杨洋:创意是人类独有?不!机器人的创意才是无限的
2017-02-20 10:17 人工智能 机器 科技

杨洋:创意是人类独有?不!机器人的创意才是无限的

目前整个全球的人工智能发展主要处在一个计算智能过度到感知智能的阶段,就是大家看到的无人驾驶、图象识别等等。

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今天我要讲四个部分:

第一,什么是人工智能。

第二,人工智能带来新的机会是什么?

第三,我自己在创业过程中真实的一些体验和感受。

最后,是我的一些个人感悟。

一、什么是人工智能?

其实人工智能是仿照人类的技术,这个智能不一定要模仿人类,而是机器有它独特的思考方式。我今天主要讲人工智能模仿人对信息的处理,其实就是感知、认知、分析和决策。

举个例子:

当我说我是博士的时候,如果你手里有宣传书的话,他会感知到“博士”这两个字;认知就是当你看到博士时,你大脑里面反射区跟大脑里博士是什么概念,关联起来。截下来你的大脑分析,博士是比较高学历,到后面加微信就是决策。

其实人工智能干的无非就这一系列的事情。

人工智能分为三个阶段:

感知智能;

认知智能;

人类智能。

认知称为强人工智能,强人工智能基本上就是独立的,他有自己独立的判断和思考以及决策能力。

目前整个全球的人工智能发展主要处在一个计算智能过度到感知智能的阶段,就是大家看到的无人驾驶、图象识别等等。

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我和大家稍微介绍一下人工智能发展简史。

“人工智能”这个词的诞生是20多个人在一块,讨论了二十天然后定出来的一个词,他们认为计算机有新的智能存在。

往后就是第一波浪潮,人工智能真正第一波浪潮是发现计算机可以在逻辑下解决数学题。人类意识对于人工智能充满无限的期待,但是这一次的技术发展却让人类失望,因为除了逻辑特别严格的水平之外,并没有给人带来什么。

第二浪潮是上世纪90年代,实现有序递归计算,也是RNN(递归神经网络-笔记侠注)。如果你跟人家讲,人工智能无非就是RNCA之类的东西,这是人工智能用得最多的一个技术,但是在90年代的时候这个技术能够通过记忆图像的上下文,识别准确率高达70%左右,而我们人对于脸孔的记忆也不高于70%,所以这一波人工智能浪潮,进入真正大规模应用。

比如我小时候看到一个女的过来抱着我,我特别害怕,后来她一说话,我发现是我妈,因为她把头发烫卷了,我没有认出来。在这种场景下,那个时候人工智能有用,但是其实他的准确对于不脸盲的人来讲,其实是没有多大用处。

第三波人工智能浪潮,把信息当成整个人,分成头发层、皮肤层,分成很多层处理。分层处理之后,信息使用效率能够比原来大大提升,比所有我们所知的传统统计分析工具算法有所提升。这一次人工智能一下子进入应用阶段,真正人工智能其实是在2001年出现。

更新一波浪潮,在去年3月份,人工智能对大数据的要求降低,它对于数据的量降低了,但是它对于人使用数据训练方法技能却提高了,这是未来人工智能发展大趋势。如何在数据不够多的时候识别,比如你见过很多水果,你人生中第一次见到菠萝的时候,你能够识别出这个是菠萝,或者是你没有见过的事物,你不会认为这个菠萝是香蕉。

AlphaGo突然一下子让社会和媒体以及普通大众对人工智能有了非常强大的认识:AlphaGo下围棋比人类更厉害,但是其实人工智能从2001年就开始进入运营阶段。

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2014年大数据这个概念还没炒火时,大家觉得搞人工智能是扯淡,尤其是几个大学教授去创业做人工智能感觉就是搞研发。你要去做研发,你骗国家经费,骗我们投资人去做研发,这就是当时大数据人工智能的态度。

一个非常复杂的技术,它诞生的时候,还没被人类理解,任何一个事物发展逐步往前推进,但正是由于这项技术,他在人工智能获取数据的成本大幅度降低。

另外一个就是技术能力突破,再一个是互联网发展了十多年,各个行业在互联网发展之后,“互联网+”把大量的行业数据积累下来,有很多这样数据,可以积极学习,当然这些人干的数据就是深度学习技术成熟。

现在人工智能无非就是分为几类。声音识别大家都已经接触很多了,还有一个就是图象识别,目前图象识别在十万张图象识别级做得还是不错,但是在百万张图象识别的时候,人工智能其实不足以从一百万人里找到你,它可以找出好多个跟你特别像的人,这个人很像。

