大數據時代人工智能在崛起 值得擁抱也值得防范

大數據計算帶來突破成熱點

當前人工智能的高潮由學術界蔓延到工業界，并為社會所普遍關注。汪偉認為，這輪高潮應該是由以深度學習為代表的一系列新方法、互聯網時代的海量數據以及以GPU為代表的計算力提升等多種因素合力造成的。當前在人工智能的許多領域不斷取得各種令人振奮的成果，讓人們對人工智能社會拐點的到來產生了期望與擔憂。

目前，人工智能在圖像識別、語音識別、數據分析等應用領域獲得巨大性能提升：圖像識別大賽冠軍已將錯誤率降至3.57%，低于人眼；微軟也在2017年宣布，其語音識別系統錯誤率降低到5.1%，超過專業速記員。

汪偉說，移動互聯網時代產生的海量數據是前所未有的，為機器學習提供了充分的養分。利用海量數據進行訓練也能充分挖掘神經網絡的逼近性能。如Imagenet數據集就包含約1400多萬幅圖片，涵蓋2萬多個類別，供大家進行圖像識別的研究。各大互聯網公司也在業務中積累了海量數據，用來訓練與改進各自算法的性能，好的算法性能又能吸引更多的用戶產生更多的數據，形成正向的良性循環。也有人認為，人工智能時代的市場競爭即是數據入口的競爭。

此外，人工智能還強勢介入實體運動控制領域，在實現過程中大量采用了深度學習進行目標識別、場景分割等工作。

不過，人工智能并未突破自我意識：人們對人工智能的直觀印象，可能就是擁有自我意識與情緒，能夠和人類一樣進行相互交流。讓機器擁有意識可能是人工智能研究最本質的目標。這也是人們對人工智能擔憂的來源，擁有自我意識的人工智能可能會與人類發生沖突，反叛人類。目前，人類對自我意識的產生機制并沒有太多了解。當前非常流行的深度學習并未能涉及怎樣讓機器具有自我意識，也沒有指出研究的路線圖。

人工智能值得擁抱也值得防范

汪偉認為，目前人工智能的研究熱潮，將導致資金和人才等資源的大量投入，也必將促進人工智能在算法、硬件、數據、應用等各方面的全面進步與發展。

在泛人工智能算法方面，雖然目前并未能看到自我意識有實現的可能，然而它已引起大量的關注。例如，AlphaZero可以同樣用于圍棋以及象棋，展現了人工智能泛化能力的魅力。如果要實現機器的自我意識，可能泛人工智能是必由之路。

在人工智能專用芯片方面，適合人工智能算法訓練過程的專用芯片可大幅加快訓練時間，進而可以對海量數據進行訓練，產生意想不到的效果。

在大數據的隱私問題上，利用人工智能對大數據進行分析，也很容易觸及甚至泄露隱私與機密信息。因此，在當前階段，相比較于對人工智能超越人類的擔心，大數據使用的安全隱患或許更需要引起重視。

　　汪偉最后表示，人工智能的研究熱潮，讓人們產生期待的同時也產生了不安。例如，人工智能是否會失去控制？怎樣對人工智能的行為進行限制？雖然這樣的場面目前還未看到變成現實的可能，但仍需未雨綢繆，有備無患。