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机器之心公开演讲:如何用AI技术传播AI知识

时间:01-05  来源:本站  作者:
  这是一刻talks讲者赵云峰在一刻talks第100场演讲局「先见•未来大会」上的演讲

  这是一刻talks讲者赵云峰在一刻talks第100场演讲局「先见•未来大会」上的演讲。在信息爆炸的时代,我们脑力有限,但人工智能会协助我们处理大量信息。赵云峰认为,人工智能技术的发展,未来知识的学习和问题的解决将更高效,更精准。

  大家好,我是一刻 talks 讲者,机器之心创始人赵云峰。在 2014 年初国内没有这么多人关注人工智能的时候,我创办了机器之心去报道人工智能,现在我们也是国内最专业、最具影响力的人工智能媒体,每天向全世界 100 万专业用户传递我们的中英文内容,去帮助他们更加高效学习,去辅助他们的商业决策。

  在做媒体同时,我们也一直在探索,我能否用一些更加智能化的技术,显著提升知识传播的效率。所以今天的演讲,就是过去我们对于技术和产品的一些思考。

  过去我被问到最多的一个问题是,你在当时那个时点是怎么想到去做一个人工智能媒体的?从外部环境来看,当时所谓的热点和风口不是人工智能;从我自身来看,我也没有计算机科学背景和媒体经验。但这个疑问恰恰是我关注人工智能的原因,就是一个外行者对一个新领域新知识的好奇和学习。当时我希望把这些东西给到一些和我有同样需求的人,也希望去影响更多人——能够提醒大家,什么才是最应该关注的真正的前沿科技知识,去激发大家的想象力和好奇心,而不能是每天被大量无效的信息和所谓的风口热点所困扰。

  过去我们的知识和信息出现了一个非常大的 Gap。我们最早的知识传播是口头文化,《柏拉图导论》里提到,早期的希腊人会把诗人的吟诵铭记在心,成为他们生活的一切操作性智慧。后来有了印刷术和图书,知识得以更加广泛的传播。后来信息化和互联网的出现使我们的信息量有了爆发增长,信息变得无处不在,唾手可得。再加上基于算法和社交关系的推荐,这使信息和知识开始变得割裂,信息量的增加让我们忽视了对学习的重视。就像在《浅薄》中提到的,互联网在提供给我们便利的获取信息的工具时,也在重塑我们的思维方式和记忆。使我们变得没有以前那样擅长学习了。另外一本书,《World Withoud Mind》中也提到,现在的科技巨头,是垄断着我们的信息和知识,由他们控制我们现在应该看什么学什么。面对这样的现象,我们如何解决呢?很遗憾,我们人类自身的脑力、精力和时间是有限的,靠我们自己的血肉之躯,好像永远也不可能与这些庞大的永无止境的信息机器抗争。

  但我们有自己的优势,可以创造发明各种各样的工具。过去我们也被繁重而忙碌的体力劳动所困扰,但我们学会了物理,发明各种各样的机器为我们所用,代替了我们的体力劳动。

  那现在我们能否也创造另外一种工具来解决我们知识和学习的问题呢?在互联网之后,我们进入到了一个全新时代,我们有了一些更新的技术,这就是人工智能,如果说互联网和智能设备让我们的信息量变得更多,那人工智能可以帮我们更加高效自动的处理这些信息。

  人工智能帮助我们获取知识有两个层面。第一是帮我们提升工作效率。帮我们节约时间,让我们有更多时间去学习。比如说基于图像识别的医疗影响分析可以辅助医生进行诊断,医生就有更多自由的时间学习更加先进的诊疗方式或者去参加更多的专家会诊。我们基于人脸识别的视频监控,可以从海量视频中迅速找到犯罪嫌疑人,取代了人工筛查的工作,警察有了更多的时间做更加专业的研判。

  人工智能帮助我们获取知识的第二层面是更加直接的,就是知识图谱和自然语言理解,比起图像识别和语音识别,这些技术和我们的知识及认知更加接近,所以它发挥的作用也更加直接。

  首先,我们建立了人工智能垂直领域的知识图谱。大家都知道计算机非常擅长处理信息,但是看不懂我们的知识,所以我们需要建立一个知识库给到机器,让他理解我们基于自然语言传递出来的需求,更好的基于知识做推理。这个知识库包括各个实体信息,以及各自之间的关联。我们的知识图谱基本上涵盖人工智能领域所有重要的实体,比如说技术点,论文,专家等等,并且在他们之间做好了关联。

