來源：投中網(wǎng)-CV智識(shí)
近日，微軟（中國）CTO韋青在《深度學(xué)習(xí)》交流會(huì)上，發(fā)表了自己的一些關(guān)于人工智能的看法。
在他看來，深度學(xué)習(xí)是人工智能的一種方式。人工智能非常廣泛，其中機(jī)器學(xué)習(xí)是一方面，深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子域。我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)不僅僅是知識(shí)，更是一種思維范式的轉(zhuǎn)變。
在全球范圍內(nèi)由于技術(shù)的進(jìn)步引發(fā)的新話題層出不窮，我們不斷接收到新的理念。越來越多的公司和人發(fā)現(xiàn)，人類開始進(jìn)入“無人區(qū)”，沒有一個(gè)大思想家或者大哲學(xué)家能夠告訴我們未來會(huì)怎么樣。所以人們產(chǎn)生了很多爭(zhēng)論，關(guān)于人工智能的爭(zhēng)論，關(guān)于機(jī)器智能的爭(zhēng)論，關(guān)于機(jī)器人的爭(zhēng)論，關(guān)于技術(shù)和人類關(guān)系的爭(zhēng)論等等。
韋青援引微軟CEO薩提亞的演講內(nèi)容表示，未來沒有人引導(dǎo)我們，那么我們可以以史為鑒，看看歷史上發(fā)生過什么。
他提到，最有代表性的就是第一次工業(yè)革命到第二次工業(yè)革命之間，由蒸汽時(shí)代進(jìn)入電氣化時(shí)代。“我把這個(gè)階段總結(jié)為四種態(tài)度和四種結(jié)局。當(dāng)時(shí)有很多有影響力的全球性的公司，他們用蒸汽力量代替人的四肢。但當(dāng)電氣出現(xiàn)的時(shí)候，絕大多數(shù)公司態(tài)度是看不起電，因?yàn)殚_始的階段電的效率并不夠高。第一類公司的想法是電力不行，效率低，沒有未來，蒸汽力量足夠了，一百年之后他們被淘汰了。”
第二類公司放下一些包袱，認(rèn)為電是新生生物，也有潛在發(fā)展的可能性，但是仍然堅(jiān)信蒸汽機(jī)的力量，堅(jiān)信只要對(duì)蒸汽機(jī)進(jìn)行改良一樣可以保持競(jìng)爭(zhēng)力，這些公司也被淘汰掉了。
最可惜是第三類公司，他們已經(jīng)放下舊的生產(chǎn)力，開始擁抱新的生產(chǎn)力和形成新的生產(chǎn)關(guān)系，但是思維方式?jīng)]有改變。他們認(rèn)為自己全面擁抱電氣化時(shí)代，已經(jīng)產(chǎn)生比蒸汽機(jī)時(shí)代超高的效率，更低的成本，但是他們還在跟蒸汽機(jī)相比，這些公司最終也被淘汰掉了。薩提亞在會(huì)上提到，我們做了一些粗略的分析，只有不到5%的公司在那個(gè)時(shí)代完成了轉(zhuǎn)型和飛躍，真正進(jìn)入了電氣化時(shí)代。
當(dāng)時(shí)大部分企業(yè)對(duì)于電氣化的觀念只是能點(diǎn)多少盞燈，或者生產(chǎn)線能夠提高多少效率。只有5%的公司選擇徹底放下包袱，忘記什么是電氣，什么是蒸汽，而是把它們都當(dāng)成是工具。這些公司要的就是進(jìn)入新的時(shí)代。這代表更高的效率，更低的成本和更優(yōu)秀的用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品品質(zhì)。
韋青說，微軟在跟客戶的交流中也有思考，是否需要做思維的轉(zhuǎn)變，才有可能真正理解這一輪技術(shù)變革是怎么回事。如果我們還抱著老的觀念，抱著產(chǎn)生問題時(shí)候的觀念，我們真能夠理解這個(gè)偉大的時(shí)代將帶給我們的輝煌未來嗎？
我們是否需要先把我們認(rèn)為的所有成見都放掉，然后再來看現(xiàn)在的技術(shù)到底怎么回事？我們也知道深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的一部分，我們要把深度學(xué)習(xí)的包袱也放下，擴(kuò)展到我們進(jìn)入的這個(gè)時(shí)代來思考。
理解時(shí)代特點(diǎn)，我們要了解深度學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)而了解人類學(xué)習(xí)特點(diǎn)，但是更重要是什么？我們要號(hào)準(zhǔn)時(shí)代的脈搏，要知道在這個(gè)時(shí)代要采取什么樣的態(tài)度和策略，才能夠跟上時(shí)代的腳步。我們既不要成為時(shí)代的棄兒，也不希望成為烈士，我們最希望成為一個(gè)先行者。這個(gè)時(shí)代最大特征就是機(jī)器從代替人的四肢開始，已經(jīng)于無聲處開始代替人的大腦，甚至?xí)嫠心軌虺霈F(xiàn)模型的人類能力。明白這一點(diǎn)我們才可以理解所處的時(shí)代。
