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出生于1985年的汪伟是人工智能(AI)领域的后起之秀。目前担任日本早稻田大学下一代机器人研究机构智慧机器人研究所助理教授,主持人工智能教育机器人的开发和智能机械臂的研究工作。他研发的教育机器人不久将会问世,而智能机械臂能够避免现场工人的误伤,提高工作效率。到底人工智能的应用如何?汪伟近日在百忙之中接受了记者的采访。

大数据时代人工智能在崛起
汪伟认为,近年来一系列令人振奋的事件,标志着大数据计算时代人工智能正在崛起,人工智能社会正在快速朝我们驶来:
2016年和2017年,“阿尔法狗”相继迎战李世石和柯洁,成为个战胜围棋世界的人工智能程序;2017年10月,沙特阿拉伯授予美国汉森机器人公司生产的机器人索菲亚公民身份,这是历史上获得公民身份的机器人;2017年11月,谷歌旗下的自动驾驶汽车公司Waymo宣布,可以实现完全无人驾驶状态下的乘客运输,并已在美国25个城市累计测试里程超过400万英里。
值得关注的是,日本软银公司成立了主要投资人工智能、物联网及智慧机器人的“愿景基金”,规模超过1000亿美元。软银还斥资320亿美元收购芯片设计商ARM,向GPU领域占优势的芯片公司英伟达投资40亿美元,并从谷歌手中接过了世界上很人形机器人公司之一的波士顿动力公司。软银集团创始人兼CEO孙正义在谈到人工智能的前景时乐观地表示:“对人工智能,现在我已经非常期待,甚至觉得睡觉都是浪费。”
汪伟说,对人工智能可能带来的巨大社会变革,人们除了期望之外,也伴随着不安的情绪。
大数据计算带来突破成热点
当前人工智能的高潮由学术界蔓延到工业界,并为社会所普遍关注。汪伟认为,这轮高潮应该是由以深度学习为代表的一系列新方法、互联网时代的海量数据以及以GPU为代表的计算力提升等多种因素合力造成的。当前在人工智能的许多领域不断取得各种令人振奋的成果,让人们对人工智能社会拐点的到来产生了期望与担忧。
目前,人工智能在图像识别、语音识别、数据分析等应用领域获得巨大性能提升:图像识别大赛已将错误率降至3.57%,低于人眼;微软也在2017年宣布,其语音识别系统错误率降低到5.1%,超过专业速记员。
汪伟说,移动互联网时代产生的海量数据是的,为机器学习提供了充分的养分。利用海量数据进行训练也能充分挖掘神经网络的逼近性能。如Imagenet数据集包含约1400多万幅图片,涵盖2万多个类别,供大家进行图像识别的研究。各大互联网公司也在业务中积累了海量数据,用来训练与改进各自算法的性能,好的算法性能又能吸引更多的用户产生更多的数据,形成正向的良性循环。也有人认为,人工智能时代的市场竞争即是数据入口的竞争。
此外,人工智能还强势介入实体运动控制领域,在实现过程中大量采用了深度学习进行目标识别、场景分割等工作。
不过,人工智能并未突破自我意识:人们对人工智能的直观印象,可能是拥有自我意识与情绪,能够和人类一样进行相互交流。让机器拥有意识可能是人工智能研究很本质的目标。这也是人们对人工智能担忧的来源,拥有自我意识的人工智能可能会与人类发生冲突,反叛人类。目前,人类对自我意识的产生机制并没有太多了解。当前非常流行的深度学习并未能涉及怎样让机器具有自我意识,也没有指出研究的路线图。
人工智能值得拥抱也值得防范
汪伟认为,目前人工智能的研究热潮,将导致资金和人才等资源的大量投入,也必将促进人工智能在算法、硬件、数据、应用等各方面的多方面进步与发展。
在泛人工智能算法方面,虽然目前并未能看到自我意识有实现的可能,然而它已引起大量的关注。例如,AlphaZero可以同样用于围棋以及象棋,展现了人工智能泛化能力的魅力。如果要实现机器的自我意识,可能泛人工智能是必由之路。
在人工智能专用芯片方面,适合人工智能算法训练过程的专用芯片可大幅加快训练时间,进而可以对海量数据进行训练,产生意想不到的效果。
