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張元亭院士:人工智能將面臨衰落,人機融合方是未來!

“第三次AI浪潮也將面臨沒落,主要是大家對它的期待值太高了?!?/span>張元亭院士在接受OFweek編輯采訪時說道。

在AI領域中,大家對張元亭院士并不陌生。張元亭院士是中國科學院健康信息學重點實驗室主任、中國科學院深圳先進技術研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所所長、CAS/CUHK生物傳感器與醫(yī)療儀器研究中心名譽首席科學家、國家重點基礎研究計劃(973)首席科學家。

對于張院士來說,AI+醫(yī)療市場早數(shù)十年前就開始已經(jīng)開始——在1973年的時候,已經(jīng)開始把人工智能應用于醫(yī)療這一領域,但由于各種問題,并未正式鋪張開來。然而,隨著各項技術的進步,越來越多的技術被應用到AI這一領域中。

人工智能:尚未完全“智能”

在中國80年代時,人工智能第二次浪潮正式開始,諸多科研人員沖了上去,而此刻的張元亭院士也即將博士畢業(yè),他與其他學術界人員一樣,對人工智能開展了相關研發(fā),但在半年后,張元亭院士停止了這項研發(fā),張元亭院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道:“我試了大概不到半年,就放棄了,因為當時我感覺人工智能能解決的事很簡單,就是做一些簡單分類,而這個方向是計算機領域的優(yōu)勢,但我是做生物神經(jīng)網(wǎng)絡,是對人的研究,我想將來以后大家對計算機的算法有了突破,我再回來用?!?/span>

第三次浪潮隨著2006年Hinton提出的深度學習技術,以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領域帶來的突破,人工智能再次爆發(fā)。對于各行各業(yè)來說,深度學習成為第三次人工智能浪潮的核心技術。張元亭院士稱:“深度學習帶來的好處就是它不僅可以分類,同時還能進行識別的工作?!鄙疃葘W習可以在進行分類的同時,對所有數(shù)據(jù)進行識別,從而判斷數(shù)據(jù)是否準確等問題。

但就目前而言,人工智能尚未達到“智能”的程度,就如張元亭院士對OFweek編輯所說的:“人工智能的‘智能’并沒有做到,它只做到了‘識別’,在智慧創(chuàng)造性方面,它還未達到。”在人類數(shù)百萬年的發(fā)展歷程中,人類大腦早已形成自我學習的能力——在嬰兒時期,大腦通過五官來感受各類事物,從而進行模仿,這是自我學習的具體表現(xiàn),而在隨后的學習中,會不斷吸取新知識、新事物,從而進行聯(lián)想與思考,從而得出新的理論和想法。而目前的人工智能尚未達到產(chǎn)生新想法、新知識的時代,基于其熱度和人們對其的期盼,必然會出現(xiàn)衰落問題,但就目前的技術來說,人工智能的衰落時間段并不會太長,而第四次人工智能浪潮則會正式形成。

“人機融合”才是人工智能的未來

張元亭院士認為,第四次人工智能浪潮將是“人機結(jié)合”。

人機結(jié)合,簡單點說,就是充分利用人腦的特長和計算機特長,通過人機結(jié)合實現(xiàn)價值的提升。然而,人機結(jié)合只是人類可以更好的控制機器人,通過機器人去完成更多看似不可能完成的工作。對此,張元亭院士認為在人機結(jié)合時代,人工智能的算法將進一步改善,新的人工智能算法將呈現(xiàn)在人們面前。

雖說人機結(jié)合將是第四次人工智能浪潮的核心產(chǎn)物,但張元亭院士并不認為人機結(jié)合是人工智能的“終點站”,對于張元亭院士來說,人機融合才是人工智能的未來!張元亭院士稱:“只有把人類的智慧融合在機器中,才能把人類的優(yōu)勢和機器的優(yōu)勢融為一起,這才是人工智能的未來?!?/span>

未來的人機融合,并非人機結(jié)合,嚴格的說,人機融合相比人機結(jié)合更進一步。通過人機融合,人類可以機器實現(xiàn)實時互動和協(xié)助,讓機器像人一樣思考、讓人類能像機器一樣從事更為精密、細致的工作。

人工智能:任何“插曲”都無法抵擋進步的步伐

讓機器像人類一樣去思考,會有一定概率出現(xiàn)極端現(xiàn)象,對此,張元亭院士并不否認,張院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道:“當人工智能發(fā)展到人機融合時,或許會出現(xiàn)各種問題,例如自己無法控制機器的問題,但是別忘了,機器還是由人類來設計?!?/span>

對于人機融合來說,最為核心的是通過人類的設計,充分發(fā)揮機器的強項和人類的強項,這樣才是真正的融合,所以失控的現(xiàn)象必須在設計之初就開始考慮,從而避免“失控”的問題。

當然,失控的問題是無法避免的問題,就如同醫(yī)生手術過程中,不可能不出現(xiàn)任何一絲問題。人機融合也是如此,只要在出現(xiàn)失控時,能第一時間解決這一問題,并加以調(diào)整及修復即可。

也如同張元亭院士所說:“這個畢竟是前進道路上的小插曲,我個人認為這些問題都不足以阻擋大方向的發(fā)展?!?/span>

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張元亭院士:人工智能將面臨衰落,人機融合方是未來!

