人工智能何时才能走向商用? 解决这几个问题势在必行
发布日期:2021-06-04        

主题词人工智能何时才能走向商用? 解决这几个问题势在必行 ; 人工智能



 
语音识别、文本识别、视频识别……数字经济时代,人工智能技术已走近你我身边,被视为经济增长的新引擎、国际竞争的新阵地和推动智慧社会建设的有效工具。而加快“人工智能+”产业融合、赋能更多行业应用落地,更成为社会各界共同的期待。
 
  
目前已成熟应用的人工智能技术仅为语音识别,机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、智能机器人等技术距离生长成熟尚需数年时间,而无人驾驶汽车在未来10年内都不太可能出现。
 
  
从实验室走向大规模商用,人工智能还需要多久?
 
  
近年来,人工智能应用于新药研发被寄予厚望。然而,算法的不可解释性却横亘在前。相关研发和监管部门需要清楚地知道药物开发中使用的算法,从而理解人工智能主导的决策背后的逻辑。如果不对监管实现算法透明化,人工智能将会是一个无法进行严谨的科学评价及验证的“黑匣子”。这可能会导致在药物审批过程中出现种种无法预料的问题,比如对人工智能“发现”的生物标记物的接受度不明。此外,对于智能政务、无人驾驶这样安全性要求极高的行业,人工智能的引入自然更为谨慎。
 
  
人工智能面向不同知识背景的用户,要能以简单、清晰的方式,对决策过程的根据和原因进行说明,并能对系统决策过程关键节点的数据加以追溯并能够审计,这在未来人工智能应用大规模落地时,是特别需要关注的特性,也是实施监管的必要。
 
  
作为人工智能技术的“大热选手”,深度学习可以通过对大量已知样本的训练,制作自己的样本,这是深度学习的特点,同样也是痛点。人工智能目前在面向产业化落地时,遇到的巨大挑战正是真实环境的开放边界和规则模糊,数据的“噪音”非常多,使得智能模型的部分结果和使用情况难以让人信赖。
 
  
人工智能目前的智能判别模式存在缺陷,容易被对抗样本所欺骗。比如图像识别,在一张人像图片上加入一些非常少量的干扰,人为视觉看上去基本没有区别,但人工智能模型就会产生识别错误;再如自动驾驶,一张“限速80码”的交通标牌,加入一些干扰后,就可能被机器识别成“禁止通行”。显然,存在很大的安全隐患。
 
  
语音识别领域也存在这种问题。技术人员在语音上任意加入非常微小的干扰,语音识别系统就可能会识别错误。同样,在文本识别领域,改变一个字母就可以使得文本内容被错误分类。此外,若深度学习的数据集中存在隐藏的偏见,人工智能系统无法发现,也不会否定。缺少反馈机制的“照单全收”,最终可能导致生成的结果并不客观。
 
  
目前,“AI+金融”的发展如火如荼。但当金融机构均采用人工智能进行决策时,其市场信号解读就可能趋同与不断强化,导致形成偏离正常市场规律的结果。而这些不正常的市场变化也会成为人工智能的学习基础,将人工智能的决策逻辑进一步畸化,容易造成恶劣的后果。
 
  
法律规制和伦理问题待完善
 
  
目前的智能算法还存在给出的决策不符合伦理道德要求的问题。在应用中已发现,智能算法的决策没有从改善人类生活、服务人类社会的角度来进行。而这些不友好的决策都是模型从数据中学来的,并不是研发者对人工智能模型设置的目标。
 
  
同时,人工智能算法需要海量的数据驱动,训练数据可以被算法恢复,个人隐私存在泄露和被侵犯的风险,而大量的数据也存在共享壁垒。在人工智能赋能金融的过程中,这一问题尤被关注。近年来,每年发生金融隐私泄露事件以大约35%的速度在增长。加之近年来人工智能技术在金融行业的广泛应用,由此带来的银行数据、保险数据、网贷业务及大数据等个人信息保护问题日益凸显。
 
  
人工智能的技术进步可以给社会带来非常正向的效益,不应因为对隐私保护机制等方面的忧虑而将人工智能的问题妖魔化当前人工智能的法律法规尚不健全,亟待有关部门进一步科学制定和完善,这样才能引导公众更加健康地看待这一新技术应用于产业。
 
  
发展新一代人工智能
 
  
人工智能发展的第一步是辅助,让重复复杂的劳动量由机器完成,在这个基础上,我们再创造条件逐渐向智能决策的方向发展。对于业界有人提出“人工智能超越甚至取代人类”的期待和预计,应保持冷静。
 
  
中国科学技术发展战略研究院研究员李修全认为,在重复性操作的生产环节和基于海量数据的高强度计算优化求解上,人工智能具有明显优势,应当是当前应用于产业的主要方向。
 
  
加速人工智能赋能产业落地,其与科学计算的深度融合应是显著趋势,在工业、气象、能源、生物、医学等领域,需要大量科学计算,人工智能技术能为传统科学计算带来新的思路、方法和工具,同时由于传统科学计算具有严密性,人工智能也可以提高它本身的可解释性。
 
  
推动人工智能进入新的阶段,有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。未来所需要的第三代人工智能应是实现可解释的、鲁棒的、可信安全的智能系统,依靠知识、数据、算法和算力四个要素,将实现从不带认知的人工智能转变为带认知的人工智能。
 
  
如何解释新一代人工智能?传统人工智能是计算机智能,属于封闭型人工智能。新一代人工智能应该是开放性人工智能。当前,所有的计算机都是对软件工程师的智能编程代码进行一次又一次简单执行,要推动人工智能技术深度赋能更多行业,需要的是核心关键技术突破,特别是认知智能的进步,同时,还要依靠智能芯片、传感器等零部件的硬件支撑,再借助我国5G信息技术的优势,形成合力支撑产业落地和商业化应用。
 
 

来源:中国仪表网
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