在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

dicksonjyl560101發表於2019-05-07

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2019-05-07 08:00:00

面對那些關於“機器學習”、“深度學習”、“神經網路”的高深技術討論和分析,大多數人並不能完全理解其背後的真相。於是,帶著既不想做“寵物”,也不做“奴隸”的想法,許多人開始對AI的未來充滿擔憂。

那麼,處處都在吹捧的人工智慧真有那麼高大上嗎?

日前,微軟(中國)技術長 韋青 與《深度學習》一書的作者、被稱為“AI奠基人”的 特倫斯·謝諾夫斯基 進行了一場精彩的深度對話,讓我們在這場思想碰撞中,重新認識了AI。特倫斯謝諾夫·斯基曾和AI教父傑弗裡·辛頓共同發明了波爾茲曼機。

取代人類的不是AI

而是掌握了AI技能的人

與高談闊論,暢享AI未來的大咖演講不同,兩人的交談很接地氣。謝諾夫斯基和韋青更像兩位“好老師”,他們不僅講到了歷史課、科學課,還有生理課、心理課和職業規劃……

謝諾夫斯基談到我們共同的祖先—— “智人” 。智人大約在距今20萬年前就出現了,這在幾十億年的自然界進化過程中也只是疏忽一瞬。智人之所以能夠成為智人,是因為擁有了其它動物所不具備的特殊才能,比如幫助我們思考、創造的大腦,比如靈活的身軀,比如語言、自主意識、理解能力、記憶等。

人類大腦的機制非常複雜與精妙,並且尚未完全開發, 然而只是目前這些看似合理而自然的能力,想要提取其中的原則並整合到人工系統中,也是非常困難的。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

人工智慧發展到今天,就像初嘗美味的點心表面那層薄薄的糖霜,只是剛剛奠定了基礎,未來還有很多需要攻克的難題。

韋青提到,目前人工智慧的主要表現方式是 深度學習, 而深度學習的靈感正是來源於大腦神經科學,它不僅僅是知識,更是一種思維正規化的轉變。

微軟在與客戶的交流中也在思考,如何幫助使用者基於思維正規化的轉變去理解新一輪技術變革,為每一個人、每一個組織賦能。如今經過多年的研發,微軟Azure認知服務在計算機視覺、語音、自然語言理解、機器翻譯等方面均已實現人類同等水平,微軟將這些AI基礎能力 以雲服務的方式 向廣大使用者輸出,為開發者提供了觸手可及的人工智慧。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

針對社會上一些“機器人是否會代替人”的擔憂,韋青的觀點是不要把機器能力神話, 機器自始至終都在充當代替人的某種機能的角色,目的是減輕人類某種負擔。

將來取代人類的並不是AI,而是掌握了AI技能的人, 所以面對新一輪科技革命的浪潮,我們應該積極學習如何與智慧機器相處,並不斷提高這種能力,才能更好地應對時代挑戰。

終身學習,從“娃娃”抓起,“奧數已走遠,程式設計天天練”,中國的少兒培訓機構已經認識到了這一點。這也與謝諾夫斯基的想法不謀而合。

對於很多想進入人工智慧領域的人,謝諾夫斯基的建議是需要一步一步地走,人工智慧的領域很廣,需要了解數學、概率學、物理、生態學、神經科學等,在這些不同方向的知識領域中,我們可以找到一個共同點,那就是 程式設計。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

程式設計可以處理AI時代大量的資料資訊,幫助 發現規律、理解資料背後複雜的問題,並進行深入的學習。 謝諾夫斯基主張家長們應該讓孩子從小開始學習程式設計,培養計算思維,在更容易吸收新知識的階段嘗試用不同角度看世界,才能夠擁有更廣闊的視野去接近真相、抓住時代的機遇。

人工智慧時代,沒有專家

在探討 “年輕人如何擺脫思維侷限” 這個問題時,韋青表示,傳統的老師授課、學生被動吸收的模式是一種效率很低的學習方式,每個人都要通過不斷的 主動學習 去搭建自己的知識體系並不斷迭代。

當有一天走出教室,沒有人會再像老師一樣給你答案,甚至老師也並不會知道所有問題的答案。我們需要掌握大腦規律,在瞬息萬變的現實世界中學習如何發現問題、解決問題。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

謝諾夫斯基分享了自己多年來的學習經驗,在持續不斷的跨學科學習生涯裡,他有幸跟不同領域的人合作並取得了成績,在工作中也有許多有趣的經歷。

在80年代,謝諾夫斯基曾與學生一起做過一個暑期專案,他們通過不斷的實驗,把一個只會像嬰兒一樣牙牙學語的程式,訓練到可以吸收整本字典、會創造新詞,甚至具備了概括和分析能力。在這個過程中,曾有業界權威AI教父之稱的傑弗裡·辛頓在拜訪他時,認為這項研究是非常難以實現的,並說:“你們太瘋狂了!”然而最後他們成功了。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

事實證明: 也許專家知道失敗的每一種方式,但他們不知道的是成功解決問題的方式。

所以 在這個時代沒有專家,墨守成規就不會有突破, 年輕人需要不怕困難、勇於冒險,這在每個人的職業生涯中都非常重要,當你突然有一個異想天開甚至驚人的想法時,不要受限於經驗主義,要勇敢地去不斷嘗試。

人類大腦的優勢也正是 可以超越規則去學習和創造 ,通過研究大量的例子去發現事物之間的相互作用與規律,而不是隻依靠單純的經驗與記憶。這是人工智慧所不具備的,也是未來科學進步試圖打破的藩籬。

996是基於制度

還是源於熱愛?

談到最近大火的“996.ICU”事件,韋青表示,不管工作還是學習,都需要保證作息,罔顧員工基本權益的極端行為是不被提倡的。但如果一個人真的找到了熱愛的事業,並且處於追求個人事業突破的階段,那麼所謂的“996”也就並不那麼重要了。他自己有時也會加班調演算法到忘了時間,凌晨兩點才能回家入睡,但 投入到自己熱愛的事業中並不會讓他感到疲憊。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

謝諾夫斯基則提到了不久前和中國學生的一次交流,當有位學生抱怨被導師要求週末來實驗室工作時,他的第一反應是感到非常疑惑,“難道不該這樣嗎?”

無論任何領域,在學術或事業的起步階段, 想要有進步就必須具備非常有針對性的專注力和自我驅動力,讓自己全身心地沉浸在這份事業中以求得能力的突破,讓所學的知識真正成為大腦的一部分並伴隨終身。 在這種情況下便不再有“996”的侷限,但與996的不同在於,這是 個人自發的、基於自身熱愛與能力發展的行為。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

韋青也談到了當前一些年輕人被灌輸的觀念:“生活不需要那麼辛苦工作和學習,要及時享樂。”他認為這在一定程度上是一種誤導, 未來每個人、每個行業都面臨著巨大的競爭,想要在這場競爭中脫穎而出,需要付出刻苦的努力,不斷升級和迭代自己的認知。

最後,特倫斯·謝諾夫斯基對年輕人提出忠告: 最高水平的學習,是去發現學習之外新的領域,而不是僅僅侷限於被告知、被灌輸的層面。

在未來,取代人類的不是AI,而是掌握了AI技能的人

所有取得出色成就的成功人士都有一個共同點,那就是 抱著開放的態度,勇於探索新的方向, 有一天當你走上一條少有人走的路,觀察到有悖於傳統認知的矛盾點,也許那便是你取得重大發現的時刻。


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