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【业界|图灵奖得主John Hopcroft:类人AI有趣,但突破仍需40年】

时间: 2017-08-05阅读:




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图灵奖得主John Hopcroft做客创新工场,分享了自己在教育、技术、科技发展等方面的看法。他认为类人AI很有趣,但这项变革还需要40年左右的时间。


世界将只需要25%的人口


现在是一个非常振奋人心的时代,世界正在经历一场彻底的变革。


现代企业和工作岗位是近代以来的产物,只有大约三百年的历史。这三百年间,我们经历了多次机器取代人力的革命。但在眼下,我们正在经历的,却是一场计算机取代人类的变革。


这场变革会对社会产生多么重要的影响?


举例来说,当John Hopcroft走进创新工场大门的时候,大家都对他打招呼,因为摄像头已经通过脸部识别认出了他的身份。当他走进一家商店,计算机甚至能够判断他会对什么商品感兴趣。


以美国的一些数据为例。美国有350万卡车司机,以及550万货物装载工人,这些职业都将面临消失。


在生鲜商店,大部分商品都带有条形码,只要把商品放进篮子,就可以用信用卡结账,收银员变得可有可无。


如果这样下去,或许只要25%的人就能生产满足我们所需的所有物品。


但如果75%的人口将不再从事生产,那就会成为严重的不稳定因素,要如何引导他们做有意义的活动呢?这是一个严峻的挑战。有些国家已经意识到了这一点,开始考虑如何安置可能失业的人口。


但John Hopcroft相信,科技的发展带来的是更为美好的未来,这是发展的规律。



行业趋势:类人AI有趣,但突破仍需40年


Q:除了专业知识以外,是什么促成了您如今的成功?


John:作为科学家,好奇心是最重要的品质。我对未知的东西充满好奇。另外,是专注于个人真正感兴趣、享受的领域。


Q:中国虽然重视教育,却鲜有诺贝尔奖获得者。针对这一点,中美教育有何不同,您对中国学生有什么建议?


John:我来中国的主要目的就是希望帮助中国教育的发展。我认为,今天的中国有很多机会,能够推动高校的建设,并影响到千百万人的生活。


20年前,中国的大学生数量大约是600万人,目前已经上升到了2000万人。教职工的人数也从30万上涨到了100万。相当于每年新增50所规模在3万人的高校。


起初,高校关注的重点是数量扩张。但现在,目光已经逐步转向了质量。问题在于,高校希望通过数字来衡量质量,比如发表论文的数量或者是研究项目的数量。


这是因为,大学校长的任期通常是5年,亮眼的科研指标会为校长以后的发展提供更多机会,但这加重了青年教师的科研压力。


高校应该调整导向,加重对教学的考察。这一转变并不容易,不过目前已经意识到了问题所在,只是改变仍然需要循序渐进。


Q:目前,AI影响的主要还是计算机科学有关的专业,对其他专业的教育会有什么影响?


John:或许AI会对教育产生很大的影响,但是更多情况下,重要的并不是教育者的知识,而是教育者对学生的关怀。如果教师不再参与教育,那么教育也就失去了一个十分重要的因素。


我曾经总结,都有哪些科技发展对教育产生了深刻的影响。结果发现,尽管我小时候曾以为电视会改变教育,但实际上,真正产生了深远影响的只是黑板和印刷机构的出现。科技的进步无法替代人的作用。斯坦福也曾经进行过相关研究,发现当有人陪伴时,学生能从观看视频中获取更多知识。


虽然有十分有趣的类人AI想法,但出现依旧需要时间。目前的AI浪潮只有短短几十年时间,深度学习技术还称不上“智能”,只能识别物体的外在,而非背后的机能,远远达不到人类的智能水平。所以我想,所谓的变革可能起码还要四十年左右的时间才会发生。


Q:未来一段时间内,AI研究的哪个发展方向将是较为重要的?


John:目前,深度学习领域的AI研究已经取得了许多成果。就我个人来讲,我比较感兴趣的新话题在于,深度学习的作用机制到底是什么?


莱特兄弟在不清楚飞机作用机制的情况下发明了飞机,但后来的科学家发现了背后的原理。之前,我们的研究重点在于让程序运行,我想以后可以更多关注深度学习背后的原理。



个人发展:青年学者不要只盯着薪水


Q:AI有两个职业路径,一是理论研究,二是投身产业实践,我们应当如何取舍?


John:这一问题的实质其实在于,你究竟想要留在高校进行理论研究,还是进入企业等机构进行研发。


20世纪40年代末,美国将研究细分为了基础研究(basic research)以及应用研究(applied research)两类。划分的依据不在于学科和课题,而在于研究目的。如果是政府或者企业赞助的研究,会被认为是应用研究;相反,如果只是研究感到好奇的现象,就属于基础研究。在美国,应用研究多在国家或者企业级实验室中进行,讲究时效;而基础研究则在高校中进行。


如何取舍取决于你的意向。如果想要看到实际产品,希望得到各种资源支持,那就投身产业实践;如果你只是对某些方向感到好奇,在高校做基础研究可能更适合你。


Q:对于有意从事AI相关职业的研究生来说,进一步深造是必须的吗?


John:正如我前面所言,在美国,这取决于你的研究意向,你是想从事学术研究还是投入产品研发。就我个人而言,获得研究生学历以后投入工作,不一定逊色于继续进行博士学习。


Q:您对我们这些AI后辈有什么建议?


John:我经常告诫学生以及青年学者:如果你想要成功,就必须选择自己真正热爱的事业,而不仅仅是为了谋生。在康奈尔大学,我对求职的学生的建议是:不要只盯着薪水。


一周只有168个小时,抛弃吃饭、睡觉、工作的时间,其实只有15个小时能够用来做自己想做的事情。但是如果你的工作就是你的爱好,那么这段时间就延长到了55个小时。

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