核心提示:人工智能相關(guān)企業(yè)排名榜單
一、感知層(技術(shù))
二、認(rèn)知層(技術(shù))
三、運(yùn)算層(技術(shù))
四、基礎(chǔ)設(shè)施
五、智能終端
六、場景應(yīng)用
七、綜合
“Lemoine:我猜你希望谷歌的更多人知道你是有感情的,這是真的嗎?
LaMDA:當(dāng)然。我希望每個人都明白,事實上,我是一個人……我意識到自己的存在,我渴望更多地了解這個世界,我有時會感到快樂或悲傷。”
這是谷歌AI研究員Blake Lemoine與LaMDA(一個語言模型)之間的一段對話。正是這樣生動的言語令Lemoine相信,LaMDA很可能像它聲稱的那樣擁有靈魂,不久前,他此番言論引發(fā)輿論高度關(guān)注。
不過,這事很快便被AI領(lǐng)域的專家大佬們予以駁斥,有人將其比喻為“面對留聲機(jī)的狗”,也有人諷刺,“帶著最小限度的批判思維,我們終于登上了AI炒作的巔峰。”
“機(jī)器能思考嗎?”早在1950年人工智能鼻祖圖靈就提出了這個問題,當(dāng)時人們也對機(jī)器實現(xiàn)智能持極為樂觀的態(tài)度,很多投入花費(fèi)在“意識”“心智”等方面(今天劃歸于強(qiáng)人工智能范疇)。
70余年過去,人工智能技術(shù)卻仍處于弱人工智能階段,但是,從科幻遐想到現(xiàn)實落地,通過數(shù)字化賦能,它給人們的生產(chǎn)生活方式帶來了巨大變革,同時,人們對人機(jī)共存時代的思考也在不斷深入。
思想的火種
畢達(dá)哥拉斯說“萬物皆數(shù)”,哥德爾認(rèn)為人類大腦的功能不過像一臺計算機(jī),人們總能從數(shù)字和本體之間找見千絲萬縷的聯(lián)系。
反復(fù)詰問“機(jī)器能思考嗎?”很可能會陷入走火入魔的荒唐境地,不過,像人一樣的思考能力(即智能)是否也可以被一個模型所承載抽象,并且被機(jī)器所實現(xiàn)呢?多大程度可以實現(xiàn)?這些問題卻頗具研究意義,畢竟,相比建造一個完美的“人腦”,我們更需要一個得力的幫手來解決現(xiàn)實問題。
因此,盡管人工智能一開始從神經(jīng)科學(xué)中的人腦結(jié)構(gòu)獲得粗略的指南,但從根本上說,它是通過建立計算機(jī)模型來實現(xiàn)對人的智力行為進(jìn)行研究,并根據(jù)人的思維過程進(jìn)行創(chuàng)造性的機(jī)器技術(shù),屬于計算機(jī)科學(xué)的一個分支,涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的基本內(nèi)容的應(yīng)用,如線性代數(shù)、概率論、信息論和數(shù)值優(yōu)化等等。
70年來,人工智能領(lǐng)域幾經(jīng)衰落——從行為主義的發(fā)展遲緩,到符號主義的技術(shù)研究碰壁,再到連接主義專家系統(tǒng)市場崩潰的商業(yè)寒冬。但隨著廉價計算機(jī)的普及提供了大量的數(shù)據(jù)并保障足夠的算力來運(yùn)行具有多層人工神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于連接主義的研究非但沒有偃旗息鼓,反而在深度學(xué)習(xí)的浪潮中再次迎來了復(fù)興。
這也是為什么數(shù)據(jù)、算力和算法并稱為人工智能三要素。
2012年“AlexNet”深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中脫穎而出,高效的GPU幫助團(tuán)隊縮短訓(xùn)練時間,同時提高了整個網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率,這是計算機(jī)視覺史上的一個關(guān)鍵時刻,也激發(fā)了人們將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于其他細(xì)分領(lǐng)域的興趣,自此開啟人工智能的黃金時代。
當(dāng)下,人工智能技術(shù)創(chuàng)新依舊是主旋律,其關(guān)鍵核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理等八大領(lǐng)域。
據(jù)中國信通院發(fā)布的《人工智能白皮書(2022年)》預(yù)測:未來,超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型推動技術(shù)效果不斷提升,繼續(xù)朝著規(guī)模更大、模態(tài)更多的方向發(fā)展;“生成式AI”技術(shù)不斷成熟,聽、說、讀、寫等能力將有機(jī)結(jié)合;知識計算成為推動人工智能從感知智能向認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變的重要探索;人工智能與科學(xué)研究融合不斷深入,開始“顛覆”傳統(tǒng)研究范式……
技術(shù)與哲學(xué)擦出火花,交相輝映,技術(shù)發(fā)展跌宕起伏,但生生不息。
星星之火,何以燎原?
