中国科技公司最强外脑Michael I. Jordan：解析人工智能发展的机遇与挑战

▲Michael I. Jordan

没有金句

没有例子

只有观点

    人工智能-机器学习：观点与挑战

  Michael I. Jordan | 加州大学伯克利分校教授

—— 底层方法：数学 ——

• 随机梯度下降和坐标下降
  

-  最小二乘

-  凸优化

-  非凸优化

• 抽样和重采样

• 动态规划、上市和随机搜索

 

▲随机梯度下降

—— 关于AI的观点 ——

• 经典的"我机器人"观点（参见电影中的人工智能、交互式家庭机器人）

• "人类智能"（IA）观点（参见搜索引擎、推荐系统、自然语言翻译）

• "智能架构"（Il）观点（参见交通、智能家居、城市规划）

 

—— AI存在的问题 ——

• 从"我，机器人"角度研究的问题不一定与IA或Il的观点一致
  但是为"智能架构"部署的''Al解决方案"通常是为IA开发的。

• 关于"智能架构"的一些问题还远没有解决

-  大规模多重相关决策的错误控制

-  如何在竟争环境中共享数据？

-  大规模的云端互动

-  如何实现公平、保证品质、保持多元化？

-  稳健性和安全性问题

• 关于"我，机器人"的问题，也有一些远未解决．

 

—— AI的可能 ——

哪些是可能的？哪些尚无可能？

 

• 计算机视觉

可能：在可视场景中标记对象

尚无可能：对视觉场景的常讠只理解

• 语音识别

可能：多语种语音到文本和文本到语音的转换

尚无可能：对听觉场景的常识理解

• 自然语言处理

可能：最低限度的翻译和问答

尚无可能：语义理解、对话

• 机器人

可能：工业编程机器人

尚无可能：与人类交互并可以自主运作的机器人

 

有生之年不可能完成的事情：

 

我们不太可能看到具有和人类同等智力灵活性和创造性的Al系统，因为：

• Al系统获得有限的语义理解能力以及有限的处理复杂语言（隐喻、反讽等）的能力

• Al系统获得有限的抽象里能力，会立即寻找新的抽象

• Al系统获得有限的在复杂环境中的计划能力，并可以随时调整计划

它们就像孩子，似乎知道许多事实，拥有不寻常的见解，但就是不太“理解”。诚然，就比人类更聪明的Al而言，我们看不到这样的"超级人类Al"，也就是说，我不相信有生之年能出现"奇点"。

然而，难道电脑的处理能力不比人类强得多吗？

 

的确，Al系统确实比人类更有耐心浏览海量数据和假设空间，因此它们能够提出不同寻常的见解，但它们不一定明白为什么洞察能成为洞察，亦无法审查洞察是“真实的”还是“有用的”。它们形成长链推理的能力很有限、它们的自我解释能力很有限。

贏得象棋比赛的Al系统是有限的智能。特别注意，象棋是"完全可观察的”；并不存在需要电脑去推理的潜在信息

现实生活与之不同。

▲新兴AI应用

 

—— 底层技术 ——

 

• 机器学习

-  聚类、分类、预测、降维、优化等

-  海量数据集，以及优良的算法、现代并联分布式计算

• 规划

-  基于搜索的技术，探索战术策略

• 人机交互

-  向人类学习

-  众包

-  经济和博弈理论模型

 

—— 值得担心的事情 ——

 

• 看起来智能实则不然的Al系统，其所做的决策导致大量麻烦和灾难

• 大批人失业、无收入，特别是在服务业，传统工业的失业者本来指望在服务业中找到新的就业机会

• 如果打造Al系统的知识无法普及，财富和生活方式将进一步分化

• Al被居心叵测之人滥用

更多AI的案例和专业的知识、算法、新技术等

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  刻意练习

AI对行业、职业和个人到底会带来怎样的影响？请用Micheal Jordan教授对人工智能在技术上可能实现的功能分析AI是否真正会对一个行业或者职业产生巨大影响，以及思考如何在技术浪潮中构建自己的职业护城河。

1. 选择一个你熟悉的行业／职业（比如，物流行业或教师、翻译等），分析从人工智能的技术进展中分析这个行业／职业中什么样的工作会被人工智能替代，并且这样的技术会给这个行业带来怎样的变革。

2. 从AI不能做什么出发，分析你自己应该如何在AI的技术浪潮中构建自己的职业／企业护城河。如果你不认同教授的观点，可以在这一部分中进行有体系地反驳（说明为何不认同，依据是什么）。

欢迎各位同学留言课后感想~

  怎么做练习

1. 打开【混沌大学】APP

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2. 点击【练习】-【老师布置的练习】，进入作业界面，点击【开始练习】

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