星空人工智能專題④

    十幾年前，星空人工智能（AI）的第三次浪潮剛剛興起；而現(xiàn)在，AI神話已鋪天蓋地，成了媒體熱炒的焦點(diǎn)。從AI近60年的發(fā)展過程來看，前兩次高潮均因?yàn)闆]能在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中得到廣泛應(yīng)用而最終陷入低谷。本次AI熱潮以深度學(xué)習(xí)為契機(jī)，展現(xiàn)了可以廣泛應(yīng)用的前景，創(chuàng)造了許多神話般的奇跡。但神話是否都會(huì)實(shí)現(xiàn)？對(duì)此，科技日?qǐng)?bào)記者日前采訪了日本構(gòu)造計(jì)劃研究所高級(jí)研究員楊克儉博士。

    至少現(xiàn)在，AI并非“魔法無邊”

    楊克儉博士還是日本土木學(xué)會(huì)橋梁健康監(jiān)測(cè)委員會(huì)委員、耐爆耐沖擊設(shè)計(jì)委員會(huì)委員，長期擔(dān)任在日中國科學(xué)技術(shù)者聯(lián)盟會(huì)長職務(wù)。十幾年前他著手開發(fā)橋梁智能檢測(cè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，AI尚未波及到土木建筑界。

    楊博士認(rèn)為，現(xiàn)在的AI是依存于超大量的數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法而實(shí)現(xiàn)的技術(shù)，僅僅是從數(shù)據(jù)做出來的黑箱化的思維工具，并不是無所不能。學(xué)習(xí)方法的突破實(shí)現(xiàn)了較高的預(yù)測(cè)精度。至于它如何實(shí)現(xiàn)的高精度，則是超大量的數(shù)據(jù)在高維特征空間中進(jìn)行高密度、高精度的內(nèi)插所收獲的結(jié)果。所以要利用星空人工智能得到準(zhǔn)確結(jié)果，前提是擁有可以保證高質(zhì)量內(nèi)插計(jì)算的大量數(shù)據(jù)，和能夠準(zhǔn)確設(shè)定出數(shù)據(jù)的特征量。準(zhǔn)確地說，現(xiàn)在的AI所得到的結(jié)果是個(gè)相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。因此，AI至少現(xiàn)在還不是“魔法無邊”的工具。

    認(rèn)識(shí)誤區(qū)，炒作膜拜危害大

    楊博士說，人們最大的誤區(qū)是把AI已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容、即將實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容，還有不大可能實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容，全都混在一起討論。其實(shí)，如果沒能理解AI的實(shí)際能力限制，就可能做出無知的判斷和策劃，造成失敗。一種常見的失敗是想利用AI，卻白花錢得不到預(yù)想結(jié)果；另一種是雖使用了強(qiáng)有力的AI工具，但期待過高，得不到滿足結(jié)果，最后放棄而失去了革新的機(jī)會(huì)。有這兩類失敗經(jīng)驗(yàn)者，日后反而可能強(qiáng)烈反對(duì)AI的推進(jìn)，成為AI事業(yè)發(fā)展的阻力。

    他認(rèn)為，要做出切合實(shí)際的判斷，首先要認(rèn)清AI到底可以做什么，將現(xiàn)在能做的、不久能做的和將來能做的內(nèi)容認(rèn)真整理并切實(shí)分開是非常重要的。

    其次在技術(shù)層面上，機(jī)器學(xué)習(xí)的最大課題是特征量的設(shè)計(jì)，人工確定特征量取決于設(shè)定者對(duì)實(shí)施對(duì)象的熟知程度等。深度學(xué)習(xí)解決了這個(gè)問題，實(shí)現(xiàn)了特征量抽出的自動(dòng)化，這個(gè)突破才促成了AI的第三次浪潮。現(xiàn)在AI的模式識(shí)別水平是高于人類的，比如機(jī)器戰(zhàn)勝世界冠軍棋手等，所以引起了人們對(duì)AI的膜拜。其實(shí)，AI在識(shí)別物體和序列的能力等方面還遠(yuǎn)不如人類。

    另外，AI難以通俗理解是產(chǎn)生膜拜的重大原因。AI的性能越提高，就越難于進(jìn)行通俗解釋，過程逐漸黑箱化，變成黑魔術(shù)，引起人們誤解。人類很重要的行為之一就是通過聯(lián)想形成推理故事等，決策和直覺認(rèn)知比較線性化，對(duì)高維的非線性的AI較易產(chǎn)生膜拜現(xiàn)象。

    掌握數(shù)據(jù)，掌握AI產(chǎn)業(yè)未來

    避開上述的認(rèn)識(shí)誤區(qū)，可以更客觀地分析和預(yù)測(cè)AI發(fā)展的未來。楊博士認(rèn)為，未來AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵就是數(shù)據(jù)的收集和累積，誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就掌握了AI產(chǎn)業(yè)的未來。針對(duì)AI的第三次浪潮，日本政界和經(jīng)濟(jì)界都沒有等閑視之。

    對(duì)于AI在建筑業(yè)智能檢測(cè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用，楊博士說，今后建筑物的損傷程度判別、損傷原因解明以及預(yù)測(cè)、監(jiān)控監(jiān)測(cè)檢測(cè)和建筑管理等方面，都會(huì)因?yàn)橐階I而獲得突破性進(jìn)展。據(jù)日本土木工程界預(yù)測(cè)，2050年—2060年，土木建筑業(yè)可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷的自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)修補(bǔ)、在需要的場所自動(dòng)建造房屋、全街區(qū)智能化等。

    如果實(shí)現(xiàn)全街區(qū)智能化了，那建筑工程師不就失業(yè)了嗎？針對(duì)科技日?qǐng)?bào)記者的疑問，楊博士回答不會(huì)的。實(shí)現(xiàn)街區(qū)智能化之后，工程師的工作可以集中在交互界面、降低AI計(jì)算成本等方面，并在數(shù)據(jù)非常少的條件下?lián)?fù)決策責(zé)任等。

    日本土木學(xué)會(huì)的資料顯示，2014年建筑業(yè)勞動(dòng)者是343萬人，預(yù)計(jì)到2025年減到216萬人。日本政府在2016年9月的未來投資會(huì)議上提出目標(biāo)，到2025年要將建筑業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升20%。