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從左到右：Cloudera ML的總經(jīng)理Hilary Mason，埃森哲全球AI負(fù)責(zé)人Rumman Chowdhury，F(xiàn)acebook AI研究總監(jiān)Yann LeCun和Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Ng

人工智能被認(rèn)為是一種拯救世界、終結(jié)世界的技術(shù)。

為了消除噪音和炒作，VentureBeat與杰出人士交談，他們通過(guò)多年與地球上一些***的科技和工業(yè)公司合作，了解了正確的人工智能方式。

以下是Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Ng，Cloudera ML的總經(jīng)理、Fast Forward Labs的創(chuàng)始人Hilary Mason，F(xiàn)acebook AI Research的創(chuàng)始人Yann LeCun以及埃森哲負(fù)責(zé)任的AI全球負(fù)責(zé)人Rumman Chowdhury博士的見(jiàn)解。 我們希望了解他們認(rèn)為2018年的關(guān)鍵里程碑是什么，以及他們認(rèn)為2019年將會(huì)發(fā)生什么。

在回顧這一年以及對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)中，一些人說(shuō)他們被鼓勵(lì)少聽(tīng)一些終結(jié)者AI末日的場(chǎng)景，因?yàn)楦嗟娜酥繟I能做什么和不能做什么。但這些專家也強(qiáng)調(diào)，在推進(jìn)人工智能的同時(shí)，該領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然需要采取負(fù)責(zé)任的道德規(guī)范。 

  Rumman Chowdhury

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Rumman Chowdhury博士是埃森哲應(yīng)用智能部門的常務(wù)董事，也是其負(fù)責(zé)任人工智能計(jì)劃的全球負(fù)責(zé)人，并于2017年入選BBC百大女性名單。去年，我有幸在波士頓和她一起分享Affectiva會(huì)議的舞臺(tái)，一起討論人工智能的信任問(wèn)題。 她經(jīng)常就這個(gè)話題向世界各地的觀眾發(fā)表講話。

為了節(jié)省時(shí)間，她通過(guò)電子郵件回答了有關(guān)2019年人工智能預(yù)測(cè)的問(wèn)題。 本文中其他人的所有回復(fù)都在電話采訪中分享。

Chowdhury表示，她很高興看到2018年公眾對(duì)AI的能力和局限性有了更多的了解，并且發(fā)現(xiàn)人們對(duì)AI帶來(lái)的威脅的討論也更均衡——不再局限于《終結(jié)者》中那樣擔(dān)心智能機(jī)器會(huì)統(tǒng)治全球的恐懼。“隨之而來(lái)的是，人們對(duì)隱私和安全的意識(shí)和問(wèn)題日益增強(qiáng)，以及AI在塑造我們和未來(lái)幾代人可能發(fā)揮的作用。”

然而，Chowdhury認(rèn)為公眾對(duì)AI的認(rèn)識(shí)不是最重要的。在未來(lái)的一年里，她希望看到更多的人利用教育資源來(lái)理解AI系統(tǒng)，并能夠用自己的智慧來(lái)質(zhì)疑AI所做的決策。

AI生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)公司和人們開(kāi)始考慮其工作的倫理影響的速度，這讓她感到驚喜。 但她希望AI社區(qū)更進(jìn)一步，能夠“從口號(hào)走向?qū)嶋H行動(dòng)”。

她提出：“在AI與倫理領(lǐng)域——除了電車難題以外——我希望看到大家能深入挖掘AI將會(huì)產(chǎn)生的其他難題，那些沒(méi)有明確答案的問(wèn)題。AI與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)監(jiān)控合適的平衡點(diǎn)在哪里？怎樣才能保證安全并且不導(dǎo)致惡化現(xiàn)有種族歧視的懲罰性監(jiān)控狀態(tài)？我們應(yīng)該如何重新分配從先進(jìn)技術(shù)中獲得的收益，以便不會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大已有和還沒(méi)有的人之間的差距? 什么程度的接觸才能讓孩子成為“AI原生”，而不是被操縱或同質(zhì)化? 如何才能利用AI實(shí)現(xiàn)教育的規(guī)模化和自動(dòng)化，同時(shí)又能讓創(chuàng)造力和獨(dú)立思考蓬勃發(fā)展?”

