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新浪科技综合■李开复对话Yoshua Bengio：构建AI与人类社会的良性循环新浪科技综合2020-08-14 12:05:460阅

7月23日 ， 创新工场董事长兼CEO李开复博士 ， 受邀参加SGInnovate主办的“深度科技（Deep Tech）造福人类”活动 ， 与Element AI联合创始人Yoshua Bengio教授对话 ， 讨论人工智能的未来发展 。
Yoshua Bengio教授是深度学习三大发明人之一、2019年ACM图灵奖得主 。 他长期致力于推动AI的合理使用 ， 尤其对用AI解决环保议题有很多投入 ， 如使用新药研发的AI算法概念 ， 延伸应用在发掘全新低污染材料以对抗全球气候环境变化的艰巨挑战 ， 显示出用技术让世界更美好的科学家底蕴 。
在对话中 ， 李开复博士与Yoshua Bengio教授探讨了AI对人类社会的意义 ， 尤其在新冠肺炎疫情后时代 ， AI如何帮助未来的经济社会更加富有弹性、宜居和可持续 。
他们认为 ， AI是一个千载难逢的机会 ， 人类得以真正从重复性事务中解脱出来 。 在 AI 的帮助下 ， 我们将有希望希望建立一个明智、理性、包容的社会 ， 构建人类社会与AI的良性循环 。
他们讨论的话题包括：
AI技术的下一个突破 ， 如何加速AI从科研到应用转化？
新冠肺炎疫情如何加速AI应用 ， 由此带来了什么风险？
AI的责任和挑战：如何促进未来社会经济可持续发展？
你心目中理想的AI未来是什么样的？
深度学习2.0时代 ， 提升机器理解和执行能力
话题1：AI技术的下一个突破 ， 以及如何加速AI科研到应用
“接下来的研究虽然繁重 ， 但新的进展会令人振奋 。 尤其是在深度学习领域 ， 我称其为‘深度学习2.0’ 。 ” ——Yoshua Bengio
Yoshua Bengio：第一个问题我非常有共鸣 ， 在我看来 ， 目前机器学习的一大限制 ， 是学习系统的泛化能力 。
过去几十年研发的系统 ， 都建立于一个假设 ， 即默认测试数据与训练数据有相同的数据分布 。
然而在现实世界中 ， 无论在什么行业应用 ， 都会存在实际情况与AI训练时不同的问题 。
这一问题看起来无解 ， 但目前我们找到了几个突破点和想法 ， 主要是借鉴人类的意识加工机制 ， 对原本分散的知识积累 ， 快速进行全新重组 。
虽然这些知识的组合不一定遵循训练数据分布 ， 但我们还是能从中获得某种重组方向的优势 ， 从而在训练分布中进行更好的归纳 。
接下来的研究虽然繁重 ， 但新的进展会令人振奋 。 尤其是在深度学习领域 ， 我称其为“深度学习2.0” ， 它能吸收人类的归纳倾向 ， 对数据分布算法进行泛化 。
李开复：我借 Bengio 教授的观点多说几句 。 我从大学时期就开始着手会话式 AI 的研究 。 目前的人机界面 ， 我称之为委托界面 ， 大多基于直接操作 ， 如键盘、鼠标、多点触控等 。
但语言是人类最基本的交流方式 ， 也是最自然的交流途径 。 向AI语音识别、自然语言理解进军 ， 一直是我们孜孜以求的目标 。
例如 ， 以前我们使用搜索引擎时 ， 会通过输入关键词来查找网页 。 后来 ， 谷歌带来了新的突破 ， 基于深度学习的智能问答功能 ， 可以直接让机器“说”出答案 。
但我们不应止步于此 ， 而是应该继续向下一步目标努力：通过深度学习的进一步研究 ， 提升机器对人类指令意图的理解和执行能力 。
例如 ， 我们是否可以直接向亚马逊 Alexa发送指令：“给我妈妈送个生日礼物” 。 之后 ， 它将自动理出头绪 ， 浏览礼物 ， 安排配送 。 它了解我的个人喜好 ， 知道我能接受的价格范围 ， 也知道我妈妈是谁 ， 住在哪里 ， 想要的礼物是什么 。
Yoshua Bengio：关于AI的行业应用 ， 我做个简短分享 。 我认为这是个很有难度的议题 。 困难来自两方面：一是社会方面 ， 二是技术方面 。
在社会方面 ， 从基础科学研究 ， 到最后产品研发阶段 ， 需要共同营造一种文化 ， 让研究人员可以拥有研究自由 ， 从而取得真实的突破 。 在技术方面 ， 我们需要一些软件工具 ， 让技术从研发到生产这一转化过程 ， 尽可能的高效快速 。
李开复：AI的行业应用 ， 我将之分为两大类：颠覆式和渐进式 。
颠覆式是指引入 AI 会对行业造成颠覆性的结果 ， 带来天翻地覆的改变 。
例如 ， 自动驾驶将彻底改变运输行业；Alexa某种程度上正在改变音箱行业；新的互联网保险应用 ， 比如美国的Lemonade、中国的水滴公司 ， 极可能颠覆保险行业 。
这些行业已经具备了一定的条件 ， 让行业专家通过 AI 带来颠覆影响 ， 让人非常期待 。 当AI与行业的颠覆式创新两相结合 ， 将有机会击败行业巨头 ， 重整行业格局 。
然而颠覆式只是冰山一角 。 在人工智能带来的巨大机会中 ， 渐进式变革占据绝大部分份额 。
普华永道预估 ， 人工智能将在2030年给全球带来15万亿美元的财富净增 ， 主要来自于传统行业和AI的结合 。 由于传统行业规模庞大 ， 仅仅提高几个百分点 ， 就可以产生海量财富 。
但困难在于 ， 当前一些传统企业对 AI 一无所知 ， 他们以为AI是科幻小说的臆想 ， 看不到即刻就能产生的收益 ， 再加上技术工具太难使用 ， 导致他们的 IT 部门无法驾驭 。
因此 ， 我们应该通过培训 ， 帮助传统行业接受并认识到AI的益处 。 同时 ， 我们投资的AI企业或像 Element AI 之类的公司 ， 需要帮助传统企业找到简单易用的工具 ， 让他们跨越技术鸿沟 ， 上手即用 。


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