越来越是知识驱动,数字化让我们获得知识的速度,创新的能力极大地提高。

整个IT工业的历史都是数字化进程的加速,基本上每隔 12 年左右都有新一代的技术,会出现比如定义性体验等因素,它们驱动数字化速度加速和范围拓宽。总之,基本上有些结构化的规则,有规律可循。

人工智能带来的改变当然不止于这两点,这两点是让非专业,非技术背景的同学理解这种改变的两个关键点:一个是智能体系的核心结构发生了根本改变,机器可以像人一样自主学习,自主发明知识;

一个是机器一旦能大规模发明知识,所有科技的、社会的和经济的领域都会重写一遍,Redefine everything 。

AI会有哪些重要发展方向

从历史总结,再展望,人工智能时代,会有哪些重要发展方向?

第一,数字化技术的平台。

第一驱动因素是前端和后端,前端主要是人机交互的覆盖率和交互的效益。

早期都是鼠标键盘加上图像显示器。苹果在这方面就迈出了一大步:手指(触控)。

一旦有了手指(触控),可以让这样的交互触达到更多人群,因为鼠标键盘加显示器让你基本只能坐在办公室,但一旦有了手指后,可以伴随着每个人将来的交互形式更广泛,自然交互,不用学,每个人都可以用。

所以,交互永远是一个驱动因素。

后端是计算资源的规模存储计算带宽,有多少信息可以处理,有多少知识可以承载,包括空间的覆盖率。

比如,分布式数据库可以覆盖一个企业,全球的互联网覆盖整个世界。

正是因为有了全球互联网,世界


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