專訪機(jī)器學(xué)習(xí)教父Tom Mitchell：AI不會(huì)出現(xiàn)第三次衰退了

4月27日，GMIC 2017（全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)）北京站開幕?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)系主任 Tom Mitchell接受了媒體的采訪。他就人工智能的發(fā)展趨勢、人才培養(yǎng)和企業(yè)遇到的問題做出了針對性的回答。

當(dāng)被問及人工智能在經(jīng)歷了兩次繁榮又衰落的歷程后，會(huì)不會(huì)再次讓人們失望時(shí)，Mitchell 很肯定的告訴雷鋒網(wǎng)，這次不一樣。同時(shí)他還透露了自己正在寫一本新的關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的書，目前已經(jīng)在原來老書的網(wǎng)頁上更新了一部分章節(jié)。

Tom Mitchell：美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)系主任、教授，美國工程院院士，美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）會(huì)士，國際人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）會(huì)士，他在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域卓有建樹，撰寫了機(jī)器學(xué)習(xí)方面最早的教科書之一《機(jī)器學(xué)習(xí)》，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的著名學(xué)者。

以下是Tom Mitchell 采訪實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的整理。

關(guān)于人工智能發(fā)展趨勢

雷鋒網(wǎng)：人工智能經(jīng)歷了兩次大的衰落，您認(rèn)為還有第三次嗎？如果有的話，您認(rèn)為會(huì)受制于什么樣的條件呢？

Tom Mitchell：確實(shí)，在過去的幾十年里，我們看到人工智能的發(fā)展是有起有落的?，F(xiàn)在，它又處于一個(gè)上升的階段，我認(rèn)為這次不會(huì)再衰落了。

因?yàn)槲覀兊侥壳盀橹?AI 在商業(yè)化方面已經(jīng)取得了非常巨大的成功，這是前所未有的，因此我們業(yè)界非常樂觀。但是在上世紀(jì)80年代的時(shí)候，日本推出第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃，雖然取得了一定程度的進(jìn)展，但是并沒有帶來進(jìn)一步的好結(jié)果?，F(xiàn)在就完全不同了，如今人工智能可以讓你和自己的手機(jī)對話，語音轉(zhuǎn)文本，理解人們開的玩笑，和人類進(jìn)行比賽等等。

而且我們的業(yè)界也投入了比政府更多的資源來發(fā)展人工智能，投入之多也是前所未見的，這也是為什么我非常樂觀，相信在下一個(gè)十年，人類與AI 之間的交互會(huì)更上一層樓。

媒體：您怎么看待無人駕駛汽車？什么時(shí)候才會(huì)出現(xiàn)真正的全自動(dòng)駕駛的汽車？

Tom Mitchell：實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛的話，我想誰都不可能給出一個(gè)非常確切的答案。但是可以講一下我個(gè)人親身的經(jīng)歷，之前我做了一次特斯拉自動(dòng)駕駛車的試駕。當(dāng)時(shí)我非常驚訝，尤其是在寬闊的主路上的表現(xiàn)。但是后來當(dāng)我停車入庫，需要倒車的時(shí)候就出現(xiàn)了問題。同時(shí)它在一些比較泥濘或者一些石子路上的性能都會(huì)受到非常大的影響，所以這種自動(dòng)駕駛技術(shù)要想真正實(shí)現(xiàn)普及和深入的運(yùn)用還是有一定難度的。

但是，我們可以開始推動(dòng)其中一部分商業(yè)化。比方說，Uber 或者滴滴可以在主路上應(yīng)用自動(dòng)駕駛，主路以外的岔路、小路、泥濘的道路可以讓人類司機(jī)完成。這樣一種方式更有助于Uber、滴滴這樣的企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛商業(yè)化。在這方面，我認(rèn)為它們比特斯拉還有汽車制造商們有更大的優(yōu)勢。

