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最前线 商汤CEO徐立:倡导行业社会要秉承“发展”的人工智能伦理

[时间:2021-07-10 18:05来源:未知作者:admin浏览:]

  7 月 8 日,为期三天的2021世界人工智能大会(WAIC)在上海世博展馆拉开序幕。

  去年 WAIC 以线上为主要阵地,今年重归线下展览后,WAIC 在嘉宾阵容上依旧不逊于以往。在开幕式当天进行演讲致辞的嘉宾包括了百度创始人李彦宏、格力电器董事长兼总裁董明珠、华为轮值董事长胡厚崑、商汤科技联合创始人兼 CEO 徐立等行业知名人士。

  另外,腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾、红杉资本全球执行合伙人沈南鹏、软件银行集团代表社长孙正义等人以视频/连线的形式参与开幕式议程。

  商汤科技联合创始人兼 CEO 徐立发表以《人工智能创新新范式- 机器的猜想》 为题的主旨演讲,他谈到:人工智能的突破将能够有规律地拓展人类的认知边界。他指出,无论是过去的经验归纳、推理演绎,还是现在利用大数据和仿真模拟,通常意义上的四种科研创新范式都有着既定的模式,但人类历史上很多颠覆性的科学创新和重大突破,都是识的、不可预测的,多源于“天才般的猜想”,正如砸在牛顿头上的苹果,以及爱因斯坦幼年幻想乘坐的那束光。

  “造成这种现象的原因,在于人类对未知世界的认知局限。但在今天的人工智能时代,机器也可以进行猜想,有望帮助我们更早地发现科学规律的本质,更快地探索和发现未知,这正是人工智能所带来的创新的新范式。”徐立说。

  随着通用人工智能技术的发展,AI算法已经不完全依赖于标注的大数据,但对于巨大未知可能性的探索则必须要借助于大型算力。徐立表示,商汤前瞻打造的SenseCoreAI大装置,为“机器猜想”提供强大助力。生命科学、材料科学、医药领域等基础学科,将最先受益于“机器猜想”,进入科学创新的新范式。

  以自动驾驶的发展为例,从无人泊车,到封闭园区的无人接驳,再到开放道路的自动驾驶,就是一个通过应用数据定义技术的使用边界和规范的过程,从而逐步做到技术的可控发展,更好地推动产业的进步。

  人工智能的创新来源于对过往认知的颠覆,因此行业应用中的伦理治理问题就愈发重要。“以人为本、技术可控、可持续”是国际上具有广泛共识的技术伦理治理框架,但在不同的发展阶段,需要三者的平衡发展。

  对此,徐立倡导行业社会要秉承“发展”的人工智能伦理治理观,其一是在谈论伦理治理时,我们要考虑普惠发展的目标,即用人工智能技术推动社会进步;其二是在先进技术落地的同时,要考虑行业变革的快速性,针对不同的发展阶段,找出不同治理框架下的发展平衡。

  徐立最后表示,“机器的猜想”扮演的是砸在牛顿头上的苹果的角色,而上海市包容、开放和创新的气质,给了这个苹果最好的土壤,助其生根发芽,长出苹果树,推动各行业的创新,发展普惠、可持续的人工智能。

  本届 WAIC 展览设置“1+6”板块,与“AI@上海”主题展区、创新技术新动能、智能经济新活力、美好生活新画卷、协同治理新发展、共建生态新未来、和谐人文新篇章6个板块。

  参展企业中,今年线家,其中,首次参展的企业比例超过40%,上海以外地区企业、外国企业占比超过50%。

  非常有幸能站在这个讲台上分享我们对于人工智能创新范式的一点想法。商汤非常有幸和大家一起见证了WAIC过去4年的发展,我翻看了自己的相册,发现我每年都拍照片,然后每年的照片里面都会拍下大会的主题。从2018年人工智能赋能新时代,到2019年我们讨论的是人工智能的无限可能,香港马会2020开奖纪录,再到2020年2021年畅谈家园和城市,人工智能好像越来越贴近生活。

  其实人工智能大会在全球各地都有办,全国也有很多地方办,但是如果我们去看搜索引擎的热搜的热度,我们会发现所有的峰值都是在我们WAIC会议的期间,也就是说WAIC已经无形当中成为人工智能历史最重要的参与者、见证者和记录者。

  然后谈谈创新。其实我想人工智能是创新的园区。我们过去一直谈创新的范式,从归纳总结再到演绎推理,当有了计算机之后,演绎推理可以用计算机来做模拟,或者说,归纳总结可以用计算机来做大数据驱动的算法,这是我们创新创通常所说的创新四个方式。但是真正的颠覆式创新都不是从这儿来的,是从天才灵光一现的脑洞,或者说天才不可思议的那些猜想而来的,从“思想实验”而来的。

  那么今天我就在想讨论这件事,就是有了人工智能和超级计算机之后,我们是不是可以重新问一下1950年阿兰图灵问的问题“机器会不会思考”,那么我们的命题更简单一些,是不是可以问一下“机器会猜想吗”。我想答案是肯定的,因为在一些领域,机器已经给了我们人类一个非常好的一个样板,使得它反向推动我们人类科学的进步。