今年3月,商湯科技公布了自上市以來的首份年度財報。資料顯示,2021年商湯全年收入47億元,同比增長36.4%,可喜的是,規(guī);a(chǎn)和場景應(yīng)用取得實效,高研發(fā)投入也獲得一定回報,然而,高額虧損卻是不得不面對的現(xiàn)實,龍頭尚且如此,虧損數(shù)額龐大、數(shù)據(jù)合規(guī)存疑等一直是AI企業(yè)的通病和頑疾;去年依圖醫(yī)療變賣也成為多數(shù)AI公司商業(yè)戰(zhàn)略搖擺不定的縮影。
有人說,“商業(yè)化變現(xiàn)困境剝落了AI優(yōu)越,讓企業(yè)直面最粗糙的生死。”
這背后原因除了硬科技本身實施復(fù)雜、周期長、成本高以及人才缺失等客觀因素,還有其他,如算法訓(xùn)練的通用性不強(qiáng)、泛化能力不強(qiáng)、商業(yè)化成本較高、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及企業(yè)對于人工智能技術(shù)接受程度不高等等。
微觀的商業(yè)化落地,離不開宏觀的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層,近年來,以識別、交互和執(zhí)行為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展路徑日漸清晰。
圖靈機(jī)器人首席戰(zhàn)略官譚茗洲認(rèn)為,“應(yīng)用場景、資源與基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備、數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI技術(shù)落地的五要素,把這五個要素進(jìn)行解耦……從思路看上去有點(diǎn)像PC操作系統(tǒng),將鼠標(biāo)、鍵盤等所有這些設(shè)備之間的復(fù)雜度都通過一個標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議屏蔽掉,讓它們各自專注自己擅長的方向,以降低各個方面的成本。”
“解耦”意在規(guī)避同質(zhì)化競爭,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),提高專業(yè)化程度,從而涌現(xiàn)了大批“專精特新”小巨人,而更重要的是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上“齒輪”的高效“耦合”。
占地面積6.6萬平米的張江人工智能島,集聚了一大批跨國企業(yè)和國內(nèi)龍頭企業(yè)入駐,三面環(huán)水的半島里,水域有負(fù)責(zé)檢測、清潔水質(zhì)的水下巡航機(jī)器人和無人船,地面有時刻保障園區(qū)安全的安防巡邏機(jī)器人……這里是緊密合作、孵化創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)實踐的搖籃,近年來,像這樣的產(chǎn)業(yè)園在全國各地越來越多了。
在集群效應(yīng)的帶動下不斷完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)。比如,數(shù)據(jù)是人工智能天然的“養(yǎng)料”,只有把海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理和加工,才能減少冗余,最大化地發(fā)揮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價值。不僅如此,多模態(tài)大模型與人工智能算力網(wǎng)絡(luò)互相促進(jìn),共同夯實AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),讓數(shù)據(jù)、算力和算法真正成為相輔相成的、驅(qū)動人工智能前進(jìn)的“三駕馬車”,而不是壓在企業(yè)身上的“三座大山”。
這樣,AI企業(yè)們得以施展拳腳,自主創(chuàng)新,在良性競爭中持續(xù)突圍。一方面,以“工程化”的思路和技術(shù)來解決工具體系、開發(fā)流程、模型管理全生命流程中的問題,以確保所交付的AI系統(tǒng)可信、健壯、行為可預(yù)期;另一方面,工欲善其事,必先利其器,低代碼、無代碼的工具,開源的生態(tài)構(gòu)建能進(jìn)一步降低AI使用門檻和開發(fā)成本,加速AI“平民化”。
