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[導(dǎo)讀] (文章來源:光明日報) ? ? ? ?在人類歷史上發(fā)生過很多次革命。第一次革命可以稱之為“農(nóng)業(yè)革命”。當(dāng)人類第一次出現(xiàn)在地球上的時候,他們以采集天然食物為生,距今10000年前才開始從事農(nóng)業(yè)

(文章來源:光明日報)
? ? ? ?在人類歷史上發(fā)生過很多次革命。第一次革命可以稱之為“農(nóng)業(yè)革命”。當(dāng)人類第一次出現(xiàn)在地球上的時候,他們以采集天然食物為生,距今10000年前才開始從事農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)改變了人類的生產(chǎn)生活方式,使人類形成了“社區(qū)”的概念,“農(nóng)業(yè)革命”與后來的工業(yè)革命的區(qū)別在于——在農(nóng)業(yè)社會中教育不是很重要,人們只要跟著自己的父母就可以學(xué)會如何進(jìn)行種植。而在工業(yè)革命到來后,教育的重要性大大提高,人們至少要經(jīng)歷高中和大學(xué)的教育才能足夠勝任自己的工作。而今我們正在進(jìn)入信息革命時代,信息革命帶來了極其重大的影響,這種影響對人類社會的改變不亞于農(nóng)業(yè)革命和工業(yè)革命。

比如未來制造業(yè)的就業(yè)機(jī)會可能一去不復(fù)返。舉例而言,在我小時候,每一部電梯里都有專門的操作員,幫助客人操作達(dá)到指定的樓層。后來電梯的操作系統(tǒng)越來越先進(jìn),停降在各個樓層可以實現(xiàn)自動化,所以“電梯操作員”這個工作也就消失了。再比如說,當(dāng)代的工廠生產(chǎn)一輛汽車所需要的人手比20年前少很多,大家可以看一下今天的汽車組裝車間的照片——與幾十年前熱火朝天、人聲鼎沸的汽車工廠相比,今天的汽車生產(chǎn)車間里可能只有一名工人,而且這名工人也許還穿著西服,打著領(lǐng)帶,成了現(xiàn)代化車間系統(tǒng)的管理者。

電梯操作員、汽車工人……科技和生產(chǎn)力即將改變的下一個職業(yè)是什么?比如卡車司機(jī),“智能無人汽車”技術(shù)的出現(xiàn)很可能讓這些人也工作不保。很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家說不必為此擔(dān)心,因為一些工作正在消失,而社會總是在創(chuàng)造新的職業(yè)。這到底是不是真的呢?現(xiàn)在不得而知,但我想,當(dāng)智能時代真正來臨,社會所需要的人力勞動力可能只有現(xiàn)在的四分之一。

我們應(yīng)該從現(xiàn)在開始思考這些問題:智能時代將在哪一時刻真正來臨?到時候多少人還有所謂的工作?找到一份不錯的工作需要什么新的素質(zhì)?大學(xué)教育還需不需要?是否還有足夠的資源來保證我們的正常生活?人工智能社會人們需要思考像這樣有意義的事情。

常常有人問我,機(jī)器學(xué)習(xí)是不是代表著人工智能技術(shù)。對此,我的回答是否定的。界定人工智能技術(shù),要看這個系統(tǒng)本身是否能夠“思考”到更深的層次。比如說,一張簡筆畫上畫著一個圖案,看上去仿佛是一輛自行車,可它其實沒有自行車的功能。機(jī)器學(xué)習(xí)可能會將這幅畫直接歸納到“自行車”這個類別,但人并不會這樣做。人可以透過這張圖畫,分辨和判斷它的屬性,提取出眼前這一信息真正的價值和功能。但是現(xiàn)在所謂的人工智能技術(shù)只是停留于表面,只是做圖形形象的識別,這種學(xué)習(xí)和識別與人類的認(rèn)識尚有巨大的差距。

當(dāng)前,機(jī)器學(xué)習(xí)仍然存在很多問題,比如,如果想相對精準(zhǔn)地判斷某一事物,機(jī)器需要學(xué)習(xí)至少50000張圖片,還要對每張圖片進(jìn)行歸類,將這幾萬張圖片歸為大概1000個類別,從而形成一個“深度學(xué)習(xí)圖片網(wǎng)絡(luò)”。通過這個網(wǎng)絡(luò),機(jī)器可以對圖像的內(nèi)容和風(fēng)格進(jìn)行識別、定義??墒沁@依然無法與人類的學(xué)習(xí)認(rèn)知水平相提并論。我女兒四歲的時候,我翻開兒童百科全書,給她看各式各樣的圖像,其中有一頁畫著消防車的彩圖。過了幾天之后我們上街看到消防車,她指著消防車說“爸爸快看,這是消防車!”僅僅見過一次圖片,她就在大街上認(rèn)出了消防車的事物,這體現(xiàn)了人類強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和認(rèn)知水平。

機(jī)器學(xué)習(xí)還面臨一個急需解決的難題——互動問題。比如說這里有一張貓的照片,我把這個貓的照片的幾個像素進(jìn)行了調(diào)整,機(jī)器在識別的時候就會把“貓”當(dāng)成“汽車”,一些微小的操作就能讓機(jī)器產(chǎn)生誤判,把圖片歸結(jié)到完全不同的類別,作為科研人員,我們必須認(rèn)識到目前機(jī)器深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不足,并致力于解決這些問題。

從本質(zhì)上來說,我們對空間的視覺感知實際上是基于人類本能的三維維度,但是更高維度空間對于機(jī)器深度學(xué)習(xí)其實非常的重要。在這里我就不能不提到中國,中國有占全世界五分之一的人口,有大量高素質(zhì)人才,只要給人工智能技術(shù)研究、高維空間研究更多支持,中國人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者、從業(yè)者就有機(jī)會成長為世界級的高水平科研人員。

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