人工智能產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一波高峰滑落:原以為AI無(wú)所不能,但事實(shí)是它解決的實(shí)際問(wèn)題十分有限。
最近幾個(gè)月持續(xù)霸占熱點(diǎn)、被奉為AI領(lǐng)域最讓人興奮的新事物——OpenAI的新文本生成程序GPT-3,它在模擬會(huì)話(huà)中給患者提出“*”的建議再一次印證了這一點(diǎn)。GPT-3是一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)言模型。
《The Register》隨后發(fā)文,第一句話(huà)就不免嘲諷:說(shuō)實(shí)話(huà),我寧可去看尼克醫(yī)生。Dr Nick是動(dòng)畫(huà)片《辛普森一家》中的一個(gè)庸醫(yī)角色。
在11月4日與馬克·雷波特的對(duì)話(huà)活動(dòng)中,談及GPT-3,周曦不免贊譽(yù),稱(chēng)它是大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的巨大成功,但是同樣他也指出GPT-3反映了現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)技術(shù)存有瓶頸,以至于只能停留在娛樂(lè)大眾的層面,無(wú)法真正解決實(shí)際問(wèn)題。
馬克·雷波特是網(wǎng)紅機(jī)器人廠(chǎng)商——波士頓動(dòng)力的創(chuàng)始人,人稱(chēng)機(jī)器人司令。周曦則是云從科技的創(chuàng)始人,師從計(jì)算機(jī)視覺(jué)之父Tomas S.Huang教授。創(chuàng)辦云從前,他在世界識(shí)別領(lǐng)域的大賽中先后七次奪冠。
01又一輪AI的起伏
不可否認(rèn),深度學(xué)習(xí)帶動(dòng)的這一輪人工智能浪潮給產(chǎn)業(yè)界留下了諸多成果。但瘋狂收集數(shù)據(jù)、加持算力的趨勢(shì)也把行業(yè)逼向了高成本的崖壁面前,潮水極速后退,人工智能產(chǎn)業(yè)再次走到了歷史的分岔口。
發(fā)展至今,AI走過(guò)60載,也經(jīng)歷了數(shù)次起伏。麥卡錫等人在達(dá)特茅斯學(xué)院建立人工智能發(fā)展架構(gòu)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了思路,康奈爾大學(xué)認(rèn)知心理學(xué)教授羅森布拉特創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則進(jìn)一步奠定了基石,他們都曾短暫掀起過(guò)熱潮。
80年代,專(zhuān)家系統(tǒng)掀起了一陣風(fēng),當(dāng)時(shí)日本甚至傾全國(guó)之力打造第五代機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)美國(guó)的技術(shù)超越,但無(wú)奈因條件不成熟,風(fēng)口散去。
2012年辛頓的算法在視覺(jué)大賽中大獲全勝,深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在算力加持下發(fā)揮的巨大功用再創(chuàng)風(fēng)口,同時(shí)ImageNet的創(chuàng)建以及GPU的出現(xiàn)完全撬動(dòng)了深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)化之路,也持續(xù)推動(dòng)這波浪潮至今。
但隨著成本持續(xù)走高、深度學(xué)習(xí)算法的效用不再顯著,應(yīng)用受阻,這一波AI熱潮也逐漸冷卻,
在現(xiàn)場(chǎng),周曦和馬克·雷波特均表示,AI仍然處于早期階段,而這一波人工智能浪潮的基石——深度學(xué)習(xí),即基于大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向是否持久尚且值得探討。
“大家認(rèn)為數(shù)據(jù)多就能解決問(wèn)題,但這件事情是不是這樣子呢?”在現(xiàn)場(chǎng),周曦拋出質(zhì)疑。
事實(shí)上,通過(guò)最近深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最大的成功案例之一GPT-3可以看出,基于大量數(shù)據(jù)達(dá)到流暢并逼近人類(lèi)的對(duì)答效果,它確有成功的一面,但是GPT-3目前的表現(xiàn)也僅僅停留在娛樂(lè)層面,后來(lái)在診療模擬中并未解決“核心的問(wèn)題”。
“設(shè)想一下,2008年全球金融危機(jī)之后,全球最頂級(jí)的金融人才聚集一起修訂巴塞爾協(xié)議來(lái)規(guī)避全球性危機(jī)。如果將這件事交給GPT-3,那危機(jī)至少要發(fā)生一百次甚至一千次,GPT-3才能總結(jié)和修訂正確的方向,這是不可行的。”
周曦明確指出,大數(shù)據(jù)技術(shù)存有明顯局限性。
02大數(shù)據(jù)基石之上,人機(jī)協(xié)同開(kāi)花
回歸現(xiàn)實(shí),市場(chǎng)中其實(shí)為AI“留存”了巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。如受限于人力、時(shí)間等資源的不足,服務(wù)不到位成為當(dāng)下普遍存在的問(wèn)題,服務(wù)業(yè)因此存有巨大的提升空間。AI獨(dú)角獸云從抓住的是這樣一個(gè)市場(chǎng)機(jī)會(huì),基于AI技術(shù)在金融、安防等領(lǐng)域提供解決方案,做深度服務(wù)。