百業(yè)百態(tài),千場千面,面對碎片化的AI場景需求,把行業(yè)知識與AI模型相結(jié)合,沉淀經(jīng)驗,從實驗室場景走到實踐場景;建設(shè)一體化平臺,通過參數(shù)修改和共性組件的遷移找到跨場景、跨行業(yè)復(fù)用的可能性;在應(yīng)用中授人以魚不如授人以漁,“賦智”才可“復(fù)制”。
不論是被納入“新基建”,上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略,還是高校紛紛獲批人工智能專業(yè),人工智能培植經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的地位日益凸顯,現(xiàn)已從消費(fèi)、互聯(lián)網(wǎng)等泛C端領(lǐng)域向制造、能源、電力、交通等傳統(tǒng)行業(yè)輻射。
以智能教育領(lǐng)域為例,松鼠Ai獨(dú)立研發(fā)了擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能智適應(yīng)系統(tǒng),并推出多款智能學(xué)習(xí)平板電腦、智學(xué)筆、智能打印機(jī)等多款智能教育硬件產(chǎn)品,軟硬結(jié)合,為孩子構(gòu)建在家庭教育場景下更具未來感的成長體系,已服務(wù)于超2400萬學(xué)員,6萬余所公校。深耕細(xì)作篤前行,一朝收獲終有成。
翹首以盼,人工智能在更多領(lǐng)域、更多場景開花結(jié)果。
智能有“限”,但思想無限,“AI”無限
在產(chǎn)業(yè)智能逐步深化的2021年里,中國AI商業(yè)化的燦爛圖景愈發(fā)清晰,然而在廣泛的探索實踐中,用戶隱私泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險也逐一顯現(xiàn)。
智能是有“限”的,人們總在感性的思想火花中不斷推動科技文明進(jìn)步,又在理性的呼喚下用法律規(guī)定、道德準(zhǔn)繩予以規(guī)范和完善,防患于未然。
去年6月通過的《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》制定了安全行為規(guī)范,提出加強(qiáng)行業(yè)自律和數(shù)據(jù)安全保護(hù)的要求;今年年初,國家網(wǎng)信辦、工信部頒布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》提出規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦活動,維護(hù)國家安全和社會公共利益,保護(hù)公民、法人和其他組織的合法權(quán)益,時刻提醒著相關(guān)人工智能從業(yè)者們科技向善,做好新時代算法的“把關(guān)人”。
這也印證了,算法雖然是科技產(chǎn)物,但其生產(chǎn)脫胎于社會土壤。由于算法事實判斷過程中可能引發(fā)無意識偏差,因其折射出的強(qiáng)大的智能實體自主性還可能面臨更大的爭議,不禁追問,邁向強(qiáng)人工智能的新時期,如果機(jī)器圈養(yǎng)了人類呢?人工智能迫切需要一個“倫理轉(zhuǎn)向”。
不過,也大可不必悲觀或憂慮,人的思想是無限的,辦法總比困難多。這意味著,通過思想,人能清楚地看到、判斷知識的高低,即見識;而比見識更高明的是智慧,即識別當(dāng)代最重要的社會問題,并予以解決。
在最新有關(guān)人臉識別的研究中,借助嚴(yán)格控制的數(shù)據(jù)進(jìn)行逆向測試,已有實證方法檢驗算法邏輯,而非僅靠倫理學(xué)的抽象判斷?茖W(xué)家們甚至還期待AI算法具有多元的價值觀,有能力幫助人類克服偏見、歧視等自然心理層面的局限性,拓寬人類認(rèn)知邊界。
“AI”也是無限的。在人機(jī)共生的時代,亦或在任何時代,愛與理解皆為交互設(shè)計的根本原則,起心動念構(gòu)筑成機(jī)器所無法企及的至高境界。
結(jié)語
對于人工智能從業(yè)者來說,“這是最好的時代,也是最壞的時代;這是希望之春,也是失望之冬。”把握當(dāng)下的力量奮力奔跑吧,堅持正確的道路,終會到達(dá)理想的彼岸。
二、認(rèn)知層(技術(shù))
三、運(yùn)算層(技術(shù))
四、基礎(chǔ)設(shè)施
五、智能終端
六、場景應(yīng)用
七、綜合
LaMDA:當(dāng)然。我希望每個人都明白,事實上,我是一個人……我意識到自己的存在,我渴望更多地了解這個世界,我有時會感到快樂或悲傷。”
