华裔科学家周以真:深度学习仍缺乏科学理论根基,会碰到发展壁垒

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华裔科学家周以真:深度学习仍缺乏科学理论根基,会碰到发展壁垒
麻省理工科技评论 2019-09-05

2019-09-05

关于利用 AI 技术的数据隐私问题,是人们非常关注的重点话题之一。
深度学习 科学 人工智能
关于利用 AI 技术的数据隐私问题,是人们非常关注的重点话题之一。

最近这两天,一款 AI 换脸应用有点火爆,名叫 ZAO 逢脸造戏,最后被媒体扒出来,其实是陌陌旗下孵化公司的技术团队做的,连该公司 CEO 都是陌陌高管成员。更深一步了解,这个项目由陌陌 CEO 唐岩主导,陌陌企业发展部的作品。

但是,大众对于这款产品的争议点,并不在产品体验上的趣味因素上,更多的是关于数据隐私问题。

说起人工智能(AI)技术,一定离不开三大因素,必要的大数据信息、强大的算法技术,以及必要的算力支持,这些是人工智能技术发展的重要组成部分。其中,大数据是人工智能技术发展的基础。

关于利用 AI 技术的数据隐私问题,是人们非常关注的重点话题之一。

AI 数据是一把双刃剑

随着互联网时代的发展,AI 技术给人们的生活带来便捷的同时,大众的职业信息、购买偏好、日常出行、刷脸支付信息以及身份证信息等,都已经以数据输入的形式被这些机构“收入囊中”,并通过“杀熟”、“精准”等方式,以人工智能技术为核心的产品或营销方式来骚扰你的正常生活,对公民隐私保护造成了严重威胁。

“实际上每个人都有自己关于隐私的底线,因此就很难有个通用的解决方案,这个问题很难解决。但是,坚持数据向善很重要。”哥伦比亚大学教授、美国计算机协会(ACM)会士周以真在接受 DeepTech 采访时这样表示。周以真一直以倡导计算思维而闻名,在数据科学方面颇有建树,曾任微软全球研究院资深副总裁,目前是哥伦比亚大学数据科学研究院(DSI)主任。哥大数据科学研究院和企业界有着广泛合作,与不同领域的 25 家企业建立合作伙伴关系,其中也包括阿里、百度、滴滴。

华裔科学家周以真:深度学习仍缺乏科学理论根基,会碰到发展壁垒

图|哥伦比亚大学教授周以真(来源:受访者提供)

周以真认为,尽管数据驱动了 AI 技术的发展,但请用善良的方式使用数据,这是极为重要的,毕竟,在 AI 技术的背后仍然是人类在做主导。

根据早前 DeepTech 的报道,至少有 26 位重量级 AI 研究人员,称亚马逊的图像识别系统 Amazon Rekognition 拥有高错误率、性别歧视、偏差等问题,要求亚马逊停止向执法部门出售该工具,包括 ACM A.M. 图灵奖得主 Yoshua Bengio、加州理工学院教授 Anima Anandkumar 等。从学术圈的角度来看,在某些情况下,建造一个完全正确的数据模型是不可能的,专业人士对于 AI 技术的发展也有着更为全面的考量。

周以真在与 DeepTech 的访谈中,强调了“AI 的可信性”这一新的研究领域,“如果 AI 模型是用在无人驾驶技术上或用来诊断病人是否患有癌症,那么当用户明知 AI 模型可能会犯错,可能会存在偏差,他们是不会相信这个模型的。因此,需要让 AI 技术变得更加可信,就像过去几十年人们在不断证明计算机科学是可信的一样。”

对此,深演智能创始人兼 CEO 黄晓南表示认同,这也是她选择智能决策赛道的重要原因。据悉,深演智能是一家 AI 赋能决策的 to B 企业,深耕 AI 营销业务多年,并把决策智能技术应用在更多场景中,主要专注于营销决策、公共决策、疫情预测等领域,帮助企业和机构的决策层作出更智能决策。而深演智能也计划与哥大数据科学研究院针对企业决策层的数据科学能力培养等开展产学研培训专题合作。

黄晓南告诉 DeepTech,与无人驾驶、医疗不同,AI 商业决策行业目前允许误差,“今天的现实就是,数据是存在 Bias(偏见)的,没有人能够获得百分之百的数据。我们在实践当中也发现人工智能如果没有人脑智能辅助,没有具有行业经验的人配合,是不能转换为行动的。”

