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从早前的无人问津,到ZAO换脸火爆朋友圈,一波波科技巨潮将人工智能技术推上风口浪尖。今年是5G商用元年,更是人工智能应用迎来巨大变革的一年。
在人工智能界,有一本名为《机器学习》的书广为流传。因其封面印有多个西瓜图案,这本书被诸多IT男戏称为“西瓜书”。该书作者便是AI领域各大主流学会的“大满贯”会士、欧洲科学院外籍院士周志华。
“主持四场精彩报告,被抓住一场采访,谈一项有趣的合作。凌晨降落,午后出发。”周志华在朋友圈写道。近几年,在人工智能领域浸润了二十年的周志华明显忙碌了许多。
“十年前,人工智能仍是冷门。其核心领域之一的机器学习,曾被当作非主流。”周志华说。在第五届中国人工智能大会期间,周志华接受新京报独家专访时表示,国内人工智能发展态势迅猛,但人才规模存在较大缺口。
新京报:2019年是5G商用元年,5G对于人工智能发展具有何种意义?将会带来什么样的变革?
周志华:本质上,5G和人工智能是两件不同的事情。我们可以打一个比方,人工智能应用可以比喻为高速公路上的各种车辆,5G像是高速公路。路更好了,更多人工智能应用跑得更快更好,并且可能催生出新型的人工智能应用。我们常说,要致富先修路,就是这个道理。整体来说,5G会给人工智能发展带来很好的促进作用。
新京报:中国的人工智能行业在全球处于什么地位?与国外相比,有哪些竞争力,又有哪些不足?
周志华:我们可以从不同维度来看待这件事情。如果从对人工智能这个学科的历史贡献来说,那么中国的贡献相对较小。因为我们起步晚,最近十年发展比较快。历史贡献上与先进国家有一些差距。
从最近十年的发展来看,我们的发展态势、发展速度应该是最好的,或者说是最好的之一。现在和美国比的话,我们可能在总体上有些差距,但是在局部、某些方面,我们也有特色或优势。
新京报:我们的特色、优势有哪些?
周志华:比如说,我们中国的人脸识别技术和应用就很先进。
新京报:人才是第一资源,目前国内人工智能人才缺口多大?
周志华:具体数字很难估计,但人工智能领域人才缺口显然是巨大的。我们可以看看美国的情况,1956年美国开始设立人工智能学科,而我们国内的人工智能研究主要是在改革开放之后,特别是最近十年,所以美国培养出来的人工智能人才比我国多一些。
但是,美国今天是什么状态呢?他们仍然觉得人工智能领域人才规模不够,尤其是人工智能核心领域机器学习的高水平人才极为稀缺,所以美国的企业干脆去著名大学挖教授。比如说,卡纳基梅隆大学机器学习系主任被挖到摩根大通做副总裁,华盛顿大学机器学习最著名的专家被挖到对冲基金公司做副总裁等等。美国可以说不惜“杀鸡取卵”地挖教授,高水平教授都被挖空了,十年之后靠谁来培养人才呢?美国人才储备相对丰厚,都已经饥渴到这种程度了,中国起步晚,人才缺口的空间显然存在。
新京报:中国在人工智能领域人才的培养方面,是否存在一些问题?
周志华:比较明显的问题就是,什么热了就一拥而上,冷门就无人问津。其实冷门的时候如果没人做,热门的时候就找不到人能做。以前人工智能是冷门学科,比如人工智能现在的核心领域——机器学习,十多年前国内做的人就很少,甚至被当作非主流,发展环境很艰难。现在热起来了,我们就发现国内这方面高水平专家比较少,而高水平师资不足,那培养出来的学生规模自然就不足。
其实,无论什么学科,只要做的人能达到一定水平,同时在冷门的时候坚持下去,到后来都是有用的。对于这样的人,我们尤其要鼓励支持,什么热就跟着做什么是不可能领先的。另外,招生培养管理制度方面有时比较僵硬,“一刀切”比较多,如果根据培养能力、社会需求等因素综合考虑,可能会有比较大的提升空间。
新京报:当人和机器发生碰撞时,怎么样去平衡其中的伦理问题?无人驾驶安全率达到99.99%了,你认为它可以在市区上路吗?
周志华:人工智能伦理非常重要。什么事能做、什么事不能做、什么事我们应该从哪个角度去看待它,这个非常重要。人工智能可以说是威力很大的工具,它做好事时效果可以非常好,做坏事就会造成巨大破坏。这个我们一定要有心理准备,必须小心谨慎。
另一方面,人们的心理认知可能也需要一个适应过程。如果无人驾驶技术有一天真的达到这个安全率(99.99%),比普通人的安全率更高,那么虽然它仍然可能出事故,但出事故的机率比人小得多,这个应该是可以接受的,只不过我们心理认知上可能要有一个转变的过程。其实,汽车刚出来的时候,也遭遇过很多人反对,说马车更好更安全。
所以,一方面,我们在技术上要努力提高安全性、健壮性。另一方面,大众在心理认知上也要有适应的准备。
新京报:是否存在一天,计算机在与人类的对抗中全面取得胜利?
周志华:这方面主要是科幻小说中的想象。主流人工智能学界根本就没考虑去做一些具有自主性、完全达到或者超越人类水平、能和人类对抗的东西。严肃的人工智能研究都是在研究一些辅助人类的智能工具。
既然没人往这个方面努力,那就不会有这一天。退一万步说,假设有个别人出于自己的兴趣做一些这方面的探索,那也不可能仅凭个人努力就能做出这样的东西来。现代科技的发展早就不再像中世纪那样,仅靠个人就能取得巨大飞跃了。
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