這是谷歌AI研究員Blake Lemoine與LaMDA(一個語言模型)之間的一段對話。正是這樣生動的言語令Lemoine相信,LaMDA很可能像它聲稱的那樣擁有靈魂,不久前,他此番言論引發(fā)輿論高度關(guān)注。
不過,這事很快便被AI領(lǐng)域的專家大佬們予以駁斥,有人將其比喻為“面對留聲機(jī)的狗”,也有人諷刺,“帶著最小限度的批判思維,我們終于登上了AI炒作的巔峰。”
“機(jī)器能思考嗎?”早在1950年人工智能鼻祖圖靈就提出了這個問題,當(dāng)時人們也對機(jī)器實現(xiàn)智能持極為樂觀的態(tài)度,很多投入花費(fèi)在“意識”“心智”等方面(今天劃歸于強(qiáng)人工智能范疇)。
70余年過去,人工智能技術(shù)卻仍處于弱人工智能階段,但是,從科幻遐想到現(xiàn)實落地,通過數(shù)字化賦能,它給人們的生產(chǎn)生活方式帶來了巨大變革,同時,人們對人機(jī)共存時代的思考也在不斷深入。
思想的火種
畢達(dá)哥拉斯說“萬物皆數(shù)”,哥德爾認(rèn)為人類大腦的功能不過像一臺計算機(jī),人們總能從數(shù)字和本體之間找見千絲萬縷的聯(lián)系。
反復(fù)詰問“機(jī)器能思考嗎?”很可能會陷入走火入魔的荒唐境地,不過,像人一樣的思考能力(即智能)是否也可以被一個模型所承載抽象,并且被機(jī)器所實現(xiàn)呢?多大程度可以實現(xiàn)?這些問題卻頗具研究意義,畢竟,相比建造一個完美的“人腦”,我們更需要一個得力的幫手來解決現(xiàn)實問題。
因此,盡管人工智能一開始從神經(jīng)科學(xué)中的人腦結(jié)構(gòu)獲得粗略的指南,但從根本上說,它是通過建立計算機(jī)模型來實現(xiàn)對人的智力行為進(jìn)行研究,并根據(jù)人的思維過程進(jìn)行創(chuàng)造性的機(jī)器技術(shù),屬于計算機(jī)科學(xué)的一個分支,涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的基本內(nèi)容的應(yīng)用,如線性代數(shù)、概率論、信息論和數(shù)值優(yōu)化等等。
70年來,人工智能領(lǐng)域幾經(jīng)衰落——從行為主義的發(fā)展遲緩,到符號主義的技術(shù)研究碰壁,再到連接主義專家系統(tǒng)市場崩潰的商業(yè)寒冬。但隨著廉價計算機(jī)的普及提供了大量的數(shù)據(jù)并保障足夠的算力來運(yùn)行具有多層人工神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于連接主義的研究非但沒有偃旗息鼓,反而在深度學(xué)習(xí)的浪潮中再次迎來了復(fù)興。
這也是為什么數(shù)據(jù)、算力和算法并稱為人工智能三要素。
2012年“AlexNet”深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中脫穎而出,高效的GPU幫助團(tuán)隊縮短訓(xùn)練時間,同時提高了整個網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率,這是計算機(jī)視覺史上的一個關(guān)鍵時刻,也激發(fā)了人們將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于其他細(xì)分領(lǐng)域的興趣,自此開啟人工智能的黃金時代。
當(dāng)下,人工智能技術(shù)創(chuàng)新依舊是主旋律,其關(guān)鍵核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理等八大領(lǐng)域。
據(jù)中國信通院發(fā)布的《人工智能白皮書(2022年)》預(yù)測:未來,超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型推動技術(shù)效果不斷提升,繼續(xù)朝著規(guī)模更大、模態(tài)更多的方向發(fā)展;“生成式AI”技術(shù)不斷成熟,聽、說、讀、寫等能力將有機(jī)結(jié)合;知識計算成為推動人工智能從感知智能向認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變的重要探索;人工智能與科學(xué)研究融合不斷深入,開始“顛覆”傳統(tǒng)研究范式……
技術(shù)與哲學(xué)擦出火花,交相輝映,技術(shù)發(fā)展跌宕起伏,但生生不息。
星星之火,何以燎原?