  首先,随着过去的20年来计算机算力的发展,我们看得到最好的人工智能算法在过去10年对于算力的需求增长了接近100万倍,这是个巨大的突破。照理说算法越先进,需要的算力会越少,可是恰恰相反,我们探索的广袤的未知空间越大,所以才需要更大的算力,就无关数据。因为有很多算法已经依赖于小数据,甚至是不需要人类数据的,但是这种探索反倒给了我们一种去更新迭代认知的可能性。

  所以我说人工智能的算力大装置是推动猜想的一个基础要素。为什么叫大装置?我想类比粒子对撞机,粒子对撞机就是在一个随机的可能性当中,造出新的粒子去探索未知的世界。

  第二,由于我们都是来猜想来的,很多事情是不可确定的,那么真正意义上去定义产业应用的边界的时候,或者定义它可不可靠的时候,我们是要需要放到产业里面。而事实上我们人类历史上有很多的应用都是在于说,先有猜想应用,最后才能给大家一个合适的解释。

  比如说飞机,莱特兄弟发明飞机的时候肯定不知道原理,甚至直到今天我们都无法用流体力学来解释飞机起飞的动力,但是这不妨碍飞机制造公司制造出安全可控的飞机。其实我们耳熟能详的诸多人工智能应用当中,有一大部分都是在基于这样的猜想当中来完成的。

  我们来看几个简单的例子,自动驾驶里面的一个很小的场景叫自动泊车,老司机们经常可以总结出来泊车的规律,说得头头是道。可是这些规律并不能够及时的转化到计算机,计算机是自己演化出来的一套规律,甚至是我们的科学家都没有办法来真正解释计算机倒车的这么一个逻辑,但这不妨碍我们的自动泊车已经在很多的地方上场景落地了。

  推广到现在我们谈论的无人驾驶,我看到场外有诸多的无人驾驶汽车,我们自己的无人驾驶AR小巴昨天也开始乘载,并且来展示我们的增强现实。乘客上车问的第一件事情就是,你们这辆车在没有人托管的过程当中能够走多少公里?我觉得非常欣慰。这正是因为我们审慎得逐步开放应用场景,所以我们对无人驾驶这个场景的理解已经普及到了,而未来,我们更多的去拥抱这样的一个场景迭代,我们才能真正意义上探索出来技术可能的边界。

  另外一个更复杂的应用,叫只开放环境下的决策,比如说我们的游戏,当倒车这件事情还是可能有人来指导的情况下,那么游戏的空间复杂度要远高于倒车,甚至是围棋。在这个过程当中,其实人类是很难给出一个标准答案的,这就好像后面我们谈到的智能交通的应用。

  通常情况下,我们在解决交通信号灯管控的时候,人类一直很难给出一个完美的答卷。我们试图在一个很小范围之内尝试用人工智能的猜想来去解决这个问题,可以把当地的平均等待时间节省一半,接近20分钟,所以能不能推广到一个更大范围,还等待我们去做更多的试探。但是在这个方向上机器的猜想,已经给了我们一个出其不意的惊喜。

  另外一类的应用,我相信大家可能习以为常的认为是一个大数据驱动的应用,包括我们在上海做的智慧城市两网建设,包括说我们的智能社区。可是,我们到真正进入到这些应用的时候,发现其实它并不是那么的大数据,我们要解决的是日常的长尾的低频、刚需的应用。

  比如说我们解决高空跌落的物件的时候,不可能有太多的这样的跌落物件的数据;我们解决火灾,我们解决老人的跌倒这些社区关怀的问题的时候,往往是零数据并且是小数据的,那么机器只能通过通用的技术来做出延伸和泛化,来对这些场景进行可能的猜想。

  既然机器在很多情况下,我们目前来说不能够有一个完整的控制和完整的迭代,所以商汤也秉承着能够推动更好的人工智能伦理发展的关键,推出了我们基于可控、绿色环保、可持续、以人为本的人工智能的伦理发展观。

  这里我更想强调的是,我们要以发展的眼光来看待人工智能伦理治理。发展有两点含义,第一,我们要以发展为目标,所有的伦理治理都是为了去让人工智能更好的服务我们的社会,更好地推动社会的发展。如果不谈目标,其实满足任何一个治理条件都会非常的容易,但是单一的优化往往会使大家陷入困境。

  第二,人工智能的发展很快,所以我们要用发展的眼光来平衡各种不同的治理框架,在不同的阶段选择不同的治理政策,就像刚才李强书记说的,我们要推动敏捷的治理,来自完成这样的一个任务。

  一个反面的例子就是当1865年英国造出第一台车的时候,英国推出了红旗法,车前50码有一个人挥舞着红旗走,所以车的速度不可能超过人。我们当然做到了完全的安全可控,但是英国也同样失去了汽车发展的红利时间。

  所以在今天,我想人工智能的猜想、机器的猜想,可能就是砸在牛顿头上的那颗苹果,上海的包容开放是它最好的土壤,使它能够找出更多的创新的成果。我们可能用人工智能的创新来推动人工智能的普惠,让人工智能更多的影响众多的行业。

  关于普惠人工智能的演讲已经结束了,可是我相信关于普惠人工智能的讨论才刚刚开始,接下来我们就有请一位重要的嘉宾,红杉资本全球执行合伙人、红杉资本中国基金执行合伙人沈南鹏先生。

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