自然语言理解,千万不要以为自然语言的理解就是文字,它不是文字,它是语言。语言是什么?语言是高度抽象的东西,就比如我刚才说“博士”,你写下来它是文字,但是它真正表达大脑理解的含义,这才是真正的自然语言。

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当我提到“华为”这两个字,比如找工作简历里,写的就会有大量公司文字信息,或者学校专业这些文字信息,这些信息其实是高度体验,“华为”两个字根本代表不了华为。

同样我当提到华为的时候,你们在座每一个脑海里面映射出来不同的华为。有的人认为华为是一个手机公司,有人是觉得是做通讯的公司。让机器去理解这个东西,这是目前人工智能非常大的难点。

目前全球人工智能产业链上非常强,可分为垂直类,同声传译,这是非常大的产业链。而这个产业链,它基本上可以渗透到所有行业。

二、人工智能所带来的新机会

我有一个非常深的体会:随着人工智能、人机交互和高速计算技术的发展,越来越多的人逐渐被取代。当时看到这句话的时候,刚开始进入大规模人工智能的实践应用,我们公司做这三大块:

人对信息的理解;

人机交互;

高速计算。

我们整天提人工智能取代人,它们取代是什么呢?人每天工作分为两部分,一部分是90%时间用于做重复性工作。这一部分工作其实是非常确定的,每天只有10%人去做需要创新的,90%那一块其实都是可以被机器人取代的。

接下来我跟大家举一些例子,这些例子会讲目前人工智能在各个行业,目前最先进的地方怎么使用的。

作为关键领域,首当其冲是教育、医疗、法律、金融。因为这几块是属于利润额最大的领域。比如我们公司开始做教育,但是过去三年随着天天有各种各样的投资人找上门劝我们做金融,说金融市场这么大,随便做一做赚很多。我们每天面临更大的诱惑,所以人工智能最先是在这几个领域发力,比如我想做医疗,包括我们公司做法律。82年之后,整个这一块市场的规模,就相当于中国GDP。

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 1、手工劳作

这是最基础的体力劳动。左边这个是库卡机器人,库卡机器人是德国人。这个机器人是手臂,特斯拉整个生产线全是库卡机器人,没有人。右边那个是QKM,大疆无人机的一个手臂就可以替代人去高空作业,这是机械手臂真实应用场景,也是中国和全球最顶尖水平。

2、教育

这个领域全球做得最好的一家公司叫牛顿。它是一个自营学习系统,能够为每一个学生通过做题掌握对学习、知识点的理解和深度,为此推出完全个性化考试卷子帮助学生提高。我们原来都说在线教育,在线教育做了很多年,以前都做教育赚不了什么钱,但是这些公司横空出世之后,整个教育行业被科技改变,赚钱根本不再是梦想。

这个对教育的极大改变让很多老师失业,为什么呢?我就不是老师教出来的。因为我认为最好的老师一定是因材施教,我的高中一个班80个人,怎么因材施?我绝大部分学习都是靠自学,一个自学能力很强的人,他才有可能把自己变得很优秀,这是我个人的观点。

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3、法律

法律这个东西有人认为机器人很难做,我们一般认为律师是一个很高端的职业。世界上第一个法律公司,哈佛毕业一个团队,他们用ROOS做的法律机器人。我们公司在法律上做尝试,而且也取得不错的效果,法律最大的好处在于逻辑特别严谨,但是坏处就在于我们做这个项目,它是一个专业的东西,我们根本看不出来这个机器人好坏。所以做这一类专业性特别强的行业,AI应用会面临一些问题。

4、金融

因为金融行业有巨大商业应用前景,所以我天天被各种金融问题烦恼。美国有一家著名公司叫做高盛,它就是通过分析数据回答投资这样复杂的专业问题。但我可以很负责任的告诉大家,这是一个骗局,他可以忽悠很多外面一些公司,包括高盛在内,但是他骗不到我,目前还没有达到可以回答任何问题的水平。

有人问,你们能不能开发一个软件炒股,胜率会大吗?其实这个事一直有人在做,连赌马都有大量人工智能在做。香港有一位大学教授用算法赌马,两年赚了八千万。如果不是因为吃官司,都没有人知道算法已经进入到赌马行业,但是用人工智能做这些什么时候被发现?如果我做一个炒股软件,我怎么会拿他去卖钱,我一定把门关起来偷偷用。

2013年2月2日两个算法对绩优股计算了20分钟,因为他们算出来这个价格,如果算准一个价格之后,在刚刚开盘的时候,两个算法立刻把这个股票达到平衡点。人工智能早就进入金融,只是做得好的一定是偷偷在那玩,绝对不会告诉你,我把软件发给你,那一听就是电话诈骗。

