AI寒冬论可休矣,但人工智能路在何方?听听AI大佬们怎么说快讯

来源:未知 / 作者:zz / 2018-06-09 22:06
前不久,计算机视觉和 AI 领域专家 Filip Piekniewski 在他的博客上发表了一篇名为《AI Winter Is Well On Its Way》的文章,认为深度学习的衰退已经临近,AI 寒冬必将到来。

前不久,计算机视觉和 AI 领域专家 Filip Piekniewski 在他的博客上发表了一篇名为《AI Winter Is Well On Its Way》的文章,认为深度学习的衰退已经临近,AI 寒冬必将到来。

此文立马遭到 Facebook 首席科学家 Yann LeCun的怒怼:

这篇文章非常无知。Facebook、谷歌、微软等企业近期增加了他们在 AI 方面的努力。

Facebook 现在拥有一个专注于 AI 研究的大型组织,还有人工智能副总裁。微软事业部的名称里就有「AI」(而没有提到「Windows」或「Office」)。谷歌将其整个研究组织重命名为「Google AI」。

这三家公司在雇佣 AI 科学家和工程师方面一直在加速。目前来看并没有平台期或者减速现象。

近日在中科院第十九次院士大会上,谭铁牛院士表示,人工智能的春天刚刚开始,未来十年,人工智能将是最具变革性的技术。今天,人工智能如日中天,火遍全球的当下,实事求是地设定科学目标显得尤为重要。

他补充说,近十年来,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展人工智能技术成功跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”,突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点,进入了爆发式增长的红利期。

AI寒冬论可休矣,但人工智能路在何方?

对于这个问题,在6月6日举办的“2018品友人工智能大会”圆桌论坛环节,来自微软、商汤、香港科技大学和凡普金科的大佬们对未来三年AI发展趋势,从各自角度做了客观预测,值得一读。

从左至右边,分别为品友互动创始人兼CEO黄晓南(圆桌主持人)、凡普金科创始合伙人兼CEO董褀、商汤科技副总裁柳钢、微软苏州副院长童先明、香港科技大学教授姚远。

凡普金科创始合伙人兼CEO董褀:
未来小学生都可能有接入人工智能的能力

关于未来整个人工智能的方向,我们从一个使用方的角度来讲,我们认为接入人工智能能力的门槛会降低。今天人工智能可以优化一些业务,但不是所有公司都在用。因为人工智能要接进去,并具备人工智能能力,以及把它应用到业务里面,还有一定门槛。你有海量的数据,有很强的运算能力,还需要把它融合到你的整个业务里面。

但未来三年,可能不一定自己要具备海量、全面、能够支撑你自己业务的数据,你会有大量的合作伙伴,以及一些专业的数据公司,能够提供这些数据。同时在整个算力方面,也不需要像今天一样有很多基础架构,有更多的云计算厂商提供更方便、安全、稳定的能力接入。我觉得未来小学生都可能有在一个设备里面接入人工智能的能力。

第二个我认为一个趋势,人工智能未来可能不是一个选择,而是一个必须。无论你在什么样的竞争战场,艺术我不敢判断,如果你在任何生意里面、商业活动里面,我觉得拥有人工智能的能力是一个必选项,不然我觉得你没有可能生存也没有可能和你的竞争者竞争。商汤科技副总裁柳钢:人工智能在特定领域会快速突破

商汤科技副总裁柳钢:
人工智能在特定领域会快速突破

我觉得人工智能在特定领域会快速突破,这是一个趋势。我们短时间内用一个所谓的真实的机器人或者是虚拟机器人去代替人这样一个情况出现,可能性不大。但是在特定领域,比如说今天我们在场大概有四五百人,你给我任何一个人的一张大头照,把它挑出来很难,但是这样一个特定的人,对于机器来讲太容易了。

在有特定场景的情境里面,人工智能不管是视觉、语音、机器人动力学甚至是认知与推理都会快速突破,这是我很明显感觉到的一个趋势。

这个趋势也有一个力证,在图像视觉领域有一个很权威的比赛叫物体检测大赛。在去年就停办了,为什么?因为再比就没有意义了,因为机器已经做得很准,远超人类的准确率。这说明在特定场景里面,机器智能的突破会急剧地增快,那特定领域在我们的商业环境里面、工业环境里面、生产环境里面是广泛存在的。如果能从一个很好的角度去定义出一个特定领域,那么在这个特定领域里面人工智能将会发挥很大的作用,这是我看到的趋势。

微软苏州副院长童先明:
人工智能项目流程缩短,极大降本增效

我想从企业采用人工智能这个进程的角度来聊聊这个问题,因为我自己过去半年看了一些企业、做了一些项目。我感觉市场上大家对人工智能的效果还是处于将信将疑,但是在今后三年我觉得将从一个将信将疑会变成一个非常确信的过程。

现在一个企业如果要开始一个人工智能的项目,整个流程是比较长的,比如他要选一个供应商,让供应商帮他做一个POC(即Proof of Concept,是业界流行的针对客户具体应用的验证性测试),通过这个POC来选择谁做得更好一点。这个过程隐含了两个问题:第一个是整个流程会非常长,第二个问题是有大量的浪费。

因为你选了好几个供应商,但最后只选一个,但是同样的项目人家做了好几遍。所以一方面我们非常缺乏人工智能方面的能力,或者有这种能力的企业帮你做这种项目。另外一方面,我们又在不断地、无谓的去浪费这些资源。

在今后三年,通过不断的这些场景和专门的算法,它不断地被验证、被实践、被看到效果,所以这个过程我会觉得是大大缩短的。

另外一方面,要求做POC的过程可能也会越来越少,因为这已经是被市场证明了,为什么还要做POC,我只要对你这个企业有一定的信任,最后做的不好你还有一个检测和验收的过程。所以我觉得今后三年这方面会大大缩短,会释放企业来使用和利用人工智能改善他们的效率、降低他们的成本、增强他们的竞争力,这方面我是比较确定的。

香港科技大学教授姚远:
学生刷论文时代已经过去,未来要有将应用问题翻译成机器学习解决方案的能力

深度学习在2012年突然崛起,但是我们怎么样让今天的学生适应未来的深度学习发展?2012年—2016年我们可以通过深度学习刷刷文章,就可以获得很好的地位,发表很好的文章,拿到很好的工作,但是在未来三年我觉得这个事情会越来越难。

为什么深度学习这样一个工具很有用,在你的应用中起到了你想要的效果,如果你碰到了不想要的效果,你怎么样去改进它、修正它?所以这样一个深度的理解,我觉得是未来三年可能会越来越变的比较简单,而不是简单刷刷性能。

另外我想简单说说,整个AI这个领域其实是非常广泛的,从优化、统计到计算机科学,大家不要把自己的兴趣只集中到一些点上。

对于未来AI应用最重要的能力是你如何面对应用问题,把它翻译成优化问题。像我们讲的商业决策,如果你能翻译成决策过程,形成这样一个问题的能力,后面的解决方案就自然出来了。所以从应用问题翻译成你所熟悉的机器学习的解决方案问题的能力是最重要的,也是我们觉得在面对未来改变的时候学生最需要掌握的。
 

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