媒體：霍金博士在提到AI的未來時(shí)，擔(dān)心會(huì)帶來的一些負(fù)面的影響。您怎么看待這個(gè)問題？

Tom Mitchell：我們需要看到一個(gè)技術(shù)的正面和負(fù)面。

AI確實(shí)在這幾年風(fēng)靡全球，而且它是一個(gè)非常有用的技術(shù)。怎么樣去使用它，才能為我們?nèi)祟愔\到更大的福利？我認(rèn)為是特別關(guān)鍵的。首先我認(rèn)為AI在推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)步發(fā)展這方面的作用是毋庸置疑的，因?yàn)樗梢源蟠筇岣呶覀兊纳钯|(zhì)量，包括減少城市當(dāng)中的污染和擁堵，幫我們實(shí)現(xiàn)不同語言之間的溝通，在醫(yī)學(xué)上實(shí)現(xiàn)更精確的診斷等等。這個(gè)技術(shù)發(fā)展的過程也是不可逆轉(zhuǎn)的，而且我覺得也不應(yīng)該被逆轉(zhuǎn)。

另一方面 AI 會(huì)帶來一些負(fù)面的效應(yīng)，比如說有些人開發(fā)出一些智能的AI病毒，來實(shí)現(xiàn)他們不可告人的目的；同時(shí)有些國家的軍方也有可能利用了人工智能技術(shù)來危害他人。所以我們應(yīng)該把AI視作一把雙刃劍，而且應(yīng)該讓整個(gè)社會(huì)看到這個(gè)雙刃劍的存在。只有這樣，我們才可以在享受AI紅利的同時(shí)，也讓更多的人包括決策者去思考它的負(fù)面效應(yīng)，以及預(yù)防的辦法。

關(guān)于Neuralink

媒體：如何看待伊隆馬斯克的腦機(jī)結(jié)合計(jì)劃？

Tom Mitchell：我們可以從兩個(gè)問題的層面來分析。

第一個(gè)方面是我們是否可以去觀察大腦的思考過程？

第二個(gè)方面是一個(gè)大腦是否可以和另一個(gè)具有同樣的思考？

先回答第一個(gè)問題，現(xiàn)在我們可以以90%的準(zhǔn)確度去觀察大腦的思考。比如說給你兩個(gè)詞語，一個(gè)是相機(jī)，一個(gè)是云，讓你選一個(gè)詞，電腦可以以90%的準(zhǔn)確度猜到你心里的答案。當(dāng)然，相對于真正能夠做到對大腦的全方位掃描來說，這個(gè)還微不足道。因?yàn)楫?dāng)一個(gè)人說話的時(shí)候，我們并不能做到在旁邊放一個(gè)類似成像機(jī)一樣的東西，他想的都可以轉(zhuǎn)錄為文字。

教會(huì)機(jī)器來觀察大腦，這個(gè)領(lǐng)域我們還是比較青澀的，目前還處于一個(gè)初始的發(fā)展階段?，F(xiàn)在谷歌、伊隆.馬斯克成立這樣一種實(shí)驗(yàn)室是一個(gè)挺好的開端。

另一個(gè)問題，馬斯克以前提到過一個(gè)詞叫心靈感應(yīng)，能不能讓一個(gè)大腦準(zhǔn)確的感受到另一個(gè)大腦相同的感受呢？現(xiàn)在還做不到，這比僅僅觀察大腦要難多了。

關(guān)于人工智能企業(yè)的碰到的問題

媒體：您認(rèn)為一家 AI 公司的成功到底取決于技術(shù)還是產(chǎn)品？

Tom Mitchell：如果一個(gè)AI公司沒有自己的產(chǎn)品的話，那么它存在的可能性是非常小的。現(xiàn)在我們能看到很多AI公司的機(jī)遇，比如具體的去解決自動(dòng)駕駛汽車和自動(dòng)回復(fù)郵件等等功能。

同時(shí)還有一些AI公司，成立后就是純粹的搞技術(shù)開發(fā)，比如 Deepmind，這是一個(gè)比較特殊的例子，因?yàn)樗L期發(fā)展的一個(gè)戰(zhàn)略就是消失掉，也就是被谷歌收購了。但是谷歌在推出的AI產(chǎn)品中，其實(shí)我們是可以看到Deepmind技術(shù)縮影的。

所以如果是想要僅憑技術(shù)就能在AI這個(gè)領(lǐng)域中做的出彩，實(shí)際上是一個(gè)比較短視的戰(zhàn)略。雖然這樣在短期不會(huì)消耗大量資金，但是長期可能會(huì)產(chǎn)生一些問題，而且也只能寄望于被別的公司所收購。