在大数据的隐私问题上,利用人工智能对大数据进行分析,也很容易触及甚至泄露隐私与机密信息。因此,在当前阶段,相比较于对人工智能超越人类的担心,大数据使用的安全隐患或许更需要引起重视。
汪伟很后表示,人工智能的研究热潮,让人们产生期待的同时也产生了不安。例如,人工智能是否会失去控制?怎样对人工智能的行为进行限制?虽然这样的场面目前还未看到变成现实的可能,但仍需未雨绸缪,有备无患。

大数据时代人工智能在崛起
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2016年和2017年,“阿尔法狗”相继迎战李世石和柯洁,成为个战胜围棋世界的人工智能程序;2017年10月,沙特阿拉伯授予美国汉森机器人公司生产的机器人索菲亚公民身份,这是历史上获得公民身份的机器人;2017年11月,谷歌旗下的自动驾驶汽车公司Waymo宣布,可以实现完全无人驾驶状态下的乘客运输,并已在美国25个城市累计测试里程超过400万英里。
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汪伟说,对人工智能可能带来的巨大社会变革,人们除了期望之外,也伴随着不安的情绪。
大数据计算带来突破成热点
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目前,人工智能在图像识别、语音识别、数据分析等应用领域获得巨大性能提升:图像识别大赛已将错误率降至3.57%,低于人眼;微软也在2017年宣布,其语音识别系统错误率降低到5.1%,超过专业速记员。
汪伟说,移动互联网时代产生的海量数据是的,为机器学习提供了充分的养分。利用海量数据进行训练也能充分挖掘神经网络的逼近性能。如Imagenet数据集包含约1400多万幅图片,涵盖2万多个类别,供大家进行图像识别的研究。各大互联网公司也在业务中积累了海量数据,用来训练与改进各自算法的性能,好的算法性能又能吸引更多的用户产生更多的数据,形成正向的良性循环。也有人认为,人工智能时代的市场竞争即是数据入口的竞争。
此外,人工智能还强势介入实体运动控制领域,在实现过程中大量采用了深度学习进行目标识别、场景分割等工作。
不过,人工智能并未突破自我意识:人们对人工智能的直观印象,可能是拥有自我意识与情绪,能够和人类一样进行相互交流。让机器拥有意识可能是人工智能研究很本质的目标。这也是人们对人工智能担忧的来源,拥有自我意识的人工智能可能会与人类发生冲突,反叛人类。目前,人类对自我意识的产生机制并没有太多了解。当前非常流行的深度学习并未能涉及怎样让机器具有自我意识,也没有指出研究的路线图。
人工智能值得拥抱也值得防范
汪伟认为,目前人工智能的研究热潮,将导致资金和人才等资源的大量投入,也必将促进人工智能在算法、硬件、数据、应用等各方面的多方面进步与发展。
在泛人工智能算法方面,虽然目前并未能看到自我意识有实现的可能,然而它已引起大量的关注。例如,AlphaZero可以同样用于围棋以及象棋,展现了人工智能泛化能力的魅力。如果要实现机器的自我意识,可能泛人工智能是必由之路。
在人工智能专用芯片方面,适合人工智能算法训练过程的专用芯片可大幅加快训练时间,进而可以对海量数据进行训练,产生意想不到的效果。
在大数据的隐私问题上,利用人工智能对大数据进行分析,也很容易触及甚至泄露隐私与机密信息。因此,在当前阶段,相比较于对人工智能超越人类的担心,大数据使用的安全隐患或许更需要引起重视。
汪伟很后表示,人工智能的研究热潮,让人们产生期待的同时也产生了不安。例如,人工智能是否会失去控制?怎样对人工智能的行为进行限制?虽然这样的场面目前还未看到变成现实的可能,但仍需未雨绸缪,有备无患。
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