日前，人民日報刊文對人工智能未來的發(fā)展做了深刻的評論、剖析，以下為原文：
 

圖靈獎得主、貝葉斯網絡之父朱迪亞·珀爾撰文批判當前機器學習的理論局限。他認為，當前的機器學習系統(tǒng)幾乎完全以統(tǒng)計學或盲模型的方式運行，不能作為強人工智能的基礎。
 

珀爾的觀點非常具有啟示意義。目前人工智能的發(fā)展被機器學習所主導，而機器學習最大的問題是解釋黑箱——即便機器可以得到相對優(yōu)化的結果，然而由于神經網絡中隱層的存在，就算是科學家也無法對結果做出令人信服的解釋。珀爾希望通過構建新的結構因果模型，為可解釋的人工智能發(fā)展提供一條新路。
 

這種算法黑箱有可能導致“算法暴政”。換言之，在人工智能時代，算法會主宰人們的生活和決策，然而由于普通人對算法一無所知，并且科學家也無法打開算法的黑箱，那么這種算法對人類生活的主導將是危險的。
 

這種危險或許可以用“賽維坦”來描述。西哲多用傳說中的怪獸“利維坦”來形容能量巨大且無法無天之人或國家。如果不加限制，科學也可能發(fā)展成為無所不能的怪獸，從而對人們的生活產生強大影響。值得擔心的是，帶領人們走出落后的“賽先生”，會不會變成人們無所抗拒同時又無能為力的“賽維坦”。因此，發(fā)展人工智能和創(chuàng)新技術的重要原則應該是馴服“賽維坦”，即讓科技為人類服務，而不是讓人類為科技服務。
 

筆者認為，以馴服“賽維坦”作為起點，人們不妨來一點“賽托邦”的理想，即寄希望于對科技的高效和正確使用，使其對人們的生活發(fā)揮出更有利的影響，釋放科技所具有的實現(xiàn)社會富足、促進人類群體之間充分溝通、完善弱勢群體的補償與救濟、實現(xiàn)人類自由解放和提高社會整體和諧的巨大潛能。
 

然而，就目前人工智能領域的發(fā)展現(xiàn)狀來看，“賽托邦”的理想仍比較遙遠。美國一直處在人工智能基礎研究的前沿，保持全球領先地位，但美國在人工智能領域形成的兩種主導性的文化卻難以服眾：一種是宣揚技術導致世界末日的悲觀態(tài)度；另一種是宣揚極少數(shù)技術精英控制世界的“技術超人論”。這兩種文化使得美國在人工智能時代缺乏引領世界的文化基礎。從這方面看，中國文化的多元統(tǒng)一以及和諧共存理念，倒是為人類思考人工智能的未來提供了新的方案。
 

北京大學崔斌：大規(guī)模機器學習系統(tǒng)—Angel
 

北京大學崔斌老師作了一場題為“大規(guī)模機器學習系統(tǒng)—Angel”的在職研究生講座，北京大學有哲學、理論經濟學、法學、政治學、社會學、中國語言文學、歷史學、數(shù)學、物理學、化學、地理學、大氣科學、生物學、力學、電子科學與技術、計算機科學與技術、口腔醫(yī)學、藥學等一級國家重點學科，講座的主要內容是：
 

機器學習算法已經被廣泛地用于數(shù)據分析與數(shù)據挖掘。報告將介紹一個新的分布式機器學習系統(tǒng)Angel，并討論相關的研究與系統(tǒng)。Angel系統(tǒng)針對海量訓練數(shù)據和高維的模型參數(shù)做了深度優(yōu)化，可以高效地利用數(shù)百臺機器來進行大規(guī)模機器學習任務的訓練;同時采用數(shù)據并行和模型并行來并行化機器學習算法，利用異構感知的分布式同步協(xié)議來加速機器學習算法的收斂速度。Angel系統(tǒng)與騰訊合作研發(fā)，在易用性、穩(wěn)定性、可擴展性等方面獲得了良好的效果，并支持多種不同類型的機器學習算法。Angel系統(tǒng)已經在騰訊的多個實際業(yè)務中得到了實際應用。
 

崔斌，研究員，北京大學信息科學技術學院網絡與信息系統(tǒng)研究所所長、微軟青年教授獎和CCF 青年科學家獎獲得者。

標簽： AI 

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