上海2018年“創(chuàng)客中國”高峰論壇上，數(shù)據(jù)科學(xué)50人成員、SAP硅谷創(chuàng)新中心首席數(shù)據(jù)科學(xué)家鄔學(xué)寧以“大數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能的應(yīng)用和展望”為主題發(fā)表了演講。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算和移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展成熟，大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能進(jìn)行“雙創(chuàng)”的風(fēng)口，已經(jīng)到來。DT君整理出了數(shù)據(jù)俠鄔學(xué)寧的演講實錄，一起來看看用大數(shù)據(jù)當(dāng)燃料，能“燃”起人工智能怎樣的未來吧~

　　人工智能的兩次寒冬及未來走向

　　近年來，人臉識別、無人駕駛、醫(yī)療影像輔助診斷和機(jī)器翻譯等大量人工智能應(yīng)用落地，各種商業(yè)創(chuàng)新蓬勃發(fā)展。2017年被稱為人工智能商業(yè)化和產(chǎn)品化的元年，但人工智能并非新技術(shù)，已經(jīng)有了一個甲子六十年的坎坷發(fā)展史，期間經(jīng)歷了兩次“AI寒冬”。

　　當(dāng)人工智能這個術(shù)語在上世紀(jì)50年代被首次提出時，整個社會處于對其的盲目樂觀狀態(tài)，當(dāng)時美蘇正處于冷戰(zhàn)時期，對前蘇聯(lián)監(jiān)聽內(nèi)容需要大量人工翻譯，有科學(xué)家樂觀的估計只需五年時間，人工智能的機(jī)器翻譯系統(tǒng)就能替代人工翻譯，但過了五十年，該理想都還未能實現(xiàn)。到上世紀(jì)60年代，人工智能對于其承諾的愿景，大多沒有做到。1973年，英國發(fā)表了James Lighthill報告，批評人工智能研究進(jìn)展令人失望，建議暫停對其的研究，英美政府停止資金支持，人工智能陷入了長達(dá)十年的首次寒冬。

　　上世紀(jì)80年代，霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法和專家系統(tǒng)等突破，人工智能再次熱門起來，但因受限于計算力和數(shù)據(jù)，人工智能進(jìn)入了第二個“冬天”。

　　21世紀(jì)的首個十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以深度學(xué)習(xí)的形式再次回歸，人工智能進(jìn)入了第三個春天。

　　本輪人工智能被媒體大眾所廣為熟知，可能要歸功于AlphaGo和李世乭的“人機(jī)大戰(zhàn)”。AlphaGo不僅精于計算，而且具有極好的棋感和大局觀，并使用了人類圍棋史上未曾出現(xiàn)過的招式，令整個圍棋界驚呼：“圍棋上帝降臨！”

　　AlphaGo使用深度學(xué)習(xí)和“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”相結(jié)合的人工智能技術(shù)，所謂“強(qiáng)化”是心理學(xué)“行為主義”學(xué)派的一個概念，指動作被強(qiáng)化，這是一種類似于多巴胺的機(jī)制，比如我們偶爾喝了杯咖啡，感覺不錯，大腦會分泌多巴胺，使我們以后喝咖啡這個動作的概率上升。AlphaGo Zero更是完全依靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行自我迭代，它為什么叫Zero？就是因為它完全放棄了人類的知識，從0開始完全依靠自己左右手互搏，進(jìn)行迭代進(jìn)化。在金融市場、無人駕駛、庫存管理、通訊和電子競技（Dota）等眾多領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)均有廣泛的應(yīng)用前景。

　　這一次人工智能的未來走向可能是什么樣的？有以下三種可能。

　　第一個走向：人工智能是“神”。奇點理論的提出者奇點大學(xué)校長，谷歌人工智能總監(jiān)雷·庫茲韋爾認(rèn)為，隨著納米技術(shù)、生物技術(shù)等呈幾何級數(shù)加速發(fā)展，未來20年，人類的智能將會大幅提高，人類的未來也會發(fā)生根本性重塑。在‘奇點’到來之際，機(jī)器將無需人類干預(yù)，而通過人工智能實現(xiàn)快速的自我進(jìn)化，智力全面碾壓人類，從而開啟一個全新的時代。孫正義認(rèn)為2060年超人工智能的智商可能達(dá)到一萬，而愛因斯坦的智商只有兩百，彼時，人工智能與人類智商的差距，如同我們與螞蟻智商的差距，它就像“神”一樣的存在了。

