開啟霸屏時代
提起人工智能,大多數人的第一反應往往都是《終結者》中阿諾·施瓦辛格飾演的T-800機器人,抑或是《鋼鐵俠》中托尼·史塔克的貼心助手賈維斯。近年來,隨著AlhpaGo在圍棋領域的大放異彩以及各種智能設備進入普通家庭,人工智能開啟了霸屏模式,頻頻出現在網絡、電視、報刊等各種媒體的報道中,機器學習、深度學習、自動駕駛、AI主播、人臉識別、虛擬助手和智能語音等字眼頻頻進入大眾視野。早在2017年7月國務院便印發了《新一代人工智能發展規劃》,強調了人工智能對于建設創新型國家和世界科技強國的重要性;2019年2月11日,美國總統特朗普簽署并啟動了“美國人工智能倡議”,旨在從國家戰略層面調動更多聯邦資金和資源用于人工智能研發。放眼全球,韓國、英國、加拿大、法國等國家也相繼將人工智能提升到了國家戰略層面,人工智能的重要性不言而喻。本文旨在用通俗易懂的語言,為大家揭開人工智能的神秘面紗。
前世今生
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是計算機科學的一個分支,早在20世紀50年代,人們便開始了人工智能的相關研究。人工智能長期以來想要解決的問題是:能否讓計算機像人一樣“思考”?人工智能從起源至今共經歷了近70年的發展,其間有過高潮也遇到過低谷;如今,隨著圖像處理單元(Graph Processing Unit, GPU)等硬件技術的進步和深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)等理論的革新,人工智能再次迎來了新的一波發展熱潮。
提到人工智能,機器學習和深度學習總是常伴其左右,它們之間的關系可以用下圖來進行描述。機器學習和深度學習實際上對應了人工智能不同階段的主流發展:從早期的符號主義人工智能,到專家系統,到后來的機器學習,再到如今如火如荼的深度學習。符號主義人工智能是20世紀50年代到80年代末人工智能的主流;專家系統本質上是一種新的符號主義人工智能,在20世紀80年代受到許多大公司的追捧;機器學習則在20世紀90年代得到了蓬勃的發展;深度學習則是近幾年在圖像識別和語音識別等領域大放異彩,使得學術界和工業界掀起了新一輪的人工智能熱潮。
機遇與挑戰
隨著人工智能的蓬勃發展,多數人對其若即若離:一方面享受著人工智能給其生活帶來的各種便利;另一方面,卻又害怕人工智能進一步發展會取代人類,使人類丟掉工作,更有極端的會擔心將來的某一天是否會發生《終結者》中的場景——人工智能選擇消滅人類來取代他們。筆者對此持樂觀的態度,原因有2點:1.從當前人工智能的發展趨勢來看,其無疑會對很多行業造成沖擊,特別是在一些重復性的工作上;但換個思維,如果人工智能的進步可以把人類從一些重復性的,甚至是危險性的工作中解放出來,讓他們能把精力投入到更具有創造性的工作上,這對人類社會的進一步無疑是有好處的;2.從上文的介紹中可以看出,目前人工智能的“啟蒙”還是來源于人類的“教誨”,人類對其發展的方向還是占主導地位。因此,只要我們時刻警惕,對其“循循善誘”,教它做個“好孩子”,盡量讓它朝有利于人類的方向去發展。當然,自古以來挑戰和機遇都是并存的,我們應該不斷學習,努力創新,改變自己的思維方式以及教育模式,從而趕上這時代的大潮。正如馬云在俄羅斯國際創新發展論壇上表示“人類一共經歷了三次技術革命,每次技術革命都會消滅很多工作,但會創造更多新的工作。未來機器肯定會比人類更聰明,如果我們還是按照過去100年的方法去教育孩子,我們的孩子們將會面臨很大的問題,因此我們該換一種方式去教育我們的孩子!”