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李开复:智能机器人不会很快走进每个家庭

2016-06-23 10:07
风频浪劲
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  在讲人工智能之前,我想向大家介绍一下我的一些背景:在30多年前,我就进入了人工智能领域。我是在1980年首先做的自然语言处理,1982年做的计算机视觉,1983做的语音识别,1985年做的人机对弈,1996年做的VR/AR……那时候我的这些选择基本上都是非常“糟糕错误”的职业选择,因为每一件事情,我都是在它的黄金时代之前。从这个事情上,其实我也想说,做计算机研究这个领域,还要在正确的时候选择正确的事情。

  但现在是人工智能的黄金时代。为了说明这个问题,我还带一些实际的数据来跟大家分享。人工智能有很多分支,其中之一是机器学习,机器学习里面还有一个分支是深度学习,今天我更多的会用深度学习作为案例。

  人工智能是一种工具

  最近人工智能成为全球热门新闻话题,很多是因为大家看到AlphaGo在几个月前击败了李世石,最近在网上还传出年底之前它要挑战柯杰的消息。但有一点让我觉得很可惜:大家对这个话题讨论的重心都放在了人工智能是不是在模仿人脑,“奇点”是否即将来临这样的问题上,却没有真正关注人工智能对我们的现实影响。

  “奇点”认为未来机器将有各种的智能、人类必须做一些事情来保护自己。但我认为人工智能要取代人还是一个非常遥远的事情。我们需要更关注的事情是人工智能是今天能够拿来用的工具,它能帮助人类解决问题,能取代重复性的工作,能创造商业价值。正因为这个理由,我认为今天我们进入了人工智能的黄金时代。

  几乎所有思考模式可以被理性推算的工作岗位,在有足够数据支撑的时候,都会被取代。为什么AlphaGo这么厉害?就是因为它可以动用到几千台机器每天和自己对弈上万盘的围棋;以后为什么自动驾驶会这么厉害呢?因为它可以用它的各种的sensor在路上搜集数据,这不是任何一个司机可以匹敌的。

  科普深度学习

  深度学习是一种神经网络,它的特点是使用了多层网络,能够学习抽象概念,同时融入自我学习,而且收敛相对快速。

  收敛快速可能是一种技巧。简单的来说,如果我们有很多笑脸,输入到一个神经网络里面去,最后你希望让机器能识别这是姚明,那是马云。但是要一次性学会这么多会比较困难,所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习,机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念,然后做出理解,最终做出判断和决策。

  比如它可以有好几层的nodes和connection,经过这些nodes和connection,它在每一个层次会感知到不同的抽象特征,且一层比一层更为高级。经过自我学习,从一个脸输进去再从同样的一个脸输出来,它就从里面抽象的学习到了一个人的脸重要特征。

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