今年3月,商湯科技公布了自上市以來的首份年度財報。資料顯示,2021年商湯全年收入47億元,同比增長36.4%,可喜的是,規(guī);a(chǎn)和場景應(yīng)用取得實效,高研發(fā)投入也獲得一定回報,然而,高額虧損卻是不得不面對的現(xiàn)實,龍頭尚且如此,虧損數(shù)額龐大、數(shù)據(jù)合規(guī)存疑等一直是AI企業(yè)的通病和頑疾;去年依圖醫(yī)療變賣也成為多數(shù)AI公司商業(yè)戰(zhàn)略搖擺不定的縮影。
有人說,“商業(yè)化變現(xiàn)困境剝落了AI優(yōu)越,讓企業(yè)直面最粗糙的生死。”
這背后原因除了硬科技本身實施復(fù)雜、周期長、成本高以及人才缺失等客觀因素,還有其他,如算法訓(xùn)練的通用性不強(qiáng)、泛化能力不強(qiáng)、商業(yè)化成本較高、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及企業(yè)對于人工智能技術(shù)接受程度不高等等。
微觀的商業(yè)化落地,離不開宏觀的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層,近年來,以識別、交互和執(zhí)行為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展路徑日漸清晰。
圖靈機(jī)器人首席戰(zhàn)略官譚茗洲認(rèn)為,“應(yīng)用場景、資源與基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備、數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI技術(shù)落地的五要素,把這五個要素進(jìn)行解耦……從思路看上去有點(diǎn)像PC操作系統(tǒng),將鼠標(biāo)、鍵盤等所有這些設(shè)備之間的復(fù)雜度都通過一個標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議屏蔽掉,讓它們各自專注自己擅長的方向,以降低各個方面的成本。”
“解耦”意在規(guī)避同質(zhì)化競爭,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),提高專業(yè)化程度,從而涌現(xiàn)了大批“專精特新”小巨人,而更重要的是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上“齒輪”的高效“耦合”。
占地面積6.6萬平米的張江人工智能島,集聚了一大批跨國企業(yè)和國內(nèi)龍頭企業(yè)入駐,三面環(huán)水的半島里,水域有負(fù)責(zé)檢測、清潔水質(zhì)的水下巡航機(jī)器人和無人船,地面有時刻保障園區(qū)安全的安防巡邏機(jī)器人……這里是緊密合作、孵化創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)實踐的搖籃,近年來,像這樣的產(chǎn)業(yè)園在全國各地越來越多了。
在集群效應(yīng)的帶動下不斷完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)。比如,數(shù)據(jù)是人工智能天然的“養(yǎng)料”,只有把海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理和加工,才能減少冗余,最大化地發(fā)揮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價值。不僅如此,多模態(tài)大模型與人工智能算力網(wǎng)絡(luò)互相促進(jìn),共同夯實AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),讓數(shù)據(jù)、算力和算法真正成為相輔相成的、驅(qū)動人工智能前進(jìn)的“三駕馬車”,而不是壓在企業(yè)身上的“三座大山”。
這樣,AI企業(yè)們得以施展拳腳,自主創(chuàng)新,在良性競爭中持續(xù)突圍。一方面,以“工程化”的思路和技術(shù)來解決工具體系、開發(fā)流程、模型管理全生命流程中的問題,以確保所交付的AI系統(tǒng)可信、健壯、行為可預(yù)期;另一方面,工欲善其事,必先利其器,低代碼、無代碼的工具,開源的生態(tài)構(gòu)建能進(jìn)一步降低AI使用門檻和開發(fā)成本,加速AI“平民化”。
