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南京大学高阳教授:并非取代!研究AI是为了帮助人类

2018年12月14至16日,由中国人工智能学会、永泰县人民政府主办,中国科学技术出版社协办的第二期全球高校《人工智能导论》师资培训班在福州永泰县召开。

2018年12月14至16日,由中国人工智能学会、永泰县人民政府主办,中国科学技术出版社协办的第二期全球高校《人工智能导论》师资培训班在福州永泰县召开。

南京大学计算机科学与技术系副主任、人工智能教研室副主任高阳教授带来了关于多智能体系统的报告。高阳目前所在的团队除开展人工智能和机器学习的基础理论研究外,还关注两方面的应用研究,一方面是机器视觉和图像处理;另一方面是医疗AI,如前列腺精准放疗,肺癌病理细胞识别等。会后,亿欧就人工智能等相关话题专访了高阳。

强化学习的本质-奖惩和试错

1997年,国内关于人工智能的研究还处在基础理论的研究阶段。对于当时读博的高阳来说,研究AI却是一个很吸引人的东西。他也是从那时候开始就从事人工智能、机器学习和多Agent系统等方向的学术研究。在众多研究方向中,高阳最感兴趣同时也最擅长的就是强化学习。

在人类的智能行为中,当环境给行为正的奖赏时,我们在后来遇到同样状态时采用同样行为的几率就会增大;反之,当环境给行为惩罚时,则我们在后来遇到同样状态时采用这一行为的几率就会减小。类似于巴普洛夫的条件反射实验,这种反应机制被称为强化。

强化学习是智能体以"试错"的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使智能体获得最大的期望奖赏。高阳认为,强化学习的本质就是奖惩和试错。在《人工智能导论》一书中,高阳写到,强化学习不同与统计机器学习,它是智能体学习的基础技术。

从学术进步与科研转化,到技术创业与投资热潮,人工智能在中国,可以说呈现了相继爆发、相互影响的趋势。据亿欧智库统计,中国人工智能企业共计922家, 2012-2017年间创业热潮显著。七年来,中国私募股权投资市场中,人工智能领域的相关投资约3658.6亿,近818家投资机构参与投资。巨额资金入场,哺育创新企业成长的同时,也催生了资本泡沫和虚假繁荣。

作为研究人工智能的学者,高阳认为AI的发展给他带来了80%的欣喜和20%的担忧。欣喜是因为这个领域得到更多人的关注和认可,特别是在产业上得到了更广泛的应用。忧心的是很多产业界和学生对这项技术本身的内涵并不是完全的清楚,市场上也因此出现大批炒作、跟风的行为。

在国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中,“人工智能”具有多种含义,例如基础理论、关键共性技术、基础支撑平台、人工智能新兴产业、产业智能化升级,新兴技术研究。其中,基础理论包括大数据智能理论、跨媒体感知计算理论、高级机器学习理论等。

高阳表示,目前人工智能可以大致分为三大板块,分别是知识,推理和学习,然而这些技术并没有得到颠覆性的改变。我们对更基础的理论研究还缺乏足够的认识,包括目前关于多智能体系统的研究也没有得到大众广泛的认知。 

机器能否替代人?

近日,麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)发布了新的报告,报告称随着科技的进步,未来全球大概有3.75亿人口将面临重新就业,其中中国占1亿。麦肯锡报告中分了11个行业大类,看不同国家未来在这些行业的岗位需求变化。其中涉及到创意工作、技术类工程师、管理类以及社会互动类的岗位需求增长明显,因为机器还无法在这些领域取代人类。另一方面,那些在可预测环境中进行物理活动的部分岗位需求将下降明显。

据麦肯锡的预测,到2030年,中国将有至少1.18亿人的岗位被机器人取代,其中700-1200万人需要转换职业。

大多数普通民众都会害怕自己被呼啸而来的人工智能“列车”远远抛在身后。那么这种担忧到底有没有道理呢?高阳告诉亿欧,目前的机器人还没有办法达到人的智能水平。从AI技术的本质来看,人并不会被机器彻底取代。因为我们研究AI的目的一开始是为了帮助人类,并不是为了取代人类。除非有新的物种出现,比如克隆人。另一方面,从具体工种来看,有些工种可能会被取代,有些则不会。

回顾地球的历史,我们可以知道,物种大规模的替代都需要经历大量生态位的清空,随之出现更能适应环境的生物。人工智能技术的出现的确会对人类的就业造成一定冲击。比如,它更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、客服、和监控视频审核等,这些工种自然比较容易受到冲击和替代。

高阳表示,不管是在数据的使用,还是在伦理的界定上,我们的AI还处于一个可控的状态。所以,其实我们也不必过度担心它会彻底取代人类。大多数情况下,工作不是消失了,而是转变为新的形式,人们应该提升工作技能来应对即将到来的就业大变迁时代。

李开复在《AI·未来》一书中分析了人类与人工智能共存的蓝图。他表示,自由市场创造出来的工作,大多结合人类和机器能力的协作机制:由人工智能负责例行的、重复性的优化任务,人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。这虽然需要重新调整很多岗位,但也会创造新的工作,最主要的其实是让人类和机器联手提供高效率且人性化的优质服务。