人工智能是一門既可拯救世界、又可終結(jié)世界的技術(shù)。

為終止人工智能到底是利是弊的爭(zhēng)議與炒作，外媒采訪了一些與全球大型科技及工業(yè)公司合作多年的杰出人士，獲悉了他們關(guān)于人工智能的正確發(fā)展方向的看法。

2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么？2019年又將會(huì)發(fā)生什么？以下是谷歌大腦聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達(dá)、Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)總經(jīng)理及Fast Forward Labs創(chuàng)始人希拉里·梅森（Hilary Mason）、Facebook人工智能研究院創(chuàng)始人Yann LeCun和埃森哲全球人工智能負(fù)責(zé)人Rumman Chowdhury博士的見解。

回顧2018，展望2019，他們中的一些人表示：隨著越來越多的人了解人工智能能做什么和不能做什么，關(guān)于人工智能終結(jié)世界的說法越來越少，對(duì)此他們感到很欣慰。但這些專家也強(qiáng)調(diào)，在發(fā)展人工智能的同時(shí)，計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需采取負(fù)責(zé)任的倫理規(guī)范。

Rumman Chowdhury

Chowdhury是埃森哲應(yīng)用智能部門的總經(jīng)理，同時(shí)兼任公司責(zé)任AI計(jì)劃的全球負(fù)責(zé)人。2017年，她被BBC評(píng)為最具影響力的100位女性之一。

Chowdhury說到，在2018年，她很高興看到公眾對(duì)人工智能的能力和局限性的理解有所增長(zhǎng)，也很高興聽到人們對(duì)人工智能帶來的威脅進(jìn)行了更均衡的討論，而不是擔(dān)心智能機(jī)器像電影《終結(jié)者》中那樣掌控全球。隨此而來的是人們對(duì)隱私、安全問題的警惕以及人工智能在塑造我們和后代中可能扮演的角色的質(zhì)疑。

然而，公眾對(duì)于AI的理解并沒有到達(dá)她所認(rèn)為應(yīng)到達(dá)的層面。Chowdhury希望在未來一年里能看到更多的人利用教育資源來理解AI系統(tǒng)，并可以明智地質(zhì)疑AI的決策。

她對(duì)科技公司與AI生態(tài)系統(tǒng)中的人開始考慮其工作的倫理影響的速度感到驚喜。但她希望看到AI社區(qū)可以采取更多實(shí)際行動(dòng)，而非空喊道德口號(hào)。

她問道：“就倫理和人工智能方面，我希望除了電車難題，我們能深入研究AI將提出的那些困難的、沒有明確答案的問題。如：該如何在人工智能和物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控間取得‘合理’平衡？是既能保證安全，又能抵制深化現(xiàn)有種族歧視的懲罰性監(jiān)控嗎？應(yīng)如何重新分配先進(jìn)技術(shù)的收益從而不進(jìn)一步擴(kuò)大貧富差距？接觸多大程度的人工智能可讓孩子成為‘人工智能土著’，卻又不被其操控或同質(zhì)化？又該如何利用人工智能擴(kuò)大教育規(guī)模并使教育自動(dòng)化，同時(shí)極大程度培養(yǎng)孩子的創(chuàng)造力和獨(dú)立思考能力？”

在未來一年里，Chowdhury預(yù)計(jì)全球各地政府將加強(qiáng)對(duì)科技公司的審查與管理。

她說：“人工智能及科技巨頭所擁有的力量引發(fā)了許多關(guān)于如何監(jiān)管該行業(yè)與技術(shù)的問題。2019年，我們將不得不解決這些問題。該如何監(jiān)管一項(xiàng)具有多用途且結(jié)果受具體情境影響的技術(shù)？如何制定既不扼殺創(chuàng)新又不偏袒大公司（可承擔(dān)合規(guī)成本的公司）的管理規(guī)定？監(jiān)管范圍又該如何確定？全球？國家？還是當(dāng)?shù)乇O(jiān)控？”

她還預(yù)計(jì)人工智能在地緣政治問題中扮演的角色會(huì)持續(xù)演變。

她說道：“AI不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)，更是經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的塑造者。在這項(xiàng)技術(shù)中我們能反思、衡量、并實(shí)踐我們的價(jià)值觀。對(duì)于應(yīng)建造什么和如何建造的影響上，行業(yè)應(yīng)不要太當(dāng)真。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，AI行業(yè)中常見的理念需要被摒棄，即使我們不構(gòu)建它，中國也會(huì)，而創(chuàng)造正是力量所在之處�！�

她還說道：“我希望監(jiān)管機(jī)構(gòu)，技術(shù)及研究人員意識(shí)到人工智能競(jìng)賽不僅僅只關(guān)乎計(jì)算能力與技術(shù)敏銳度，就像冷戰(zhàn)不僅僅關(guān)乎核能力一樣。我們有責(zé)任以更公平、更公正、更公開的方式去重建世界。這是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)，轉(zhuǎn)瞬即逝，我們要抓住這個(gè)機(jī)會(huì)�！�

