儿童人工智能是什么_ 何为有“人性”的人工智能

编者推荐:下一个时间，UDACITY将和极客公园( ID:geekpark )一起发表视频对话节目。 在每期的节目中，SebastianThrun(Google无人车的父亲，UDACITY创始人)采访了人工智能、自动驾驶等多个领域相关技术领域的大咖啡。

此次嘉宾是AI界的传奇人物李飞飞飞。 Sebastian和她谈到了“以人为本”的人工智能、回到斯坦福大学后的成果和体会，以及“不可能挑战”的心理旅行。

文章开始之前，我想知道人与人工智能的关系，在下面的投票中表明你的态度，欢迎看到别人的意见。 如果有其他想法的话，就来看看在句末的注释区域，有多少人和你持有相同意见。

正文开始

UDACITY创始人SebastianThrun与斯坦福大学教授李飞飞飞对话，讨论了“以人为本”的人工智能

李飞飞( Fei-FeiLi )不仅受到斯坦福大学计算机科学教授的邀请，还受到谷歌云的最高科学家的邀请，在上海成立了谷歌AI研究中心，提出了“AI没有边界，AI的福利也没有边界”的重要理论。 2018年9月，李飞飞返回大学，与斯坦福大学原教务长JohnEtchemendy合作设立了以人为中心的人工智能研究所，致力于“以智能机器为中心，善意帮助人解决最有意义的问题”的研究。

李飞飞说，人工智能的发展不仅仅表现出有利的一面。 机器不能代替人类做出所有的决策。 在许多AI的应用中，人类仍然是其中不可或缺的一环。 所以从“以人为本”的初志，李飞飞强调了这项研究应遵守的三个原则

发展AI过程中应考虑AI对人类社会的影响

AI的应用是为了赋予人力而不是人

AI必须尽量像人类的智慧那样敏感、细腻、深刻。

“做研究要做长期有影响力的事。 不只是眼前的潮流，还在踏实有影响力的研究。 “智能机器的普及会给我们社会带来什么？ 它对文化有什么影响？ 这些都是未知数。 因此，我们必须投入时间、资源和广泛的专业知识来理解这项技术。 预测其带来的可能性，负责引导，确保其设计，在社会中的作用，其影响是人性化的。

斯坦福大学教授李飞飞飞( Fei-FeiLi)/极客公园

极客公园( ID:geekpark )邀请优达学城无人驾驶和人工智能课程开发经理杨诗宇解读了Sebastian和李飞飞的对话内容，深入讨论了人工智能的商业化、发展前景和自动驾驶等问题。

问题1 :对于李飞飞教授主导的“人为中心的AI”，这意味着人文将重点放在AI的发展引导和影响上？

杨诗宇:“以人为本”的AI强调人文社会科与其重点在于人文社会科等科学，不如重点在于人文社会科对AI的发展。 因为我们习惯认为AI只是理工学院的分支，或者更狭小的计算机学科的分支。 但是李飞飞教授认为AI是交叉学科，AI本身没有价值，因此只有人使用才有价值。 在人类领域，不仅有理性，还有感性成分，因此对于AI的发展来说，人文社会科应该是应该发掘的领域，但AI整体的发展重点并不是人文领域。

问题2 :从商业化的角度出发，以人为本的AI未来会面临什么样的挑战和机会呢？

杨诗宇:从商业化角度看，当前的挑战与机遇并存。 从整个AI的发展史来看，当AI不断地热情下降时，资金的注入是否会继续成为一个大的挑战。

另外，目前国内基础学科的建设与欧美地区还存在差距。 基础创新学科建设需要很长的过程，最终成果未必能得到保证。 对我们的业务是否有足够的耐心，中国很多学者能否有良好的环境去开发更新一代的技术，像李飞飞教授一样，埋头于几年创造巨大数据集这样的基础工作是另一个挑战。

另一方面，对于中国来说，我们一直在高科技上有过应用，对于AI技术也是如此。 因此，不仅是AI，单网络、5G等技术相结合，产生了很多新的应用。 这对像中国这样人数众多的国家来说，潜在着巨大的市场。 高科技人才也出现了很多缺口，等待着开发者的投入和资本市场的进军。

