AI已過發明期,進入應用期

随着工业革命4.0的莅临,人工智能愈发受重视
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中國在AI發展領域目前超過美國

中國在AI方面其實握有非常好的發展機會。

每年圖靈獎得主,會有一到三位得主,而在AI領域,全部都是美國人和加拿大人,無一例外,因為,過去美國一直是領先全球。

但過去的十年中,因為中國的市場太大,吸收了很多的投資在AI上的錢及投資人,這些投資,幫助創業家達成了夢想,打造世界級的公司及好產品,而再又吸收更多人進入中國。因此,這讓中國與美國分裂成了兩個平行的宇宙。舉例來說,今天在中國的App,和美國就是幾乎截然不同的兩套系統。

十年前,中國幾乎都是模仿美國,但,後來中國慢慢有了微創新、慢慢有了好點子,針對中國本地的需求,又做出了更多的創新。一如抖音、MOBIKE等,這都是幾百億、上千億美元的公司。這些公司所做的業務的是美國完全沒有的。

於是,在這個裂變的過程中,中國變成了一個創新的大國。

當年,我有幸創立了微軟亞洲研究院,這個研究院為亞洲,尤其是中國培養了5000個人才。那麼這些人現在都是分佈在阿里、騰訊、華為、聯想等,他們的AI負責人都是當年從研究院出來的。

每個暑假培訓六百個學生,也包括了臺灣的學生。五個五週之後,他們就可以做出AI創作,所以,在門檻降低下,有更多年輕創業者出現。

在數據為王的AI領域中,中國最大的優勢是,數據最多,無論是在移動支付或用戶數量,就連外賣訂單量,都是美國的很多很多倍。

僅僅在2018年,中國整體的移動支付就是40萬億,比中國的GDP還大三倍。而這麼大量的數字,全部經過數位網路產生,所以拿這來作AI訓練的基礎資料,會使得機器人無論對用戶的購買行為、對貨品、當地、電商,甚或整個零售業的瞭解,都特別特別巨大。

他不只對阿里、騰訊有很大的幫助,對每一個商家,有這個資料的都有幫助。那麼沒有這些資料的國家其實在整個電商服務發展,甚至在金融投資保險的發展,都會相對落後。

你可能會說美國不是也有嗎?但實際上,美國是封閉式的數據,而且這些公司他們本質上不是一個大數據公司,也不是一個AI公司。所以中國在這方面其實已經遠遠超過了美國。
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中國AI生態將快速改變世界

再比政策,中國國務院的政策和美國相比,應該是差不多、平分秋色,但在應用和價值的產生,中國還會略勝一籌。也可以說,再繼續發展下去,中國的整個移動互聯網跟AI應該都會滲透到世界各地。雖然今天你認為全世界是美國為主,只有中國是以中國為主,但這樣的生態已經非常快速的在改變。

假使你到東南亞、中東、非洲,包括印度,問當地年輕人,do you use tiktok(抖音)?很多人就會說yes,抖音是中國現在出口最快的一個產品。

在全球,尤其中美等七個巨頭,每年培訓幾十萬個AI的專家,大量的投資投入AI領域,當年愛迪生是到銀行去借錢,才開創了通用電氣,而今,AI公司卻是幾千萬幾億甚至幾十億的去融資,所以是不可同日而語的。

從愛迪生發明電,到第一個國家電網的產生,都是好幾十年的事情,落後的國家,還可能要花超過一百年。

但AI電網,就是在雲端上用cloud架 AI,今天你用google cloud、亞馬遜AWS、阿里雲,上面都有AI的功能,這意謂著使用AI的成本,正快速下降,這就是剛才我所舉例的,五個禮拜就可以訓練一批不懂AI的小朋友,做出成品。

這一都告訴我們AI普及的日子應該很快就會到了,那到底會有多快呢?

我們可以用互聯網來作案例。當網景出來時,人們覺得說互聯網和火箭科學(rocket science) 是個黑科技,後來慢慢發現互聯網不就是B2B、server什麼的,再後來,就發現,企業開始弄個AI部門,一開始只從最需要互聯網的部門開始,最後發現每個部門都要。

其實過6、7年,AI就會到處都是,因為AI的學習成本、使用成本將會降到接近0。

所以我們一定要不斷地切換投資的策略。舉個例子,比如說在業務外包流程,現在用AI可以節省91%的成本,在呼叫中心80%可以用AI代替。在這樣的背景下,AI會創造大概15.7萬億美金。在未來的十一年中,這大概就等於創造了一個中國加印度。
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AI為我們帶來什麼問題與挑戰?