從消費(fèi)者角度來看，她相信2019年人工智能將在家庭中應(yīng)用更加廣泛。許多人已更習(xí)慣于使用智能音箱如 Google Home和Amazon Echo及其他很多智能設(shè)備。她很好奇在這方面是否會(huì)有特別有趣的東西會(huì)從于19年1月第二周將在拉斯維加斯舉辦的消費(fèi)者電子展覽會(huì)中脫穎而出，這可能進(jìn)一步將人工智能融入人們的日常生活。

她說：“我想我們都在等一個(gè)機(jī)器人管家的出現(xiàn)�！�

吳恩達(dá)

吳恩達(dá)是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授。因?yàn)楹芏嘣�因，他的名字在AI圈中廣為人知。他是谷歌大腦（將人工智能輻射到谷歌所有產(chǎn)品的項(xiàng)目）的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是Landing AI（旨在于幫助企業(yè)將人工智能融入到運(yùn)營(yíng)中的公司）的創(chuàng)始人。他還是YouTube和Coursera（吳恩達(dá)創(chuàng)立的在線學(xué)習(xí)公司）上一些最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的講師。他創(chuàng)建了deeplearning．a(chǎn)i網(wǎng)站，并撰寫了一本名為《Deep Learning Yearning》的書。

在百度工作三年，幫助此科技巨頭向AI公司轉(zhuǎn)型后，吳恩達(dá)辭去了百度首席AI科學(xué)家的職務(wù)。

之后，他加入了擁有1．75億美元的人工智能基金會(huì)，同時(shí)成為了無人駕駛汽車公司Drive．a(chǎn)i．董事會(huì)一員。

吳恩達(dá)預(yù)計(jì)到2019年主要取得進(jìn)展或變化的地方是AI將在科技行業(yè)或軟件公司外的領(lǐng)域得到應(yīng)用。通過援引麥肯錫的一份稱AI將創(chuàng)造13萬億GDP的報(bào)告，他說到AI領(lǐng)域最大的未開發(fā)潛力在軟件行業(yè)之外。

他說：“我認(rèn)為2019年，AI應(yīng)用于軟件行業(yè)之外的例子會(huì)非常之多。AI在幫助谷歌、百度、Facebook及微軟等公司中都做得很不錯(cuò)，我與這些公司無任何關(guān)系。但就連Square 、Airbnb及Pinterest等公司都已開始應(yīng)用一些AI功能，我認(rèn)為下一輪創(chuàng)造價(jià)值的巨浪會(huì)在制造業(yè)公司、農(nóng)業(yè)設(shè)備公司或醫(yī)療保健企業(yè)開發(fā)一系列的AI方案來推進(jìn)業(yè)務(wù)之時(shí)�！�

像Chowdhury一樣，吳恩達(dá)對(duì)2018年公眾對(duì)AI的能力及局限性上的理解大增感到驚訝。他很高興關(guān)于AI的討論不再圍繞機(jī)器人殺手或?qū)θ斯ふ�體智能的恐懼了。

他表示他是有準(zhǔn)備地回答了問題，并沒想到其他人也有相似的想法。

他說：“我試圖引用了幾個(gè)我認(rèn)為對(duì)實(shí)際應(yīng)用十分重要的領(lǐng)域。AI的實(shí)際應(yīng)用會(huì)遇到一定的阻礙，但我認(rèn)為這些阻礙都會(huì)被解決�！�

在未來一年里，吳恩達(dá)很高興看到人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)研究?jī)蓚�(gè)領(lǐng)域都取得了進(jìn)展，這將有助于推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。一方面是AI能通過更少的數(shù)據(jù)得出精確的結(jié)論，該領(lǐng)域的一些人稱之為“少量樣本學(xué)習(xí)”。

他說：“我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的第一波進(jìn)展主要是大公司利用大量數(shù)據(jù)創(chuàng)建巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)吧？所以如果你想創(chuàng)建一個(gè)語言識(shí)別系統(tǒng)，就需要進(jìn)行10萬小時(shí)的數(shù)據(jù)模擬。如果想創(chuàng)建機(jī)器翻譯系統(tǒng)，就需要模擬極大量的平行語料庫中的句型，從而創(chuàng)造出很多突破性結(jié)果。現(xiàn)在我越來越多地看到從小數(shù)據(jù)中出的成果。所以即使你有1000張照片，你也可以嘗試去做出點(diǎn)什么結(jié)果�！�

令一方面則是被稱為“通用可見性”的計(jì)算機(jī)視覺方面的進(jìn)展。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)經(jīng)過斯坦福大學(xué)高端X光機(jī)拍攝的原始圖像的訓(xùn)練，效果可能會(huì)非常地好。很多該領(lǐng)域的先進(jìn)公司及研究人員已創(chuàng)造出了比放射科醫(yī)生更出色的系統(tǒng)，但它們并不是很靈活。

“但如果你把你的訓(xùn)練模型應(yīng)用到拍攝圖片有點(diǎn)模糊的低端X光機(jī)或是其他醫(yī)院的X光機(jī)上，遇到技師讓病人右轉(zhuǎn)，導(dǎo)致角度有些許的偏離的情況，結(jié)果就會(huì)是相比于今天的算法，放射科醫(yī)生會(huì)做的更好。因此我認(rèn)為有趣的研究是嘗試提高學(xué)習(xí)算法在新情境中的通用性�！