Michael Jordan縱論AI:人工智能還是非常有限的智能
發布時間:2018-06-27 瀏覽次數:10619次

2018年5月24日,由上海交通大學上海高級金融學院(高金/SAIF)主辦的SAIF-CAFR名家講堂邀請到了機器學習領域的泰斗級人物、加州大學伯克利分校電機工程與計算機系和統計學系Michael I. Jordan教授,他以“人工智能的前景與挑戰”為主題,深入淺出地闡述了人工智能的準確內涵,并解釋當前AI智能化和商業化存在的可能性。

高金副院長、會計學教授李峰也在現場與Jordan教授進行了對話,共同探討人工智能在技術方向與商業模式上的前景與挑戰。

對于人工智能在金融領域的應用,Jordan教授認為人工智能有其大有可為之處,但不可能取代人類直覺的這一部分,因為人類的見解和洞察是非常偉大的。而討論到金融領域應用當中的數據過多問題時,Jordan教授認為,有一些領域數據不是問題,越多數據越好,但是在一些領域可能會造成混亂,這時就要避免過度的數據輸入。

在主題演講中,Jordan分析了目前AI在應用上大致所處的位置和實際原理,非常形象地展示了機器學習在深度學習中如何取得進步。他首先由AI這個詞入手,指出:“AI不是一個新的東西,以前叫機器學習。它距離智能還很遠?!彼J為能夠進行預設的一些前瞻性的規劃,這才是真正的智能。

在此基礎上Jordan教授提出了當前業界人工智能研究的局限性,他提醒大家不僅深度學習不是“人工智能”的全部,甚至我們日常討論的以“數據統計”為主的“人工智能”都不是真正意義上的“人工智能”。他說:“應該把它叫IA,稱作是增強智能更合適,用電腦來幫助我們人類的智能,讓人類更加智慧。電腦本身達不到智能化,可以幫助我們來做很多事情。比如說搜索引擎,比如說百度、Google,讓我們更聰明?!?

Jordan教授認為在未來的數十年時間,機器應該沒有辦法解決比較復雜的問題。同樣,雖然當下在工廠中已經有很多工業機器人,但在真實的環境中與人類進行互相交流的機器人,Jordan認為也是很難實現的,人工智能還是非常有限的智能。在人工智能的決策領域,Jordan教授提醒人們注意不能按照傳統的決策思路去做人工智能。在現實世界中,資源是有限的,而在網絡當中資源是無窮的,所以我們需要有一些開創性的系統來保證市場能夠運作。

而現實生活中,我們會利用AI做智能推薦,比如投資標的、產品營銷。但重要的問題是,給大部分人推薦同一只股票,結果會如何?也就是說,“在決策中,系統必須考慮資源稀缺性的因素。這是負載均衡的問題?!笔聦嵣?,Jordan教授還列舉出了許多類似由于AI應用缺乏系統關聯、缺乏工程化等導致的潛在需要解決的問題。

Jordan教授還提到了最近比較熱門的AlphaGo。他認為AlphaGo本身也不是巨大的成功,只是機器不停迭代學習的方法而已。他通過很多現實生活中的例子,說明人工智能的未來充滿了挑戰,也充滿了不確定性。雖然人工智能正發展得如火如荼,但Jordan教授也希望我們關注到一些相關的問題:比如伴隨人工智能的發展,會造成大批量從事簡單勞動的工人下崗;未來在財富和生活方式上也會造成更為巨大的不平等;對于懷有惡意的企圖,人工智能也存在濫用問題等。如何保證隱私、恰當分享數據、在人工智能的發展中保證公正與公平,有利于人類的未來發展,這些都是擺在人工智能面前的挑戰,也是給予全人類的思考課題。


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