吳恩達(dá)深度解讀AI：并非萬能 媒體過分夸大
科技訊11月10日消息，據(jù)《哈佛商業(yè)評(píng)論》網(wǎng)站報(bào)道，吳恩達(dá)表示，近來在有關(guān)人工智能的力量上，有時(shí)候媒體的描述是很不切實(shí)際的。令人驚訝的是，盡管AI的影響范圍很廣，但目前投入實(shí)際應(yīng)用中的AI類型仍然極其有限。近來幾乎AI的所有進(jìn)展都是基于一種類型，即利用某些輸入數(shù)據(jù)（A）來快速產(chǎn)生一些簡單的回應(yīng)（B）。A→B技術(shù)距離科幻小說中設(shè)想的擁有感知能力的機(jī)器人還很遙遠(yuǎn)。人類智能能做的事遠(yuǎn)勝過A→B這一水平。此外，吳恩達(dá)還指出，在這個(gè)開源的世界中，稀缺的資源有數(shù)據(jù)和人才。
當(dāng)許多高管問及人工智能（AI）能夠勝任什么工作、將如何顛覆行業(yè)以及如何利用人工智能為企業(yè)帶來變革等問題，吳恩達(dá)表示，近來在有關(guān)人工智能的力量上，有時(shí)候媒體的描述是很不切實(shí)際的。AI已對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索、廣告、電子商務(wù)、金融、物流、媒體等領(lǐng)域發(fā)揮著變革作用。作為谷歌Google Brain團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)始領(lǐng)導(dǎo)人、斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室的前任負(fù)責(zé)人以及百度AI團(tuán)隊(duì)（大約擁有1200名成員）的現(xiàn)任總負(fù)責(zé)人，吳恩達(dá)培養(yǎng)了全球許多領(lǐng)先的AI團(tuán)隊(duì)并打造了許多正由數(shù)億人使用的AI產(chǎn)品。他指出，AI將變革許多行業(yè)，但依靠的不是魔法。
令人驚訝的是，盡管AI的影響范圍很廣，但目前投入實(shí)際應(yīng)用中的AI類型仍然極其有限。近來幾乎AI的所有進(jìn)展都是基于一種類型，即利用某些輸入數(shù)據(jù)（A）來快速產(chǎn)生一些簡單的回應(yīng)（B）。以下表格提供了一些具體例子，讓我們以一種簡單易懂的方式來理解監(jiān)督學(xué)習(xí)。
這種輸入A以獲得回應(yīng)B的模式將轉(zhuǎn)變?cè)S多行業(yè)。 構(gòu)建這種A→B軟件的技術(shù)術(shù)語是“監(jiān)督學(xué)習(xí)”。 A→B技術(shù)距離科幻小說中設(shè)想的擁有感知能力的機(jī)器人還很遙遠(yuǎn)。人類智能能做的事遠(yuǎn)勝過A→B這一水平。不過這些 A→B系統(tǒng)已迅速獲得提升。目前最優(yōu)秀的 A→B系統(tǒng)融入了一種名為深度學(xué)習(xí)或深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)。這一技術(shù)從人腦構(gòu)造中獲得了靈感啟發(fā)。但這些系統(tǒng)仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到科幻小說中描述的前沿水平。許多研究人員正在探索其他形式的AI，經(jīng)證明其中一些形式的AI在某些有限的情況下是具有實(shí)用性的。未來也很可能會(huì)出現(xiàn)某種重大突破以實(shí)現(xiàn)更高水平的智能，但實(shí)現(xiàn)這一突破的途徑目前仍不明朗。
當(dāng)前的監(jiān)督學(xué)習(xí)軟件擁有一個(gè)弱點(diǎn):需要大量的數(shù)據(jù)。我們需要向系統(tǒng)輸入許多有關(guān)A和B的例子。例如，要實(shí)現(xiàn)圖片標(biāo)記功能，研發(fā)者需要提供數(shù)萬張至數(shù)十萬張照片（A）以及告知AI其中是否有人的標(biāo)簽（B）。打造一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)則需要數(shù)萬小時(shí)的音頻（A）以及轉(zhuǎn)錄文字（B）。
因此A→B會(huì)做什么？以下是一條描述其顛覆性的經(jīng)驗(yàn)法則:
如果一個(gè)普通人可用不到一秒的時(shí)間完成某項(xiàng)心理任務(wù)，那么在當(dāng)前或不久的未來，我們或許可利用AI將其自動(dòng)化。目前許多由人類執(zhí)行的有價(jià)值的工作可在不到一秒內(nèi)完成，如查看安保視頻，評(píng)判可疑行為，判斷汽車是否將撞到行人，發(fā)現(xiàn)及撤除網(wǎng)上的違規(guī)帖子。這些任務(wù)背后的技術(shù)已成熟，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。然而，這些技術(shù)往往還需要適應(yīng)以及融入更復(fù)雜更寬泛的操作環(huán)境中，因此找出這些技術(shù)與企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)也很重要。
在研究過程中，研發(fā)者需慎重選擇A和B，并提供必要的數(shù)據(jù)以理清A→B這一關(guān)系。對(duì)A和B的創(chuàng)造性選擇已徹底改變了許多行業(yè)。它還將徹底改變?cè)S多其他行業(yè)。
在理解AI有所能也有所不能后，高管們接下來要采取的措施是將它納入他們的經(jīng)營策略中。這意味著理解何處能夠創(chuàng)造價(jià)值，以及什么產(chǎn)品或服務(wù)難以效仿。AI社區(qū)非常開放，大多數(shù)頂級(jí)研究者樂于發(fā)布和分享自己的想法，甚至開放源代碼。在這個(gè)開源的世界中，稀缺的資源有哪些？
數(shù)據(jù)。在頂尖的AI團(tuán)隊(duì)之間，在至多一兩年內(nèi)，許多團(tuán)隊(duì)或許會(huì)效仿其他團(tuán)隊(duì)的軟件。但獲得別人的數(shù)據(jù)極為困難。因此，數(shù)據(jù)，而不是軟件，是許多企業(yè)的防御式屏障。
人才。僅僅靠下載開源軟件、并將之“應(yīng)用”于自己的數(shù)據(jù)中是行不通的。AI技術(shù)需要根據(jù)具體的企業(yè)環(huán)境和數(shù)據(jù)來展開定制。目前能夠勝任這類工作的AI人才十分稀缺。因此，目前人才爭奪戰(zhàn)已經(jīng)打響。