9CaKrnK1xsw作者:张阳smart.huanqiu.comarticle张亚勤谈人工智能局限性:怎么落地实用更加重要/e3pmh140m/e3pmh2jgm【环球网智能报道 记者 张阳】3月26日到29日“博鳌亚洲论坛2017年会”在海南博鳌举行。论坛设置了“人工智能 对话科学家”圆桌论坛,试图从人脑的角度理解人工智能的未来。对话嘉宾百度总裁张亚勤也谈到了目前人工智能的局限性,他认为,“目前还有很多技术问题我们需要解决,人工智能技术怎么样落地怎么样实用更加重要。”张亚勤举例说:“比如说搜索,搜索不管王小川的搜狗还是手机百度也好这个里面的语音视频图像识别已经相当不错了,这个里面用到AI技术,智能客服目前有些领域可以省50%到60%的人力,医疗或者医学方法我不要讲百度,我讲IBM目前他在有些肿瘤癌症方面的检测以及诊断超过了大部分的医生,这个数据越来越多,他会越来越好。教育方面我再举一个例子,这个公司做了一个测试,大学生上一门课,这个里面有一个真的老师也有一个机器人做答疑,一个学期下来机器人打分最高学生不知道是机器人,这个就是某一个学科。交通方面可以看到自动驾驶无人驾驶很快的速度往前走,我稍微花一分钟讲一下人工智能的局限,这个局限我讲深度学习是人工研究的主流,有人说是动物的智能,很多时候并不明白为什么,我们有的时候构建了一个很大的神经原网络,几十亿上百亿的参数,里面有一个黑箱子,出来问题之后不清楚为什么。 还有一点包括数据的收集处理分类包括怎么样调参数有的时候根据经验而且很难重复,有的时候自己没有办法重复,还有一点目前自己所有机器学习都是越来越复杂,刚才讲到三大,大数据、大参数、大计算。微软研究院过去做到152层,现在做到上千层,有这么大了,这个基本上无限大的计算能力。但是这个里面有问题的,如果看一下真正的自然界是简单的,我们这里有物理学家,然后有生命科学家,包括像量子力学、量子化学、生物学里面也有,很多时候一个简单的公式,我们搞不清楚后面的机理,一大堆数据然后无限复杂的模型让他变得准确,这个其实本身有问题的。现在另外一点就是人工智能机器学习两个方向在走,一个方面越来越大越来越深,一个方面越来越简单使得这个数据不要那么多可以学习了,我不需要那么大的模型可以来马上进行决策了。然后这些算法也不需要那么麻烦了,手机也可以用机器学习,汽车也可以机器学习不需要到云里面,不需要那么多机器跟CPU。很多问题我们需要解决,很多的技术问题要解决,怎么样落地怎么样实用更加重要。1490460240000环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:张阳环球网149046024000011["9CaKrnK1xrJ"]
【环球网智能报道 记者 张阳】3月26日到29日“博鳌亚洲论坛2017年会”在海南博鳌举行。论坛设置了“人工智能 对话科学家”圆桌论坛,试图从人脑的角度理解人工智能的未来。对话嘉宾百度总裁张亚勤也谈到了目前人工智能的局限性,他认为,“目前还有很多技术问题我们需要解决,人工智能技术怎么样落地怎么样实用更加重要。”张亚勤举例说:“比如说搜索,搜索不管王小川的搜狗还是手机百度也好这个里面的语音视频图像识别已经相当不错了,这个里面用到AI技术,智能客服目前有些领域可以省50%到60%的人力,医疗或者医学方法我不要讲百度,我讲IBM目前他在有些肿瘤癌症方面的检测以及诊断超过了大部分的医生,这个数据越来越多,他会越来越好。教育方面我再举一个例子,这个公司做了一个测试,大学生上一门课,这个里面有一个真的老师也有一个机器人做答疑,一个学期下来机器人打分最高学生不知道是机器人,这个就是某一个学科。交通方面可以看到自动驾驶无人驾驶很快的速度往前走,我稍微花一分钟讲一下人工智能的局限,这个局限我讲深度学习是人工研究的主流,有人说是动物的智能,很多时候并不明白为什么,我们有的时候构建了一个很大的神经原网络,几十亿上百亿的参数,里面有一个黑箱子,出来问题之后不清楚为什么。 还有一点包括数据的收集处理分类包括怎么样调参数有的时候根据经验而且很难重复,有的时候自己没有办法重复,还有一点目前自己所有机器学习都是越来越复杂,刚才讲到三大,大数据、大参数、大计算。微软研究院过去做到152层,现在做到上千层,有这么大了,这个基本上无限大的计算能力。但是这个里面有问题的,如果看一下真正的自然界是简单的,我们这里有物理学家,然后有生命科学家,包括像量子力学、量子化学、生物学里面也有,很多时候一个简单的公式,我们搞不清楚后面的机理,一大堆数据然后无限复杂的模型让他变得准确,这个其实本身有问题的。现在另外一点就是人工智能机器学习两个方向在走,一个方面越来越大越来越深,一个方面越来越简单使得这个数据不要那么多可以学习了,我不需要那么大的模型可以来马上进行决策了。然后这些算法也不需要那么麻烦了,手机也可以用机器学习,汽车也可以机器学习不需要到云里面,不需要那么多机器跟CPU。很多问题我们需要解决,很多的技术问题要解决,怎么样落地怎么样实用更加重要。