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科技工作者之家 2020-08-16
来源:科技日报
疫情特殊时期,如何看待AI(人工智能)的发展态势?疫情加速AI的应用,同时又带来哪些风险?日前,在一场以“深度科技造福人类”为主题的科技活动上,创新工场董事长兼CEO李开复对话图灵奖得主、深度学习领域先驱之一约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio),共同探讨新冠肺炎疫情时期,AI如何助力未来的经济社会更加富有弹性、宜居和可持续。
下一个突破:“深度学习2.0”
谈起AI技术的下一个突破,约书亚·本吉奥认为,目前机器学习的一大限制,是学习系统的泛化能力。
本吉奥解释说,过去几十年研发的系统,都基于一个假设,即默认测试数据与训练数据有相同的数据分布。然而在现实世界中,无论在什么行业应用,都会存在实际情况与AI训练时不同的问题。
“这一问题看起来无解,但目前我们找到了几个突破点和想法,主要是借鉴人类的意识加工机制,对原本分散的知识积累,快速进行全新重组。” 本吉奥说,虽然这些知识的组合不一定遵循训练数据分布,但还是能从中获得某种重组方向的优势,从而在训练分布中进行更好的归纳。
在本吉奥看来,接下来的研究虽然繁重,但新的进展会令人振奋。尤其是在深度学习领域,他称其为“深度学习2.0”——能吸收人类的归纳倾向,对数据分布算法进行泛化。
李开复则表示,向AI语音识别、自然语言理解进军,一直是人工智能界孜孜以求的目标。目前已出现基于深度学习的智能问答功能,可以直接让机器“说”出答案。
“但我们不应止步于此,而是应该继续向下一步目标努力:通过深度学习的进一步研究,提升机器对人类指令意图的理解和执行能力。”李开复举例说,向智能音箱发送指令“给我妈妈送个生日礼物”,它能自动理出头绪,了解主人可接受的价格范围,也知道主人妈妈想要的礼物是什么,并安排配送。
疫情中的AI:权衡公共卫生与隐私保护
疫情正在加速AI在诸多领域的落地应用,这一点,很多人有目共睹。
李开复介绍,疫情期间有医疗企业利用AI平台开发抑制病毒的新药小分子。本吉奥本人就参与了几个将AI用于药物研发的项目,他介绍,在化学和生物领域,需要进行测试的组合方式太多,逐个进行研究是不可能的,所以需要一个合理的搜索策略。“我们希望能用AI缩短研究时间,通过重组已有药物,研发新型抗病毒药物。”本吉奥说。
此外,AI还被用来建立接触者追踪体系,控制疫情蔓延。“我们的一项研究显示,如果能借助机器学习,提前预测某个体是否具有传染性以及传染性强弱,透过一些模糊的数据分析,就能大幅节省等待时间,及早知道曾接触过病毒携带者的人,从而抑制病毒的传播。”本吉奥说。
但公共卫生与个人隐私之间的平衡值得重视。“我认为必须在公共卫生或个人健康的背景下考虑隐私。在公共卫生危机期间,国家应该在尊重权利和必要防控措施间加以权衡,从而有效控制疾病的传播。等到疫情结束后,再回归正常。”李开复说。
在本吉奥看来,隐私保护与机器学习需求之间存在有趣的矛盾。隐私保护需要尽可能降低数据交换,而机器学习却需要尽可能收集大量的数据。
“许多国家非常担忧接触者追踪的滥用会侵犯隐私,因此催生了许多隐私保护技术。好消息是,这两者可以共存。”本吉奥说。
李开复预计,未来AI将被用来预防流行病的发生和传播。医院将广泛使用传感器、可穿戴设备,汇总疫情信息,及时报告潜在危害,从早期遏制疫情指数级增长的趋势,从而更好地应对危机,避免疫情失控。
来源:kjrbwx 科技日报
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NDI5MjI4OQ==&mid=2247573512&idx=3&sn=5e32adaa43eaaa9723415b52124091ef&chksm=eb15ab26dc6222302fcd92391937b7a91d0b4373d25831128669cabb3656050d96b025eaf9ef&scene=27#wechat_redirect
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