未來(lái)1年，Chowdhury預(yù)計(jì)會(huì)看到政府對(duì)全球技術(shù)界有更多的審查和監(jiān)管。

她說(shuō)：“AI以及全球科技巨頭所掌握的權(quán)力，引發(fā)了諸如該如何監(jiān)管該行業(yè)和技術(shù)的諸多問(wèn)題。2019年，我們將不得不開(kāi)始尋找這些問(wèn)題的答案——當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)是一種具有特定背景結(jié)果的多用途工具時(shí)，你將如何對(duì)他進(jìn)行監(jiān)管？如何建立監(jiān)管體制才能 不妨礙創(chuàng)新或偏袒大公司（誰(shuí)能承擔(dān)合規(guī)性成本）而不是小初創(chuàng)企業(yè)？我們應(yīng)該監(jiān)管到什么層面？國(guó)際性，國(guó)家性還是本地性？”

她還預(yù)計(jì)AI在地緣政治事務(wù)中的角色還將繼續(xù)演進(jìn)。

她說(shuō)：“這不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)，更是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的塑造者。我們?cè)谶@種技術(shù)中反思，放大并執(zhí)行我們的價(jià)值觀，我們的行業(yè)需要少一點(diǎn)天真。”為此，他認(rèn)為大家需要超越那種對(duì)AI行業(yè)共同的看法，即如果我們不做的話，中國(guó)就會(huì)做，好像創(chuàng)造才是威力所在。

她說(shuō)：“我希望監(jiān)管者、技術(shù)專業(yè)和研究人員意識(shí)到，我們的AI之爭(zhēng)不僅僅是計(jì)算機(jī)能力和技術(shù)智慧的較量，就像冷戰(zhàn)不僅僅是核能力的較量一樣。我們有責(zé)任以一種更公正、更公平的方式去重新創(chuàng)造世界，現(xiàn)在我們有難得的機(jī)會(huì)這樣做。但是這種機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)瞬即逝，希望我們不要錯(cuò)失。”

在消費(fèi)者層面上，她相信2019年會(huì)AI將在家庭中得到更多應(yīng)用。許多人已經(jīng)變得更加習(xí)慣于使用像Googol Home和Amazon Echo這樣的智能音箱，以及很多智能設(shè)備。在這方面，她很好奇，在今年的CES(Consumer Electronics Show)大展會(huì)上會(huì)不會(huì)有什么特別有無(wú)的東西脫穎而出，這將進(jìn)一步將人工智能融入人們的日常生活當(dāng)中。

她說(shuō)：“我想我們都在等待一個(gè)機(jī)器人管家”。

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當(dāng)我聽(tīng)說(shuō)Andrew Ng拿白板開(kāi)會(huì)或者講網(wǎng)課時(shí)，我總是忍不住發(fā)笑。也許這是因?yàn)橐晃患扔屑で橛秩菀紫嗵幍娜撕苋菀鬃屓碎_(kāi)懷發(fā)笑。

Ng是斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授，他的名字在人工智能領(lǐng)域廣為人知，原因有很多。

他是Google Brain的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司旨在將AI推廣到Google的許多產(chǎn)品中。他也是Landing AI的創(chuàng)始人，該公司幫助企業(yè)將AI融入到運(yùn)營(yíng)中。

他還在YouTube和Coursera（這家公司也是他創(chuàng)立的）上教授了一些***的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，并且成立了了deeplearning.ai。并寫(xiě)了《Deep Learning Yearning》一書(shū)。

