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宗成庆:“人工智能热”背后也有泡沫,要静下心研究

发布时间:2019-05-21 分类:趋势研究

中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学岗位教授宗成庆做客齐鲁大讲坛,揭秘人工智能的机遇与挑战。

提到人工智能,人们往往会联想到智能机器人、无人驾驶汽车等,但很难说清人工智能到底是什么。宗成庆介绍,人工智能涉及到很多方面,要让计算机具备和人脑一样的功能,简单来讲,就是听得懂、说得清、看得见、想得对。

只需说句话,手机就能按照你的指令操作。早上醒来,智能家居系统开始工作,柔和的音乐响起,窗帘自动拉开。随着科技的飞速发展,人们越发感到人工智能给生活带来的便利。

“人工智能大量减轻了人的劳动强度,使工作效率大幅度提升,产品质量和服务得到保障。人们的个性化服务需求得到满足,生活质量进一步提高。”宗成庆举例,目前很多电商平台已经在研究用无人机配送货物。其中包括无人机本身的研究问题,比如定位,如何找到想要的准确位置,还包括用户需求的分析、意见的反馈等,涉及诸多方面。

“我们研究所做了一个虹膜识别系统。”宗成庆介绍,机器自动识别人的虹膜,这种识别比指纹更精确,所以更安全,特别适合煤矿工人使用。因为煤矿工人在地下作业,手弄脏了,指纹难以识别。宗成庆还举了一个医疗方面的例子,在国家康复中心,把患中风的病人的手臂固定在一个机器设备上进行康复训练,机器可以控制病人不乱动,按照一定的轨迹进行训练,起到了很好的康复效果。

“现在小孩写作业多是在平板电脑或手机上发送。我曾看到一个小孩用手在纸质的书上点,因为他记得在手机上点的时候可以翻页,他的思维方式和行为都因人工智能发生了改变。”宗成庆说。

宗成庆分析,人工智能已经渗透到人类社会的各个方面,对于我国的科技、经济和社会发展而言,有可能是“弯道超车”的大好时机。

低端劳动或被人工智能替代

人工智能也是一把“双刃剑”,机遇和挑战并存。“除了科学和技术挑战外,还包括重复性体力劳动者需求量的大幅度降低带来的失业问题、新兴产业的管理和立法问题、社会秩序的管理和立法问题、教育医疗等相关领域管理方式和观念的转变、社会伦理等问题。”宗成庆说,比如大数据发展下,人们个人隐私如何更好地得到保护。

宗成庆举例,2011年美国一个电视问答节目“危险边缘”引发热议,节目中谁回答的正确率多、速度快就可以获得冠军,获得巨额奖金。节目中计算机战胜了人类冠军选手。2016年AlphaGo战胜人类顶级棋手李世石等事件,让很多人感觉人类面临计算机的威胁。

不少人开始恐慌未来是否会因人工智能而失业。甚至有文章标题为“2020年60%的人类工作将被人工智能取代”。

“60%的比例我看到2030年都不可能实现。这有些过分夸大人工智能技术。”宗成庆说,这也是当前存在的一个误区,人们对人工智能的期望值太高了,技术确实在进步,但还没有达到完全替代人的程度。

宗成庆曾在会上见到一些大学校长在琢磨人工智能发展这么快,外语专业还要不要开,如果招生后学生毕业后找不到工作是很严重的问题。“我对他们说,对于一些低端的翻译,机器替代人是有可能的,比如说简单问个路或者问问天气预报。但是对于一些中高端的翻译,我还看不到机器替代人的可能。”

宗成庆分析,低端的重复性的劳动人工智能可能替代人,但那些需要人的决策,高层次高技能的工作机器难以取代。比如陪护机器人,如果陪护的病人说话不清楚,就需要人精准理解病人的需求,目前看机器还难以胜任。

技术需要长时间积累,现在里面一定有泡沫

当前,人工智能产业一片火热,各地纷纷出台政策引进扶持与人工智能相关的企业,鼓励相关产业发展。对此,宗成庆认为国家政策给予扶持,鼓励中小企业创新研究是好事,但从某种角度来说里面有一定泡沫成分。有很多技术需要长时间积累攻关,不可能指望今天投钱明天回收成本,获得利益。

“目前单纯的以人工智能为主导的产业很少,大多是已经有了这个产业再附加人工智能技术,有人统计,人工智能+行业也就10%左右,大部分是行业+人工智能。”宗成庆说。

宗成庆分析,影响人工智能的发展有几个因素,除了数据、算法、计算能力外,还要有资金的支持和人才的培养,良好的科研环境很重要。

不久前,山东省教育厅公布了山东省首批人工智能教育试点市、县(市、区)和试点校名单。人工智能也是教育领域的热点。宗成庆谈到,最近很多大学设立人工智能学院、人工智能专业或者人工智能研究院,这是很好的事。但真正发挥作用,走上正确轨道,很重要的是建立良好的科研成果评价体系和管理机制,保护和激发更强的创新能力。这不仅仅是名称的改变,要扎扎实实去做。比如人工智能和计算机有什么差别,哪些科目该设,都需要静下心来研究。

人工智能热也带火了相关专业。宗成庆介绍,人工智能是综合性学科,涉及诸多方面,比如数学、计算机、机械制造、芯片设计等。未来很大程度可能要对脑科学加强研究,因为人工智能最根本的是模拟人的智能行为,到现在为止,人类大脑很多时候如何工作还并不清楚,让机器人像人一样理解是非常困难的。