尹穎堯

2017年年初，美國新媒體聯(lián)盟（the New Media Consortium，簡稱NMC）頒布了《地平線報告》（2017年大學(xué)版），首次將人工智能（Artificial Intelligent，簡稱AI）列入其中。這份報告從短期、中期和長期三個時間軸，預(yù)測未來將改變高等教育的六大科技。今年的人工智能被標(biāo)注在長期時間軸上。

人工智能時代真的到來了？它都要顛覆知識象牙塔高等教育了？前不久，記者采訪了人工智能創(chuàng)業(yè)者、海知智能CEO謝殿俠。

“我叫謝殿俠，大家都喊我老謝。”

老謝說，從AI角度解釋第一次見面和這句寒暄，就包括AI的三大基礎(chǔ)領(lǐng)域：人臉識別、語音識別和語義理解。為了解釋地通俗易懂，老謝科普了人工智能的三大技術(shù)要素：數(shù)據(jù)、計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)（deep learning）。此前受困于這三大技術(shù)要素，AI一直無法獲得巨大突破。近年來，數(shù)據(jù)量不斷增大，計(jì)算能力不斷提高，深度學(xué)習(xí)得以良好運(yùn)用，AI迎來第三次浪潮。目前，AI的人臉識別能力已經(jīng)超過肉眼，語音識別接近人的語音識別，而語義理解與人的還有一段不小的差距。

早在2015年，在實(shí)驗(yàn)室場景下，AI的人臉識別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了人類肉眼。肉眼識別準(zhǔn)確率大概是95%，而AI的準(zhǔn)確識別率已經(jīng)超過這個數(shù)字。老謝說，假如記者戴著AI眼鏡，雖與他初次見面，AI眼鏡也會準(zhǔn)確地告訴記者：對方是海知智能CEO謝殿俠。

在語音識別方面，人的語音識別準(zhǔn)確率大概是96%，而在理想實(shí)驗(yàn)室場景下，AI的語音識別準(zhǔn)確率目前在94%～95%之間，AI的語音識別準(zhǔn)確率已與人的相差無幾。有數(shù)據(jù)預(yù)測，在未來一兩年內(nèi)，AI的語音識別準(zhǔn)確率將會達(dá)到99%，超過人的水平。那時，記者一邊采訪老謝，AI一邊將聲音轉(zhuǎn)化成文本，真正實(shí)現(xiàn)同步操作。而目前雖然市面上已有類似的語音轉(zhuǎn)寫軟件，但實(shí)際應(yīng)用場景下準(zhǔn)確率不夠高，仍需人工核對和修改。

AI雖聽得懂“謝殿俠”，也知道他是海知智能CEO，卻很難把“老謝”與“謝殿俠”對號入座。語義理解，仍是AI目前亟待攻克的方向。這是因?yàn)檎Z言表達(dá)非常復(fù)雜，而且一定要結(jié)合當(dāng)前使用環(huán)境、上下文來綜合判斷。

目前包括斯坦福大學(xué)、微軟亞洲研究院等在內(nèi)的大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)，都在研究語義理解，其中，閱讀理解是前沿中的前沿。在限定了條件的話題討論中，人的閱讀理解能力大概85分，而AI也許只有70分，15分的差距需要很長一段時間才能趕上。

AI的閱讀理解能力一旦與人的一樣，將會產(chǎn)生顛覆性革命。

AI的優(yōu)勢在于能抓取網(wǎng)頁上所有信息的意思，掌握古往今來的所有顯性文明。未來，各行各業(yè)解決問題的過程和方式也將與我們現(xiàn)在的不一樣。比如醫(yī)療領(lǐng)域，當(dāng)患者把癥狀告訴AI，AI能根據(jù)描述和檢查數(shù)據(jù)指標(biāo)，結(jié)合此前學(xué)習(xí)的診療案例詳細(xì)解釋病情，乃至開藥方。AI可以看做一個超級大腦（superbrain），當(dāng)這臺超級大腦被細(xì)分到各個領(lǐng)域后，各個領(lǐng)域的歷史人物將被復(fù)活。比如孔子，AI可不是僅僅收集了儒家學(xué)說的所有知識，而是真正掌握了知識，能夠判斷、洞察、推理，還能與大家交流。

“孔老師，有人罵我怎么辦？”

AI會以儒家的觀點(diǎn)，回答提問者。

總之，AI不僅能聽清和聽懂，還會讓機(jī)器有知識，甚至自我學(xué)習(xí)。

學(xué)語言的方式也將發(fā)生顛覆性變化，真正擺脫“人機(jī)交互”，實(shí)現(xiàn)“人人交互”，AI能夠完全替代native speaker（說母語的人）。

老謝說，這僅是他自己大膽的預(yù)測，不過AI對人類社會的顛覆性革命太劇烈、太徹底，我們無法想象未來三十年、五十年的AI時代的樣子。他認(rèn)為，若第一次工業(yè)革命對人類的影響是1的話，那么AI革命將是100萬。

在未來很多工作，比如傳統(tǒng)的分析報告師、客服將被機(jī)器替代，但同時AI時代一定能提供更多新的崗位。老謝建議，愿意展望AI時代的同學(xué)，不妨讀一讀牛津大學(xué)歷史學(xué)博士尤瓦爾·赫拉利的《人類簡史》和《未來簡史》兩本書，從中構(gòu)思自己的AI時代，找到自己的AI定位。

作為一名AI創(chuàng)業(yè)者，老謝當(dāng)下所做的就足以震撼。

雖然通用人工智能還不能實(shí)現(xiàn)，但在“特定用戶、特定場景、特定服務(wù)”之下，語義理解還是能極大地為人們帶來便捷。比如音樂點(diǎn)播這件事，以“搜索周杰倫的歌”為例。海知智能抓取了網(wǎng)頁上所有有關(guān)周杰倫的信息，分門別類，組成一個“周杰倫”的音樂知識圖譜，以便AI能夠理解。這個就相當(dāng)于給AI“學(xué)習(xí)”了一個強(qiáng)大的知識庫。當(dāng)輸入“我要聽周董的歌”時，海知智能不會像其他音樂網(wǎng)站的軟件說“沒有”，因?yàn)樗乐芏褪侵芙軅?。目前，老謝的AI已經(jīng)儲備2000萬個音樂知識圖譜。

像音樂這樣的特定領(lǐng)域，還有很多很多，比如天氣、交通、銀行客服、中小學(xué)教育。老謝還有一個更大的夢想，打造知識圖譜開源平臺，讓大家編寫、共享自己的知識圖譜，打造屬于自己的機(jī)器人（Bot）。endprint