问题3 :人工智能和人是如何共存的？ 你认为以人为本的AI系统应该遵循什么样的设计原则？

杨诗宇:李飞飞教授用动词“增强”代替“替代”，也就是说人工智能应该提高人的生活质量，而不是代替人生。 人工智能其实和其他技术一样，是为了给人类带来幸福。 我们担心在工业革命、新技术、新发明普及之前，人类能不能取代这些新技术。 但是，我们现在看到新技术普及后，一些工作会被淘汰，但会产生很多新工作，共存没有问题。

“以人为本”的AI系统不应该是侵害人类、破坏人类道路的原则，而应该遵循使人们的生活更加美好的原则。 我听说过枪不杀人，杀人是有枪的人。 不管什么技术，包括AI都是一样的。 正如李飞飞教授所说，AI技术本身毫无价值，值得一提的是人们如何利用这些AI技术来发展自己。 我们可以利用无人驾驶释放人们的双手双脚，节省人们每天交通所花费的时间。 我们利用AI诊断疾病以免医生疲劳，在释放医生的某些反复劳动的同时，还可以大大降低误诊率。 这些是发展“以人为本”AI技术的最佳榜样。 定了正确的方向，只要有剩下的毅力就好。 愿李飞飞飞教授获得交叉学科博士学位，完成无聊的ImageNet数据库建设。

问题4 :如何理解飞飞教授提到的“augmentndenhancehumanbutnotreplacehuman”？

杨诗宇:举个例子。 电吉他在发明当初，很多年轻的音乐家都有着狂热的爱情。 对传统的古典吉他和民间吉他的依恋，电吉他担心挑战古典吉他和民间吉他的地位，产生了自然的抵抗。 他们觉得像电吉他一样的电子音响和其他效果器处理的声音不是传统的振动，而是真正的音乐，反而破坏了音乐的美丽。 之后，电吉他的出现产生了摇滚音乐，出现了很多摇滚乐队，但古典和民间吉他因他们的出现而不感到寂寞。 相反，这些不同类型的吉他是互补的，分别在不同的子领域发挥自己的光芒，为音乐界整体多样性的发展做出了贡献。

同样，人工智能也是如此。 alpha go的出现并不会降低对围棋的爱，而是促使我们通过alpha go学习新的围棋玩法和想法。 这就是李飞飞教授所指的“augmentandenhancehuman”。 AI能帮助我们获得更好的服务和更好的生活。

问题5 :人工智能领域的研究者应该和科技公司建立什么样的合作模式？ 商业化大部分是以利润为主导，如何保证互联网公司的产品实践正确的AI理念？

杨诗宇:现在许多公司都有研究部和研究院。 这些公司中有的在网络行业，也有的在金融、智能医疗、安全等其他行业。 具体是蚂蚁达摩研究院，平安的壹帐通加马研究院。 他们设立研究部的目的不是像传统的高中那样提出研究报告，而是将公司的实际落地项目与产品开发相结合。 这种设置是要解决学术界和工业界可能脱离的风险，迅速验证尖端技术落地的可能性，紧密结合技术和商业利益。

另外，现在的公司要想设计成功的AI功能产品，必须从人们的实际需求开始。 这本身就是“以人为本”。 只有“以人为本”的产品才能获得更多的顾客，更大的利益。 因此，如果“以人为本”是正确的AI理念，就没有不能保证的问题。 不会产生远离人类需求的商业模式。

问题6 :未来人工智能的发展应该有什么准则？

杨诗宇:正如李飞飞教授所说，人工智能不是计算机的分支，必须把AI技术看作交叉领域的技术。 不仅拥有理工学科，而且结合人文社会科，从多角度考虑AI在人的哪里发挥作用，包括新时代的金融、医疗、交通被“以人为本”的AI强有力地保障在内，使人的生活更加方便。

问7 :你认为人与机应该保持怎样的合作和信赖关系？

杨诗宇:新技术一直源于人类有大量需求。 但是，很多人最初对新技术感到恐惧。 人们的恐惧大多是未知的。 因为没见过，所以产生恐惧。 但是，我们回顾历史，产业革命带来了新的工作效率，互联网的诞生改变了我们的世界。 下一个突破可能是AI的使用方法。 AI并不可怕，像其他新技术一样可靠。 只要我们相信，AI的诞生，目的就是增强我们人类，为我们人类服务，我们会逐渐信赖他们。 就像我们的前辈放下马，换上车，最快最方便的交通工具一样。 有一段时间，我们自然了解AI，熟悉AI，最后信赖AI。

