对话腾讯AI Lab张正友:AI会超越人类吗?机器人 已经产生自我意识了吗?中国发展AI还欠缺什么?

2019年11月11日 17:21

题图来源:unsplash.com

无论在 学术界还是产业界,人工智 能的概念日趋火热,但同时 也引发了一些冲突和担忧。至今为止,人类对AI的研究到了什么程度?在科学家眼中,公众对AI还存在哪些误解?

作为学 术界和产业界交叉融合的代表,近日,腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室 主任张正友博士接受了钛媒体等多家媒体采访。

他认为,一方面,大家意 识到了人工智能的重要性,但另一 方面也造成了很多恐慌。(钛媒体此前文章《戴上“头环”防走神,学校为什么总是成为AI滥用重灾区?》也谈及了AI在教育 领域滥用的弊端。)

张正友目前是腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任,也是ACM Fellow(国际计算机学会院士)和 IEEE Fellow(国际电 气电子工程师学会院士),是世界 著名的计算机视觉和多媒体技术专家。

他在国 际顶尖会议和杂志上发表论文250余篇,论文引用次数51000多次,有近200项专利。2013年,他因为“张氏标定法”获得 IEEE Helmholtz 时间考验奖。

在张正友看来,目前人 工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能,感知层 面的视觉和语音相当好,但是离 接近人类智能的强人工智能相差很远,还有很多的路要走。

他告诉钛媒体,公众不 必过于担忧人工智能会对人类造成威胁。因为目 前人工智能领域离人的智能差距太远,人工智 能在短时间内不能超越人类。

“我觉得大家不用担心,真正做 科学的人很少看到对技术的恐慌,跟科学家去谈,他们知道有一些问题,科技有两个方面,有善和恶,看你怎么用它。” 张正友说。

目前的 人工智能的技术普适性还没有到那么强。张正友表示,虽然中 国在人工智能的应用层面已经超越了美国,但实事求是讲,中国的 人工智能的基础核心技术研究投入相对较低,需要在 从长远发展方面改变一些思维和角度,需要在 基础研究上进行更多投入。

以下是 钛媒体等对话张正友的实录,有删节:

媒体:我们知 道很多互联网公司做人工智能,想了解 一下中国未来的人工智能发展的突破点在哪?

张正友:人工智 能是一个很热门的话题,大家都在往前推进。从企业来讲的话,怎么样 扎实的把人工智能技术应用到具体的行业里面,需要花 时间对行业深入的理解才能很好的应用人工智能技术。

人工智 能技术目前还是非常专用的技术,并不是通用的,所以不 同的应用要适配,要花很长时间,包括对 用户了解和对这个问题的各方面进行提炼。但是从 中国整个领域来讲,一个突 破点就需要投入更多的基础研究,因为中 国在人工智能方面基础研究方面相对比较薄弱。

媒体:有没有 涉及到具体行业的结合?

张正友:我们从 基础研究方向去努力,目前的 人工智能的技术普适性还没有到那么强。到了通 用人工智能或者强人工智能,人工智 能就能像人一样能看能说能听能写,能思考,我们尽 可能往这个方向去靠近,到时候 各个领域都可以应用。

目前针对每个行业,还是需 要对这个行业深入的理解。腾讯在 围绕着这个行业方向去发展人工智能,我们讲AI+行业,是产业 互联网对某个产业深入的理解,才能把 人工智能用上去。

目前的 人工智能技术和大数据的技术,是从大 量的标注好的数据里面找到从数据到标注之间的映射关系,然后当 有新的数据来的话就可以应用学到的映射关系,知道它对应的标注。

假如某 个行业有很多标注好的数据的话,这个行 业就会应用的比较好。像医疗方面,有很多的应用,因为可 以获取很多的标注数据。一般来说,在感知层面,比如和 计算机视觉和语音处理相关的行业,人工智 能技术的应用会比较成功。

媒体:国外已 经研制出来的粒子机器人,号称可 以拥有自我意识的,这个机 器人对人类有什么样的影响?

