如何定义智能机器人
稍微通俗一点说,机器智能就是让机器能够像人一样,听得懂你说什么、看得懂你做什么、读得懂你的意思。不过,这个概念不是十分严谨准确。
博士期间,金榕就读于美国卡内基梅隆大学多媒体图像处理专业,当时旁边有一个实验室专门做机器人,这些机器人在楼道里每天晃来晃去,令他印象十分深刻。后来旁边的实验室搬去了谷歌,金榕依然对此事念念不忘,就打算改行,学习如何训练AI。这件事情对他来说十分有意思,能让技术更加场景化一些。
达摩院机器智能实验室核心技术能力
机器智能领域的研究意义与挑战
金榕认为机器智能技术的应用,有很大的可能性,会反哺和变革基础科学领域的研究;基础研究的进步,有很大的可能性,会给整个社会带来颠覆式的变化。
今天的整个社会经济发展,最初都来源于自然科学的突破。AI未来会有许多非常令人兴奋的功能和可能性,同时也会帮助社会向前发展。
机器智能已经可以帮助人类完成许多工作
相比2014年之前,如今深度学习算法的应用效果越来越好。而且,相比几年之前,AI技术的工具化能力越来越强,已经进入无代码时代,一个中学生也能使用人工智能框架来做简单的开发设计。
九年前,谷歌大脑团队让机器首次“识别”出猫,是这波人工智能浪潮中的标志性事件
金榕表示今天AI技术最大的难点,就是没有一个人理解它为什么可以工作,技术是否真的成熟。目前AI 的基础理论还处于初级阶段,在AI的实践领域面对的技术挑战,也还没有根本性的解决方法。
AI技术的隐私信息困境
原来计算机视觉数据是可以提高技术的研发效率,能够获得更广泛的应用。今天数据对于AI技术来说是非常关键的元素,因为今天几乎所有AI技术的发展都是数据驱动的。当然,也有很多方法可以实现隐私保护, 比如“差别隐私”(Differential Privacy)和“联邦学习” (Federated Learning)。但这些技术还处于初期阶段, 目前还不确定能否根本性的解决数据隐私的问题。
同时,金榕也不赞成关掉所有数据,否则AI技术就会停滞。这两者很难平衡。如今人工智能技术依然在探索过程中,数据仍然具有极高的价值。
加入达摩院的契机
对于从事科学技术研究的人群来说,阿里巴巴最大的吸引力就是通过一个技术平台,为社会产生一个巨大的服务效应,而且,阿里巴巴更加强调技术落地,用技术解决非常实际的问题,这是非常“科技范儿”的,也是所有科学家都十分向往的事情。
金榕举例道:当初拍立淘功能使用的视觉技术、搜索技术、匹配技术等,都是由他的团队开发的。如今每天有3000万用户在使用它,是令他十分高兴的一件事。
达摩院机器智能实验室核心技术能力
如何看待科学家逃离企业
金榕认为企业不一定能够带来科学的核心价值,比如核心理论的突破,但可以给科研续写一些生命。
相比学术圈而言,首先企业是需要非常务实的。如果有问题反馈过来,不管利用什么方式,需要快速有效的解决掉,这是服务用户的要求。其次就是企业整体反应速度是十分迅速的。由于产品需要快速的迭代,技术也要不断发生变化。最后,技术要变成能够对社会有价值的东西,中间还有很多步骤,包括工程化问题、产品适配问题、成本可控的问题等。
截至2021年第一季度的AI产业投资数据图,可以看出自2018年起投资事件数就处于下滑趋势,这是讨论“科学家逃离企业”的原因之一。
回到AI技术上来说,如今科学家要让AI落地,影响人们的日常生活,需要把AI技术产品化,这就需要解决很多现实的挑战,这些现实的挑战是在学术研究领域无法解决,甚至是不被“认知”的,比如稳定性问题、延时问题。这些都需要企业在实践中解决。
编辑:阿里云研究院内容运营主管 赵子千