對話Tom Mitchell：AI技術發展不可逆 但要產品化
【本站智能訊 5月1日消息】近日，在北京舉辦的GMIC 2017上，卡內基梅隆大學機器學習學院院長兼教授Tom Mitchell接受了本站智能等媒體的採訪，回答了關於腦機交互、自動駕駛、AI教育、AI公司發展、人才培養等一系列問題。
對於自動駕駛的發展，Tom Mitchell認爲，很多技術它還沒有真正成功商業化之前可以去推動一部分商業化。比如以滴滴作爲例子，現在滴滴就可以把這種自駕汽車運用在一些主路上，如果主路以外的岔路、小路、泥濘的道路還有石子路等等，就是最後這一公里可以讓一些真正的人來作爲司機，幫忙人們完成行程。
對於馬斯克創立的腦機交互公司，Tom Mitchell指出，腦機交互有兩個層次的問題，第一個層次就是我們是否可以去觀察大腦的這種思考過程，第二個就是是否其他的大腦也是會有相似的思考過程。目前我們在第一個層次上有了一些發展，但在教會機器觀察大腦方面還是比較青澀的。
對於AI公司的發展，Tom Mitchell指出，AI公司如果想長期發展，一定要有自己的產品，具體解決一個問題。如果純開發技術，像DeepMind，最好的結局就是寄望於被別的公司收購。
Tom Mitchel對人工智能的發展很樂觀，他認爲，這次人工智能浪潮已經在商業上取得了很大的成功，是前所未見的，企業界也投入了更多的資源來發展人工智能。“現在的人工智能可以讓電腦看到你，而且也能夠聽懂你，這是一個巨大的改變。”Tom Mitchel說到。（小羿）
以下爲Tom Mitchell問答實錄（本站智能進行了翻譯後的整理）：
談自動駕駛：可以先推動一部分商業化
記者：您對於自動駕駛汽車有什麼樣的觀點？什麼時候纔會真正出現全自動駕駛的汽車？
Tom Mitchell：關於自駕車的問題，就是什麼時候或者我們可以用什麼樣的方式來真正實現全自動的自駕車？我只能說現在誰都不可能給出一個非常確切的答案。但是可以講一下我個人親身的經驗，之前我親自在特斯拉做了一個自動車的試駕，當時我覺得非常驚訝，尤其特斯拉在主路上、大的道路上的表現。但是我後來發現我把這個車開回我媽媽的房子之前，要把它停到我媽媽車庫裡面的時候，在倒車的時候就出現了問題，它在倒車，在一些比較泥濘的路上，甚至在一些石子路上它的性能都會受到非常大的影響，所以這種自動駕駛技術要真的實現普及和深入的運用還是有一定難度的。
但是我發現一個十分有意思的現象，也是我們亟待解決的一個問題。就是實際上在很多技術它還沒有真正成功商業化之前，我們可以去開始推動它的一部分商業化。比如以滴滴作爲例子，現在滴滴就可以把這種自駕汽車運用在一些主路上，如果主路以外的岔路、小路、泥濘的道路還有石子路等等，就是最後這一公里可以讓一些真正的人來作爲司機，幫忙人們完成行程。這樣一種方式更有助於滴滴、uber這樣的企業儘早實現商業化，反倒比特斯拉還有汽車製造商他們在這方面有更大的優勢。
談腦機交互：這是一個好的開端，但我們現在很難教會機器觀察大腦
記者：馬斯克成立一個新公司Neuralink，主要是研究腦機交互，想問下Tom Mitchell教授如何看待腦機交互？同時谷歌也在近期有相似的行動，您怎麼看？
Tom Mitchell：關於大腦和機器交互的問題，我們可以從兩個層次來分析。第一個層次就是我們是否可以去觀察大腦的這種思考過程，第二個就是是否其他的大腦也是會有相似的思考過程。回答第一個問題，我們可以這樣去解釋，就是說現在我們可以以90%的準確度做到這一點。比如說給你兩個文字，比如說大家可以看到兩個詞，一個是相機，一個是雲，讓你選一個詞，你在心中到底選了哪個詞？電腦可以以90%的準確度猜到你到底在想哪個詞。
當然，這只是相對於我們真正能夠做到對於大腦這種全方位的掃描來說，還是一個非常小的進步，因爲現在我們在讓一個人說一句話的時候，不能說我們就能夠真正用一個電腦成像機放在旁邊，就把他心裡想的所有這些事情都能夠變成文字。
