吴恩达：人工智能会统治世界？这种想法太不切实际了

吴恩达人工智能大数据

卢晓明 | 2016-11-11 10:58

【数据猿导读】吴恩达称，很多企业高管急切地想知道人工智能会怎样颠覆他们的产业以及他们可以怎样使用它来改变自己的公司。然而，面对热潮，很多媒体都对人工智能的能力描绘成了一些耸人听闻的场景

“很多企业高管问我，人工智能可以做什么”

今天，百度首席科学家吴恩达在哈佛商业评论网站发表了题为《What Artificial Intelligence Can and Can't Do Right Now》(人工智能可以做什么和做不了什么)的评论文章，介绍了目前人工智能通过A→B 的系统对很多产业的颠覆性影响以及其在应用方式上的局限性。

吴恩达称，很多企业高管急切地想知道人工智能会怎样颠覆他们的产业以及他们可以怎样使用它来改变自己的公司。然而，面对热潮，很多媒体都对人工智能的能力描绘成了一些耸人听闻的场景(比如人工智能不久之后将会统治世界!)。

他指出，人工智能确实已经改变了搜索引擎、广告、电子商务、金融、物流、媒体等行业。而作为世界人工智能与深度学习领域的权威学者，吴恩达认为，人工智能将改变很多产业，但人工智能不是万能魔法，要应用人工智能，就要先了解人工智能现在能做什么。

虽然人工智能的影响很广，然而如今它的应用方式还极其有限。吴恩达表示，最近所有人工智能的进步，几乎都是通过一种类型——输入数据(A)然后快速生成简单的回应(B)。比如以下表格中的场景：

人工智能可以应用的领域

这样的一种输入A然后输出B的方式，已经足以改变很多产业。建构这种A到B的软件，有个专业术语，叫监督学习(supervised learning)。

A→B距离具有自我意识的高人工智能还差得很远，人类的智力能做到的也远比A→B能做到的多。虽然该系统在不断研究中急速发展，而其中最好的系统就是通过深度学习或者又称为深度神经网络技术构建的。不过目前这个系统能做到的跟科幻小说里面幻想的还差很远。有很多科学家在探索其他形式的人工智能，其中有些在特定环境下有用;也许还有突破口实现更高级智能，但目前还没找到清晰的路径去实现这个目标。

在吴恩达看来，现如今A→B的监督学习框架有一个致命弱点：它需要海量的样本数据。你需要给系统展现很多关于A和B的数据。比如说开发一个图片标注器需要成千上万的图片(A)及其可以说明图中是否有人存在的标签(B)。而开发一个语音识别系统也需要成千上万小时的输入语音(A)以及有语音转录文本(B)。

那人工智能现在可以做什么?

关于人工智能A→B系统产生的颠覆性影响，吴恩达分享了一个经验法则：如果一个典型的人进行一项思考任务所需的时间少于 1 秒，那么在现在或不远的将来，我们就能用人工智能自动化这项任务了。

比如检查监控视频以发现可疑行为、在汽车有可能撞到行人时紧急制动、查找并删除网上辱骂性的发帖等，这些都可以在不到一秒之内完成。这些任务，已经可以通过自动化实现了。当然，这些任务通常是跟一个大背景或者业务处理流程相关的，也要计算出这些背景与自动化任务的联系。

人工智能的运行需要小心地选择A和B，同时提供必要的数据帮助人工智能计算出A→B的关系。现在人工智能已经创造性地革命了许多产业，在未来它还有望带来更多革新。

吴恩达还明确告诉各个产业的管理者们，明白了人工智能可以做的和做不到的事之后，要思考如何将人工智能与公司策略结合起来。这意味着要理解，它会在哪里创造价值，有什么是难以复制的。人工智能社区是极其开放的，大多数顶级研究者会出版他们的著作、分享他们的想法甚至开源代码。

因此，在这个技术开源环境下，数据和人才就是稀缺的资源。

数据：在大多数的人工智能团队都很有可能在最多1-2年复制别人的软件。然而，获取别人的数据却是极其困难的。因此，数据，而非软件程序，是不少生意中坚不可摧的护城河。

人才：简单地下载然后“应用”开源软件是不可行的。人工智能需要根据具体的业务场景和数据定制。因此，如今一场战争已经掀起，目的是争夺能做此事的稀缺人才。

对于人工智能的潜力和未来，吴恩达表示，他看到了人工智能对人类产生了种种正面及负面的影响，比如，我们能看到人工智能可以跟寂寞空虚的人对话，我们能看到人工智能也产生了种族歧视。然而实际上，短期来看，人工智能对人类最大的伤害，应该是裁员与失业，通过人工智能便可自动完成的工作，相较从前已经多了很多。

因此他呼吁各位人工智能领域的领军者，“我们有责任，确保我们正在(用人工智能)建造一个每一个人都能够自由发展的世界。”

明白人工智能的能力与局限，以及要如何与公司策略结合，只是这个过程的开始，而非结束。