微軟前副總裁談人工智能：人類(lèi)依然不可或缺

近日，在一場(chǎng)機器學(xué)習與人工智能峰會(huì )上，微軟前副總裁S. Somasegar發(fā)表了自己的5點(diǎn)看法。

在近期結束的CVPR2016（2016年國際計算機視覺(jué)與模式識別會(huì )議）上，機器學(xué)習無(wú)疑是最大的主角，谷歌以及與其合作的斯坦福大學(xué)、愛(ài)丁堡大學(xué)、UCLA、牛津大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)的論文都涉及到了深度學(xué)習（機器學(xué)習中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域）?？梢?jiàn)，在科技的不斷進(jìn)步中，機器學(xué)習與人工智能漸漸成為人們追逐的主要目標。

近日，風(fēng)險投資集團Madrona在西雅圖舉辦了一場(chǎng)機器學(xué)習與人工智能峰會(huì )，與會(huì )人員中包括了不少智能應用生態(tài)系統中的大公司和初創(chuàng )企業(yè)。

本次的議題來(lái)自對與會(huì )者的問(wèn)卷調查。據調查顯示，所有的受訪(fǎng)者都曾表示，機器學(xué)習在其公司以及所在行業(yè)位于一個(gè)非常重要的地位。此外，超過(guò)半數的受訪(fǎng)者也表示，由于其所在機構在機器學(xué)習上還不夠專(zhuān)業(yè)，從而難以支持他們的研究等事項。

作為Madrona投資合伙人，微軟開(kāi)發(fā)者部門(mén)前副總裁S. Somasegar也參加了這次峰會(huì )。在會(huì )上，Somasegar在最后發(fā)表了自己的會(huì )議總結，在他看來(lái)，此次峰會(huì )的意義在于體現了機器學(xué)習與人工智能的5個(gè)發(fā)展趨勢。

微智能（micro-intelligence）和中間件（middle-ware）服務(wù)

廣義上講，現在的公司分為兩類(lèi)：一類(lèi)是研發(fā)機器學(xué)習和人工智能技術(shù)的；另一類(lèi)則是在應用和服務(wù)中使用機器學(xué)習和人工智能的。在包括數據預服務(wù)和學(xué)習服務(wù)或Maas提供者的（數據存儲）塊服務(wù)（比如aka和中間件服務(wù)）中，現在正有大量的革新在發(fā)生。

隨著(zhù)微服務(wù)（microservices）的出現，并且通過(guò)REST API可以完美地連接這些微服務(wù)，現在有一種逐漸增強的趨勢，即讓學(xué)習服務(wù)和機器學(xué)習算法能夠得到使用和再使用，而不是像以前那樣必須從頭開(kāi)始重新設計。

舉個(gè)例子，Algorithmia 公司提供了一個(gè)算法交易平臺，任何智能的應用都能按需取用平臺上的算法。這些算法和模型與特定數據集的結合（使用條件限于特殊的vertical），就是我們所說(shuō)的微智能。這些微智能可以完美地融入應用中。

每一個(gè)應用都會(huì )變得智能

如果你的公司還沒(méi)開(kāi)始使用機器學(xué)習來(lái)監測異常、推薦產(chǎn)品或者預測客戶(hù)流失，你很快就會(huì )用到了。由于新數據的快速迭代、大量計算能力變得可用以及新的機器學(xué)習平臺門(mén)檻降低（不管是在大型的科技公司，比如亞馬遜、谷歌和微軟，或者初創(chuàng )企業(yè)），我們會(huì )看到越來(lái)越多的應用，它們能夠產(chǎn)生實(shí)時(shí)的預測，并且不斷變得更好。在過(guò)去六個(gè)月，我們所見(jiàn)到的所有100多個(gè)處于早期的初創(chuàng )企業(yè)中，超過(guò)90%都在計劃使用機器學(xué)習來(lái)提供更好的用戶(hù)體驗。

谷歌使用AI技術(shù)的軟件數量近年來(lái)大幅增加

黑箱不黑

在機器學(xué)習和人工智能的世界中，信任和透明絕對是至關(guān)重要的。

過(guò)去的一年間，有好幾個(gè)高調的機器學(xué)習和人工智能項目走到了聚光燈下，包括微軟的Tay，谷歌DeepMind的AlphaGo，Facebook的聊天應用M以及各種各樣的聊天機器人。自然用戶(hù)交互界面的發(fā)展（聲音，對話(huà)和視覺(jué)）為我們提供了非常有意思的選擇和機會(huì )，讓人類(lèi)可以與虛擬助手（比如蘋(píng)果的Siri）互動(dòng)。

在我們與人工智能產(chǎn)品的交互中，也有一些令人煩惱的例子。比如，在Georgia Tech的一門(mén)線(xiàn)上課程結束時(shí)，學(xué)生們才發(fā)現一位與他們互動(dòng)了整個(gè)學(xué)期的助教Jill竟然是聊天機器人。

這一例子展現了技術(shù)和創(chuàng )新的神奇之處，同時(shí)，也引發(fā)了一些關(guān)于機器人、機器學(xué)習和人工智能的世界中信任和透明這方面規則的思考。