问题8 :在实现自动驾驶的过程中，认为人起着绊脚石的作用的意见很多吗？ 你对这个怎么看？

杨诗宇:没有人，谁也开不了车。 人是无人驾驶的先导。 无人驾驶是指模仿人类最优秀的驾驶行为，将这些行为存储在模型的参数中，迅速复制到其他车辆中，使其他刚刚制作的车辆瞬间拥有“先驱者”的“经验”。 这造成了自动驾驶技术的快速增长。

关于如何普及和道德道德道德，这一技术革新是从另一个角度来看的。 我认为历史上新技术的发明必须给旧事物带来冲击，改变人们的习惯。 不能改变吗？ 没关系。 我们并非每个人都永远年轻，但总有年轻人。 我们从出生开始就没有体验过可以在平板电脑上玩游戏、看电影、学习的时代。 但是现在的孩子们，3岁的英语水平比我们小学3年级的水平要好。 当时，刚发明的车辆被用作步行工具来代替马的时候，同样反对的人很多，如果出现新的东西，会给旧的东西带来冲击。 困难是必然的，但发展趋势也是确定的。

问题9 :你如何看待人在自动驾驶技术发展中的价值？

杨诗宇:自动驾驶技术的价值，是向人们展示AI技术改造制造业的强大潜力。

人工智能的应用一般分为三个阶段。

第一个阶段是利用人工智能技术在软件虚拟世界中的应用。 在这个阶段我们的应用已经很熟悉了。 例如，美图秀秀秀可以自动出美脸，支付宝可以用脸付款，今天顶尖可以推荐我们感兴趣的新闻等

第二阶段，人工智能不仅连接了软件，还连接了更多的硬件，在各种各样的硬件上累积了数据，推进了更多的应用软件的发展。 事实上，我们正经历着这样的阶段。 这个技术是物联网。 也就是说，每个硬件实体都是终端。 什么是终端？ 例如，我们现在可能每个人都有手机或电脑。 这是我们熟悉的电子终端。 但是，终端机不止这些。 我们另一个比较的终端是电子手表。 可以监视心脏的跳动，判断运动的强度和睡眠的深度等健康状态。 这些终端导致不同数据通过AI的模型有助于人类在不同区域发展。 理想的物联网是指你能看到的实体用云网络连接起来。 比如说，我们的家具，或者在更大的地方，大楼，城市，整体上都可以是终端。 然而，这种实体的稳定目标仍然用于收集更多数据并构建更多的AI模型，其输出仍然是为了帮助人类决策和软件应用得出某些结论

第三阶段，其实是我们的终极阶段。 硬件是可以自己“动手”的所谓人工智能机器人。 什么是“动动手脚”？ 与第二阶段有什么区别，其主要的区别在于这些智能机器人不仅可以收集数据、利用AI模型进行分析，还可以在分析后自行决定，而且不需要人为干预。 自动驾驶是智能机器人，自己“动脚”可以考虑安全性问题，增加了很多不确定性和操作性。 因此，在这方面，自动驾驶技术必须构建更加复杂的系统，使人类能够达到目的。

AI应用的三个阶段不是严格意义上的下一阶段，而是相互交叉的。 自动驾驶就像跳远的学生、先驱和冒险家。 如果我们的物联网还没有被大规模利用，请先进一步。 当然，实际上AI软件的应用和物联网技术也是在自动驾驶的生态中，实现完全自动驾驶需要更多的时间。 但这项技术的新出现使人类看到了AI改造传统制造业的巨大潜力。 自动驾驶是改造人们移动方式的巨大技术应用，之后更多的AI第三阶段应用的诞生，例如家政服务机器人。 但是这一切的先驱者都是我们现在每个人说话的自动驾驶。

