姚期智:工业界有望反向助力AI理论突破
极客时间编辑部
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从国际到国内,从互联网巨头到行业新贵,人工智能在工业界正如火如荼,也吸引了大量资本竞相进入。也因此,人工智能人才正不断从学术界朝工业界流动,那工业界有没有可能反向助力人工智能的理论突破呢?
著名计算机学家、图灵奖得主姚期智对此持乐观态度。他认为,最好的研究都来自于实际应用,如无人驾驶等,在实践和落地的过程中,会产生很多新的问题,而问题可能带来意想不到的突破。但姚期智强调,要把握住这样的时代机遇,还需要高校和工业界的紧密合作。
自动驾驶之外,金融科技是另一大公认风口,但同时,关于它的争议一直不断。在大数据商业化潮流的冲击下,传统金融领域不断受到挑战,智能投顾、量化交易等正在上演。对此,姚期智认为,虽然时常听到反对的声音,但金融领域的变革势不可挡,但同时,相应的监管也是很有必要的。
当下,很多交易都在网络上完成,如果没有大数据和计算能力,很难获得这些痕迹和数据,这是一种不可阻挡的趋势。姚期智表示,这件事情国内不做,国外也会推进,中国要想在金融领域国际化、全球化,必须掌握过硬的金融科技。
此前,姚期智曾多次强调人工智能系统和理论的重要性,在他看来,最早实现落地的人工智能系统最有可能出现在医疗领域,类似 IBM 的沃森(Watson)系统,严谨地说,它算不上是原始的技术突破,更多的是一种整合。
医疗领域,一年会产出数千本学术杂志,普通医生不可能有机会阅读所有的文章,但沃森一天就能做到,并将读取的信息融入到它需要诊断的疾病案例中。这其中需要整合大数据、自然语言分析、图像识别等诸多人工智能技术,本质上是将已有的知识点按照需求进行整合。
这是一个系统工程,团队需要各种专长不一样的人才,而这样一个庞大的工程,只有大机构才能推动。类似 IBM 这样的大公司,因为有着非常深厚的信息处理基础,同时与美国的大学建立了密切的合作,所以他们才能把这个项目落地。
姚期智表示,这样一套机制会使得系统越来越完善,这是其他国家或公司很难通过竞争实现的。在中国,也应该有人来推动这件事,在人工智能系统领域,中国已经落后于美国,如果不迎头赶上,差距会进一步拉大。
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