  比如说大家某个技术找出相关的论文、技术框架、应用案例和人物等等,知识图谱是我们信息平台的基础,可以把过去的碎片化信息变成现在的结构化信息。举个例子,知识图谱就像我们建筑物结构一样,可以把其他部件非常有机的结合在一起,实现它的功能。

  在知识图谱之上,我们整合了多种信息形态和交互方式。过去大家学习新领域知识时,需要阅读某篇文章,查看某份报告,或者在某个数据库进行检索,这时我们会意识到一个问题,不同信息是分布在各个网站和载体上的,他们之间没有任何打通和关联,所以我们花了大量时间在不同形态之间进行跳转,这是效率非常低的。现在我们把所的信息形态整合到一个平台上,大家可以非常自由的在它们之间进行切换。并选择自己最适合的信息形态进行察看。

  在最上层,我们提出了智能化的交互方式。第一个我们所做的是人工智能领域的垂直推荐和搜索系统,过去大家在查找一些专业信息时,经常发现我们所使用的通用的搜索引擎和推荐系统并不是那么好用。因为这些产品是去满足所有人的所有需求,所以没有办法对每一个垂直领域的专业知识进行优化。我们对于这个垂直领域的知识和算法进行了优化,同时加入了大量的专业知识和人工判断。人工智能从业者去查找相关信息时,在我们这个平台上得到的结果会更加精准,也不会受到其他无关内容的干扰。

  第二个是聊天机器人,过去大家在查找一些问题的时候,基本上都是这样一些步骤,去搜索找文章,从中找到一些信息点,整理成我想要提问的问题答案。对于聊天机器人,我们可以基于任务式的问答直接获取答案,解决了烦琐的信息处理步骤。比如说可以问它什么是人工智能,什么是机器学习,什么是神经网络等等,我们会给出一个非常精准的答案。

  人工智能技术人员可以通过这样的方式,找到一些最新的论文、技术框架、开源数据集等,辅助他们工程方面的工作。产业界的人也节省了从海量信息中抽取有价值的信息等过程,找到最适合自己的应用案例或者合作伙伴。

  基于人工智能的交互方式,加上大家比较了解的传统的阅读和数据库的交互形态,我们把它整合成了非常复合的信息交互体系,用户可以在任何时间点,基于自己最方便的方式选择一个和信息之间的交互方式。大大提升了我们获取知识的效率。

  除了我们自己做的这个事情之外,我们发现使用人工智能的知识服务平台越来越多。比如说大家在学习英语时,语音识别技术可以帮助识别和检测我们的口语发音,也可以根据每一个人自己独特的学习情况去给他个性化推荐学习资料。律师领域人工智能可以基于语义识别技术快速检索案件和条款,使律师可以更加专著于一些案件的研究上。我们相信这样一些知识和产品会越来越多。大家应该更多的去发现和使用这样的功能,以提升我们的知识学习效率。

  面对人工智能其实我们没有任何理由去排斥和恐慌,而是应该拥抱和使用它,让它为我们所用,去扩展自己独特的智能,因为这个才是我们人类之所以称之为人类的禀赋。

  随着人工智能帮我们处理的工作越来越多。可能有些人理想中的生活是这样的。机器帮我们处理好一切,所以我们人类可以做的就是重复的不经大脑的享乐,很遗憾,这种情况可能永远不会出现。或者即便出现了,大家可以试想一下,一边是机械的思想逐渐退化的人类,一边是无所不能的机器,那到底谁才是机器,谁才是人类。

  人工智能只会让我们越来越努力,因为智能机器帮我们完成的工作越多,对我们人类自身智能的要求也就越高,我们需要学习的知识、掌握的技能也就越来越多。工具,尤其是智力工具的出现,一再拓展着我们自有智力和努力程度的上限。我们要竭尽所能的,或主动或被动的完成这项艰巨的任务,且永无止境。

  对于人工智能本身以及它的作用,我们也不用去等待,因为没有一个明确的未来,我很认同设计师原研哉对未来的解读:「未来不在每个人都在寻找的地方,那里就在现在后面。它不是一行里的一个整数:9、 10. 11……它在 6.8 或 7.3 这种地方,察觉时已在未来正中央」,所以,我们应该从现在开始,连续的向前,和思考、智力、知识相关的工作永远都是辛苦的,但就像德国诗人荷尔德林所说:「人充满劳绩,但还诗意地栖居于这块大地之上。」

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