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姚期智南京对话图灵奖得主:10年后人们还能保持对AI的热忱吗?

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姚期智南京对话图灵奖得主:10年后人们还能保持对AI的热忱吗?

技术小能手 2018-06-21 10:28:52 浏览5995 评论2

摘要: 邀请三位图灵奖得主齐聚,这可能是一座城市拥抱人工智能战略的最大诚意。 而南京对于人工智能的热情远不止于此。4月份,计算机科学最高奖图灵奖唯一华人得主、中科院院士姚期智宣布创业,率领清华团队组建新型研发机构图灵人工智能研究院,并落户南京。

邀请三位图灵奖得主齐聚,这可能是一座城市拥抱人工智能战略的最大诚意。


而南京对于人工智能的热情远不止于此。4月份,计算机科学最高奖图灵奖唯一华人得主、中科院院士姚期智宣布创业,率领清华团队组建新型研发机构图灵人工智能研究院,并落户南京。

今天,由南京市人民政府支持、图灵人工智能研究院主办的交叉智能前沿峰会,是南京图灵人工智能研究院成立后的首次高调亮相。

作为大会的主办方,图灵人工智能研究院邀请到了多位重磅嘉宾,姚期智院士更是亲自上场,在峰会开场,中英文交迭,就人工智能人才培养、产业落地及未来发展,主持了一场持续一小时的高峰对话。

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这场对话有多难得一见呢?包括姚期智院士,这次对话的5位嘉宾包括了三位图灵奖得主和四位院士。

先来看看圆桌嘉宾的背景:

姚期智

清华大学交叉信息研究院院长,中国科学院院士,2000年图灵奖得主,南京图灵人工智能研究院院长。

John E. Hopcroft

1986年图灵奖得主,美国国家科学院和工程院院士,中国科学院外籍院士,康奈尔大学智能机器人实验室主任、计算机科学系工程与应用数学的IBM教授。

Adi Shamir

2002年图灵奖得主,国际著名密码学专家,RSA非对称加密算法的三位创始人之一(RSA里的字母S代表Shamir的姓氏)。

Michael I. Jordan

加州大学伯克利分校教授,美国科学院、工程院、艺术与科学院三院院士,机器学习领域唯一一位获此成就的科学家。

吴建平

清华大学计算机科学与技术系教授,博士生导师。中国互联网的主要开拓者之一。2015年当选为中国工程院院士。

大数据文摘对这次圆桌进行了精华速记:

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姚期智(姚):先提问给John Hopcroft教授。您和中国大学有长期密切合作,且对他们的教学科研提出了宝贵建议。近年来,随着中国高校的发展,您有没有注意到中国高校发生的变化?

John Hopcroft(JH):我和中国大学合作10年了,我觉得中国人才总数占世界的20%,但并不是每个人都能得到最好的教育。我和很多校长交流过,但是中国文化要求绝对的衡量标准,所以校长们注重发表论文的数量来获得经费。但是这和大学的宗旨是关系不大的。大学培育的是下一代人才,但是如果教授们有太大的压力要发表论文获得经费,在教学上很难兼顾。

近年来,中国大学本科生的教育有很大提高,但是其获得的教育水准还没有比得上其他发达国家,这个我觉得短期很难改变。同时有很多企业跟我说找不到需要的人才,期望改善大学教育。

姚:第二个问题问Michael Jordan教授。现在各个行业都在热捧AI,中国也是,您怎么看待这些领域的AI应用?未来趋势如何?

Michael Jordan(MJ):我不认为每个人都知道“AI”代表什么(全场掌声)。我们有算法,但是没有智能。在对待AI技术的态度上,我认为不用读已有的AI教科书,学生们可以学更多的别的东西,比如统计学、加密学、安全、经济学的问题。

计算机是一个对内的学科,而我们构建的AI系统是应该是关于外部世界的。研究AI要有批判精神,如果学计算机,也要关注系统体系,比如分布式系统等。

研究者不要只关注数据和算法,不要仅仅考虑如何发一篇前人没有做过(也很少会有人看)的论文。全球流行的开源软件Spark是由教授开发的,国外一流大学教授们论文很少,但是写出了一个全球流行的软件,我觉得中国大学要支持这样的创新。

姚:下面这个问题想问Adi Shamir,密码学和安全越来越重要,您觉得科学家在密码学中累计的知识能否应付相关挑战?

Adi Shamir(AS):40年前几乎没有密码学这个学科,但是现在,经过很多人的努力,这个领域已经打下了坚实基础,有了长足进展,而且正在蓬勃发展。

但是,密码学只是计算机安全的重要链条之一。链条的强度取决于其中最弱的一环。从这个角度来看,现在计算机安全的情况,比20年前还更糟糕,因为黑客入侵事实上更容易了。这不是因为他们破译了密码,而是因为系统越来越复杂,一个小小的边缘漏洞就会被黑客利用。希望AI+安全可以提出一些解决方案。

姚:吴建平教授,您对江苏省和南京市在AI领域的战略选择有何建议?