在2017年，他辭去百度的***AI科學(xué)家職務(wù)，在任職的三年多時(shí)間里幫助百度變革成一家AI公司。

***，還是總額1.75億美元的AI Fund的一員，并且是無(wú)人車公司Drive.ai的董事會(huì)成員。

Ng本月早些時(shí)候與VentureBeat進(jìn)行了交談，當(dāng)時(shí)他發(fā)布了《AITransformation Play book》，這是一本有關(guān)解鎖AI對(duì)公司積極影響的短讀物。

他期望看到2019年會(huì)取得進(jìn)展或者預(yù)期會(huì)發(fā)生變化的一個(gè)主要領(lǐng)域是AI被用于科技或軟件公司以外的地方。AI***的為開(kāi)發(fā)機(jī)遇不在于軟件行業(yè)，他引用麥肯錫的一份報(bào)告來(lái)說(shuō)，到2030年，AI將會(huì)產(chǎn)生13萬(wàn)億美元的GDP。

“我認(rèn)為，明年（2019年）在軟件行業(yè)以外的AI應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?huì)有很多故事可講。作為一個(gè)行業(yè)，我們?cè)趲椭鶪oogle和百度以及Facebook和微軟等公司做得不錯(cuò)——當(dāng)然這些和我已經(jīng)沒(méi)有關(guān)系——但就連Square和Airbnb、Pinterest等公司也開(kāi)始利用一些AI能力。我認(rèn)為下一波大規(guī)模的價(jià)值創(chuàng)造將會(huì)是制造廠或者農(nóng)機(jī)設(shè)備公司、醫(yī)療保健公司開(kāi)發(fā)數(shù)十種AI解決方案來(lái)幫助自身企業(yè)的時(shí)候。”

就像Chowdhury一樣，Ng對(duì)2018年公眾對(duì)AI能做什么不能做什么的理解程度也感到吃驚，并且對(duì)大家的對(duì)話不再僅僅圍繞著機(jī)器人殺人場(chǎng)景或者一般AI的恐懼展開(kāi)而感到欣慰。

Ng說(shuō)，他刻意回答了我一些其他人未必會(huì)提出的問(wèn)題。

他說(shuō)：“我試圖有意地舉出一些我認(rèn)為對(duì)實(shí)際應(yīng)用非常重要的領(lǐng)域。我認(rèn)為AI的實(shí)際應(yīng)用時(shí)存在障礙的，并且我認(rèn)為在在寫(xiě)問(wèn)題方面若干領(lǐng)域有望取得進(jìn)展。”

Ng興奮地指出，在未來(lái)一年里預(yù)計(jì)會(huì)看到AI／ML領(lǐng)域會(huì)取得有助于整個(gè)領(lǐng)域發(fā)展的進(jìn)展。一種是AI可以使用更少的數(shù)據(jù)得到更精確的結(jié)論，也就是所謂的“小樣本學(xué)習(xí)”。

Ng說(shuō)：“我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的***波進(jìn)展主要是有一些用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練非常大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大公司，對(duì)吧？所以如果你想開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的話，你需要用十萬(wàn)個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練。想要訓(xùn)練機(jī)器翻譯系統(tǒng)？得用到無(wú)數(shù)平行語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)句來(lái)訓(xùn)練它，這會(huì)產(chǎn)生很多突破性的結(jié)果。我越來(lái)越多地在小數(shù)據(jù)上看到結(jié)果，當(dāng)你只有1000張圖片，也想嘗試在這些數(shù)據(jù)上得到結(jié)果。”

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的另一個(gè)進(jìn)展被稱為“泛化”。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)用斯坦福大學(xué)的高端X光機(jī)器掃描出來(lái)的原始圖像來(lái)訓(xùn)練時(shí)可能會(huì)非常好用。該領(lǐng)域的許多先進(jìn)公司和研究人員已經(jīng)建立起比人類放射線醫(yī)師更優(yōu)秀的系統(tǒng)，但是它們靈活性略差。

他說(shuō)：“不過(guò)如果你把訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于來(lái)自低端X光及其或者另一家醫(yī)院的X射線時(shí)，一旦圖像有點(diǎn)模糊或者X光技師讓病人稍微偏右一點(diǎn)點(diǎn)，結(jié)果表明人類的放射科醫(yī)生比今天的學(xué)習(xí)算法能更好的概括這種新背景。因此，我認(rèn)為研究如何改進(jìn)學(xué)習(xí)算法在新領(lǐng)域的泛化能力將會(huì)很有趣。”