發(fā)布時間:2018-12-05   來源:OFweek人工智能網(wǎng)

“第三次AI浪潮也將面臨沒落,主要是大家對它的期待值太高了?!?/span>張元亭院士在接受OFweek編輯采訪時說道。

在AI領域中,大家對張元亭院士并不陌生。張元亭院士是中國科學院健康信息學重點實驗室主任、中國科學院深圳先進技術研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所所長、CAS/CUHK生物傳感器與醫(yī)療儀器研究中心名譽首席科學家、國家重點基礎研究計劃(973)首席科學家。

對于張院士來說,AI+醫(yī)療市場早數(shù)十年前就開始已經(jīng)開始——在1973年的時候,已經(jīng)開始把人工智能應用于醫(yī)療這一領域,但由于各種問題,并未正式鋪張開來。然而,隨著各項技術的進步,越來越多的技術被應用到AI這一領域中。

人工智能:尚未完全“智能”

在中國80年代時,人工智能第二次浪潮正式開始,諸多科研人員沖了上去,而此刻的張元亭院士也即將博士畢業(yè),他與其他學術界人員一樣,對人工智能開展了相關研發(fā),但在半年后,張元亭院士停止了這項研發(fā),張元亭院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道:“我試了大概不到半年,就放棄了,因為當時我感覺人工智能能解決的事很簡單,就是做一些簡單分類,而這個方向是計算機領域的優(yōu)勢,但我是做生物神經(jīng)網(wǎng)絡,是對人的研究,我想將來以后大家對計算機的算法有了突破,我再回來用?!?/span>

第三次浪潮隨著2006年Hinton提出的深度學習技術,以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領域帶來的突破,人工智能再次爆發(fā)。對于各行各業(yè)來說,深度學習成為第三次人工智能浪潮的核心技術。張元亭院士稱:“深度學習帶來的好處就是它不僅可以分類,同時還能進行識別的工作?!鄙疃葘W習可以在進行分類的同時,對所有數(shù)據(jù)進行識別,從而判斷數(shù)據(jù)是否準確等問題。

但就目前而言,人工智能尚未達到“智能”的程度,就如張元亭院士對OFweek編輯所說的:“人工智能的‘智能’并沒有做到,它只做到了‘識別’,在智慧創(chuàng)造性方面,它還未達到?!痹谌祟悢?shù)百萬年的發(fā)展歷程中,人類大腦早已形成自我學習的能力——在嬰兒時期,大腦通過五官來感受各類事物,從而進行模仿,這是自我學習的具體表現(xiàn),而在隨后的學習中,會不斷吸取新知識、新事物,從而進行聯(lián)想與思考,從而得出新的理論和想法。而目前的人工智能尚未達到產(chǎn)生新想法、新知識的時代,基于其熱度和人們對其的期盼,必然會出現(xiàn)衰落問題,但就目前的技術來說,人工智能的衰落時間段并不會太長,而第四次人工智能浪潮則會正式形成。

“人機融合”才是人工智能的未來

張元亭院士認為,第四次人工智能浪潮將是“人機結(jié)合”。

人機結(jié)合,簡單點說,就是充分利用人腦的特長和計算機特長,通過人機結(jié)合實現(xiàn)價值的提升。然而,人機結(jié)合只是人類可以更好的控制機器人,通過機器人去完成更多看似不可能完成的工作。對此,張元亭院士認為在人機結(jié)合時代,人工智能的算法將進一步改善,新的人工智能算法將呈現(xiàn)在人們面前。

雖說人機結(jié)合將是第四次人工智能浪潮的核心產(chǎn)物,但張元亭院士并不認為人機結(jié)合是人工智能的“終點站”,對于張元亭院士來說,人機融合才是人工智能的未來!張元亭院士稱:“只有把人類的智慧融合在機器中,才能把人類的優(yōu)勢和機器的優(yōu)勢融為一起,這才是人工智能的未來。”

未來的人機融合,并非人機結(jié)合,嚴格的說,人機融合相比人機結(jié)合更進一步。通過人機融合,人類可以機器實現(xiàn)實時互動和協(xié)助,讓機器像人一樣思考、讓人類能像機器一樣從事更為精密、細致的工作。

人工智能:任何“插曲”都無法抵擋進步的步伐

讓機器像人類一樣去思考,會有一定概率出現(xiàn)極端現(xiàn)象,對此,張元亭院士并不否認,張院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道:“當人工智能發(fā)展到人機融合時,或許會出現(xiàn)各種問題,例如自己無法控制機器的問題,但是別忘了,機器還是由人類來設計?!?/span>

對于人機融合來說,最為核心的是通過人類的設計,充分發(fā)揮機器的強項和人類的強項,這樣才是真正的融合,所以失控的現(xiàn)象必須在設計之初就開始考慮,從而避免“失控”的問題。

當然,失控的問題是無法避免的問題,就如同醫(yī)生手術過程中,不可能不出現(xiàn)任何一絲問題。人機融合也是如此,只要在出現(xiàn)失控時,能第一時間解決這一問題,并加以調(diào)整及修復即可。

也如同張元亭院士所說:“這個畢竟是前進道路上的小插曲,我個人認為這些問題都不足以阻擋大方向的發(fā)展。”

      關鍵詞:電力, 張元亭,人工智能


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