吴建平(吴):我来南京很多次了,南京对于高新技术和热点问题非常敏感。

第一个建议,找准自己的定位。热点问题是有结构的,基本上分4个层次:第一个是通讯层次,数据传输;第二个是网络层次的,把现存计算系统连接起来,承上启下;第三个层次是具有共性的技术,比如云计算大数据人工智能区块链,在任何行业都可以用;最后一个就是中国政府提出的互联网+,把基础共性技术与传统领域结合起来。要看清楚自己适合在哪个层次发展,清楚自己的定位。

第二个建议,四个层次中,从投资回馈来看,当然是越靠上反应越快,但是,除了应用领域,还要关心基础技术、底层研发,这是影响未来的。如果南京只局限于应用技术,发展不会长久,两者结合才有更大潜力。

第三个建议,开拓视野,看到全球。从国际上吸取营养,借鉴国际上的经验,加强技术交流。

AS:补充刚刚的问题,我来自以色列,想举个以色列的例子。以色列人口800万,跟南京差不多,但是有10个顶级大学。图灵奖有四个获奖者都来自以色列,我是其中一位。在以色列进大学很难,我们的教育体制是择优录取,这是我们文化的一部分,对于我们的学生有激励。江苏省政府也可以有所借鉴,把重点放在教育机制和文化的设立,追求卓越。

在促进产业发展方面,我举个学生的例子。我有一个学计算机视觉的学生,很看好自动驾驶,一毕业就创业了(MobileEye),20年来在无人驾驶上很努力,去年终于可以产业化了,公司估值达到160亿美金,被英特尔收购。我举这个例子是想说,一个人的决心可以推动一个国家的AI发展。

姚:我们在30年前就问过你这个问题,为什么要回去以色列呢。你说,因为你有另外3个很棒的同事,希望回去以色列共事,这些年你们把威兹曼科学院建设成了全球领先的创新研究院,有什么经验可以分享?

AS:我在上学的时候,威兹曼科学院还不错,但不是世界领先,所以我们去了美国进修。以色列是我们的祖国,在美国的时候,我们一直找机会答谢祖国。但是一个人回去力量太小,所以和同事4个人一起组成小组回去,把威兹曼的计算机学院建设得更好。我们也得到了威兹曼高层管理者的支持,后来我们四个人都拿了以色列科学奖,其中两个人还获得了图灵奖。

姚:Michael Jordan教授,我几个月前跟你聊过,把中国大学,比如清华的计算机专业建成世界级的学科,有没有成功路径?

MJ:肯定有的。中国学生特别聪明,但是过去十几年前,我觉得他们对于新兴产业完全不了解。但最近2年与中国学生交流,他们的了解不比我少,很多都是从开源文献库来的,这些文献库没有壁垒。所以要想衡量大学成绩,可以用开源发表下载来看。我在清华的学生问我的问题也很难,但是我觉得他们需要更加科学的评估标准。

如果评估标准是图灵奖肯定是错的。正确的衡量系统是,我们写的文章有多少影响力,以及这个技术能不能影响全球,有多少贡献被其他人使用。AI不止是电脑里的系统,而应该是一个体系,比如服务体系的建立,进而建设服务经济,这才能促进整个行业发展。

应用前景的话,需要先建好服务体系。中国已经有了很好的市场,把生态体系建立起来,就不愁应用了。拿了图灵奖的大牛不是建立生态的必备条件。现在我们更加需要的是工程师的思维,为问题找到解决办法更重要。

姚:现在对于深度学习技术的透明度不够的争议颇多,深度学习普遍被认为是个黑盒子,你们觉得这个争论可以在短期内得到解决吗?

JH:任何先进技术都有两面性,需要社会来确保推动事情往好的方面发展。黑盒子可能会存在问题,但是我不确定从技术上能不能得到解决,可能更需要法规的保障。又回到教育,学生不只要理解技术,还需要得到通识教育,历史、文化等。

AS:很多深度学习技术目前确实是黑盒子,但是,自然智能也一样,大脑运转的机制我们也不清楚,也是个黑盒子。黑盒子是个问题,但是不管人工智能还是自然智能都有一样的问题。

姚:目前人工智能创新速度确实让人惊叹,你觉得如何评价AI技术?比起过去三十年进展如何?哪些问题需要克服?