　　第二個走向是沿著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的路徑繼續(xù)發(fā)展。深度學(xué)習(xí)依賴大數(shù)據(jù)的驅(qū)動，大數(shù)據(jù)紅利已經(jīng)吃得差不多了，所以接下來人工智能會沿著目前的軌跡繼續(xù)發(fā)展，但增速放緩。

　　第三個走向是再次滑落低谷。人工智能又會重蹈覆轍，再次走入低谷。

　　人工智能的主要技術(shù)

　　本輪人工智能，落地應(yīng)用最多的恐怕非計算機(jī)視覺莫屬。

　　計算機(jī)視覺技術(shù)被大量應(yīng)用在無人駕駛、安防、零售和醫(yī)療等領(lǐng)域。

　　今年美國CES上有很多的計算機(jī)視覺的創(chuàng)新應(yīng)用。比如說女生出差旅行的時候拉一個很大的行李箱很不方便，基于計算機(jī)視覺技術(shù)的箱子可以跟著主人走，以后就再也不用拖著拉桿箱出行了。另一個創(chuàng)新應(yīng)用：據(jù)統(tǒng)計，家用冰箱里有20%的食品處于過期的臨界狀態(tài)，計算機(jī)視覺可以掃描每個食品的保質(zhì)期，在臨近保質(zhì)期的時候即使提醒用戶。

　　計算機(jī)視覺的算法，源于1960年代霍普金斯大學(xué)的兩位教授的實驗，他們在貓的腦殼上打了個小孔，放入微電極，通過給貓看不同的視覺信號，發(fā)現(xiàn)貓的視覺是分層的。這兩位教授也獲得了1980年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，半個世紀(jì)之后，該發(fā)現(xiàn)對人工智能的巨大推動作用估計是他們兩位所始料未及的?；诜謱幼R別模型的計算機(jī)視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)已經(jīng)超過了人的視覺的判別能力。

　　哺乳動物的視覺是分層的，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也由很多層組成。以人臉識別為例，深度學(xué)習(xí)的輸入層對應(yīng)視網(wǎng)膜的像素層；第一層對應(yīng)視覺皮層V1，進(jìn)行邊緣檢測，勾勒出線條和輪廓，第二層在第一層的基礎(chǔ)之上進(jìn)行抽象，形成鼻子、眼睛等五官特征，第三層再繼續(xù)進(jìn)行抽象，構(gòu)建出人臉。

　　對于人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者有以下一些建議。中國現(xiàn)在已經(jīng)有15家做人臉識別的比較成規(guī)模的企業(yè)，從創(chuàng)業(yè)的角度來說，做人臉可能有點晚了，但是將計算機(jī)視覺與其他行業(yè)相結(jié)合，比如上面提到的拉桿箱、電冰箱等，尚有很大的發(fā)展空間。

　　第二個深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。

　　地球上有很多動物的視覺要比人好，但是只有人具有語言系統(tǒng)可以表達(dá)復(fù)雜的思想和情感。自然語言處理技術(shù)這兩年也取得了很大的進(jìn)展，主要是采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加上注意力機(jī)制的算法。

　　現(xiàn)在各大廠商都在做智能音箱，比如天貓精靈、小米小愛、京東叮咚、百度小度、Google Home 和 亞馬遜Alexa等等。智能音箱被認(rèn)為可能是下一代互聯(lián)網(wǎng)的入口。同時，機(jī)器翻譯技術(shù)也已達(dá)到了實用水平，出現(xiàn)了谷歌翻譯、科大訊飛翻譯機(jī)等一批優(yōu)秀的翻譯系統(tǒng)。自然語言處理主要采用的是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，該技術(shù)與大腦認(rèn)知過程中的工作記憶和長期記憶的協(xié)同機(jī)制很類似，結(jié)合注意力機(jī)制，人工智能在自然語言方面取得了很大的進(jìn)展。

