专栏首页机器人网李开复眼中的2018达沃斯:真实的AI居然是这样的…

李开复眼中的2018达沃斯:真实的AI居然是这样的…

1月23日,第48届世界经济论坛年会在瑞士达沃斯召开,会议召集了来自全球政商、国际机构、公民社会、学术、媒体和艺术等各界超过2500多位领袖人士出席,创新工场董事长李开复博士受邀飞赴达沃斯参会,让我们又一起来分享他实时传回来的关于AI的新鲜事。

AI将影响8亿人工作

2030年前,因为AI为主的技术发展,会见到大量的人找不到合适的工作,这个数字被麦肯锡定在4-8亿。

麦肯锡强调说,这不是说失业数据会呈现这么大的下滑,而是说很多工作的任务被机器取代之后,工作的时间和待遇都会大幅度下滑。很多人想换个好点的工作,但他们却又没有足够的才能。而才能的要求(因为AI能力提升)会越来越高,甚至让很多人对升级无望。

另外,也不是蓝领的工人最惨。嘉宾举了一个例子,一个2万美元的清洁工,机器人未必那么容易取代。但是一个8万美元的牙医助理,有了AI,就彻底被取代了,而牙医助理这个工作会彻底消失,而且牙医助理也很难找到一个合适的工作,最后可能只能沦为清洁工或服务员。这个科技浪潮真正导致实际重新训练的需求巨大,但又不容易做到。

未来对工作的最大担忧是贫富差距将达到历史新高,而这带来的社会不幸福不稳定感是非常严重的。

亚洲四小龙和中国的奇迹很难被复制,因为本地生产成为主流,而且廉价劳工作为跳板的方法也将被更廉价的机器人取代。

AI和中国是两大话题

在达沃斯峰会,AI 和中国是两大话题。我在一天里接受的三个采访,话题都与此有关。

我在新浪的视频采访中表达说,我们要尊敬甚至是敬畏美国英国加拿大的人工智能先驱,他们冒险做了很多尝试。而且很长一段时间,这个领域非常冷清,他们还是坚持做了下来,才让我们今天有了百花齐放的机会。

CNBC采访

但是务实的说,虽然说顶尖的人工智能专家还是以美国为主,但是由于一大批年轻工程师的崛起,中国的速度远远超过了欧美的总和。比如说我们所投资的FACE ++,最近就打败了Facebook、Google等公司,在coco比赛里面得到了第一,长江后浪推前浪。

新浪采访

另外中国的数据比较多,移动互联网的人数多,移动支付是美国的50倍,共享单车是美国的300倍。数据量大,对人工智能来说就有更多的燃料。

中国人工智能创业者和资本结合的特别好。资本很愿意去投资具备人工智能潜力的公司,而人工智能公司也愿意冒很大的风险去做很伟大的事情,所以我觉得无论是金融还是无人驾驶等等领域都有很好的进度。

CCTV采访

最后还是要归功于政策。去年7月,国务院发布的人工智能计划就提出了中国在2030年成为人工智能创新核心的宏伟目标。这不是一个空洞的目标,在北京、南京、广州等都开始落地,是用百亿这样级别的资本在推动,无论是帮助当地的创业者,当地的资本还有AI公司,都起到了一个很强的推动力量。在欧美,我也看到了很多的中国人工智能创业者和专家都在思考回到国内。

所以,虽然欧美占了先机,但因为上面这几个因素,中国快速直追,在几年内达到和美国共同引领世界人工智能是可以期待的。

DeepMind 联合创始人解释AlphaZero

昨天,在MIT的午餐会上,我与李飞飞(Google Cloud AI/ML领域首席科学家);Richard Socher(Salesforce首席科学家);Mustafa Suleyman(DeepMind 联合创始人兼主管)进行了对谈;主持人是Andrew McAfee(麻省理工学院数字经济倡导行动联合创始人)。

MIT午餐会

上个月,DeepMind团队发表了最新论文,提出强化学习算法AlphaZero,一种可以从零开始,通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据说,AlphaZero在8个小时训练后就击败李世石版本的AlphaGo;再用4小时训练击败世界顶级的国际象棋程序Stockfish;再用2小时训练击败世界顶级将棋程序Elmo。

一时间,AI界哗然:通用AI问世啦,AlphaZero完爆人类。

在昨天的午餐会上,DeepMind 的联合创始人Mustafa Suleyman 被问到Alpha zero 的强化学习是否真的证明可以不要训练数据?除了游戏还有什么应用?(潜台词是,能不能真的“通用”)