現在我們就是教會那個機器來觀察大腦，在這個領域我們還是比較青澀的，所以這個領域它是處於一個初始的發展階段，所以我們認爲現在如果是像谷歌、埃隆.馬斯克成立這樣一種實驗室是一個挺好的開端，可以對這個領域以後有更多的研究。另一方面，馬斯克以前提到過一個詞叫“心電感應”，我們能不能讓另外一個大腦也很準確的感受到同之前所說的一個大腦一樣的這種感受呢？現在還做不到，實在是比剛纔我們所說的去觀察大腦要難多了。
記者：您認爲AI教育的關鍵點和關鍵因素是什麼？
Tom Mitchell：關於在AI方面我們怎麼樣去利用AI去推進教育的發展，以及在這方面遇到了什麼樣的挑戰？我們確實可以去建立一些全新的在線的教育系統，而且可以通過AI讓整個教學過程更加個性化，而且不斷的獲取學生最新的數據，之後再進一步的把教學的過程個性化。
我們現在也有一些相關的科學研究，就提出了這樣的一種機器學習的場景，比如說我們設計一個考題給學生，讓學生對一個ABCDE進行排序，不同的選項進行排序，學生可能就會給出正確的或者是錯誤的答案，然後教師在他收到一些學生答案過後，對學生的成績進行分析，再進行教學，這是我們一種傳統的教學。
但現在出現這種新的機器學習和人工智能的工具過後，或許一個機器就可以收集高達十萬名學生的答卷，就可以去分析這些答卷當中學生出錯的規律，在過去一位老師他可能窮其一生，都不可能接觸多達十萬名學生。這就可以讓大家看到AI的潛力所在，也就是它可以實現大規模的數據收集，或許我們現在這種技術還沒有真正得到非常廣泛的應用，但是我認爲這樣一個時代必將到來。
談AI人才培養：新書已經出了前幾章 AI人才培養很重要
記者：您的《機器學習》作爲經典的教程是爲人們所熟知的，現在不斷涌現出來一些新的學習方法，對於新入門的這些學習的學生，您現在有什麼新的建議嗎？
Tom Mitchell：感謝您提到了我寫的這本經典教材，這是1997年我所出的一本著作，我現在仍然對此感到非常的自豪。這裡給大家透個風，在過不了多久，我會再推出一本新書。畢竟距1997年的這本經典教材已經有快20年了，在這20年之間，人工智能也實現了突飛猛進的發展，所以說確實也應該再出一本新書了。現在如果大家去關於“機器學習”的這本書的網站，還可以下載即將出的新書的前幾章，而且在今年夏季末的時候也會在上面上載一個最新的章節，也非常感謝各位的支持。
記者：既然人工智能現在在全世界非常的普及，但是人工智能的人才現在卻非常短缺，不僅在美國硅谷，在中國也是一個很大的挑戰。想請問Tom Mitchell教授有沒有去開一個在線的人工智能課程的這個想法？或者是說對我們中國市場去吸引更多的AI人才有沒有什麼新的建議？
Tom Mitchell：現在AI人才是處於一個供不應求的狀態，所以我們也可以從中發現一些商機。比如說在網上可以去創造一些非常有趣、淺顯一些的，而且也是非常實用的在線課程。但是對於有些學生來說，有些付費的在線課程它的成本比較高，所以我們現在應該鼓勵一些專門去研究繼續教育這方面的企業，他們盡最大的努力去減少這些課堂的成本，同時也把這些課程的質量提高，讓他們成爲一等一的世界級的AI課程，這也是我們學生所需要的。
除此之外，我們也可以建議更多的學習AI的學生去網上包括像courseva這樣的平臺去學習AI相關的課程，比如courseva網站上現在就有吳恩達教授關於人工智能機器學習很重要的課程，也很有意思，可以建議很多學生去看。因此，關於這些繼續教育企業他們能夠推出一些專門性的、知識性的，甚至是一對一的人工智能的教育，我認爲對於學習AI的學生來說大有裨益。
談AI公司：產品很重要，純技術公司最好的歸宿是被收購
記者：GMIC上，李開復博士的演講當中提到他們也即將成立一個AI相關的公司。您對於成立這種AI公司有一個什麼樣的想法？AI公司能夠成功究竟是取決於它的技術還是取決於它的產品？