只是,AI會不會帶來很多問題呢?其實我們如果看媒體,尤其是看美國、歐洲媒體,會發現AI其實出現了很多挑戰。

一如隱私問題。最近臉書出了很多的麻煩,讓很多人認為,應該就把數據還給個人。尤其是歐洲推的GDPR,就主張數據應該是個人擁有,然後他選擇授權給哪個公司、哪個服務,這個聽起來很正確。但實際上,如果你去歐洲的任何一個網站,會一直跳出一些詢問框,你得一直按yes、yes、yes,快煩死了。

確實,隱私濫用,是個問題,但,若你把這樣顆粒化的問題留給用戶來決定,用戶是沒法決定的。所以我認為更好的解決方案是什麼?一定是用技術,不只用政策、用規範,用罰款來處置或者用拆解AI公司就能解決的。

我覺得現有兩套技術,一個叫聯邦學習,一個叫同態加密。

其大概的理念就是說,做為google、做為一個公司,我知道的一些秘密,比如說你的年薪,我想要用這個年薪,來推送你更好的內容。但是你肯定不希望我知道你的年薪,有沒有方法我能加密,然後用加密的數據來訓練我的AI,而且我沒有辦法逆向的導出你的秘密。這個聽起來很難,確實很難,但不是不能解決。

還有一個問題,比如說我在台大看病,台大有各種我的數據,所以他可以訓練一套怎麼去辨認淋巴癌的模型。可能榮總、和信也有一套,如何讓他們彼此不能把病人的數據互通?

其實運用聯邦學習,讓每個醫院可以訓練一套AI方法來做AI醫生。他們不分享病人的數據,但是他們把所有的醫院的模型全部聯合在一起,變成一個超AI模型。這為什麼不可能?所以我覺得各個政府跳進來要管AI、要拆公司的時候,應該先想一想,其實應該要考慮技術的問題,只能技術解決。

安全,也是一個問題,比如說人臉貼幾個貼紙就辨認不出來,車子畫一些符號東西,其他的無人駕駛就看不出你是車,其實還是有很多漏洞在裡面。

另外,就是深度造假,我們可以看到,無論是川普總統的語音或者歐巴馬總統的影片,都有AI能造假出來,他們明明沒有講話,看起來都是真的。

這能怎麼辦?這個絕對不可能是靠人眼來解決,因為人如果能看的出來,大家就不會相信了,這一定是靠技術來解決。
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未來什麼樣的工作不會被AI取代?

另外,AI取代工作的問題,當然也很嚴重。

其中,重複性、日常性、優化性的工作都非常的危險,只有複雜的工作,還有創意性的工作,比較安全。但是我們可以想一想,那AI到底不能做什麼?其實AI不能做很多東西。在我的書裡會列出來幾十樣AI不能做的事情。但這裡為了簡化我們的思考,AI大概有兩件巨大的事他不能做。

第一個,AI沒有創意,他不可能發明一個新的印象派的畫,也不可能做一個新風格的音樂,也不可能發明一個新藥,也不可能有新的可以得諾貝爾獎的經濟學理論。另外一個問題是AI沒有自我意識,AI做這些事情都是為了解決問題、為了優化、為了達到更高的結果。

比如說ALPHAGO打敗了柯潔,他沒有感覺任何的高興,他不瞭解他為什麼要下棋,然後若把插頭拔掉他也就算了,他不像柯潔在這邊流著淚。即便有些AI是可以模仿人的感情,假裝是笑或是傷心,但錯的概率很高,而且錯的很離譜。即便以後錯變少了,人是不希望被機器來照顧。

所以可確定的是,未來2、30年之內,創意性的工作,還有愛與關懷的工作,AI是做不來的。

如果我們相信這一點,未來的工作其實不是一刀切割,都被AI拿走了。只有是那些低關懷、低創意的工作是AI會取代的。比如說創造一個新的藥物,那是可以用AI作為工具,幫助科學家創造更多。

至於高關懷、優化的工作,是可以用AI做為一個內核,來做很多分析,而人,就來提供溫暖,以達到1+1=3的結果。

比如說讓AI來改考卷,老師來做人生導師。比如說未來用AI來做醫療的判斷和給藥,還有什麼手術等,但是人是來提供關懷,聆聽每一個病人,他的苦在哪裡?讓他們有更多的信心,讓他們可以康復,去他們家裡關懷他們,可能更多的是一個高EQ的醫生,而不是一個背了很多醫藥常識的醫生。

至於政府,能採取什麼措施呢?其實要很清楚的認知,AI創的每一個工作都是非重複性,AI取代的工作都是重複性的。所以每一個要下崗的人,他都是從重複性的工作下來,然後再也找不到一個重複性的工作可以去做,所以他必須要經過訓練,才可能進入一個非重複性的工作,所以,對人的重新培訓,十分重要。

不過,我想強調的是,我對科技是樂觀的,科技本身當然是中性的,我們可以從每一次科技革命上,看到每一個科技被用在正面的地方遠遠大於負面的地方。科技帶來了更多的好處,科技帶來的挑戰都是可以克服的,而且科技本身帶來的挑戰應該由科技解決。
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關於AI的四個結論

最後有四個結論。

第一、AI是跟電一樣,將會改變人類的歷史。

第二、AI已經過了發明時代,現在進入應用時代,而且應用會越來越容易,影響所有的行業。

第三、AI確實有很多重大的挑戰,但是我們是不是可以克服?

最後,AI可能會取代不少的工作,在未來二三十年給我們的孩子帶了不少的挑戰,但是未來30年,我們會發現,其實AI對人類帶來一個巨大的福利,因為他們其實把我們重複性的工作取代掉了,我們就不需要再做日常重複性的工作,讓我們更有時間做我們愛做的事情,讓我們更有時間來思考人類是為什麼存在。
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