媒體：現(xiàn)在很多AI企業(yè)遇到這樣一種情況，當(dāng)把一些數(shù)據(jù)和情景輸入到機(jī)器當(dāng)中，機(jī)器得出一些結(jié)論或者決策，但是當(dāng)他們回溯這些結(jié)論和決策的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)，他們對機(jī)器的決策失去了控制，您如何看待這一現(xiàn)象？

Tom Mitchell：關(guān)于人工智能系統(tǒng)有時(shí)候不能自洽的解釋所作出的決策，這個(gè)問題確實(shí)也是值得我們?nèi)ニ伎嫉摹＝o大家舉一個(gè)醫(yī)學(xué)方面的例子，比如說一個(gè)AI系統(tǒng)，它建議我去把我的肝移除了，因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)我的身上有些相關(guān)的病理癥狀，我肯定需要它給我一個(gè)解釋，不能平白無故就把我的肝移除了?，F(xiàn)在很多AI系統(tǒng)在更多層面上可以被我們視為專業(yè)知識的輔助，比如放射科或者在病理學(xué)分析，還有在醫(yī)學(xué)影像分析當(dāng)中，也都已經(jīng)開始運(yùn)用AI作為醫(yī)生的輔助，相當(dāng)于起著查漏補(bǔ)缺的角色，但是最終的決策是由一些專家來決定。

關(guān)于人工智能和教育

雷鋒網(wǎng)：您的《機(jī)器學(xué)習(xí)》作為經(jīng)典的教程是為人們所熟知的，同時(shí)現(xiàn)在不斷涌現(xiàn)出來一些新的學(xué)習(xí)方法，對于新入門機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生，您有什么新的建議嗎？

Tom Mitchell：感謝你提到我在1997年的書，它現(xiàn)在還讓我引以為豪。這里給大家透個(gè)風(fēng)，不久以后，我還會(huì)再出一本新書。畢竟20年過去了，人工智能也有了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，確實(shí)應(yīng)該再出一本新書了。現(xiàn)在如果大家登陸我的“機(jī)器學(xué)習(xí)”那本書的網(wǎng)頁，還可以下載新書的最新章節(jié)，感謝大家的支持。

媒體：人工智能方面的人才現(xiàn)在非常短缺，對于這方面人才的培養(yǎng)您有什么建議？

Tom Mitchell：建議想學(xué)AI的學(xué)生去網(wǎng)上的一些平臺去學(xué)習(xí)相關(guān)的課程，比如Coursera 上 Andrew 教授的人工智能課程，很有意思，建議大家去看。（雷鋒網(wǎng)按：雷鋒網(wǎng)慕課學(xué)院也已上線，歡迎廣大同學(xué)們踴躍報(bào)名）這些專業(yè)性、知識性、甚至是一對一的人工智能的教育，我認(rèn)為對于學(xué)習(xí)AI的學(xué)生來說大有裨益。

媒體：您是如何看待AI在教育方面的應(yīng)用的？

Tom Mitchell：關(guān)于怎樣利用AI推進(jìn)教育的發(fā)展，我認(rèn)為確實(shí)可以去建立一些全新的在線的教育系統(tǒng)。通過不斷的獲取學(xué)生最新的數(shù)據(jù)，再通過AI讓整個(gè)教學(xué)過程更加個(gè)性化。我們現(xiàn)在也有一些相關(guān)的科學(xué)研究，就提出了這樣的一種機(jī)器學(xué)習(xí)的場景。比如說我們設(shè)計(jì)一個(gè)考題給學(xué)生，讓學(xué)生對一個(gè)ABCDE進(jìn)行排序。對于傳統(tǒng)教學(xué)，教師在收到一些學(xué)生的答案后，人工判卷并教學(xué)；而使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的工具后，或許一個(gè)機(jī)器可以收集高達(dá)十萬名學(xué)生的答卷并分析出錯(cuò)的規(guī)律。在過去一位老師他可能窮其一生，都不可能接觸多達(dá)十萬名學(xué)生，這就是人工智能的潛力所在?；蛟S現(xiàn)在這種技術(shù)還沒有真正得到非常廣泛的應(yīng)用，但是我認(rèn)為這樣一個(gè)時(shí)代必將到來。

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