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2017-01-16

Google Cloud 首席科学家李飞飞:人工智能之路任重而道远,并没有我们想象中的超能

加入 Google Cloud 担任首席科学家,李飞飞跨出了从学术界进入产业界的第一步,她依旧还是斯坦福计算机科学系的终身教授,利用两年学术假期进入 Google,希望能将学术和企业进行融合,挖掘出人工智能更多创新性的价值。

此次,李飞飞现身北京,给大家带来了一场人工智能知识和观点的演讲。人工智能无疑是当下业界最炙手可热的话题,从学术研究出身的李飞飞口中,我们听到的并不是对人工智能技术的大肆吹捧,而是以惯有的严谨态度进行解析。

李飞飞认为,云平台是实现人工智能价值最合适的平台,因为除了存储,人工智能还涉及到大量的数据计算。另外,云涵盖金融、健康、电商、交通等各行各业,在人工智能和大数据的推动下,这些产业得以转型、升级。

对于大热的人工智能是否存在泡沫这个问题,李飞飞没有否认,但也坚信泡沫过后的人工智能终究会给人类生活带来颠覆性的影响。

李飞飞进一步表示,自艾伦·图灵提出「人工智能」这个概念以来,人工智能虽然已有 60 年的历史,而在 70 年代初到 80 年代末,就如我们感受到的一样,并没有多大的发展。她指出,主要问题出自人工智能的演进过程当中:

在人工智能崛起之前,人工智能系统中的「rule」均由科学家们手动添加,这些 rule 十分复杂且存在三方面的致命问题:

1.Scalable(可扩展的),科学家无法将所有 rule 写进一个程序。

2.Adaptable(可适应的),例如将英文转换成中文时,因语法的差异性,只能重新设计出一条新的 rule。

3.它是一个 Closed word(封闭的环境)。

直到一个重要的领域——机器学习的出现,给人工智能带来了飞跃式的发展。相比传统学习,机器学习具有「认知」这一层,可自行对数据进行认识、分类、记忆,为科学界省去了大量的工作。

Artificial Neural Network(神经网络)是人工智能飞速发展的另一个重要因素。从 2012 开始,由于算法的不断优化、互联网所产生的海量数据、硬件的发展,神经网络和深度学习得到了井喷式的发展。

Vision 与 Language(自然语言处理等)的结合,即艾伦·图灵提出的人工智能目标之一,也是近来人工智能界普遍关注的热点。作为实现人工智能的三个要素:Syntax(语法)、Semantics(语义)、Inference(推导),李飞飞以其实验室与 Fecebook 合作的一个项目为例,并表示,就目前看来,人工智能在这几个方面的综合发展还远远未到达足够「智能」的程度。

计算机视觉(Vision)对世界的理解,实际上就是三维场景的建构,这项技术在过去二、三十年有了长足的发展,使得无人驾驶能够产业化。

李飞飞认为,在未来,计算机视觉的能力,不仅仅在于「看到」什么内容,还应该在「理解」所看到的内容。就比如同样看一幅图,人和机器都能看到里面的人物、场景,但图片所蕴含的故事、人物情绪等,机器往往没办法做到。

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