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摇篮悟道 | 杨云飞:人工智能还不完美 但它会在众多领域应用

发布时间: 2021-11-12
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许多专家学者认为,当今世界正处于第四次工业革命前夕。美国科学界认为人工智能、基因工程、可控核聚变、新材料(石墨烯)、量子科学是第四次工业革命的突破口。


第四次工业革命与以往工业革命有明显不同。前三次工业革命均由欧美国家主导,发展中国家几乎没有参与,中国也仅抓住了前三次工业革命的尾巴。新中国成立后,先学习苏联,后学习欧美,再自己做兼容,才有今天的成绩。可如今,时代变了。欧洲国家整体衰落,内部问题丛生。美国也再不是“独孤求败”,面对中国有些力不从心。能够引领第四次工业革命的国家,大概只有中国和美国。也就是说,未来中国必须走出自己的路,因为未来的路还没有国家走过。这对中国而言是挑战,但也证明中国道路正确,是非常好的机遇。


可控核聚变、量子计算机何时实现民用,还是未知数;基因工程存在一定道德和情感方面的限制,安全性也难以估量;相比之下,只有人工智能和新材料最具实现可能。人工智能在当下是热点,5G也好、物联网也好,其归宿都在这里。对创业者来说,了解人工智能很有必要。


摇篮16期创业家、英泰智科技创始人杨云飞正在清华读创新领军工程博士,其中就有人工智能的相关内容。2021年10月29日,在摇篮晚宴分享会上,他结合学习成果和公司业务,对人工智能做了专业解读。下面是整理出来的内容,希望能让更多人受益。


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人工智能 绝对理性


目前,人工智能没有一个明确的定义。清华教授把它定义为设计和研究智能体,主要是为了实现类人的四个方面,思维、视觉、听觉和运动。


最关键功能是,像人一样思考。比如,机器学习、表达等功能。课上教授有个观点很有冲击力,即人工智能它知道自己知道什么,但是它不知道自己不知道什么。也就是说,人类告诉人工智能什么,它就知道什么。它不知道自己无知,不知道自己没有感情,不知道自己很多方面不行,不知道自己不擅长什么。


像人一样看懂、听懂和运动非常重要,但像人一样思考是前提,也是相对基础的存在。


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这里有个讲动物的例子,可以帮助我们理解人工智能。


在非洲,许多养牛人都会在牛屁股处画上眼睛,这样牛被狮子攻击的概率会减少70%。因为狮子一般是从动物身后攻击,当给牛屁股画上眼睛后,狮子很容易被迷惑住。这说明动物的思维能力和人比有很大差距,它们更多是进行客观表达,而人更多是进行主观思考。一个孩子只要认识牛,无论在牛身上画什么,他都能认识牛,但动物做不到。


人工智能与动物比较相像。在深度学习方面,大家都是先做标定,然后对机器进行训练,这两步完成后,机器就有了识别能力。例如在交通领域,哪个是奥迪,哪个是桑塔纳,这都需要事先标记好,然后进行训练,最后它才能够执行。


再举一个例子,这是阿尔卑斯山图片,人和机器识别一致。但只要给它加上噪声,人看起来还是阿尔卑斯山,机器却认为是条狗,而且机器的置信度是99.99%,非常容易受欺骗。从这些地方我们就可以看到,人的思维方式机器和动物都不具备。


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还有人在研究人工智能会不会超过人,两位清华教授给出的答案非常一致,在能考虑的有生之年不可能。


首先,这其实是哲学范畴的问题,现在无法确定。但从科学角度上看,人是碳基生命,芯片是硅基的造物,两者基础都不同,所以认为不可能。当时,老师这样说:“快乐的科学家,痛苦的哲学家。科学研究的是已知的东西,或者说找到一个规律,最终认识它,有确定的答案。但哲学永远在研究是非问题,没有确切的答案。”


第二个原因是,人是物质世界和意识领域结合出的概念,而人工智能只是物质世界的范畴。人的左右半脑有者不同分工,左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维;右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。人具有情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。人工智能仅能模仿人类左半脑的理性思维模式,完全不具备右半脑的感性思维。也就是说,人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域问题。它也不可能产生自己的情感。


人工智能 三次成长


到目前为止,人工智能共历经三个发展阶段。首先是1997年,AI“深蓝”战胜棋王卡斯帕罗夫,标志着人工智能具备推理能力在国际象棋中,每步棋都有一定约束条件,计算机可以利用推理能力,对世界上已有的棋谱进行分析,战胜卡斯帕罗夫。当时,卡斯帕罗夫问了个问题,“是谁战胜了卡斯帕罗夫?”因为在那时,人工智能主要靠推理能力,它依赖人类的棋谱,这其中就包括卡斯帕罗夫本人的棋谱。


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之后是2016年,AlphaGo击败李世石,标志着人工智能具备深度学习能力。计算机只有推理能力难以下围棋,因为在围棋中,棋子可以下在棋盘任何一个位置。这种情况下,计算机必须具备深度学习能力。用这样能力战胜李世石,毫无疑问是计算机战胜了人。因为棋谱的意义不大了,更多是靠计算机本身的能力。

现在是人工智能发展的第三个阶段。代表是非常强大的仿人机器人,它的听觉、视觉和运动都越来越接近人,但还是不具备感情,没有任何感性因素。


为什么国家及社会各界都如此重视人工智能呢?因为未来人工智能在很多领域代替人是必然趋势。按照2018年清华的统计,我国人工智能技术已经在人脸识别、语音识别、安防监控、智能语音和智能家居等方面已经走在了世界的前列。在逐渐缺乏人口红利,以及精密制造和技术快速发展的前提条件下,中国人工智能技术将迅速走在世界前列。中国还有个巨大红利,那就是中国每年毕业的大学生几乎等于美国每年出生的人口,在这种条件下,我们非常容易实现弯道超车。