但周曦發(fā)現(xiàn),人可以在復(fù)雜環(huán)境、小樣本之上做創(chuàng)造性的決定,基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器則要有成千上萬(wàn)次的試錯(cuò)才能解決應(yīng)急問(wèn)題,這在成本和應(yīng)用場(chǎng)景層面都是有缺陷的。
“AI的目的是用低成本釋放人類(lèi)有限的精力、體力和經(jīng)驗(yàn),但是目前的AI技術(shù)做不到,所以在遭遇瓶頸之時(shí)我們不得不另尋他法。”
事實(shí)上,每一次科技進(jìn)步都是效率的提升和對(duì)人能力的延展,如波士頓動(dòng)力是把人體四肢能力做了延展。類(lèi)比來(lái)看,周曦認(rèn)為人工智能的核心價(jià)值應(yīng)該是對(duì)人腦的延展。
此前十年發(fā)展起來(lái)的人工智能系統(tǒng)確實(shí)在做類(lèi)似的事情,比如計(jì)算、邏輯和預(yù)測(cè)。但為何如今無(wú)法繼續(xù)推進(jìn)?他認(rèn)為關(guān)鍵問(wèn)題在于人與機(jī)器的邏輯不統(tǒng)一。
“目前的大數(shù)據(jù)技術(shù),是技術(shù)人員基于大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)模型出來(lái),沒(méi)有人關(guān)心建出來(lái)的模型是不是和人類(lèi)在一個(gè)思維體系,最后系統(tǒng)也不與人產(chǎn)生交流。但技術(shù)能夠發(fā)展起來(lái)的核心在于為人類(lèi)服務(wù),當(dāng)下基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展邏輯本質(zhì)上與此相悖。”
凱文·凱利在《失控》一書(shū)中曾明確分析指出,人類(lèi)進(jìn)化了數(shù)萬(wàn)年的成熟大腦值得技術(shù)人員學(xué)習(xí),“除了生物體的邏輯之外,沒(méi)有任何一種邏輯能夠讓我們組裝出一臺(tái)能夠思考的設(shè)備。”
周曦的出發(fā)點(diǎn)也是如此。他認(rèn)為在深度學(xué)習(xí)遭遇瓶頸的當(dāng)下,將機(jī)器與人類(lèi)的力量結(jié)合是未來(lái)長(zhǎng)久的發(fā)展之路。
“當(dāng)下需要走另外一條路,即專(zhuān)家知識(shí),借此將機(jī)器與人類(lèi)大腦的思維體系進(jìn)行統(tǒng)一,做人機(jī)協(xié)同。”
03構(gòu)建人腦邏輯
與人協(xié)作的基礎(chǔ)在于理解人的邏輯,因此周曦重構(gòu)了人的邏輯過(guò)程,并依據(jù)感知、認(rèn)知、專(zhuān)業(yè)知識(shí)到?jīng)Q策的核心大腦邏輯閉環(huán)打造了云從科技的人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)。
“你首先要能感知這個(gè)世界,有同樣的認(rèn)知邏輯,然后再往上有專(zhuān)業(yè)的知識(shí),最后做決策。只有這樣,大家才能一致。”
依然從人的角度出發(fā),云從科技表示不做四肢、腦袋的物理狀態(tài),而是要做腦袋里的智慧。映射到機(jī)器層面,云從認(rèn)為關(guān)鍵就在于保證系統(tǒng)的輸入輸出與人類(lèi)一致。簡(jiǎn)言之,如果人類(lèi)對(duì)黃金的判斷是有價(jià)值,人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)也將給出同樣的判斷。
按照云從的設(shè)想,不與現(xiàn)有基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的人工智能產(chǎn)業(yè)沖突,人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)將成為是基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,且與物理層的算力服務(wù)器解耦,即可以在任何平臺(tái)上運(yùn)行。
目前,周曦表示首先應(yīng)該是建立起云從的操作系統(tǒng),隨后把專(zhuān)家系統(tǒng)和人的智慧連接起來(lái),擔(dān)當(dāng)“老技師”的角色,做人類(lèi)治理過(guò)程中的輔助。
“云從人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的核心能力越做越強(qiáng),他對(duì)人本身的幫助就越來(lái)越大,我們通過(guò)人機(jī)協(xié)同的機(jī)制,再去一個(gè)一個(gè)場(chǎng)景解決問(wèn)題,金融,交通、治理、商業(yè)等等,包括其他的一些民生的事情,云從在做這些事時(shí)的思路都一樣,既然我有這套系統(tǒng),他就可以跟本身這個(gè)行業(yè)的從業(yè)者一起去把他這個(gè)行業(yè)的事越做越強(qiáng)。”
周曦認(rèn)為,人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)能夠把技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為效率,這是巨大的優(yōu)勢(shì)。“我們的效率來(lái)源于我們的智能,比如說(shuō)銀行目前同一時(shí)間只能服務(wù)50個(gè)人,有了我們這個(gè)助理之后,銀行能服務(wù)500個(gè)人,效率可以提升10倍。”
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