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第241章 跨界大佬(第3页)

在早期产品中这一现象尤为严重。

在自动驾驭汽车领域,最终制约因素是安全性、可靠性问题,未来,无人驾驶汽车研发会因可靠性、安全性问题,成为“永在途中”

的课题。

关于可解释性,可以理解成广义的开源性。

可解释性就是如何让人们深入了解人工智能系统。

以汽车为例,在工业革命时代,汽车驾驶者们对汽车原理、结构一目了然;

现在,汽车对于驾驶员而言只是一个黑盒子,只有方向盘、油门、刹车这样一个应用界面。

相比而言,工业革命时代的汽车有高度的可解释性,人工智能的新兴汽车无可解释性。

同样,手机、数码相机、电视机相较于电话机、照相机、电子管电视机而言,无可解释性,对所有使用者都是黑盒子,无人去拆解、修理,去了解其内部结构,这是一种十分现实、十分先进的人工智能产品的傻瓜化应用模式,它将知识创新与创新知识应用彻底分离。

然而,对于人工智能创新领域,不可解释性是一个技术创新的巨大障碍。

硬件的透明、软件的开源,一定程度上解决了技术创新的可解释性障碍。

目前,可解释性障碍突出表现在算法领域(人工智能三大基础之一),它阻碍算法的推广、评价与市场化,算法的碎片化现象会严重阻碍人工智能的发展。

不得不说,姚是一个极有远见、对人工智能有独到见解的大家。

“姚教授,学生记得早年在水木大学的一次演讲中,你便提出了人工智能时代的“大科学”

概念。

我记得您在那个时候说:人工智能时代,已进入到诸多强势科学的交叉融合发展时代,各个强势学科都会以自己的视角(自以为是地)诠释人工智能……”

姚教授真没想到章杉记得这个,他怎么会不记得的呢~

事实上,当时,姚提到超人工智能,并提出对超人工智能的三点期望。

过去人们一直把人工智能分成弱人工智能与强人工智能。

弱人工智能始于半导体微处理器诞生,是对人类智力的人工仿真;强人工智能始于大脑工程,是人工智能的智力创新时代。

由于人工智能超高速度的疯狂发展,人们无法预见人工智能的未来,便有了后强人工智能的超人工智能概念。

姚认为超人工智能具有很大的不确定性,人类会面对诸多种潜在威胁。

对于超人工智能的未来,姚给出了未来制约智能机器的三个原则:一是利他,即人的利益凌驾于机器;二是谦卑,即机器不能自以为是;三是尽心,即机器能学懂人的偏好。

每个原则都要用严格的算法来实现,这样就能有效驾驭人工智能。

这是一个对未知时代的理性期望,希望人工智能最终能走向理性化道路。

领先时代一步的是先驱,领先时代两步的就是先烈了。

章杉知道姚教授之所以语重心长地说这些东西给他,完全是怕他在产业上过于激进而惨遭重创。

这是一个长辈对小辈的爱护。

但章杉此时也没有什么选择:

“姚老,AI进入产业落地的深水区:从技术成熟度曲线来看,人工智能正处在“死亡之谷”

的泡沫期,不带来真实价值的AI将被淘汰出局。”

“在过去20年里,从互联网到移动互联网,下一个自然延伸下来是物联网时代。

AI是物联网里一个核心技术能力,短期内是延续未来技术创新的主轴,但不是产业落地的核心点。

[21]AI真正的商业价值的变现,真正能够有规模、商业化落地的公司,大部分是面向线下的,是和实体行业相结合,AI和IoT未来会越来越多关联在一起。

如果把人工智能比作「大脑」,物联网就是「身体」,二者相结合,能够让世界更加智能化。

算法是AI和IoT时代的核心变量。

更具象化一点,是基于深度学习的算法。

人工智能创新就是一场无限游戏:它始于几十年前,并终将超越这个时代。

有限游戏通常受时间限制,有赢输双方及明确的规则;但无限游戏会一直持续,规则和参与者也会不断改变。”

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