“与人共融,与人协同。”这是未来AI技术一个重要趋势和应用方向。3月16日,BU俱乐部主办的精品课堂《看十年》第三课课堂上,特邀中国工程院院士、中国工程机械学会理事长、原华中科大校长、国家863先进制造及自动化领域专家委成员李培根教授反复强调了这样的观点。
为了说明人工智能正在以一种前所未有的速度迅速地融入人类的生活,“根叔”举了一个“义肢与人融为一体”的生动例子——波士顿马拉松赛恐怖袭击后,一位受伤截肢的舞者安装了智能义肢,在仅仅200天后就重回舞台。而她健全的腿在跳舞时,其肌肉运动和血液信号,可以同步传感给义肢,使得义肢与她融为一体。
“某种程度上,科技在帮助生命,实现“生命与机器”的融合。”根叔说。
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AI技术“干不过老中医 ”
针对上面的事例,有人向根叔提出了一个颇为刁钻有趣的问题。“在AI时代,中医会被大数据和智能分析所取代吗?”提问者的依据看似蛮有说服力——如果人都成为了半人半机器的混合体,那么,中医所倡导的经络、穴位和气脉都从何谈起呢?
根叔笑着说,自己从小是在医院的环境下长大的,自己的父母就是医生,所以对这个问题还是很有发言权的。但他还是先从人机智能系统的定义展开——所谓人与机器的融合,即发挥各自的长处,以决策并执行对变化环境或对象的合理的最优反应。
“现代AI技术在医学上的表现和发展,一定会在很大程度上取代西医的诊断。而西医的根基是基于大数据积累和临床案例而开展的;而中医的理论在很大程度上,是一种哲学思想的体现,它很难用细微的技术推演来实现,而这这恰恰是未来AI技术需要提升的层面。所以从这个意义上来说,中医的前景是很光明的。”
课堂上,问答间的交流,让本来艰深的科学知识变得更为通俗易懂。
“事实上,混合智能模式综合了人和AI的优势。将人类智慧集成到人工智能中,人的智慧反馈又使智能系统更聪明。但目前,通常的反馈信息只是采集人的行为数据和自发生理数据,而人的情感、认知等内在状态无法辨识,目前还很难提供精准的个性化服务。”根叔说。
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“一半是人,一半是机器”
人类脑力的极限正在不断被AI突破。
1997年IBM“深蓝”挑战国际象棋成功;2015年10月,AlphaGO程序分先5比0战胜了欧洲围棋冠军樊麾二段;2016年3月9日起,李世石以1:4惜败于谷歌人工智能程序AlphaGO。2017年初,AlphaGo再次横扫61位围棋顶尖高手,不久后,更加恐怖的事情发生了,阿尔法升级版“阿尔法zero”竟以100:0横扫了AlphaGo...
这些都还只是低级人工智能。
Alphagozero就从零开始,无师自通,甚至在短短几天的时间里,找到了已知的最佳玩法,至此,人类在围棋领域已被AI远远抛下。
在其它方面,AI应用亦有出色的成果。
2014年6月24 日,全球第一款能够播报新闻的安卓系统机器人亮相,幽默的谈吐展现其完美的语言能力。 Kodomoroid 甚至还跟它的研发者、机器人专家石黑浩开了个玩笑:“你看起来,愈来愈像个机器人了”。
以上的现实,让很多人都开始担忧AI的发展成为双刃剑,最终会给人类带来麻烦。
基于多年的学术研究成果,李培根教授认为,理解这个现象应该从两个方面入手。“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”根叔说。“强人工智能是能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器。强人工智能是具有人类的心智和认识,它具有自主的选择行爲,且拥有逾越人类智慧程度的人工智能。——有可能对人类发生要挟。”
同时,他指出,弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。弱人工智能是不会对人类形成任何要挟的。
目前,AlphaGo 只是拥有某种特定范畴智能行爲的工具而已。从这一点来说,它也只是弱人工智能而已。
“目前,机器人的在某些方面的在线感知能力远低于人,难以接收抽象命令,难以与人高效交流。飞机装配、船舶焊接等工作还主要靠人工,劳动密集型制造业中许多手工工作——机器人还没法胜任。”根叔说,
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人类对人工智能的忧虑,可能只是一个历史现象
针对人工智能,坊间的争论往往惊世骇俗。2014年,马斯克在Twitter上发表言论:“人工智能犹如核弹,可能会毁灭人类。”他说。“以前的程序再复杂,也都是人类事先设定好的,并且准确的知道它要干什么;能自我进化、自我学习的人工智能,很可能会做出一些让人无法预知的事,进化出一种人类无法预知的能力,这才是最可怕的。”
无独有偶,2017年11月底,麦肯锡在对46个国家,400~800个职业进行研究之后,认为到2030年,全球将有20%的工作岗位(约8亿)受到AI影响。单美国就会有3900~7300万个岗位被AI取代,但这其中只有约2000万人能实现顺利转岗。至少4亿工人将会在未来12年内重新找工作。
普罗大众也认为,自己和机器相比,不占什么优势——“机器勤劳,不会休假,任劳任怨。”据统计,一名优秀的人类客服员工与人沟通时,会有20%左右的语义内容丢失,而数字员工的语义捕捉率可高达95%。在商业决策中,数字员工具有更宽广的视野、更深厚的知识储备,一切基于数据,没有偏见,也不会犯 “一孔之见”的毛病。
据此,有人提出大多数办公室行政人员、建筑设备操作人员,会计师以及一些后台技术人员,都是机器人要取代行业的从业人员。此外,交通、医疗、科学、财经以及军事部门将成为AI重塑的对象。
根叔认为,在历史发展的进程中,从工业时代的蒸汽机再到信息时代的互联网,每次重大的技术变革之间,都会有消极的声音出现,这并不足为奇。“在AI技术方面,我们需要重新定义行业及产品功能边界等问题。面对技术革命的浪潮,大多数的担忧其实都变成了历史。”
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机器人都扮成了拖拉机的样子
与很多行业大咖的“授业解惑”不同,根叔的讲座善于把精深的行业问题,通过举例的方式简单化,从而被听众所理解和接受。
BU俱乐部第三课听课嘉宾合影
他在AI运用上,举了智能施工的云端服务器——小松云(KomConnect)的事例。“不管是无人机还是机器测量获得的数据,最终都要形成可视化的2D和3D数据图。小松云会将现场实际数据与施工图数据进行对比,自动计算出施工土方量。”
小松云自动驾驶系统依靠GPS导航穿过田野,能对自己的零件“说话”(如一把犁、一只喷雾器等,也能向拖拉机“回话”。)“比如一部除草机,就能告诉拖拉机‘你开得太快了’或者‘向左开’。这类系统正在成为标准配置。”
“在必要的时间,向必要的人,提供必要的物品。AI技术将着眼于社会构成和人类服务,实现一种虚拟空间与现实空间高度融合的社会形态。”同时,根叔也不忘提醒:现阶段,不要盲目的追求智能制造,“现在我们国家停留在工业2.0点阶段。要补课智能化,包括推进数字化。”
在李培根教授的心目中,“将各种‘物’通过IoT连接,高度系统化的同时,要推进众多不同的系统联合协调,促进跨领域利用,不断催生新价值和新服务。”
”系统化及系统之间联合协调的举措不能只限于制造业领域,还须扩展至其他各个领域,要将其与建设经济增长和健康长寿的社会,乃至社会变革联系在一起。才可以最终实现‘超智慧社会’。”
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