Tom Mitchell：我本人認爲如果一個AI公司他沒有自己具體的一個產品的話，它的存在可能性是非常小的，尤其是在長期，而且現在我們能看到很多機遇，也就是AI公司所具有的機遇，特別他們要具體解決比如自動駕駛汽車還有自動的回覆郵件等等，有很多這樣的人工智能的公司他們在開發這樣的產品。
同時也有一個有趣的現象，我們也能夠看到有些AI公司成立以後，純是在開發技術，像DeepMind，但是它也是一個比較特殊的例子，因爲它最終長期發展的一個戰略就是消失掉，最後它被谷歌收購了，谷歌在推出的AI產品當中可以看到之前DeepMind技術的一個影子。
所以如果是真正想要不憑產品，在AI這個領域當中去尋求到更多的精彩的話，實際上是一個比較短視的戰略。這樣的話，在短期當中可能資金不會消失太多，但是長期可能會產生一些問題。而且也只能寄望於被別的公司收購。
談人工智能發展：這次AI在商業上很成功，不會再衰落
記者：人工智能經歷了兩次大的衰落，您認爲還有第三次嗎？如果有的話，您認爲會受制於什麼樣的條件呢？
Tom Mitchell：確實在過去比如在20世紀80年代、90年代的時候，我們看到人工智能它的發展是有起有落，現在發展到今天，它又處於一個起的階段，可是我們這次的起就不一定意味着有衰落。因爲我們這子已經發現AI已經在商業方面取得了非常巨大的成功，這是在過去前所未見的一種成功。因此我們業界就對此非常樂觀，包括在80年代的時候，日本所推出的這個第五代項目，它當時AI項目確實也取得了一定程度的成功，當時大家就處於一個比較盲目樂觀的狀態。
但是那個時候的成功並沒有給我們帶來更好的結果，現在完全是一個不同的時代了。所以在今天比如你可以和自己的手機對話，但是你難以想象在過去AI技術相關的這些設備甚至在五十年前它們都屬於像瞎子一樣的狀態，它們無法看到你，它們沒有辦法辨析你的語音，更沒有辦法像現在的電腦機器一樣和人進行競賽，而且它在過去也不可能理解人所開的玩笑，也不可能真正把語音轉變爲文本，我們現在看到的這些成功都是過去完全沒有見到，前所未有的。
而且我們的業界也投入了更多的資源來發展人工智能，這個資源的多也是前所未見，而且在企業界我們在研發方面所投入的時間精力和金錢也超過政府的層面。這也是我們過去從未見到的，這也是爲什麼我非常樂觀，人工智能將會在未來有一個騰飛。簡而言之，這是我們前所未見的一種進步，而且我們現在的人工智能可以讓電腦看到你，而且也能夠聽懂你，這是一個巨大的改變。而且我也相信在下一個十年我們還能夠看到我們與AI系統對話的前所未見的一些場景。因此，在機器學習方面，我們可以開發出很多新的方式，來輔助我們去學習，也可以輔助我們的教學。
記者：您認爲AI在未來可能會給我們的生活以及帶來一些什麼樣的負面影響？
Tom Mitchell：一個技術有它的正面和負面，而且也要知道它的潛力所在。AI確實在這幾年也是風靡全球，而且它是一個非常有利的技術，但是我們怎麼樣去使用它，讓它爲我們人類謀到更大的福利？我認爲是特別關鍵的。
首先我認爲AI在推動人類社會進步發展這方面的作用是毋庸置疑的，因爲它可以大大提高我們的生活質量，包括減少城市當中的污染，減少城市當中的擁堵現象，還有幫我們實現不同語言之間的溝通，還有在醫學上實現更精確的診斷，這些都是可以提升我們生活質量的東西。這個技術發展的過程也是不可逆轉的，而且我覺得是不應該逆轉的。
但是另一方面就可以看到AI的一些負面的效應，以及有些人對於AI的利用，比如說有些人把病毒植入電腦當中，或者是開發出一些智能的AI病毒，來實現他們不可告人的目的。同時有些國家的軍方也有可能利用了人工智能這個技術來危害其他的各方，所以我僅僅舉以上這兩個例子，讓大家看清楚AI可以在負面給大家帶來的危害。
我們應該把AI視作一把雙刃劍，而且應該讓整個社會看到這個雙刃劍所在，知道它給我們帶來的不同的可能性。只有用這種方法，我們纔可以真正幫助社會在解決污染問題，提升醫療質量，同時在減少貧困這方面作出貢獻的同時，也讓更多的人去思考，包括政策決定者更多去思考它的負面效應，以及我們怎麼樣預防這樣的負面效應。