人工智能產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一波高峰滑落:原以為AI無所不能,但事實是它解決的實際問題十分有限。
最近幾個月持續(xù)霸占熱點、被奉為AI領(lǐng)域最讓人興奮的新事物——OpenAI的新文本生成程序GPT-3,它在模擬會話中給患者提出“*”的建議再一次印證了這一點。GPT-3是一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的語言模型。
《The Register》隨后發(fā)文,第一句話就不免嘲諷:說實話,我寧可去看尼克醫(yī)生。Dr Nick是動畫片《辛普森一家》中的一個庸醫(yī)角色。
在11月4日與馬克·雷波特的對話活動中,談及GPT-3,周曦不免贊譽,稱它是大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的巨大成功,但是同樣他也指出GPT-3反映了現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)技術(shù)存有瓶頸,以至于只能停留在娛樂大眾的層面,無法真正解決實際問題。
馬克·雷波特是網(wǎng)紅機器人廠商——波士頓動力的創(chuàng)始人,人稱機器人司令。周曦則是云從科技的創(chuàng)始人,師從計算機視覺之父Tomas S.Huang教授。創(chuàng)辦云從前,他在世界識別領(lǐng)域的大賽中先后七次奪冠。
01又一輪AI的起伏
不可否認(rèn),深度學(xué)習(xí)帶動的這一輪人工智能浪潮給產(chǎn)業(yè)界留下了諸多成果。但瘋狂收集數(shù)據(jù)、加持算力的趨勢也把行業(yè)逼向了高成本的崖壁面前,潮水極速后退,人工智能產(chǎn)業(yè)再次走到了歷史的分岔口。
發(fā)展至今,AI走過60載,也經(jīng)歷了數(shù)次起伏。麥卡錫等人在達特茅斯學(xué)院建立人工智能發(fā)展架構(gòu)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了思路,康奈爾大學(xué)認(rèn)知心理學(xué)教授羅森布拉特創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則進一步奠定了基石,他們都曾短暫掀起過熱潮。
80年代,專家系統(tǒng)掀起了一陣風(fēng),當(dāng)時日本甚至傾全國之力打造第五代機來實現(xiàn)對美國的技術(shù)超越,但無奈因條件不成熟,風(fēng)口散去。
2012年辛頓的算法在視覺大賽中大獲全勝,深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在算力加持下發(fā)揮的巨大功用再創(chuàng)風(fēng)口,同時ImageNet的創(chuàng)建以及GPU的出現(xiàn)完全撬動了深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)化之路,也持續(xù)推動這波浪潮至今。
但隨著成本持續(xù)走高、深度學(xué)習(xí)算法的效用不再顯著,應(yīng)用受阻,這一波AI熱潮也逐漸冷卻,
在現(xiàn)場,周曦和馬克·雷波特均表示,AI仍然處于早期階段,而這一波人工智能浪潮的基石——深度學(xué)習(xí),即基于大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向是否持久尚且值得探討。
“大家認(rèn)為數(shù)據(jù)多就能解決問題,但這件事情是不是這樣子呢?”在現(xiàn)場,周曦拋出質(zhì)疑。
事實上,通過最近深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最大的成功案例之一GPT-3可以看出,基于大量數(shù)據(jù)達到流暢并逼近人類的對答效果,它確有成功的一面,但是GPT-3目前的表現(xiàn)也僅僅停留在娛樂層面,后來在診療模擬中并未解決“核心的問題”。
“設(shè)想一下,2008年全球金融危機之后,全球最頂級的金融人才聚集一起修訂巴塞爾協(xié)議來規(guī)避全球性危機。如果將這件事交給GPT-3,那危機至少要發(fā)生一百次甚至一千次,GPT-3才能總結(jié)和修訂正確的方向,這是不可行的。”
周曦明確指出,大數(shù)據(jù)技術(shù)存有明顯局限性。
02大數(shù)據(jù)基石之上,人機協(xié)同開花