面對(duì)深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，一種人選擇放棄自己，一種人會(huì)產(chǎn)生絕對(duì)的抗拒心理，不去主動(dòng)擁抱這種能力，這都是有問題的。因?yàn)檫@種能力確實(shí)很強(qiáng)大，你不去擁抱的話，有可能被去擁抱這種能力的人類所淘汰掉了，被他們產(chǎn)生降維打擊的能力了，這個(gè)其實(shí)很危險(xiǎn)的。
與其說是機(jī)器或者人工智能，或者機(jī)器智能會(huì)代替人，倒不如說掌握了機(jī)器智能人類變成一種超人類，他們會(huì)把不具備這種能力的人類所代替掉，或者所降維打擊掉。作者特倫斯的良苦用心是希望我們做一個(gè)合格的地球人。為什么不是說作為一個(gè)美國人或者中國人？因?yàn)榈厍蛏系娜祟惗济媾R這樣的挑戰(zhàn)，都面臨我們?nèi)绾胃鷻C(jī)器智能相處，如何提高我們能力，才能使我們具備更高的能力來應(yīng)變這個(gè)時(shí)代的挑戰(zhàn)。人工智能帶來的這種降維打擊還是很強(qiáng)大的，如果我們不認(rèn)真的應(yīng)對(duì)，去努力學(xué)習(xí)，并且去積極擁抱這種能力，有可能就真的被降維打擊了。
那么，如何理解人工智能？韋青總結(jié)了以下幾點(diǎn)：
首先，一定要應(yīng)用。如果我們?nèi)W(xué)了“學(xué)會(huì)如何學(xué)習(xí)”的課程就會(huì)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在最流行的方式是Problem-Based Learning，就是以問題為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)，以實(shí)際解決問題方案的學(xué)習(xí)。未來是終身學(xué)習(xí)的時(shí)代，不存在大學(xué)畢業(yè)之后就不學(xué)習(xí)了。如何終身學(xué)習(xí)？一定要帶著問題去學(xué)，這樣學(xué)得越來越深入，學(xué)得越來越有用。人工智能也是一樣的，它是一種學(xué)習(xí)的過程。學(xué)習(xí)不能為了學(xué)而學(xué)，一定是問題為導(dǎo)向的。
第二個(gè)觀點(diǎn)就是，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展不僅僅要靠數(shù)學(xué)的進(jìn)步，不僅僅要靠計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，還要對(duì)人類自己的神經(jīng)、腦神經(jīng)、傳輸神經(jīng)、感知神經(jīng)的理解，才能知道是怎么回事。
現(xiàn)在我們每個(gè)人有基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)能力，機(jī)器學(xué)習(xí)也是一樣，只是通過開放的接口開放學(xué)習(xí)的通用能力。未來每個(gè)人一定要在通用能力之上，掌握行業(yè)的學(xué)習(xí)能力，才能夠真正為人類帶來更大的福祉。
第四點(diǎn)就是要真正產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)能力，我們需要有數(shù)據(jù)，需要有人才，還要有算法和算力。像微軟這樣專業(yè)公司可能會(huì)提供更強(qiáng)大的算法和算力，更多的公司需要在人才培養(yǎng)，數(shù)據(jù)收集上面下很大功夫，這樣才能產(chǎn)生互動(dòng)的促進(jìn)作用。數(shù)據(jù)、人才、算法、算力這四者缺一不可。每一方面在未來都巨大的商機(jī)，正是因?yàn)槲覀兗磳⑦M(jìn)入智能社會(huì)，商機(jī)恰恰不是只在智能本身，而是各個(gè)方面。
最后以比爾·蓋茨的這段話作為結(jié)尾：“人們大都傾向于高估他在一年內(nèi)所能完成的事情，但又容易低估他們堅(jiān)持十年后能夠取得的成就。”大家一定要明代，第一沒有專家，第二沒有起跑線，第三每天都在重新更新有新知識(shí)新理念出現(xiàn)，我們先不要放棄自己，同時(shí)把握最基本的對(duì)自己的自信和信念，認(rèn)真學(xué)習(xí)。
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