真正的AI不应基于大数据,而需从小数据零数据着手

新闻热点 2024-12-12 12:44www.robotxin.com纳米机器人

在微软亚洲研究院与哈尔滨工业大学的联合主办的第十九届“二十一世纪的计算”大会的舞台上,全球计算机科学和人工智能领域的顶尖人物齐聚一堂,分享他们在人工智能领域的独到见解和最新研究成果。

就在大会举行的这一天凌晨,DeepMind 在 Nature 上发表了一篇关于 AlphaGo Zero 的突破性论文。这款人工智能程序从零开始,无师自通,仅仅通过自我对抗训练三天,便以 100:0 的战绩秒杀前辈 AlphaGo。这一震撼世界的消息瞬间成为各大科技媒体的头条新闻,也在大会上引发了热烈讨论。

几位领域大师对此发表了自己的看法。面对公众对于“AI 是否会取代人类”的忧虑,他们给出了冷静而理性的回应。他们认为,AlphaGo Zero 的成就虽然令人瞩目,但这只是人工智能技术在特定领域的突破,并不意味着 AI 将全面替代人类。人工智能技术虽然发展迅速,但仍处于特定细分领域的阶段,其背后的技术并非简单的非监督学习,仍需要大量数据和深入的研究探索。

大会的演讲和问答环节中,两位主讲嘉宾的观点尤为引人注目。John Hopcroft 教授指出,人工智能目前仍只是高维度的模式识别,距离真正实现人工智能还有很长的路要走。他深入讲解了深度学习的运作原理,并指出了其中的前沿研究方向。而 Raymond Mooney 教授则强调了深度学习目前存在的局限性,他认为深度学习虽然取得了显著进展,但仍受限于算法、计算力和大数据。除了深度学习,符号学作为机器学习的一个重要分支也需要关注,二者的结合才能真正实现人工智能。

洪小文深度解读机器学习:探索机器与人类学习的融合之道

随着科技的飞速发展,我们已经迈入了一个持续学习的的新时代。在这个时代,无论是人类还是机器,都需要不断汲取新知,以应对日新月异的技术革新和社会变革。特别是在机器学习领域,其发展速度令人瞩目,计算机视觉、语音和自然语言处理等领域均取得了显著进步。挑战与机遇并存,需要更好的机器学习算法来应对。

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士,对机器学习领域有着深入的研究和独到的见解。他指出,随着人工智能对社会的影响越来越大,无论是机器还是人类都需要提升技能、紧跟时代的步伐。

在洪小文看来,机器学习领域的进步并非孤立,需要人类不断探索新的学习思路,以帮助机器实现更高效的学习。深度学习虽然取得了巨大的成功,但仍然存在很多挑战。例如,深度学习往往需要大量的标注数据,成本要求相应提高。为此,微软提出了新的学习范式——对偶学习,以降低对大规模标注数据的依赖性。自增强学习方法也利用未完成训练的卷积神经网络对无标签数据进行测试,生成增强数据进行训练。

机器学习的进步不仅有助于机器自身的发展,也可以为人类学习提供巨大的帮助。洪小文以微软小英为例,介绍了语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、大数据分析等人工智能前沿技术如何能够辅助人类学习。他认为,机器可以在多方面帮助人类学习,如提供学习建议和案例,作为语言学习的辅助手段。

除此之外,AI 还具备艺术创造力,例如创作诗歌、歌词、音乐,对图片进行风格转换等。微软运用生成式对抗网络(GAN)训练小冰创作诗歌,利用“风格基元”(StyleBank)、端到端在线视频风格迁移模型等,对图像、视频等素材进行艺术化创作。

洪小文博士强调,人类和机器都需要持续学习和进化。他认为机器学习依然会是未来的热门研究领域,其中最重要的是“learning to learn”(学习如何学习)。对于人工智能的未来,人们应该更关注如何提升人类的能力,通过人工智能帮助人类更好地学习,而不是过度担忧人工智能是否会取代人类。

微软的人工智能愿景是把 AI 普及化。作为平台和“背后的英雄”,微软向合作伙伴提供各种人工智能服务,同时向开发者开源技术标准,以达到普及 AI 的目的。洪小文博士表示,未来语音识别要做到 100% 的准确率是一个 AI Complete 的问题,需要解决 AI 其他领域的问题才能解决语音的问题。他认为人工智能未来的一个重要发展方向是将人工智能全领域技术结合起来。同时他也指出机器并不等同于人类智能的完全替代者。人类拥有独特的创造力与抽象思维优势而机器则擅长处理海量数据并从中挖掘复杂模式的能力。真正的智能应该是二者的结合而非单纯的替代或超越。对于人工智能的未来我们不应过分关注是否会取代人类而是应聚焦于如何借助人工智能提升人类的综合能力与生活质量。洪小文博士认为,AI的落地实践为企业带来了巨大的价值。主要体现在以下几个方面:

1. 提高效率和准确性:企业可以利用AI进行自动化处理,无论是数据分析、流程自动化还是预测维护,都能大大提高工作效率和准确性。例如,在制造业中,AI可以通过预测维护来减少机器故障,从而提高生产效率。