问题10 :模仿机器能实现真正的自动驾驶吗？ 人机联合运行有可能是实现无人车批量生产的关键吗？

杨诗宇:我认为仿机方式是实现自动驾驶的多种方式之一。 这是最直接的想法。 因为我想超越你，所以我先模仿你。 自动驾驶为了使自己更安全地驾驶，提高可靠性，首先必须学会如何跑向人类。 模仿一个优秀的人是如何顺利开车的。 但是，只能用这种方法自动驾驶吗？ 我认为未必如此。 但是，这是最直接的想法，在探索过程中，这样的方式确实是必须的道路。

人与人共同驾驶的场面，与道德伦理上的问题，例如发生交通事故的是谁的责任等非技术性的话题有关。 如果我们的学者能够在技术上满足无人驾驶安全行驶的要求，在非技术性问题，如政策、交通规则等一系列完善的环境下支持无人驾驶的发展，相信达到量产并不是问题。 是否存在人类驾驶的场景，或者这样的场景持续多久并不重要。 但是，我也断定了这样的场景有可能发生。 每项技术改革都有一段过渡时期。 如何处理这些过渡时期，迅速平稳地进入新阶段确实很重要。

问题11 :你认为李飞飞教授主导设立的ImageNet数据集使人工智能实现了技术飞跃，“以人为本”对AI数据的要求发生了变化吗？

杨诗宇: ImageNet在AI界确实是个历史性的事件。 在学术上，数据本身没有实现技术上的飞跃，但是深入学习这一网络结构的AI算法验证了需要大量的数据驱动。 即验证了其他学者在不久前的年代提出算法的正确性。 这件事背后的意义是李飞飞教授和她的团队长年以来，做这种“辛苦不高兴”的事，可以为其他学者出嫁。 幸运的是，我们现在的时代是公平的，我们衷心感谢像李飞飞教授这样在学术上默默服务的人们。

回到问题，ImageNet是计算机视觉区域的数据，或者一般是图像数据。 这是一个切入点，使许多学者明白AI算法可能会大大改变我们的世界。 然而，不同区域的数据模式不同，必然有不同的要求。 例如，我们的自然语言处理需要大量文本数据，语音识别需要语音数据等。 正如李飞飞教授所说，“以人为本”的人工智能是一门交叉型学科，不仅包括计算机领域，还包括认知学、脑科学、神经学以及许多人文社会科领域。 因此，不仅需要大量的数据，还需要不同区域的多样性数据。 这是一个更大的挑战。

问题12 :如何在数据中表达“以人为本”的概念？

杨诗宇:数据表现“以人为本”需要从人们的需求出发。 最基本的需求是我们的衣食住行。 如果是有关衣食住行的数据的话，我们可以用很多方法采集。 例如，利用物联网的各个智能终端，不仅仅是手机和个人电脑。 每个终端收集不同种类的数据，传递给云进行不同的分析，构建不同的AI模型。 我能想象这样的场面。 家里的每个房子都是代理人，他们之间可能有关联或者连接着云。 例如，厕所可以监视你的排泄物成分，将这些数据上传到云端，利用监视健康的AI模型进行分析。 如果有一定的健康问题，建议用膳食补充不足的要素，调整平衡。 并且，把这样的数据送回家的冰箱，检查冰箱在家里是否有这样的食物，如果没有的话，自动订购必要的食物，定制DIY生鲜程序。 在不知不觉中解决你的健康问题，进行下一个循环。 据说这个闭环中有很多相关的数据。 这类数据以“健康”为主题。 这是一个表现“以人为本”比较好的例子。

问题Q13:Udacity人工智能课程教学生怎样的AI价值观和理念？

杨诗宇: Udacity创立之初就继承了“以人为中心，让AI创造社会的正面价值”的理念。 我们的创始人是被称为“无人车之父”的塞巴斯蒂安选择无人车进行研究的重要原因之一，是希望通过无人驾驶将在世界上每年交通事故中死伤的人数降到最低限度 因此，我们非常赞同李飞飞教授提到的AI“以人为本”的价值观。

Udacity致力于人工智能人才培养，有AI各领域的课程，涵盖从0基础到上级各阶段的学生。 帮助学习者在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深入学习领域成为专业技术人员。 课程设置完整的学习路径。 意味着不同基础的学习者可以从这条路径中选择自己的开始和结束。 为了满足市场需求，我们设立了符合工业需求的实战项目，由我们采用的行业相关人员按代码审查，提出反馈，帮助学生更立体地学习人工智能知识。

极客公园记者在书一整理