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技术|【首席对话】平安首席科学家肖京：科技如何战疫，AI从计算至“算计”有多远( 四 )


三
经济观察网：具体来说 ， 当下的AI是什么？
肖京： “人工智能”是指人工制造出来的系统所模拟、延伸、和扩展的人类智能 ， 是自然科学和社会科学的交叉学科 。 人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能 ， 目前人工智能尚处在弱人工智能阶段 ， 这意味着它只是某些方面比人强 ， 而有些方面还差得很远 ， 它的能力是有限定领域的；弱人工智能能够在计算、简单推理等方面完成一些任务 ， 提升人类的工作效率 ， 但在复杂推理决策、创造、管理、沟通交流等方面能力还远未及人类水平 。 所以人工智能的价值在于最大化辅助人类 ， 而不能完全取代人类 。
经济观察网：那最后AI会不会对人构成威胁？
肖京：任何技术都有两面性 ， AI也一样 。 在人工智能的应用上应该有边界 ， 并不是只要技术能做到的地方就可以应用 ， 而是要制定完善的标准规范 ， 以合理管控人工智能技术应用 ， 避免其误用、滥用、及恶用 。 通过研发可信AI技术 ， 从整体视角解释AI的决策过程 ， 判断并纠正可能发生的错误 ， 让AI技术变得更加可靠、安全、负责 。 在赋能行业服务生态的过程中 ， 也应该避免技术导致的偏见与歧视 。 具体来说 ， 要做到底层管好数据 ， 充分保护隐私和安全 ， 中层实现算法可靠透明可解释 ， 前端应用遵守遵循人类的价值观和伦理道德 。 行业需要坚持以人为本、安全可控、公平公正和公开透明的伦理准则 ， 在数据使用、算法研发和行业应用等层面全面把控AI伦理问题 。
经济观察网：AI目前处于一个什么样的阶段？其与大数据的关系如何？现在的海量大数据是否没有实现结构化？
肖京：AI分为三个阶段：弱人工智能 ， 强人工智能和超人工智能 。 弱人工智能只能在某一个领域达到或者超过人类水平 ， 强人工智能才可全面达到人类水平 ， 而超人工智能则全面超越人类 。 AI目前还处于只解决特定领域问题的弱人工智能阶段 。 发展至今 ， 主要依据算法模型从数据中分析挖掘出的关联关系来作出判断 ， 但在基于符号主义的因果关系分析方面 ， 水平还比较弱 。
人工智能是自然科学和社会科学的交叉学科 ， 涵括了大量的科学和技术领域 ， 数据分析挖掘是其中一个技术领域 。 进入新世纪以来 ， 随着互联网和移动应用的兴起 ， 数据量增长极其迅猛 ， 种类源头繁多 ， 且高速更新变化 ， 这就构成了我们所说的“大数据” 。 这些数据只有通过分析挖掘产生价值才有意义 ， 否则只是“大”负担 。 在这样的背景下 ， 围绕业务需求 ， 利用人工智能技术对大数据进行分析挖掘 ， 进而赋能业务提升认知、判断、决策等水平 ， 产生实际业务价值 ， 逐渐成为人工智能技术应用的主流方向之一 。 也由于大数据的特性 ， 基于联结主义的关联分析技术成为主流 ， 取代了早期基于符号主义的因果关系分析 。
目前大数据智能分析技术高速发展 ， 帮助业务解决了大量实际问题 。 我们可以分别从结构化和非结构化这两个数据类型来看 。 结构化数据主要就是报表数据 ， 每一个字段都有明确含义 。 这类数据过去主要通过BI商务智能进行统计分析 ， 帮助了解业务现状并作为判断及决策的线索和依据 。 利用更先进的机器学习及深度学习等技术 ， 可以对数据进行更精准的聚类、分类、拟合、图谱等分析 ， 从而做出更有效准确的业务判断和决策 。 大数据中绝大部分是非结构化数据 ， 包括图像、语音、视频、文本等 ， 传统的BI（商业智能）分析难以挖掘这类数据的有效信息 。 利用人工智能中的视觉、语音、自然语言理解等技术 ， 可以实现对海量非结构化数据的关联分析 ， 从中挖掘有效信号线索 ， 进而帮助业务评估、判断、决策 。 如前所述 ， 这些大数据分析技术一定要和业务深度融合 ， 共同构建完整的智能化解决方案 ， 这样才能真正打通底层大数据、人工智能分析技术、和业务场景应用 ， 切实通过数据分析赋能业务产生实际价值 。


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