根据本月初华为发布的《全球产业展望 2025》报告称,到 2025 年,97% 的大企业将采用人工智能辅助工作;企业的数据利用率将达 86%,足可见未来人工智能和数据的重要性。

华裔科学家周以真:深度学习仍缺乏科学理论根基,会碰到发展壁垒

图|企业的数据利用率将达 86%(来源:华为《全球产业展望 2025》报告)

对于人工智能技术的发展和数据决策重要性,周以真强调,其实人工智能和深度学习技术最早的应用是解决人很擅长的一些工作,比如语音识别、物体识别、人脸识别以及机器翻译,这些都是人类天生就擅长的领域,所以目前来看,人工智能技术已经有了一定的发展基础。但是,建立一个能够翻译语言的机器,和建造一个能够替人类做出决策的机器是完全不同的,其中存在很大差距。

此外,周以真坦言,尽管深度学习已经得到了很多成功应用,但事实上,大众并没有对这项技术有很深的了解,比如深度学习的工作原理到底是什么,现在虽然已经有了数不清的应用案例,但从科学的视角来看,这项技术仍然缺乏科学理论的根基,所以早晚将会碰到发展的壁垒。

当技术不断发展和进步的时候,大众也要意识到,创新技术并不是计划出来的,而是厚积薄发的结果,这正是学术界发挥的作用所在,“因为我们首先要真正了解这项科技工作原理,然后才能知道如何翻越发展的壁垒,从而让科技进一步发展。“周以真对 DeepTech 表示。

AI 创业进入下半场

谷歌的 AlphaGo(阿尔法狗)战胜人类围棋选手,一款 AI 变脸应用 Zao 引发全民热议,这些都是 AI 技术被广泛应用和接受的重要场景。

随着时代的发展,打 AI 技术旗号的公司变得越来越多,前有亚马逊全力开展云计算业务,后有百度 All in AI,对于人工智能技术的发展,大众愈加关注,当资本进入寒冬,而 AI 创业也进入了下半场,一个洗牌的时代已经来临。

华裔科学家周以真:深度学习仍缺乏科学理论根基,会碰到发展壁垒

图|专访图片,左:哥伦比亚大学教授周以真,右:深演智能创始人兼CEO黄晓南(来源:受访者提供)

过去五年,DeepTech 接连报道了包括 AlphaGo、Nvidia、DeepMind 等公司的多项新技术,从芯片到语音交互,AI 公司靠着概念、愿景和人才,获得了大批的用户和追随者,也享受着整个 VC 行业给出的大把融资和高估值发展。

但是现在,VC 都开始冷静下来,重金集中押注头部技术创新企业,小公司无法获得盈利回报,只能选择结束创业。当被问及这种现象发生的原因时,周以真表示,“AI 领域投资热情减退的原因,是因为很多人都想要马上得到回报。”

那么,AI 技术是能快速产生回报的吗?其实并不是。周以真认为,时间、精力、金钱,这些都是企业对于 AI 技术必须要投入的,足够的耐心在这个领域变得十分的重要,“想要投身于人工智能行业有所作为的企业需要有足够的耐心,如果追求短期回报,想要立刻取得成功的话就会很难。”周以真在专访时表示。

例如,想要让人工智能真正解决某一项特定问题、或者完成某个特定任务的时候,需要投入大量的人力才能建立这样一种能够帮助做出决策或是结果预测的模型出来。事实上,这个过程需要的工作量非常繁重,因为必须进行大量的数据收集,然后通过这些数据反复训练算法,这样才能让算法的结果准确,而这可能会需要几周的时间。

围观整个行业,大众对于 AI 技术的发展,仍保持乐观情绪。在刚刚结束的世界人工智能大会上,马云认为,AI 只是比人类聪明但不具备智慧,并且强调 AI 对人类不构成威胁,“很多人担心人工智能,他们需要对自己有更多的自信。”

而在接受专访时,MIT 人工智能实验室主任 Daniela Rus 提到,AI 技术是中立的,最终的结果取决于控制技术的人,而不是整个技术。

当被认为 AI 正在快速影响人们生活的时候,其大数据带来的“双刃剑”,需要多方面来看待。事实上,大众要熟知一点,数据决策并没有问题,那些不良人滥用数据,才是最可怕的。


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