人工智能 优劣所在


人工智能的优点比较容易理解,有以下五点。


首先是更少的错误和更快的决策。在逻辑运算层面上,人脑和计算机相比完全不占优势,它们之间的差距只会越来越大。需要注意一点,即量子计算机能不能给人工智能带来变化。理论上,现在所有计算机的运算速度都无法媲美量子计算机,但量子计算还不适合人工智能,因为它只能执行有限算法,还不能完成精密推理。所以,现在做人工智能不用太去考虑量子计算,量子计算对人工智能研究起不到太大支撑作用


人工智能没有感情,这也是优势。人类会受感性思维影响做出非理性活动,但人工智能不会出现这种情况。它是什么程序,就会一直做什么。而且在信息存储方面,也具有明显优势,只要能与人进行交互,那它就是得力的数字助手。另外,人工智能可以不间断工作,这种能力人完全不具备。


人工智能的缺点也很明显,主要是以下四点。


首先是脆弱性,这也是人工智能最大缺点。一旦场景发生变化或这种变化一定超出范围,人工智能可能立即无法“思考”。前面提到,人工智能把阿尔卑斯山的图识别成狗,就是其脆弱性的表现。这种错误像玩笑,但有些错误则很致命。特斯拉曾因为人工智能出现问题,导致其无人驾驶犯下致命错误。无人驾驶系统把集装箱大卡车当成了桥,人工智能认为可以在桥墩里穿过,结果车毁人亡。


从特斯拉案例中可以看出,同样可以看到人工智能其它缺陷。脆弱性是人工智能缺陷的根源,由于鲁棒性差,容易出现安全问题和漏洞,其行为将不可预测,人机交互失败概率激增。人只要不是神经病,那就能被理解,即使是神经病,人也能被预防。但机器不行,在犯下错误之前,用户很难提前预知它有问题,而后果用户可能无法承受,所以应该尤其注意。



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人工智能 参与交通


人工智能如何与我们公司业务结合呢?这个世界上,人类95%的信息主要来自眼睛,全世界几乎都相信眼见为实。所以,摄像机一直是人工智能领域最关键的部分。


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针对交通行业,我们研发了高清智能摄像机。把它装在一个位置,就基本上具有四面八方的视野。再给它接上信号机,它就具备交通管控能力。下面,来简单介绍。


如果检测区一严重堵塞,那它就会亮起四面红灯,减少车流量,不让堵塞情况继续加重。同时,第一时间会报警,报给指挥中心,让指挥中心来检查手工疏导。在一般情况下,堵车自消散需要40分钟,在智能摄像头和信号灯的帮助下,30分钟就可以疏通道路。


如果在检测区三,也就是出口位置,智能摄像头检测到发生堵塞,就不会让直行灯亮起,而是和其它摄像头联动,从而实现交通顺畅。


不过摄像头联动非常复杂,四个路口就要协调16个信号灯,数量再往上就是指数级增长。1988年,北京引入西门子在二环路内做区域联动控制,整整配置了十台小型机。现在我们在赤峰做300个路口的联动,大概用了10P算力。每一条车道都要考虑到,这对算力要求非常高。


在检测区四我们主要做可变车道。大多路口只有一个左转车道,但左转需求并不比直行低。如果左转车道只有一条的话,那左转车辆会排成长长一列,非常影响直行车辆的效率。所以,如果智能摄像头检测到有大量左转车辆,就会把左转绿灯时间放长或者提供更多车道。


智能摄像头还能检测车的长度、车流量以及车的功能。如果是救护车,消防车,警车等,那智能摄系统可能就会优先放行。


为了让智能摄像头发挥更强的作用,我们针对性研发出智能信号机。它可以综合分析从路口感知到的数据,并统一控制信号灯,同时它会把大数据上传到云端,云端根据每个路口的情况,对这些路口下发统一的交通控制策略。


需要注意,交通指挥主要是为城市不拥堵,和个人节省时间的目的并不完全统一。但通过控制交互和诱导的方式,实现慢行交通系统,虽然限制部分个人的快速通过,但可以使整个城市的效率实现最大化。


目前,我们在北京西山街、观音桥等地已架设智能系统,但北京交通问题还涉及到市场。智能系统与非智能系统,在整体费用上没有太大差别,都是100万左右。单个智能设备的成本,主要增加在CPU和GPU上,但智能设备能省去许多重复建设,原来需要10个摄像机,现在可能只需要2个。但问题出在哪里呢?北京交通线路上有许多其它厂家的设备,系统在做协调时非常困难,很难把整个城市都覆盖。


北京的交通系统还处于90年代水平,主要是由警察管理信号灯。按照分析,北京就应该堵车,因为车辆太多,我们这套系统无法完全解决北京的交通问题。对于绝大多数中小城市而言,我们采用平均控制理论,把车辆均匀地分布在各个车道上,可以非常有效地解决堵车问题。


从理论上而言,当自动驾驶普及以后就再不需要人力和红绿灯,但真实情况是人与人工智能共同参与交通,是混合交通。因为车辆可以安装传感器,但人不能安装传感器,只要人有过马路的需求,交通状况就充满不确定性。日本在这方面做得比较好,实现了完全人车分离,人行通道在路下,机动车道在路上。


总而言之,人工智能有优势,但劣势也比较明显,在许多领域与人相比有明显差距。目前相比于交通领域,人工智能在家庭服务领域可能更有市场,但以后它一定会在更多领域发挥重要作用。在教育、医疗、传媒等领域都已出现它的身影。


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