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5、医疗

IBM是一家很伟大的公司,这一家公司在过去不到100年,它是寿命最长的科技公司,就是因为不断调整战略,在一些癌症诊疗上还有糖尿病上,它用专项做得非常优秀。

中国在医疗方面跟美国AI技术差距太大了,不是在于人的差距,而是在于数据的积累。美国医疗是起源于80年前,目前中国最顶尖的医疗数据的治疗水平跟国外还有相当大的差距。数据的积累是人工智能最大的基石,对于疾病诊断这一块,它特别依赖于我们诊断数字化。

这一块中国做得也不好,比如你到中山看病,但是你想另外一个医院把病例调出来,这个事很难,而且很多手写的医生故意把字写得很难看,然后无法让你做图象识别。手写体识别在中国目前是一个难题,但准确率还有90%,医生手写识别率几乎为零,这是世界难题。

我要说的就是诊断分析,中国目前还没有对中国疾病分级,这非常不利于机器学习,所以导致这一块不是很看好中国在医疗方面超过美国。另外还有一个原因,美国是大融入国家,他有众多的人种,有众多的性别,这是中国不具备的优势。比如我们鼻烟癌称之为广东癌,但在美国的鼻烟癌也是有记录的,他们记录各种人对不同药物的反应。这一块他们的数据优势更大,美国有专门的研究,而中国这方面的研究没有纳入官方的指导,中国落后了一些。

6、会计

有一天中国有两大会计事务所,分别来找我,想干什么呢?中国每年税务审计,包括财务审计,尤其是上市公司需要做得规范,比如4月份之前做完,所以会计事务所头四个月忙得要死,剩下几个月在外面跑单。

7、文学创作

之前有很多新闻报道这一块,我们自己也用机器做了招聘需求,它写出来的东西基本上看不出来是机器人写的,他会伪造地址,伪造网址,伪造那些东西,写得和真人一样。腾讯也在用写作机器人写财政新闻,这其实可以做到,但是日本小说机器人,四篇小说通过日本初审这个事就非常不靠谱,这就反应一个事实,那些评委也是机器人。为什么?因为小说写作要求非常强的逻辑和对于人的品位的这种把握,故事悬念有高超的技巧,目前机器人是不可以做到的。

机器人可以写问题,写八股文,但是你让他写小说,那种看不懂的可以,但是你要想真的有干货,机器人绝对写不出来。 

8、交通运输

亚马逊在仓库里用大量机器人,包括京东也在用,降低成本。它们会对我们未来生活造成极大的影响。无人驾驶是用机器人替代司机,目前特斯拉出了一个车祸,证实了车祸主因不是因为无人驾驶系统,是因为另外一方没有无人驾驶的大货车司机违章。这个人工避免不了的,机器人也很难顺利去做出这种反应,无人驾驶更加安全。

汽车最大成本在哪里?是汽油,现在用电动汽车,电动汽车在很多国家电是非常便宜的,尤其是核电,就是热核反应,未来电成本一定会降到极低。未来整个物流将会因为人工智能、电动汽车等的普及,对很多行业造成深远的影响,因为物流会影响几乎所有行业。   

9、艺术创作

很多人说机器人不懂创作,机器人不懂什么是好的创作,但是机器人绝对懂创作。什么是创作?什么是创意?创意我们经常归结为一个人的思维特别开阔,但是从数据上来讲,创作是什么?创作就是你发挥空间随机性,如果你随机能力特别强,那你创作的能力就会特别强。在机器人设立创意是设计的随机数,控制随机数变化的空间,如果我们给机器人设立创意无限的话,它会拥有比人类强很多的无限创意,这个就是为什么阿发狗能够战胜人类,因为他的创意是随机。

我们人类恰恰相反,我们人类创意从小到大逐渐变差,为什么?我举个例子:

我女儿4岁的时候做了一件事情,让我开始反思我们人类的创意,为什么会逐渐衰退。有一天早上起床,太阳晒到我们窗户,墙上有光斑,我说你看那个光斑多漂亮。我女儿说我能让它消失。我想她肯定是把窗户关上,结果她把灯打开了。这个给我们很大的反思,其实我们不是不知道不可以,而是我们在思考的时候,我们思维被限制住。我们使用自己的知识,但机器人是可以随意控制,所以它的创意空间无限。

三、人工智能最不会影响哪个行业?