MJ:我两个月前写了一篇文章,人工智能革命尚未到来,已经有了50万阅读量,这是我阅读量最高的文章,我的论文一般只有个位数阅读量(笑)。

我在文章中说,AI并不是一种东西,是很多技术的集合,并不全是黑盒子,但是神经网络是,是监督式学习,需要人类大量监督,比如无人驾驶。我不否认无人驾驶正在慢慢成功,无人驾驶是对大量场景和计算机视角进行计算判断,这里必然存在误差,准确率95-99%,要想进步就需要再找更多人和场景做标注,黑盒子越来越大。

有人说这是软件2.0,是下一波浪潮,那我会很失望。我觉得这只是大量的愚蠢的标记,很蠢的量的堆积,并没有人的智慧。所以说我们还在这个领域非常初级的阶段,我们还有很多别的事情可以做,比如数据的搜集和使用场景不同的情况下,如何确保其来源和准确性,我觉得未来还有很大挑战。

姚:我觉得这很让人受鼓舞,毕竟这样就可以给年轻人很多发挥的空间。

MJ:对,年轻人,你们才是未来!不要被我们这些前辈这么初级的研究禁锢,不要只学AI,要有更广泛的关注。

姚:AI技术在信息安全领域很热门,AI技术有没有潜力解决一些其他技术没有办法解决的问题?

AS:安全领域有两个方向,一个是进攻,一个是防御。进攻上,运用机器学习的地方不多。找到突破一个系统的方法、思考可能会出现的编程错误需要很多人类直觉、社会工程学,所以进攻主要还是靠人类智慧。

但是防御上,老的防御方法失效了,大量企业也意识到了。过去,杀毒软件公司可能希望把所有已知病毒描述出来,看到病毒就知道不应该下载。但是病毒数量一直在增加,很难找到所有病毒种类。

机器学习在这里大有可为。机器学习使用大量标签,在安全领域,有大量样本和良性行为,但是恶意行为很难找到。所以可以做单方面良性行为学习,不告诉机器怎么区别好坏,只告诉机器什么样的行为是好的,然后机器去判断某个行为是不是属于这个集合。

姚:未来人工智能和互联网技术的结合有何发展值得我们期待?

吴:我们可以回顾一下40年前,我们班计算机系12个人,我是搞网络的,还有3-4个人做人工智能,我们经常课余讨论他们的问题,比如用专家系统如何自动给研究生排课,当时觉得人工智能和网络根本不会走到一起。

人工智能在哪些领域大有可为呢?我思考了很久,觉得能够精确计算推导的问题,人工智能不会比已知办法更好,但是不能精确推导问题的领域,人工智能就能起到很大作用。

比如,在互联网领域,路由协议是典型的利用AI技术的。路由协议要求互相学习达到最好平衡,最快找到路径。所以现在路由协议典型使用的都是机器学习,找到临节点到达目的地的方法。

为什么最近人工智能又热起来了?我反复思考这个问题,觉得一个原因是最近二三十年计算机计算能力的大大提高。第二个原因就是互联网(的发展),使得数据传输和学习能力大大提高,使得人工智能基本理念和基本算法得到了井喷式应用。

从这个意义出发,互联网的挑战很多都需要人工智能技术,比如互联网的可拓展性及安全性。每个挑战人工智能都大有用武之处,比如细分互联网应用场景。所以我认为人工智能和互联网会深度融合。

姚:问现场每个嘉宾最后一个问题,5-10年后,你们觉得人们对于AI还会有现在这样的兴趣和热忱么?

AS:70年代末,人们对于AI的热情很高涨,认为这是个新的科技,所以人们趋之若鹜。事实上人们对AI的热情一直在高低起伏,现在又达到了一个峰值。我跟刚刚MJ的担忧一致,比如阿尔法狗这些事件,经过媒体的宣传,好像人已经不如计算机了。我相信AI会从顶点下来,但是也不用担心,还有新的顶点。

JH:我同意AI的发展是起起伏伏的,我们正在经历一个革命,这个革命会比工业革命和农业革命更加深远。

MJ:我觉得要把计算机科学和统计学、数学结合起来。大家一直说人工智能是因为这个词很有意思,好像在复制人类的智能。但我觉得更需要体系的建立,而不是算法本身。AI太火了,但是他们讲的更多是计算机科学和数据,人们正在用AI涵盖所有学科,但是更多是吸睛的目的。

亚马逊这些领头公司在做的才是推动AI进步的关键,比如推荐系统等,一直在发展,这种通过计算机科学进行的应用还在继续创造新的价值。我不想把自己叫做AI专家,我更倾向叫自己计算机专家、统计学家。

吴:未来人们会更理性,人工智能的发展会发生低潮,但当技术又有突破口的时候,又有高潮,我也认为会有起伏。

姚:大家的回答虽然各有不同,但是有个共同点,就是5-10年后,人们对科学和工程还是会保持热情,这是一个非常积极的结束语。


原文发布时间为:2018-06-20

本文作者:文摘菌

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网友评论

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以后的谁说的准呢!

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