2. 优化决策:AI的数据分析和预测能力可以帮助企业做出更明智的决策。比如,在金融市场,AI可以帮助分析市场趋势,提供投资建议。在零售业,AI可以通过精准推荐算法,根据消费者的购买行为推荐相关产品,提高销售额。

3. 个性化服务:AI可以根据每个用户的需求和行为,提供个性化的产品和服务。比如,在在线教育市场,AI可以根据学生的学习情况和进度,提供个性化的学习路径和建议。

4. 创新业务模式:AI的引入可以激发企业的创新活力,推动业务模式的转变。例如,一些企业利用AI进行智能客服的部署,减少了人力成本,提高了客户满意度。AI还可以帮助企业发掘新的商业机会和市场。

AI的落地实践为企业带来了效率、决策、服务以及创新等多个方面的价值。企业在应用AI的过程中也需要注意其可能带来的挑战和问题,如数据隐私、安全问题以及AI的透明度和可解释性等。需要制定合理的规则和监管机制,确保AI的应用能够带来真正的价值,同时保障公平和透明。洪小文谈微软与AI数字化转型:深化应用,推动普及化

洪小文表示,在微软内部,数字化转型的核心在于AI、数据、计算三者紧密结合。如今,支付、社交网络、买卖行为、电子商务等领域都已实现了数字化,物联网更使得先前未被数字化的东西得以数据化。这一进程,正是我们所说的数字化转型。对于AI给企业带来的价值,洪小文认为主要体现在以下四个方面。

首先是产品的迭代。借助互联网、大数据、AI技术,企业可以持续优化产品,使其更符合用户需求。这也是目前讨论最多的方面。

其次是用户连接。无论是面向消费者的产品还是面向企业的服务,当用户遇到问题时,如何提供高效的服务成为关键。这时,智能客服机器人可以发挥巨大的作用。

再次是提高内部运营效率和提高员工效能。AI的应用可以帮助企业优化内部流程,提高运营效率,同时帮助员工提高工作效率和家庭生活的平衡。大数据和人工智能还能激发员工的创造力。

我们在美国启动了名为“人工智能伙伴关系”的项目,与众多公司共同探讨跨领域合作,特别是在社会影响方面。诚然,我们或许无法确定所有答案,但道理越辩越明。关于未来的讨论,尤其是关于人工智能的影响,我深感在中国尚显不足。这一问题对于我们未来至关重要,甚至可能比技术问题更加复杂,因为它涉及多领域、政策制定,并需要和企业共同参与。

相较于讨论机器人超越人类或其他技术替代工作的问题,我更关注于现实世界的变革。我们所学的知识在十年后面临着不再适用的挑战,如何教育下一代、如何自我提升,以及所谓的终身学习,这些问题显得更为重要。对待事物,我们应有积极和消极两种看法。消极的观点可能是高科技全是弊端,选择逃避现实。但我倡导积极面对,技术必然有其优点和挑战。我们不能一味地否认其负面影响,而应积极寻求解决方案。

对于人工智能的基础研究和应用在美国和中国的差异,我认为从应用角度看,两国差异不大。中国在移动互联网领域具有世界领先的优势,如移动支付和社交网络的使用。但在基础研究方面,中国相对美国稍显不足。随着快速发展和经济动机的影响,我们对基础研究的投入可能不够。现在,许多人呼吁增加基础研究投入,不仅仅是口号,更需要真正的行动,包括公司和个人。

在语音技术领域,尽管面临诸多挑战,如语音识别和自然语言理解的难题,但技术的发展前景令人期待。语音技术的挑战在于实现真正的百分之百识别是一个AI完全问题。人类可以使用不同的智能来弥补某个智能的不足,这是人工智能未来发展的一个重要方向。

对于是否应该转型到AI相关领域,我认为首先要学习和应用AI技术。AI的神秘面纱正逐渐揭开,许多人可以通过在线课程等途径学习AI知识。大部分人的角色是应用AI,而不是制造AI。与其考虑是否转型,不如思考如何将AI技术应用到自己的专业领域,如产品、用户、运营等。也可以选择转型,关键在于如何把握机会并努力学习应用AI技术。在这个日新月异的时代,我们每个人都面临着无数的选择和机遇。关于是否要投身于AI的怀抱,我想说的是,这完全取决于个人的兴趣和判断。AI,这个强大的工具,它的应用广泛性确实令人瞩目,但真正的创新和卓越,无论是在开发还是研究领域,往往只有少数人能够达到。

转型到AI并不意味着你必须完全放弃自己的优势和热爱。正如John所说,我们应该根据自己的内心感受来做决定。如果从事AI工作能让你感受到快乐和满足,那么我鼓励你去追求。如果仅仅是因为看到AI行业的繁荣和成功而盲目投身其中,那么我则持保留意见。

每个人都有自己的特长和喜好,我们应该根据自己的实际情况去考虑是否要投身于某一项事业。对于热爱AI的人来说,这是一个充满机遇的领域,我热烈地欢迎你们加入。但我也希望每个人都能明白,真正的成功并非仅仅因为行业的繁荣,更在于个人的内心感受和追求。决定是否要转型到AI,就如同生活中的每一个选择,我们需要根据自己的优势和喜好,因时因地做出明智的判断。

Copyright © 2016-2025 www.robotxin.com 人工智能机器人网 版权所有 Power by