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我们都知道AlphaGo很强大,阿发狗下围棋的时候不能做什么呢?AlphaGo的确很强大,它能够精确计算每一种下法,能够胜利,但是它最不擅长的地方,就是它不能告诉你为什么这样下。如果你把小孩交给AlphaGo,让AlphaGo教小孩去下棋,是根本没有可能,因为AlphaGo它不能解释,它只会计算,为什么它不能解释?因为它的理解方法跟人类完全不一样,阿发狗不掌握人类对信息的体验,不掌握人类处理信息时候对信息的理解,它不能去理解信息。

但是理解恰恰是我们商业社会非常重要一点,如果你问我今天卖股票赚多少钱,你说不知道,赌的,没有人会信你,所以信息具有可解释性是在我们这个商业社会特别重要的一点。

我现在做的事情,就是能够让机器拥有媲美人商业价值的鉴定和分析能力。目前在商业里我们还无法对人和企业信任做精准评估和分析。    

我们iPIN数据架构技术较强,帮助机器人理解这个社会,往上就是模拟人对这个社会认知分析最顶层。往上到最顶层的这种规划,然后就是让输入输出如何在业界被使用,这是最关键一点。大量技术研发是在如何更好的使用输入输出,我们顶层架构,我们解决问题就是做一些高考资源填报,去帮助企业去监控这个市场发展动态,帮助律师找相关案例等等。这都是我们现在在做事情,这就是目前商业分析最核心这一块。

四、人工智能是巨大的机遇

有一些人说人工智能是泡沫,比如360。

如果一个技术真的可以将行业升级,这个巨大的价值在这里,这种价格变成商业价格,就不可能是泡沫。人工智能是中华民族伟大复兴的机遇,这感悟是我最近这一段时间才有的。我在2月3日到美国参会时,得知这次参加全国最顶尖人工智能会议学者里面60%是华人。

人工智能是一个学术界带领的行业,原因是学术界对技术的掌握特别好。在读了N多年博士人眼里,学术界是开放的领域,所以中国人很善于学习掌握,还有中国人数学特别好。

我发现一个事实,中国的初中生平均数学水平远超美国大学教授的数学水平,这是我们中国教育在人工智能身上给我们打下的坚实的基础。因此这是我们非常好的弯道超车的机会。在人工智能教育里面,美国很可能输给中国,因为中国政府对这一块格外重视。

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如何应用AI?如何组建AI团队?

第一是算法专家;但更重要的是行业专家,这个可能被很多人忽略。进入招聘行业,我们都不是行业专家,我们自己根本不懂,尤其是法律那一块我自己搞不懂,法律我根本不想成为专家,所以行业专家是非常有必要的。    

第二,使用开放平台;

第三,AI外包。为什么找我们合作企业特别多,大家希望我们做外包。目前人工智能是神话,人工智能有很多不可思议的地方,但是有很多天花板,这里研究三个天花板。

1、逻辑

机器人逻辑语言理解逻辑很差。

2、理解

其实真正理解人是非常困难,机器人用他的方式去理解,我们要引导它去用人类的方式理解才行,但是它不可能做到真正理解人,所以它很难跟人自主正常交流。大家看到网上很多机器人跟人交流的视频,跟主持人对话,其实很多都是假的,因为不可能。正是因为大量的虚假信息在互联网里面,所以很多人对人工智能有很多误解。

3、意识

机器人到底有没有意识?或者AI是否会威胁人类?

这个问题说实话,基本上触及到了最核心的地方。因为我之前本科是读光电,我第一个博士是读物理,光电是研究光子,物理研究量子,后来做人工智能。

人工智能是否可以基于在量子状态光子传输上运作?这个问题很多人关心,我的答案是机器人不具备我们人类具备的所有意识。为什么?我的看法是这样子的,物理学这个学科给了我一个很好思维习惯,就是凡是要去问,它的本质是什么?现代物理学有非常著名的试验,一个是量子纠缠。当量子纠缠被证实,当一对电子被拉得无限远,拉得很远,当你让其中一个量子偏转的话,另外一个量子它也会出现完全同方向的运动,而且瞬间传输,根本没有经过时间。或者因为我们仪器探测不出这个中间时间间隔是多少?比如会绝对超光速?或者真是瞬间移动?这还需要继续探究。

量子纠缠不是神话,这是2013年一个试验,这个试验基本上证明一点,鬼魂是存在的。

这个鬼魂不是大家理解的鬼魂,而是说这个世界万世万物是直接关联的,是直接连接,中间有某种物质将我们万事万物直接相连,才会导致这种瞬间信息传递的事情发生。

那是什么东西将万事万物直接连在一起?

这个并没有直接给出结论,但是暗物质是一个答案。因为从物理学来说,这个宇宙我们能够看到的物质属于明物质,还有有大部分物质存在暗物质里面,但是这个暗物质以我们手段目前探测不到。物理学里可以论证它,它是存在的。

这就是今天我的分享,非常感谢大家!

杨洋
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