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Yann Lecun是紐約大學(xué)的教授，F(xiàn)acebook***人工智能科學(xué)家，F(xiàn)acebook人工智能研究院（Fair）的創(chuàng)始總監(jiān)，該公司創(chuàng)建了Pytorch1.0和Caffe2，以及許多人工智能系統(tǒng)，如文本翻譯人工智能工具Facebook每天使用數(shù)十億次或高級(jí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

Lecun認(rèn)為，那些采樣FAIP開(kāi)源的研究和工具，幫助推動(dòng)其他大型科技公司也這樣做，他認(rèn)為這推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的整體發(fā)展。Lecun上個(gè)月在NeurIPS大會(huì)和Fair五周年紀(jì)念日前與VentureBeat進(jìn)行了交談，他說(shuō)Fair是一個(gè)對(duì)“機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)、數(shù)學(xué)底線”感興趣，使它們一起高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

他說(shuō)：“當(dāng)更多的人交流這項(xiàng)研究時(shí)，整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展速度會(huì)更快，這實(shí)際上是一個(gè)相當(dāng)大的影響。”“你今天在人工智能中看到的進(jìn)步速度很大程度上是因?yàn)橛性絹?lái)越多的人比過(guò)去更快、更高效地交流，并且做了更多開(kāi)放的研究。”

在倫理方面，Lecun很高興看到在簡(jiǎn)單地考慮工作的倫理影響和有偏見(jiàn)的決策的危險(xiǎn)方面取得了進(jìn)展。

“這個(gè)被視為人們應(yīng)該關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題的事實(shí)現(xiàn)在已經(jīng)得到了很好的證實(shí)。這已經(jīng)不是兩三年前的情況，”他說(shuō)。

Lecun說(shuō)，他不相信人工智能的倫理和偏見(jiàn)已經(jīng)成為一個(gè)需要立即采取行動(dòng)的重大問(wèn)題，但他相信人們應(yīng)該做好準(zhǔn)備。

他說(shuō)：“我認(rèn)為還沒(méi)有……巨大的生死問(wèn)題需要緊急解決，但它們會(huì)到來(lái)，我們需要……理解這些問(wèn)題，并在這些問(wèn)題發(fā)生之前防止它們發(fā)生。”

和NG一樣，Lecun希望看到更多的人工智能系統(tǒng)具有靈活性，能夠產(chǎn)生強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)不需要原始的輸入數(shù)據(jù)或精確的輸出條件。

Lecun說(shuō)，研究人員已經(jīng)可以通過(guò)深入學(xué)習(xí)很好地管理感知，但缺少的一點(diǎn)是對(duì)完整人工智能系統(tǒng)的整體架構(gòu)的理解。

他說(shuō)，教學(xué)機(jī)器要通過(guò)觀察世界來(lái)學(xué)習(xí)，就需要自我監(jiān)督學(xué)習(xí)，或基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

“不同的人給它起了不同的名字，但從本質(zhì)上講，人類的嬰兒和動(dòng)物是通過(guò)觀察和找出大量有關(guān)它的背景信息來(lái)學(xué)習(xí)這個(gè)世界是如何運(yùn)作的，我們還不知道如何用機(jī)器做到這一點(diǎn)，但這是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。”

“這一獎(jiǎng)項(xiàng)實(shí)質(zhì)上是在人工智能和機(jī)器方面取得了真正的進(jìn)展，使其具有一些常識(shí)和虛擬助理，這些助理不會(huì)讓人沮喪，可以與之交談，并有更廣泛的主題和討論范圍。”

對(duì)于Facebook內(nèi)部有幫助的應(yīng)用程序，Lecun說(shuō)，在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)方面取得重大進(jìn)展將非常重要，而人工智能則需要較少的數(shù)據(jù)才能返回準(zhǔn)確的結(jié)果。