张正友:我们不 要一看到有个叫智能的东西就认为是真的智能。跟人类的智能相比,这些都不是智能。像医疗 里靶向治疗药物进入人体以后,会根据 细胞的信息自动跟踪到致癌位点去,针对某 个方向去找到合适的地方,进而释放药性。

其实很 多东西要判断是不是智能,例如我 们闻到香的味道就想到吃饭,这不是智能,粒子机 器人被认为是智能,我不认为是,这是条件反射,是用到传感器的地方,很底层的层面,还没有到人工智能。

目前人 工智能领域离人的智能差距太远,人工智 能在短时间内不能超越人类,我觉得大家不用担心,真正做 科学的人很少看到对技术的恐慌,跟科学家去谈,他们知道有一些问题,科技有两个方面,有善和恶,看你怎么用它。

媒体:现在有 人说弱人工智能,强人工智能。现在公 众对学术界的理解有一个很长的距离,包括很 多学界人工智能机器人混着说。能不能 简单通俗讲一下,人工智 能和机器人下一个定义?

张正友:从五十 年代讲的人工智能就是机器人,能够具 有人这样的能力,能看能说能听能写,就像大家在科幻电影、科幻小 说里面看到的那些机器人,这是我们以前真正、最原始 的人工智能的定义。

随着时间的推移,像智能 音箱没有手没有脚也被认为是人工智能;退一步 没有具体形态的,仅仅存于计算机上面,它也被 认为是人工智能,比方说 有些人在互联网上爬数据,也叫机器人,但不是实体的;现在某 些算法被当作人工智能。

人工智 能这个词从我们这个角度来看非常广泛了,可以说好,也可以不好,好的地 方让大家认识到人工智能的重要性,不好的 地方造成了很多恐慌。目前人 工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能,感知层 面的视觉和语音相当好,但是离 接近人类智能的强人工智能相差很远,还有很多的路要走。

媒体:刚才提 到国内人工智能短板的研究,也看美 国这两年对中国人工智能很防范,说明咱 们国内人工智能有很大的发展潜力。

张正友:中国人 工智能数据量大,因为人口多,各方面的原因,中国在 应用层面已经超越了美国。实事求是讲,中国的 人工智能的基础核心技术研究投入相对较低,需要在 从长远发展方面改变一些思维和角度。

媒体:美国和 中国现在都投入了很大的政府的力量,特朗普 政府制定了人工智能的未来计划,美国觉 得中国举全国之力政府引导性很多。不评判好坏,像腾讯 作为一个商业企业也加入到人工智能的平台,像这种 怎么结合优势来推动中国的人工智能竞争的实力?

张正友:腾讯作 为国家人工智能医疗影像开放平台,目前是 非常有影响力的。为什么 是腾讯被认定为开放平台,因为腾 讯已经与一百多家医院建立了紧密的合作。

因为目 前人工智能的技术是弱人工智能技术,必须对 这个领域有深入的理解才能真正解决问题。所以通 过人工智能开放平台,我们和 一百家医院有紧密的合作,我们会 花很多精力去了解用户的需求,包括病人。

举个例子,很多人 不知道去哪一个科室看病,这是很难的问题,我有时候也不知道。可以通过分析病历,腾讯有这样一个技术,把以前 的病历识别对应到哪一个科室比较合适,就会帮助你。

另外一 个例子是关于医生,我们深 入到这个领域以后,就观察 医生如何用人工智能技术,去理解他们的痛点,就知道 医生真正需要什么东西。以我们 做的智能显微镜为例。显微镜 就是下面放一个切片做病理分析,光线上来一个折射,我们眼 睛就可以看到了。我们把 中间的部分换掉,光一部 分仍然投射到人的眼睛里面,还有一部分光往上去,上面放一个摄像头,拿到的 图像就和人看到的图像是一样的,我们就 用来做人工智能算法的分析。

