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解读AI:快速获取样本将成重点研究方向
2017-12-05 13:20:28 来源:路过的码农 标签:检测/认证工业/军用其它

导读: 很多年前,霍金就对AI发展有过警告,认为未来会充满更多不确定性。对此,颜水成认为,这是指强人工智能,还是很久远以后的事情。现在还是弱人工智能时代,可能会让部分人失业,但不会很严重。

中国围棋峰会在桐乡举行,首日对决中,围棋人工智能AlphaGo以1/4子优势战胜中国棋手柯洁,暂时以1比0领先。赛后,某人工智能研究院院长颜水成对赛事以及AI的发展方向发表了看法。

AlphaGo让更多AI教授走进工业界

颜水成认为,AlphaGo的出现具有三个特点,首先它将AI带到了大众身边,越来越多人开始谈论起AI,而在此前,或许只有技术人员才会关注该领域。其次,很多中国公司建立了AI研究院,希望通过AI技术,去推动公司获得更好的效益。再次,更多的AI教授和人才走出了学术界,进入了工业界和更多领域。

就颜水成自己而言,早些年他曾参加过很多图像领域的竞赛,但只限于学术界。2012年深度学习出现后,他发现工业界的优势越发明显,人才也相对稳定,工业界所取得的成绩也要远大于学术界,“工业界有众多场景可以运用到AI,而学术界会受到计算资源等的限制”。

颜水成说,此前谈论AI,会讲到三要素:数据、计算和算法。如今是四要素:数据、计算、算法和场景。在过去一年,AI经历了两个维度的发展,包括有监督学习和无监督学习。后者的进展很快,但前者的进展不大,AI已经引入到工业,但如何让其在产品中发挥作用仍值得探讨。

快速获取有效样本将成AI重要研究方向

颜水成认为,目前AI的应用场景有两种:一种是在算法提升后,可以立即转化为效益,例如线上广告推荐和信息流推荐等。另一种则是需要达到一定预期才能见效益,比如无人驾驶技术等,必须要达到安全值,才能让车辆在街上行驶,“前者的价值在短期内显得更加重要,而后者则适合长期”

对于AlphaGo而言,其技术核心是深度学习和增强学习,该技术在日常生活中也可以运用,颜水成以自动驾驶举例,自动驾驶无法得到很多标注数据,目前只能使用模拟器去产生虚拟数据,利用有限的数据去学习如何开车,这时会有样本产生,这个过程可以帮助控制车辆,让驾驶技术逐步提升,”这个过程类似于AlphaGo的左右手互博“。此外,该策略在金融领域同样适用。

接下来,AI领域的重要研究方向将是如何利用更好的策略去快速获得有效的样本。

目前不论是国家、企业、高校甚至投资界,都十分关注AI进展,大众对AI的期待越来越多。要真正将AI在工业界和产品中发挥效能的因素,”科研人员还有很多工作要做,任务很繁重“。

未来或支持大量玩家线上对抗AlphaGo

对于此次比赛,很多媒体和棋手都希望借此了解AlphaGo版本等信息,很多信息也变得更加精确。

颜水成说,柯洁认为今年与去年版本相比判若两人,”去年还像人,今年完全不一样了“。开始还不理解的招法,复盘后才发现非常好,而且暂时还未发现AlphaGo的弱点。

颜水成认为,这些都证明了AlphaGo无论是结构还是算法上都有了很大更新,现在所需要的训练时间只有原来的十分之一,现在版本的AlphaGo利用人类棋谱数据要少很多,但并未完全抛弃掉,之后会公布更多细节。“训练时用很多资源很正常,但公布仅用了一个TPU,说明是非常大的进步。以前认为AlphaGo耗费那么多资源,但现在看,有可能支持大量用户线上玩围棋对抗AlphaGo了。”

AI会导致部分人失业但对下一代影响不大

很多年前,霍金就对AI发展有过警告,认为未来会充满更多不确定性。对此,颜水成认为,这是指强人工智能,还是很久远以后的事情。现在还是弱人工智能时代,可能会让部分人失业,但不会很严重。AI可能会提供更多培训和工作机会,对于下一代人影响可能不会很大,他们会根据所在时代的需要去适应。

关于人工智能安全,颜水成说,有可能AI机器人进入家庭会发生意想不到的不可控情况。自动驾驶在极端情况下也有可能发生安全隐患,“我们在制造AI智能体后,也有可能因黑客入寝而带来破坏,导致信息安全问题”。

“现在AI发展也会带来一些问题,比如我们沉迷智能手机就会减少与家人的沟通,这是实实在在需要我们现在考虑的问题”,颜水成说道。

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