“在解決這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程中，我們希望找到減少任何特定任務(wù)所需的數(shù)據(jù)量的方法，如機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別或類似的事情，我們已經(jīng)在這個(gè)方向上取得了進(jìn)展；通過(guò)對(duì)翻譯和圖像識(shí)別進(jìn)行弱監(jiān)督或自我監(jiān)督，已經(jīng)對(duì)Facebook所使用的服務(wù)產(chǎn)生了一定的影響。所以，這些事情實(shí)際上不僅是長(zhǎng)期的，而且也有非常短期的影響，”他說(shuō)。

在未來(lái)，Lecun希望看到在人工智能方面取得的進(jìn)展，能夠在事件之間建立因果關(guān)系。這不僅是通過(guò)觀察來(lái)學(xué)習(xí)的能力，而且是通過(guò)實(shí)踐來(lái)理解的能力，例如，如果人們?cè)谑褂糜陚悖敲春芸赡苁窃谙掠辍?/p>

他說(shuō)：“這將非常重要，因?yàn)槿绻阆胱屢慌_(tái)機(jī)器通過(guò)觀察來(lái)學(xué)習(xí)世界模型，它必須能夠知道它能影響到什么，從而改變世界的狀態(tài)，還有一些事情是你做不到的。”“你知道，如果你在一個(gè)房間里，前面有一張桌子，上面有一個(gè)像水瓶一樣的物體，你知道你可以推動(dòng)水瓶，讓它移動(dòng)，但是你不能移動(dòng)桌子，因?yàn)樗执笥种兀?-------像這樣的事情與因果關(guān)系有關(guān)。”

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在Cloudera于2017年收購(gòu)Fast Forward Labs之后，Hilary Mason成為了Cloudera的機(jī)器學(xué)習(xí)總經(jīng)理。 快速實(shí)驗(yàn)室雖然吸收了Cloudera，但仍然在運(yùn)作，生成應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)報(bào)告，并幫助客戶到未來(lái)六個(gè)月到兩年的發(fā)展規(guī)劃。

人工智能在2018年讓梅森感到驚訝的一個(gè)進(jìn)步與多任務(wù)學(xué)習(xí)有關(guān)，它可以訓(xùn)練單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推斷例如圖像中看到的物體時(shí)應(yīng)用多種標(biāo)簽。

Fast Forward Labs也一直在為客戶提供有關(guān)AI系統(tǒng)倫理影響的建議。 梅森認(rèn)為有必要建立某種道德框架。

“這是自從我們創(chuàng)建Fast Forward以來(lái)的事情 ，所以，五年前 ，我們一直在撰寫(xiě)關(guān)于道德規(guī)范的報(bào)告，但是今年 [ 2018 ] 人們已經(jīng)真正開(kāi)始接受并關(guān)注，我想明年我們 “我會(huì)開(kāi)始看到公司和那些不關(guān)注這個(gè)問(wèn)題的人們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域的后果或問(wèn)責(zé)制。”梅森說(shuō)。“我沒(méi)有說(shuō)清楚的是，我希望數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的實(shí)踐發(fā)展成為默認(rèn)的期望，技術(shù)人員和商業(yè)***創(chuàng)建AI產(chǎn)品將考慮道德和偏見(jiàn)問(wèn)題 以及這些產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，而今天并不是每個(gè)人都默認(rèn)的東西。“

她說(shuō)：“我認(rèn)為很明顯是那些了解整個(gè)產(chǎn)品的人，并且理解企業(yè)了解什么是有價(jià)值的，什么是沒(méi)有價(jià)值的，誰(shuí)最有能力做出這些決定應(yīng)該投資什么地方。” 

“所以，如果你想要我的預(yù)測(cè)，我想同樣的方式，我們希望所有這些人都能使用電子表格這樣的簡(jiǎn)單建模，我們很快就會(huì)期望他們能夠***限度地識(shí)別自己的AI產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。“