比如说 医生要去数多少细胞的数目,那个数起来很麻烦。现在告 诉人工智能我要细胞的数目,几个细胞,人工智 能一下子就数出来了,所以人和AI结合,使得医 生的效率大大提高,像这些 我们开放平台深入到行业,深入到用户,包括医生,包括病人,整个一 个良性的反馈循环,使得我 们技术越来越好。

提到另外一个高度,我们做 研究的人以技术为导向,是技术驱动,有时候 甚至是兴趣驱动。一旦落地的话,就一定 以用户需求为导向驱动才能成功,否则这 两个之间有很大的差别。从基础研究、应用研究、到用户 需求为导向做产品化,让这个技术最终落地,才能对 人类发挥最大的作用。

媒体:现在引导两个实验室:机器人实验和AI Lab,这两个 实验室协同性怎么体现的?针对AI Lab一些基础性的研究,这种技 术怎么去辐射到AI内部产品AI应用上面,能不能 举一下内容一些具体的使用。

张正友:先讲两 个实验室协同性的定位。刚才提到了AI的概念很广,人工智 能和机器人到底有什么区别,很难区分。事实上 可以把机器人作为人工智能一部分,但是也 可以说人工智能是机器人的一部分。

现在把 人工智能的概念泛化了,人工智能面更广了,把机器 人当作人工智能的一部分。

我们有两个实验室,区分还是明显的,AI Lab做更多软件方面的,包括计算机视觉、语音识别、自然语言理解、智能机器学习算法,更多偏软件,数据采 集出来后我们怎么样去处理识别。

机器人 实验室更多偏硬件方面,硬件、控制、机械设计、本体方面。机器人 这边肯定是需要AI的能力的,这两个要紧密合作的。

目前机 器人实验室这边的研究更多偏向于移动能力,机器人 要能在不平整地面上稳定移动要能爬楼梯。另外一 个是操作控制能力,灵活的 机械手加上触觉,运动的安全性,手臂的安全性,这些方面的基础能力。

因为机 器人实验室去年才成立的,我在腾 讯创建机器人实验室从零开始的,现在有40个人左右,来自12个国家和地区,都是从世界各地来的,觉得非 常自豪能够把这么多的世界顶尖的人集合在一起,我们都 是为了一个很远大的梦想,机器人能够帮助中国,能够帮助社会、帮助人类。

所以,一个偏软件,一个偏硬件,电路设计、硬件控制这方面。机器人 要智能化必须要有AI的能力,那个时 候有很多融合的能力。

AI Lab从基础研究到应用,这个里 面我们有很多的AI。举个例子,叮当智能音箱,带屏幕的智能音箱,这里面有很多的技术,多麦克风的阵列,远距离 可以识别出语音来;还有我们很多的技术,比如AI下围棋技术,三年多获得三个世界AI围棋的比赛的冠军,现在已 经成为中国国家围棋队的专职的陪练。

还有在 王者荣耀和星际争霸游戏里,多个智能体如何合作,用什么 样的策略来应对不知道人类玩家下一步步骤的情况,这里面 有很多策略的部分,这是一 个比较好的平台,帮助我们去推进、研究AGI通用人工智能(Artificial General Intelligence)。

还有很多应用,比如说 有些人要上去玩游戏,一开始 可能找不到水平相适合的玩家,还没有 人跟你玩你就离开了。现在AI就可以帮助你,就帮你玩娱乐竞赛,先热身,等到后 面有人跟你一起玩了。

比如在农业方面,我们跟 中国农科院和辽宁省农委合作,怎么在 大棚里面种植产量最大化,我们通 过人工智能的方法去控制,首先用 传感器捕捉各种各样的信息,光照、湿度、亮度,然后再 用人工智能强化学习的方法通过仿真知道什么样的参数最好,去控制喷水、灯光亮暗,再得到 实时的反馈去调整。

因为中 国农业耕地有很多的损失,能够提 高产量能够对这个社会有很大的帮助。还有很多的应用,医疗刚才也说过了,我们既有基础研究,但是也有具体的应用。

媒体:在内容、游戏,医疗之外,AI怎么应 用更多到行业领域是需要接下来要落地的?

