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【新闻】维克托迈尔舍恩伯格让机器加强学习做人类的好帮手

发布时间:2020-10-15 01:34:47 阅读: 来源:热缩带厂家

世界智能大会专题报道

国际知名大数据专家、牛津大学教授 维克托?迈尔-舍恩伯格

天津北方网讯:人工智能和人的智能这是一个大的讨论,但是很奇怪的是这把人工智能和机器对立了起来,我觉得这好像是一场战斗,一边会赢一边会输。“超级智能”这个词好,让人不是觉得机器赢了人或者是人赢了机器,而是说人和机器可以一起来工作,两者可以达成一种前所未有的相互理解和对于世界的认识。当然了,这最关键的是学习的能力。

很长时间以来我们都觉得,我们可以教机器认识世界的一切,告诉它们这个世界的规则是什么。我们刚开始做人工智能的时候失败了,我们没有能够了解人类存在的根本事实,关于学习的事实,因为人是通过数据来学习的。

我给大家讲一个关于机器翻译的故事。在50年代的时候,美国拿到了苏联的很多文件,但不知道这些文件讲了什么,因为他们没有足够的人工译员来翻译,他们就去找计算机学家,问他们能不能把这些文件从俄语翻译成英文,然后这些计算机专家很自信,他们觉得有能力,给三个月的时间吧。十年过去了,花了十亿美元,失败了。因为结果发现学习和翻译其实是很难做的,这些计算机专家承诺要做的是,他们想给这个计算机教一些非常复杂的语言的规则,抽象的规则,结果发现失败了,做不到。而现在,我们知道谷歌软件可以做很多翻译,很多其他的公司也有类似的系统,关键的是什么呢?就是让机器通过数据来学习。机器通过数据来学习,就可以是一个助手帮助你做决策。

如果我们把数据和算法比较起来,到底哪一个是更重要的呢?数据!通过数据推动了算法,所以数据才是关键。我给大家举一个例子,2015年,最好的无人驾驶车实现了400公里的距离,与此同时,谷歌的无人驾驶车却实现了2000多公里的距离,这要比汽车生产商的纪录大五倍。为什么计算机公司比汽车制造公司做无人驾驶做得好呢?因为他们用的就是数据。怎么样才能优化数据呢?

我们再看一看特斯拉公司,特斯拉所关注的是他们的数据平台,每个特斯拉汽车都有摇杆技术,如果你们驾驶一个特斯拉公司的车的话,它们会边行驶边收集数据,它们还会把这些数据传到总部,因为特斯拉有一个机器学习算法这样的系统,它可以使自己的汽车变得更好。早上的时候,如果你开车,然后到了晚上,经过一天的时间,可能这个汽车软件已经更新了。所以说正是因为这种软件更新,使得这个汽车驾驶得越来越好。所以说,我们已经不用去考虑简单的网络技术问题,应该考虑的反馈技术,我们用这种反馈的数据加强机器的学习能力,这个反馈的数据和数据的学习能力是非常重要的。

我们要做的就是积累够多的数据,并且让机器学习这些数据来帮助我们。现在我们都认为医院越大越好,因为它可以接诊更多的病人。但是如果是这样的话,仍然是一个将苹果和橘子相比的思维。未来其实不是将我们和别人进行对比,而是将我们身体各种阶段的不同状况进行对比。所以,医院的规模已经不是非常重要了,对数据来说也是如此,我们关注的仍然是反馈。所以我们现在关注的是更为精确的服务,我们让人们能够随时更近距离地获取医疗服务,当然在其他的市场也有很大的应用。市场其实跟资本没有太大的关系,因为早在资本出现之前,市场就出现了,因为市场其实就是人们共同合作、协作的一个场所,市场其实是人们日常生活交流的一个最重要的场所,因为它将人们会聚起来,而且让他们协同合作。在市场当我们交易的时候,并不知道我们购买到的商品是不是最好的,是否反映了我们的偏好,所以机器学习也可以帮助我们,而且能给我们很大的帮助,我们可以预先地知道网上或者网下的市场,让我们的机器先去学习,这使得我们的日常购买可以变得更加的有效,而且可以实现人机交互,使其更加有效。

最后一个案例就是教育,我们已经听到了关于教育的重要性和我们进行教育改革的重要性。当然我这里想谈的不是说要教给人们不同的技能,而是要告诉人们,我们该如何进行教学。对某些孩子来说,可能某种计算方法更好,对另一群孩子来说,我们可能适用其他的数据计算方法。所以我们要让机器去学习,这样我们就可以更好地提供教育服务。

当人们谈到人工智能的时候,往往感到担忧,因为他们觉得失去了掌控力。当然,他们的担心可能也是有理由的,但是我想说,超级智能并不是人类的威胁,而是一个机遇。当然,我们首先得设计好,但是不管怎么样它是一个好机会,而且是一种特别的机会,因为通过这个机会,我们就可以去选择,它给了我们选择的自由,即我们自己愿意做什么样的决定,什么样的决定让机器来帮我们做。所以自由的选择真的是给我们带来了巨大的力量,也正是机器学习的时代和超级智能时代的特征。

我认为未来真的是有关人的,为了让这个人的未来真正地实现,我们需要得到尽可能多的帮助。(“津云”编辑曲璐琳 摄影记者王欣鹏)

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