人工智能的现在与未来

在谈到人工智能的概念时，作为人工智能领域的顶级大咖、微软全球执行副总裁的沈向洋博士这样描述他对人工智能的理解。

为什么人类有智能？

第一，我们可以感受这个世界，主要是通过语音和视觉的方式，对应人工智能感知最主要的就是语音和视觉方面的技术。

第二，我们还有认知，人类不仅仅能感受到这个世界，而且还能理解这个世界：理解真正的物理世界，理解身边的人，甚至是最最重要的——理解自己。

所以，在认知方面，有两类技术格外重要，一个是语言、自然语言，另外一个就是知识。这是沈博士对人工智能的理解和定义。

针对人工智能的发展，沈博士指出：虽然人工智能现在还没有达到5岁小孩解决普通问题的水准。但是在人工智能的某些方面，特别是感知方面，像计算机视觉、语音方面的进展非常了不起。通过大数据、大计算、精准算法，计算机语音识别5年内就会超越人类，计算机视觉10年之内就会超越人类，任何人类看到的东西，识别人或识别物体，10年之内计算机完胜人类。

以云计算、大数据、物联网、人工智能为代表的第四次工业革命正在到来，这一轮以技术创新为代表的数字化转型，正在给全球的企业带来巨大的挑战和机遇，也给企业业务、商业应用、产品和服务等带来了巨大的冲击。目前人工智能的主要方法论仍是基于大数据、大计算模式。拥有大量数据积累和分析需求的行业更适合通过人工智能技术实现转型。

以医疗行业为例，在癌症早期筛查领域，存在大量读取医疗影像并作出判断的需求。若是传统人工读片，效率较低，且正确率不高。加之医疗资源有限，很难做到每一个影像都能有效读取。而人工智能技术应用能够很好地提高读片效率，且通过计算和比对，有效提高正确率。

随之而来的伦理问题

沈博士在不同场合中也提到，人工智能快速推进的同时，仍有些问题值得我们停下来想想。AI落地应用之后，伦理问题随之而来，包括偏见与透明化等两大难点。除此之外，人工智能发展目前主要面临以下几方面的限制：

第一，人工智能技术对大数据和大计算的依赖较大。这和人类智能差异很大，因为人们多数时候是用小样本方式在学习，很容易举一反三。这个方法论是需要思辨的。

第二，绝大多数的人工智能算法都是黑箱算法，包含大量参数，形成一个复杂网络。这样复杂的算法是可以推演的？还是只是函数的递进？这是需要深思的问题，也是下一步人工智能发展要解决的问题。

第三，人工智能领域不仅过于重视数据，而且重视的是数据的表象。很多时候，人工智能技术是在用复杂解释复杂，为了拟合数据结果，而做出更加复杂的模型。这是有悖于科学认知的。在自然科学领域，应当是通过复杂现象抽象出简单的本质。因此，从这个角度而言，人工智能技术还有待探索和发展。

第四，人工智能技术现在遇到一个很大的问题就是偏见。例如用网络搜索引擎搜索CEO会发现，出来的结果基本上没有女性，亚洲人面孔也很少。这些都是随着人工智能的发展出现的伦理问题。这不仅是科研的问题，也是整个行业的问题，整个行业和全社会都必须认识到这个问题的重要性，携手合作，探索解决之道。