张正友:我们AI Lab是基础 研究和应用研究,我们和 客户一起调研需要什么样的技术,决定是 不是应该我们去做。

AI是无所不在的,什么行业都可以进去。腾讯选 择非常多的行业一方面看客户的需求,我们跟腾讯云、CSIG有很多的合作,我们选择医疗、农业,很大考量出发点是,这些是 不是非腾讯做不可?

农业、医疗这些东西,小的专 业公司很难保持长期持续的投入,这样的 行业对于社会发展有很大的意义,很多小 的公司很难长期承载,是我们优先考虑的,这是选择的标准。

腾讯云的B2B类客户 会提出相关的需求,这种既 能保持我们的技术优势,同时又 能满足客户的需求下,我们会 优先选择这样的一些行业。

还比如说车联网,汽车和 互联网的结合需要AI的技术,比如这 个人是不是累了,出现疲惫驾驶。还有人机交互,复杂环 境里面汽车有噪声,有风的声音,怎么做语音识别。我们在机器人视觉、语音这 些技术都在合作,根据他们的需求,我们和 他们一起了解用户的需求,客户导向很重要,真正应用AI技术还是需要这方面。

媒体:在实验 室过程提到个人兴趣,可能在 落地跟腾讯结合的时候,我们更 多结合产品和需求来说,腾讯又 是产品和需求的结合,这两者 结合过程中是否发生过冲突或者碰撞?是否可以分享一下?

张正友:如何在 企业里面做好科研这是一个很难的话题,怎么样 让研究和企业很好的结合,我希望 在腾讯能帮助企业领导找到一条建立适合腾讯的实验室道路。腾讯对 基础研究的支持是很诚恳的。

腾讯到了一定的体量,一定会 对社会的责任展示出来,小公司 不知道第二天能不能活下来,让它长 期做基础研究是不太可能的事情,所以企 业一定要到足够的体量才能建立实验室。

第二,创始人 或者企业最高领导,一定要 对研究科技方面有极大的热情,马化腾 先生也是非常支持,对科技有很大热情。现在人 工智能已经发展到一定程度了,有很多 东西可以应用了,有应用 的前景我们大力往前推进。

同时我 们知道有些技术目前还是不够的,在基础 研究方面也需要布局,也就是 基础研究和应用这两个方向是需要布局的。

再回到 腾讯的产品经理文化,我们这 边没有产品经理,但归根 到底就是说在技术应用到具体领域的时候,要以用 户的需求为导向。

比如研 究人员去医院里面和医生一起工作,观察他们的需求,就像刚 才智能显微镜是一个例子,我们研 究人员真正去了解用户、了解过程、知道他 们有什么需要解决的痛点,我们才 能用最佳的技术去帮助他们。

当然我 们研究人员有很多的想象力去创新,有一些 新的技术是用户没有想到的东西,完全靠 用户驱动很难有革命性的技术突破。

媒体:新技术 在承担社会责任方面,现在腾讯有哪些尝试?

张正友:腾讯有 很多科技向善的新技术,今天在 论坛上面也举了几个例子,比如说 野生动物的保护,跟世界 自然基金会的合作,农业、找丢失的人等。

在文化和艺术方面,我们跟 敦煌研究院合作做数字文化遗产的保护,跟故宫也有。与敦煌 研究院做了壁画的修复,壁画颜色掉了,根据历 史知识去修复颜色消退的画,可以根 据计算机视觉方法产生很快的修复,假如他 们需要的话再调整,总的修复很快,这是其中的应用,文化遗 产保护非常重要。

另外,跟故宫 一起做了一些工作,比如书法家字体,各种各 样的历史原因之下可能有一些字残缺了,我们能 不能通过计算机视觉把这些字补出来?我们首 先通过人工智能去学习书法家字体的风格,然后按 照学到的风格去补出需要的字。这些已经在做了。

(本文首发钛媒体,作者/李程程)

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