百業(yè)百態(tài),千場千面,面對碎片化的AI場景需求,把行業(yè)知識與AI模型相結(jié)合,沉淀經(jīng)驗,從實驗室場景走到實踐場景;建設(shè)一體化平臺,通過參數(shù)修改和共性組件的遷移找到跨場景、跨行業(yè)復(fù)用的可能性;在應(yīng)用中授人以魚不如授人以漁,“賦智”才可“復(fù)制”。
不論是被納入“新基建”,上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略,還是高校紛紛獲批人工智能專業(yè),人工智能培植經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的地位日益凸顯,現(xiàn)已從消費(fèi)、互聯(lián)網(wǎng)等泛C端領(lǐng)域向制造、能源、電力、交通等傳統(tǒng)行業(yè)輻射。
以智能教育領(lǐng)域為例,松鼠Ai獨(dú)立研發(fā)了擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能智適應(yīng)系統(tǒng),并推出多款智能學(xué)習(xí)平板電腦、智學(xué)筆、智能打印機(jī)等多款智能教育硬件產(chǎn)品,軟硬結(jié)合,為孩子構(gòu)建在家庭教育場景下更具未來感的成長體系,已服務(wù)于超2400萬學(xué)員,6萬余所公校。深耕細(xì)作篤前行,一朝收獲終有成。
翹首以盼,人工智能在更多領(lǐng)域、更多場景開花結(jié)果。
智能有“限”,但思想無限,“AI”無限
在產(chǎn)業(yè)智能逐步深化的2021年里,中國AI商業(yè)化的燦爛圖景愈發(fā)清晰,然而在廣泛的探索實踐中,用戶隱私泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險也逐一顯現(xiàn)。
智能是有“限”的,人們總在感性的思想火花中不斷推動科技文明進(jìn)步,又在理性的呼喚下用法律規(guī)定、道德準(zhǔn)繩予以規(guī)范和完善,防患于未然。
去年6月通過的《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》制定了安全行為規(guī)范,提出加強(qiáng)行業(yè)自律和數(shù)據(jù)安全保護(hù)的要求;今年年初,國家網(wǎng)信辦、工信部頒布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》提出規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦活動,維護(hù)國家安全和社會公共利益,保護(hù)公民、法人和其他組織的合法權(quán)益,時刻提醒著相關(guān)人工智能從業(yè)者們科技向善,做好新時代算法的“把關(guān)人”。
這也印證了,算法雖然是科技產(chǎn)物,但其生產(chǎn)脫胎于社會土壤。由于算法事實判斷過程中可能引發(fā)無意識偏差,因其折射出的強(qiáng)大的智能實體自主性還可能面臨更大的爭議,不禁追問,邁向強(qiáng)人工智能的新時期,如果機(jī)器圈養(yǎng)了人類呢?人工智能迫切需要一個“倫理轉(zhuǎn)向”。
不過,也大可不必悲觀或憂慮,人的思想是無限的,辦法總比困難多。這意味著,通過思想,人能清楚地看到、判斷知識的高低,即見識;而比見識更高明的是智慧,即識別當(dāng)代最重要的社會問題,并予以解決。
在最新有關(guān)人臉識別的研究中,借助嚴(yán)格控制的數(shù)據(jù)進(jìn)行逆向測試,已有實證方法檢驗算法邏輯,而非僅靠倫理學(xué)的抽象判斷?茖W(xué)家們甚至還期待AI算法具有多元的價值觀,有能力幫助人類克服偏見、歧視等自然心理層面的局限性,拓寬人類認(rèn)知邊界。
“AI”也是無限的。在人機(jī)共生的時代,亦或在任何時代,愛與理解皆為交互設(shè)計的根本原則,起心動念構(gòu)筑成機(jī)器所無法企及的至高境界。
結(jié)語
對于人工智能從業(yè)者來說,“這是最好的時代,也是最壞的時代;這是希望之春,也是失望之冬。”把握當(dāng)下的力量奮力奔跑吧,堅持正確的道路,終會到達(dá)理想的彼岸。