回歸現(xiàn)實,市場中其實為AI“留存”了巨大的商業(yè)機會。如受限于人力、時間等資源的不足,服務(wù)不到位成為當(dāng)下普遍存在的問題,服務(wù)業(yè)因此存有巨大的提升空間。AI獨角獸云從抓住的是這樣一個市場機會,基于AI技術(shù)在金融、安防等領(lǐng)域提供解決方案,做深度服務(wù)。
但周曦發(fā)現(xiàn),人可以在復(fù)雜環(huán)境、小樣本之上做創(chuàng)造性的決定,基于深度學(xué)習(xí)的機器則要有成千上萬次的試錯才能解決應(yīng)急問題,這在成本和應(yīng)用場景層面都是有缺陷的。
“AI的目的是用低成本釋放人類有限的精力、體力和經(jīng)驗,但是目前的AI技術(shù)做不到,所以在遭遇瓶頸之時我們不得不另尋他法。”
事實上,每一次科技進步都是效率的提升和對人能力的延展,如波士頓動力是把人體四肢能力做了延展。類比來看,周曦認(rèn)為人工智能的核心價值應(yīng)該是對人腦的延展。
此前十年發(fā)展起來的人工智能系統(tǒng)確實在做類似的事情,比如計算、邏輯和預(yù)測。但為何如今無法繼續(xù)推進?他認(rèn)為關(guān)鍵問題在于人與機器的邏輯不統(tǒng)一。
“目前的大數(shù)據(jù)技術(shù),是技術(shù)人員基于大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個模型出來,沒有人關(guān)心建出來的模型是不是和人類在一個思維體系,最后系統(tǒng)也不與人產(chǎn)生交流。但技術(shù)能夠發(fā)展起來的核心在于為人類服務(wù),當(dāng)下基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展邏輯本質(zhì)上與此相悖。”
凱文·凱利在《失控》一書中曾明確分析指出,人類進化了數(shù)萬年的成熟大腦值得技術(shù)人員學(xué)習(xí),“除了生物體的邏輯之外,沒有任何一種邏輯能夠讓我們組裝出一臺能夠思考的設(shè)備。”
周曦的出發(fā)點也是如此。他認(rèn)為在深度學(xué)習(xí)遭遇瓶頸的當(dāng)下,將機器與人類的力量結(jié)合是未來長久的發(fā)展之路。
“當(dāng)下需要走另外一條路,即專家知識,借此將機器與人類大腦的思維體系進行統(tǒng)一,做人機協(xié)同。”
03構(gòu)建人腦邏輯
與人協(xié)作的基礎(chǔ)在于理解人的邏輯,因此周曦重構(gòu)了人的邏輯過程,并依據(jù)感知、認(rèn)知、專業(yè)知識到?jīng)Q策的核心大腦邏輯閉環(huán)打造了云從科技的人機協(xié)同系統(tǒng)。
“你首先要能感知這個世界,有同樣的認(rèn)知邏輯,然后再往上有專業(yè)的知識,最后做決策。只有這樣,大家才能一致。”
依然從人的角度出發(fā),云從科技表示不做四肢、腦袋的物理狀態(tài),而是要做腦袋里的智慧。映射到機器層面,云從認(rèn)為關(guān)鍵就在于保證系統(tǒng)的輸入輸出與人類一致。簡言之,如果人類對黃金的判斷是有價值,人機協(xié)同系統(tǒng)也將給出同樣的判斷。
按照云從的設(shè)想,不與現(xiàn)有基于云計算、大數(shù)據(jù)的人工智能產(chǎn)業(yè)沖突,人機協(xié)同操作系統(tǒng)將成為是基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,且與物理層的算力服務(wù)器解耦,即可以在任何平臺上運行。
目前,周曦表示首先應(yīng)該是建立起云從的操作系統(tǒng),隨后把專家系統(tǒng)和人的智慧連接起來,擔(dān)當(dāng)“老技師”的角色,做人類治理過程中的輔助。
“云從人機協(xié)同系統(tǒng)的核心能力越做越強,他對人本身的幫助就越來越大,我們通過人機協(xié)同的機制,再去一個一個場景解決問題,金融,交通、治理、商業(yè)等等,包括其他的一些民生的事情,云從在做這些事時的思路都一樣,既然我有這套系統(tǒng),他就可以跟本身這個行業(yè)的從業(yè)者一起去把他這個行業(yè)的事越做越強。”
周曦認(rèn)為,人機協(xié)同系統(tǒng)能夠把技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為效率,這是巨大的優(yōu)勢。“我們的效率來源于我們的智能,比如說銀行目前同一時間只能服務(wù)50個人,有了我們這個助理之后,銀行能服務(wù)500個人,效率可以提升10倍。”
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