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硅谷人工智能研究所创始人斯加鲁菲:人工智能发展的三个重要因素
硅谷人工智能研究所创始人斯加鲁菲:人工智能发展的三个重要因素
12/17/2017 4:45:46 PM | 浏览:332 | 评论:0

12月16日,“2017新华网三亚思客年会”在海南召开。《硅谷百年史》《人类2.0》作者、硅谷人工智能研究所创始人皮埃罗•斯加鲁菲在“创新引领与人工智能”的分论坛中发表了主旨演讲。皮埃罗•斯加鲁菲分享了硅谷的创新精神,第一,硅谷喜欢颠覆性的产品,第二,硅谷有很多“免费”的工程师;第三,硅谷喜欢完成“不可能”的项目。他认为要了解人工智能未来的方向,我们还需要更深入地了解我们的大脑。

硅谷人工智能研究所创始人斯加鲁菲:人工智能发展的三个重要因素

皮埃罗•斯加鲁菲:硅谷这个地方一直很喜欢颠覆性的产品。(陈文武 摄)

  我在硅谷工作了很久,在人工智能领域我也是从上世纪80年代开始有所关注和研究。

硅谷的创新有哪些特点?

  创新是科技发展的推动力,而硅谷就是创新的中心。硅谷里的知名公司非常集中,很多人可能会不知道,在50年代也就是半个世纪前,硅谷是一片荒野。这是个非常奇特的地方,它没有政府计划来创建创新生态系统,但它还是变成了今天的科技中心。这解释起来非常困难,就此我写了一本书《硅谷百年史》。

  你认为硅谷是发明内容的地方,但实际上硅谷并没有发明什么东西。电脑、智能手机、人工智能、虚拟现实、互联网等,这些技术都是在别的地方发明的。硅谷既然不做发明,那它的特长在哪?

  无论是50年代的诗人还是60年代的摇滚乐,还是现在燃烧的火人等,硅谷这个地方一直很喜欢颠覆性的产品。当新技术引进硅谷的时候,这些技术会“变成”神奇的产品。所以,我想给各位简短介绍一下硅谷的特点。

  首先,硅谷有多少人是免费工作?我们来看这个网站,苹果的工程师都是按照订单和老板要求来做研发的。但工程师回到家,就可以自己做项目,为什么他们还要做这些项目?因为他们是为自己的信念来工作的。所以我们从网站上就可以知道将来的发展方向。现在有100多万个工程师免费贡献自己的研究项目。

  另外,硅谷的移民非常重要,美国也是移民之国。在硅谷,我们可以看到一种不可思议的情况,我举例子来说明:很多发明深度学习的人,他们在硅谷工作,但是他们都不是美国籍,他们来自世界各个国家。

  在硅谷,因特尔、苹果、谷歌、Facebook、思科等虽然都不是硅谷中最大的公司,从收入来看也不是最高的公司,但它们的品牌却是全球最著名、最有影响力的。为什么去年我们都在讨论虚拟现实?因为Facebook收购了这家公司,实际上虚拟现实技术已经发明四、五十年。为什么我们要讨论AI?因为谷歌收购了AI技术。这些公司对我们的社会产生了巨大影响。

  我还想给大家讲另外一个特点,硅谷喜欢完成“不能完成的项目。在1970年,计算机比房间还要大,有一些人他们想把这些庞大的电脑变成桌面上可以使用的机器。当时觉得不可能,但是这个“奇迹”后来还是发生了,改变了整个世界。互联网最早其实是军事项目,是美国对抗前苏联的武器。但有人想要利用这个网络把信发给自己的女朋友,当时觉得根本不可能,但是今天已经变成了现实。所以我们也看到今天也有这样的一些“不可能”的项目,包括跟斯坦福大学合作的实验室。

“2017新华网三亚思客年会”上,观众在留影拍照。 新华网发(陈文武 摄)

人工智能发展的三个重要因素

  人们要问AI到底是什么?其实是很难定义的,我的定义是, AI就是数学公式。在2006年到2008年,深度学习就已经诞生了,在2012年才开始爆发。因为计算机能力不断加强,支持了深度学习的发展。2012年对于我们而言是非常重要的一年,在这一年,人工智能再度掀起热潮。在2012年,深度学习系统降低了抽象识别的错误率,所以斯坦福大学和谷歌开发了一个系统,可以识别视频中的猫。

  另外,数据库的建设也发挥了重要作用如果没有数据的支持,人工智能就没有办法学习。比如积累了数据之后,电脑进行深度学习,学习国际象棋,进而又打败了人类的象棋大师。还有来自各个国家的科学家贡献思想,开展国际协作,推动了人工智能的进步

人工智能的发展趋势是怎样的?

  现在图像识别上的错误率在不断下降,甚至已经超过了人的能力。深度学习被用于AlphaGo围棋软件,还被用于翻译,还可以生成图像。那么,这些人工智能是否具有真正的智能呢?当然不是,人工智能无法和与人的神经元相比。因为人工智能识别图像还经常会出现一些失误,比如有无人驾驶车辆就曾伤到一个小孩。

  我想人工智能并不是带来最大商机的技术,最受欢迎的技术并不一定能带来最大商机。首先,从数学当中分析是非常重要的。其次要培训工人,培训学生,培训经理,在硅谷是这样的,在全世界也是如此。

  人工智能今后的方向是什么?实际上最大的问题是我们不了解大脑,我们对此没有深刻的了解。我的人工智能告诉我,现在已经是时候了,我们需要更深入的了解大脑。

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