與人工智能相關(guān)的工作中，理解“是什么”背后的“為什么”通常是另一個(gè)比較關(guān)鍵的部分。對于醫生和病人來(lái)說(shuō)，只告訴他們“有75%的概率觸發(fā)癌癥，需要使用某種藥物進(jìn)行治療”，這還不夠，他們需要知道是什么信息讓機器得到了這一預測或者答案。

我們百分之百地相信，對于機器學(xué)習，接下來(lái)我們可以做到完全透明，我們還應該想清楚，這一技術(shù)的進(jìn)步在道德上會(huì )有什么啟發(fā)，這會(huì )是我們生活中不可缺少的一部分，也是社會(huì )進(jìn)步不可缺少的一部分。

人類(lèi)依然不可或缺

關(guān)于我們該不該擔心人工智能會(huì )代替人類(lèi)，接管世界這一話(huà)題，現在有許多討論。在自動(dòng)化領(lǐng)域，機器學(xué)習和人工智能發(fā)揮著(zhù)重要作用，并且獲得了巨大的進(jìn)步。但是，可以肯定的是，在智能應用的開(kāi)發(fā)中，我們仍然需要人類(lèi)，來(lái)創(chuàng )造正確的，端對端的用戶(hù)體驗。

房屋買(mǎi)賣(mài)網(wǎng)站Redfin做了一個(gè)嘗試，把機器學(xué)習生成的推薦推送給用戶(hù)。這些機器生成的推薦比起用戶(hù)自行搜索和篩選的結果更能吸引用戶(hù)。不過(guò)，匹配率真正大幅度地提升是在Redfin讓中介對機器生成的推薦進(jìn)行修正后再推送。Redfin能夠把中介對機器的推薦的修正作為額外的訓練數據，進(jìn)而帶動(dòng)推薦房源點(diǎn)擊量的大幅提升。

大數據平臺Splunk也強調了這一點(diǎn)。如果僅靠機器，沒(méi)有人的參與，消費者很難從Splunk獲得最大的價(jià)值。

Spare5是一家搜集數據，以支持計算機視覺(jué)研究的公司，他們的例子也說(shuō)明了人類(lèi)在訓練機器學(xué)習模型中的作用：人類(lèi)可以對要輸入模型中的數據進(jìn)行修正和分類(lèi)。

機器學(xué)習中另一個(gè)常見(jiàn)的格言是：garbage in, garbage out（輸入的是垃圾，輸出的也是垃圾）。也就是說(shuō)，數據的質(zhì)量和完整性對于建造高效的模型至關(guān)重要。

也不是從一開(kāi)始就需要機器學(xué)習

在智能應用的開(kāi)發(fā)中，機器學(xué)習是一個(gè)不可或缺的部分，也是至關(guān)重要的原料，但是，在智能應用的開(kāi)發(fā)中，最關(guān)鍵的目標是建立能夠與你的用戶(hù)產(chǎn)生共鳴的應用和服務(wù)，創(chuàng )造一種簡(jiǎn)單的方法，讓消費者可以使用你的服務(wù)，并且不斷做得更好。

要有效地使用機器學(xué)習和人工智能，最基本的要求是擁有大型的數據集。這一領(lǐng)域的成功人士的建議是：立即開(kāi)始開(kāi)發(fā)程序，把自己想要提供的東西拿來(lái)試驗，實(shí)驗的過(guò)程中，思考機器學(xué)習可以如何改進(jìn)你的應用，你需要搜集什么數據？來(lái)為客戶(hù)創(chuàng )造最佳的體驗。

在讓每一個(gè)應用都變得智能的道路上，我們已經(jīng)走了很遠，但是要做的還很多。正如艾倫人工智能研究院（Allen Institute for AI）的CEO Oren Etzioni所說(shuō)，在人工智能和機器學(xué)習上，我們獲得了長(cháng)足的進(jìn)步，但是如果現在就宣布勝利，就好像“剛爬上樹(shù)頭便宣稱(chēng)登上了月球”一樣。

在這段總結中，最為受到廣大普通民眾關(guān)注的一點(diǎn)應該就是第4條趨勢總結：人類(lèi)依然不可或缺。在人工智能機器人一次次的打破職業(yè)局限、漸漸承擔起許多不同的職能時(shí)，人們開(kāi)始慌了，一時(shí)間各種機器人威脅論甚囂塵上，搞得每個(gè)人都人心惶惶的。

Somasegar發(fā)表的的這番言論無(wú)疑是給人們吃下了一顆定心丸。但不可否認的是，在未來(lái)的人工智能時(shí)代，即使人類(lèi)還是不可或缺的，那也只是針對一部分職業(yè)而言，對于一些純粹體力勞動(dòng)及重復操作的工種來(lái)說(shuō)，人工智能對其的職業(yè)威脅任然是不可避免的。因而，為了免除職業(yè)威脅，人類(lèi)唯有不斷提升自己的專(zhuān)業(yè)技能以及腦力這一條路可選！

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