　　深度學(xué)習(xí)第三大創(chuàng)新是對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN），GAN將博弈論引入機(jī)器學(xué)習(xí)建模中，使兩個模型進(jìn)行對抗，不斷進(jìn)行自我迭代提升，最終達(dá)到納什均衡，使機(jī)器能生成很多真假難辨的藝術(shù)品。

　　很多人認(rèn)為人工智能不能從事畫家那樣的創(chuàng)造性的工作，而然GAN顛覆這一觀點。比如你告訴AI“一輛巴士在空中飛”，AI就會“想象”出一幅畫來，一輛巴士長了翅膀在空中飛。

　　理性偏樂觀看待人工智能

　　我們可以用一種理性偏樂觀的態(tài)度看待人工智能。目前的人工智能還是在解數(shù)學(xué)的最優(yōu)化問題，人工智能并不具有“自我”的意識，離威脅人類還非常遙遠(yuǎn)，也沒有看到明確的路徑。

　　本輪人工智能是多學(xué)科交叉融合的結(jié)果。Hinton教授十年前剛提出深度學(xué)習(xí)模型時，是基于量子力學(xué)的玻爾茲曼機(jī)模型，之后認(rèn)知科學(xué)、行為主義心理學(xué)和博弈論都對人工智能的發(fā)展起到了巨大的推動作用。

　　深度學(xué)習(xí)模型通過大量“訓(xùn)練”，所“學(xué)到”的是幾何的角度從輸入空間到輸出空間的復(fù)雜映射，本質(zhì)上仍然是求解數(shù)學(xué)函數(shù)的最小值。深度學(xué)習(xí)依賴大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，無人駕駛公司雇了很多的人來人肉打標(biāo)簽，打標(biāo)簽的費用甚至比科學(xué)家團(tuán)隊的費用還要高，可以用：“沒有人工就沒有智能”來概括目前深度學(xué)習(xí)對標(biāo)簽數(shù)據(jù)的高度依賴。對于已經(jīng)積累了大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，深度學(xué)習(xí)可能是一個產(chǎn)品創(chuàng)新的利器，對于沒有那么多數(shù)據(jù)的初創(chuàng)企業(yè)而言，基于“小數(shù)據(jù)”的知識圖譜可能更適合，知識圖譜是人工智能“符號主義”延續(xù)下來的血脈，能很好地表達(dá)人類的先驗知識。

　　目前人工智能是沒有意識的，AlphaGo并不知道它在下棋。擔(dān)心人工智能統(tǒng)治人類的人，包括霍金和馬斯克，大多都是沒有自己親身實踐過人工智能算法的經(jīng)驗，他們的擔(dān)心源于不了解。但是人工智能的確已經(jīng)在倒逼道德和法律的發(fā)展。

　　“人工智能雖然還是很‘笨’的，但是已經(jīng)足夠改變行業(yè)了。凡事過去，皆為序章。未來30年人工智能的全面落地將會改變所有的行業(yè)和對人類命運產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，被稱為“數(shù)字文藝復(fù)興”和“第四次工業(yè)革命”，目前還處在商業(yè)化的早期，現(xiàn)在開始著手利用人工智能進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)一點都不晚。

　　未來是屬于大家的，也是屬于人工智能的，但歸根結(jié)底，是屬于會造人工智能的人的。

　　注：本文整理自作者在上海2018年“創(chuàng)客中國”高峰論壇上的演講實錄。內(nèi)容僅為作者觀點，不代表DT數(shù)據(jù)俠立場。

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　　本文數(shù)據(jù)俠鄔學(xué)寧，SAP硅谷創(chuàng)新中心首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，2018年數(shù)據(jù)科學(xué)50人成員，復(fù)旦大學(xué)人工智能客座講師，致力于機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法研究，在全球零售、金融、制造、醫(yī)療、智慧城市等不同行業(yè)擁有豐富的利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品與商業(yè)模式創(chuàng)新的經(jīng)驗，著有《SAP企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)》（清華大學(xué)出版社），曾擔(dān)任教育部高教委骨干師資培訓(xùn)班大數(shù)據(jù)課程講師，openSAP講師。

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