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发稿时间:2019-06-12 00:12 来源:凯时娱乐信誉官方网址 阅读量:32
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凯时娱乐信誉官方网址凯时娱乐信誉官方网址凯时娱乐信誉官方网址 这一次,台上的李飞飞不是Google Cloud的首席科学家,也不是斯坦福人工实验室(SAIL)的负责人,她又多了一个新的身份——斯坦福以人为本人工智能(HAI)研究院的联合主任(co-director)。 2018年10月,重返斯坦福的李飞飞对外宣布了一则消息,斯坦福大学启动HAI项目,由李飞飞和斯坦福前教务长共同领导这个项目。虽然李飞飞一直积极地传递「以人为本」使用人工智能的观点,但是试图建立一所以人为本研究院要从更早说起。 2016年夏天,李飞飞对那时还担任斯坦福大学的教务长John Etchemendy说道,「作为斯坦福大学的教务长,你领导了从技术到人文学科的进步,帮助人文主义者创新他们的方法论。」「但是是时候造一支回程箭了,我们需要将人文和社会思想融入到科技中。」 她接着解释最近的想法。建设未来的人似乎有着相似的背景,他们都钻研在数学、计算机科学和工程等领域。没有足够多的哲学家,历史学家和行为科学家能够影响新技术的发展。「我们需要探讨地更广泛、更深入,探讨与人类共同未来相关的东西。这种广泛的讨论和思维将带给我们一种更加以人为中心的技术,让每个人的生活都变得更好。」 在担任Google Cloud首席科学家期间,李飞飞目睹了科技行业在AI领域内的巨大投入,她更加坚定了想法,要在斯坦福建立一所以人为本的人工智能研究院。2017年,当约翰辞去教务长一职,李飞飞邀请他共同从事自己最初设想的事业。 带着李飞飞最初的愿景,3月18日,斯坦福以人为本AI研究院(Stanford HAI)成立了。这所研究院由斯坦福大学七所学院的200名教师组成,同时计划从人文、工程、医学、艺术或者基础科学等领域招募至少20名新教师,其中包括10名初级研究员,同时与AI4All,AI100,AIIndex等组织展开合作。 斯坦福利用HAI评估智能机器对人类生活所造成的影响,包括机器自动化取代了部分人力工作,算法引起的性别和种族偏见,医疗、教育和司法系统中存在的AI问题。 研究院虽然才刚刚成立,但是已经向斯坦福七所学院,大约55个跨学科研究小组提供了支持。其中包括帮助难民重新安置,改善重症监护室医疗服务系统,以及研究自动驾驶汽车对社会治理和基础设施的影响。 人工智能的发展不都是利好的一面。在接受华尔街日报采访时,李飞飞被提问了这样一个问题。在未来AI也许会代替人类做许多决策,那么信任将从何而来?李飞飞坦然回答到,「我认为我们要走的路还有很长。建立信任需要多方的努力。」但是李飞飞也认为,机器不能取代人类做所有的决策。在很多AI的应用中,人类仍然是中间必不可少的一环。 我和John Etchemendy,以及斯坦福大学的很多同事、学生和合作者,都为我们正在共同构建的事业感到兴奋。现在,在今天演讲的开头,我想先跟各位分享一段多年前我还是本科科研实习生的经历。 那是凌晨3点,我和一群同学蜷缩在黑暗的实验室里。在我们面前的,是一只被全身麻醉的猫——它的视觉皮层连接着一连串电极。我们将这些电极连接到一个扬声器,并在猫的眼前投射出移动的线条。通过扬声器,我们听到了它神经元响应的声音。每一个噼里啪啦的声响都是大脑运作的一瞥,它们一起奏响了哺乳动物视觉系统的交响曲。 这是一项最早有由神经生理学家David Hubel和Torsten Wiesel进行的实验。他们所做的,是神经科学领域的突破和一个真正的转折点。这个实验为视觉智能奠定了基础,并给这两位科学家赢得了诺贝尔奖,并为今天通过AI来改变世界的神经网络架构提供了蓝图。他们在1959年就完成了这一切。 这项实验不仅仅是科学的源泉,它还是想象力的真正壮举。正是同样的好奇心,激发了从柏拉图,到笛卡尔,到图灵等思想家,向内心寻找心灵的奥秘,敢于追问心灵是如何运作的。别人只是看到魔法,但他们却窥见了科学的前沿,并进行探索。 今天,我们发现自己被这种想象力所包围。这是一个连接信息和技术发展的时代,可以被称为「第四次工业革命」。但这也是一个机遇和危险共存的世界。 在不到十年的时间里,AI从一个学术领域的技术发展成了一个全球性的现象。不可否认的是,智能机器有可能会做坏事。它们容易受到算法偏差的影响,并且会引起人们对隐私、安全和工作被替换的担忧。这些都是AI的隐患。他们影响到了人类,要求紧急行动。 作为技术专家,我们有责任处理工具的缺陷,但也有责任充分发挥其潜力。2019年世界非常复杂,我们对于事物理解的局限性也凸显出来。所以,我们要更智能的技术来帮助我们理解这个世界。 气候变化,尽管事态非常严重紧急,我们很难收集到大规模和精细的数据,来全面理解气候变化,并且启用社会层面的节能措施。智能技术可以帮助你。它可以在全球范围内整合数据,从卫星图像到电网传感器,甚至是不分时间和地点持续运作的自主无人机。所有这些,都可以帮助我们优化从数据中心到家庭的资源分配方式。 然后,就是医疗保健。对世界上的许多人口来说,医疗保健的使用依然是他们无法企及的奢侈品。但随着计算机视觉算法将临床观察慢慢变成低成本技术,我们就可以说,AI已经在悄然改变诊断。信息本身、文档、记录甚至是扫描文件的纷杂都远远超出人类能处理的程度。在这些杂乱的数据里,还有多少有用的知识未被发现?通过使用图像识别和自然语言处理方法的文档理解技术,我们或许就能找到答案。 但问题是,我们可以只受益,不受害?为了找到答案,我们必须在比历史上任何其他时间更大的范围内进行设想。而这种寻找将标志着AI新篇章的开始。AI将以人为本,融合全球各种专业知识、理念和视角。

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