Mustafa非常坦诚地说:Alpha zero没有那么神,外界对它有点夸大了。它要想工作,必须满足三个前提:可预测环境(围棋规则),清晰奖励系统(输赢),无变数(variability)  。也并不是外界说的不受监督,Alpha zero的监督来自于它的结构和训练环境,这些依赖强化学习的具体方法在现实生活中效果不是很好。在现实生活中我们无法提供模拟器,进行巨量训练来形成算法。

不过Deepmind团队正在探索游戏之外的应用,但是初步预测这不太容易,因为真实世界比游戏复杂很多。他预测三五年内,强化学习是完全没法普及应用的,Deepmind团队已经“将目光放到几十年后了”。

Mustafa也提到:Alpha zero 本身并不能解决AI对于数据的需求,但在数据生成和模拟上的进步(比如说用真实语音合成、人脸合成、甚至类似Grand theft auto来做自动驾驶的模拟)是有可能在未来自动产生可补充的数据。

所以,之前被吓得花容失色的同学们,可以松口气啦。

李飞飞:AI要理解人类情感,早着呢

李飞飞的观点也可以抚慰那些被AI威胁论惊吓的神经。

Google Cloud AI/ML领域首席科学家 李飞飞

她认为人工智能还是一个新领域,只发展了60年左右,人工智能的理想是让机器变得智能,模仿人类智能解决问题,让人类的生活变得更好。

“回想一下,当我还是一个大学生时,我绝对想象不到人工智能会带来的巨变,它巨大的搜索能力,更别说无人驾驶了。我们已经见证了非常了不起的突破。”

李飞飞特别提醒大家,目前AI还不能理解语境、复杂的知识,要识别人类的情绪、感情和动机,也还有很长的路要走。

当然,目前有很多研究AI情感的创业项目,也不要因此受到打击,正是因为有更大的挑战,成功的收获才会更大。

李飞飞引用一位在AI领域有40多年研究经验的同事的话,评价当下我们对完美的人工智能机器的定义:“一台能做出完美食物的机器,虽然房间已经着火了。”

中国AI发展有“四截火箭”

大家也向我询问中国创业环境和AI领跑机会分析。

我认为,中国的创业环境如同一个斗兽场,角斗士们斗得你死我活,留下的都是最有生命力的模式,这些模式会推动着中国向前进。

至于中国AI的领跑机会,我说中国有“四截火箭”助推。

(1)中国一流的理工科教育。

李飞飞就是这一点的证明。中国的理工科教育培养了众多科学家,而且这些人都有志于从事人工智能的相关工作。这群杰出的年轻人会是推动中国进步的一股了不起的力量。

(2)活跃的创业氛围和资本对这个领域的大量投资。

作为一家风险投资机构,我们投资了45家人工智能公司,这些公司分布在各个领域。比如如何让借贷更简单,提供消费者服务,制造能采草莓、洗碗、组装汽车的机器人。

(3)中国巨大的数据量。

中国共享单车的使用人数是美国的300倍,外卖是美国的10倍,移动支付拥有6亿多用户,是美国的50倍,而且不收佣金、无中间人。在此基础上,形成了大量的公司和数据。

(4)政府的政策。

国务院去年发布的人工智能计划表示,中国要在2030年成为人工智能创新核心国家,伴随这一政策而来的是城市层面上大量资源的投入,这显然会推动我们前进。

施密特评点AI:力量是超人的

在谷歌云的晚餐会上,董事长施密特也谈兴很浓。针对AI的发展,施密特的评价是:AI的力量是超人的。

谷歌从2000年的广告算法就开始使用AI,很早就意识到AI科研的重要性。从收购Geoff Hinton的公司,到收购DeepMind (现在这个团队已经750人),再到吸引李飞飞,将深度学习迅速渗透到整个公司。

让施密特记忆最深的AI里程碑是DeepMind 团队只用了六个工程师,几周的时间就在数据中心制冷和能源问题上节省了15%的电费。作为对比,谷歌之前的数据中心是一批很牛的工程师花费多年时间设计的。

从这个角度看,AI的力量的确是超人的。

晚会上我撞见的几位高管也谈到对谷歌最深刻的印象,都是非常积极肯定的:整个公司的人聪明,而且执行力强,一旦决定AI First,每个部门都动起来。

谷歌的企业文化依然是创业公司学习的典范。

本文分享自微信公众号 - 机器人网(robot_globalsources)

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原始发表时间:2018-01-28

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