百度首席科學(xué)家吳恩達日前在接受美國《時(shí)代》周刊采訪(fǎng)時(shí)稱(chēng)，人工智能將來(lái)會(huì )影響每一個(gè)行業(yè)。

卡車(chē)可以沿著(zhù)配送路線(xiàn)自動(dòng)行駛；計算機能在復雜的比賽中戰勝人類(lèi)世界冠軍；各種應用幾乎能以人類(lèi)翻譯專(zhuān)家的水平翻譯各種句子。這只是人工智能(AI)在過(guò)去一年所創(chuàng )造的一些里程碑。業(yè)內專(zhuān)家稱(chēng)，人工智能將繼續快速改變我們的生活。

但是，全球最偉大的一些科技人士也表達出了對人工智能的擔憂(yōu)，如微軟聯(lián)合創(chuàng )始人比爾·蓋茨(Bill Gates)和特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)等。馬斯克甚至曾表示：“人工智能是人類(lèi)生存的最大威脅。”

而吳恩達認為，人工智能有其他更加直接的風(fēng)險，包括對人類(lèi)工作職位的影響、人工智能研究者對研究信息的分享、以及人工智能軟件自身的可信度。他說(shuō)：“我們不能用‘討論幾百年之后才發(fā)生的事情’來(lái)掩蓋這些更加直接的問(wèn)題。”

計算機將變得更“健談”

隨著(zhù)亞馬遜Amazon Echo等智能音箱的推出，Facebook Messenger等平臺上的聊天機器人的普及，越來(lái)越多的科技公司讓計算機變得更健談，能與人類(lèi)用戶(hù)進(jìn)行自然對話(huà)。

吳恩達對此表示，2017年將是對話(huà)式計算機迅速發(fā)展的一年。百度在剛剛結束的CES上推出了自己的語(yǔ)音對話(huà)式人工智能操作系統DuerOS，可以跨設備運行，并推動(dòng)第三方服務(wù)接入。

吳恩達稱(chēng)，開(kāi)啟語(yǔ)音控制計算未來(lái)的關(guān)鍵是開(kāi)發(fā)一個(gè)軟件平臺，可以跨設備運行，就好比當前的Android能夠運行在不同的設備上一樣。他說(shuō)：“它不能只運行在一種硬件設備上，必須要支持多設備、多形式。”

人工智能的三方面威脅

蓋茨和馬斯克均表達了對人工智能長(cháng)期威脅的擔憂(yōu)，而吳恩達認為，人工智能在三個(gè)方面有更加直接的影響，分別是人類(lèi)勞動(dòng)力、人工智能研究者的信息共享，以及人工智能軟件自身的可信度。

吳恩達認為，人工智能將對人類(lèi)工作產(chǎn)生極大影響，這毋庸置疑。至于人工智能的可信度，吳恩達表示他相信人工智能的準確性。吳恩達舉例說(shuō)：如果一家打車(chē)應用或外賣(mài)服務(wù)公司要利用人工智能來(lái)預測到達時(shí)間，那么人工智能肯定會(huì )給出最準確的數據。

此外，開(kāi)放性也很重要。人工智能研究人員經(jīng)常會(huì )發(fā)布一些學(xué)術(shù)論文，以推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。但吳恩達稱(chēng)，如果這些論文故意隱藏一些技術(shù)細節，就違背了開(kāi)放性精神。

人工智能幾乎影響所有行業(yè)

最近幾年，許多科技公司都在發(fā)展人工智能，如谷歌(微博)、Facebook和微軟等。但從長(cháng)期角度講，人工智能技術(shù)不僅對科技行業(yè)有影響，對其他行業(yè)也會(huì )產(chǎn)生巨大影響。

例如，IBM沃森(Watson)平臺正在改變醫生診斷疾病的方式，百度將云計算、大數據、人工智能與傳統醫療行業(yè)相結合打造的“百度醫療大腦”也正在推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)醫療平臺的革命性升級。

吳恩達說(shuō)：“我們將人工智能比作一種新型電力。電力曾經(jīng)改變了很多產(chǎn)業(yè)，如農業(yè)、交通、通信和制造業(yè)。我認為，我們現在已經(jīng)很清楚地看到，人工智能技術(shù)肯定會(huì )推動(dòng)多個(gè)產(chǎn)業(yè)轉型。”

例如，人工智能將對娛樂(lè )、零售和物流行業(yè)產(chǎn)生影響。以百度為例，目前百度的人工智能技術(shù)已經(jīng)應用在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，未來(lái)很可能將其應用到物流網(wǎng)絡(luò )中，讓物流卡車(chē)可以沿著(zhù)運輸路線(xiàn)實(shí)現自動(dòng)駕駛并安全抵達目的地。

人工智能軟件自主學(xué)習

當前，研究人員正在開(kāi)發(fā)一種新的“非監督式學(xué)習”技術(shù)，可以讓人工智能機器在未被人類(lèi)進(jìn)行標記的數據中自主學(xué)習。相比之下，當前的人工智能程序大多基于“監督式學(xué)習”方法。

在“非監督式學(xué)習”方法下，只要向人工智能軟件提供音頻數據，以及相對應的文本，經(jīng)過(guò)自主學(xué)習后，機器就能識別語(yǔ)音。吳恩達說(shuō)：“如果該技術(shù)取得突破，那么未來(lái)將會(huì )有更大量的數據提供給人工智能來(lái)進(jìn)行自主學(xué)習。”

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