「老公出轨如何调查」「科技含金量不高」的达沃斯论坛

达沃斯论坛谈论了这些 AI 方面的疑问？我们给出了一份总结。

编译 | 陈韵竹、王宇欣、rik、高静宜、邱可昕

来源 | 达沃斯官网

正在进行中的第 48 届世界经济论坛年会下，人工智能毫不意外地占据了峰会讨论热点，四天议程中一直贯穿着相关议题，其中大数据、机器学习、自动驾驶、机器人被设为多个分论坛的主题。

这似乎是一个各个国家及公司展示技术野心的系统，阿里巴巴、百度、京东也都参加了多场达沃斯论坛讨论，谷歌还表示即将在伦敦建立一个 AI 基础研究中心，专注于自动学习、语言、机器视觉等方面科技，以提高健康跟环境问题。

不过，有意思的是，作为 AI 领域举足轻重的学者，斯坦福大学人工智能实验室主任、谷歌云首席科学家李飞飞对此次峰会的第一观感却是「科技含金量不高，达沃斯论坛的探讨给我们留下的疑问比答案更多」，由此，她也提及几个重要难题值得最深入关注与分析——

1、人工智能对社会的妨碍中更常提到的就业问题；

2、机器学习存在偏见和误差，比如数据采集和标注的误差，算法的偏移，算法的可解释性和透明性，以及算法分析的恰当应用等；

3、人工智能已是一个世界性的话题。大家公认美国已变成人工智能的一个重要参与国，很大程度下是因为政府的强有力支持，国民性的数理文化，巨大的数据和应用场景；

4、人工智能对工业改革的重要角色不容置疑。在达沃斯论坛里，我大约跟下面产业的总裁领导们讨论过 AI：金融，保险，食品，SaaS，科技咨询，医疗健康，电商，能源，汽车，旅游，媒体娱乐，制造业等。我很开心谷歌云在这场工业革命里扮演的重要角色；

5、人工智能时代，学术界和高校需要扮演什么样的角色。面对强势的 AI 工业界，今天的高校又在积极的寻找合作机会的同时既多少有些担忧。全球目前 AI 人才奇缺，而教书育人的 AI 老师们纷纷步入工业界，怎样能够在学术教育跟工业界之间建立出一个更好的合作交流生态？这是一个重要的问题。

除了对人工智能进步会带给那些社会、经济难题的现场讨论之外，达沃斯论坛官方网站下也展现了丰富的行业分析内容。我们摘取了其中有关「机器人和人工智能站在第四次工业革命中心」的态势报告，这是基于达沃斯世界经济论坛（WEF）专家库中专家们的意见，并与韩国科学技术院（KAIST）航天工程系副教授 David Shim 合作策划而成。

机器学习和分析平台进行甄别模式正显得越来越容易

机器学习的内容包含，创建出才能从大而不断变化的数据集中进行方式识别的算法，并从过去的数据处理经验中得出结论，从而让机器愈发变得智能。当他们看到「人工智能」时，他们往往指的是机器学习。其应用包含互联网搜索引擎、垃圾邮件过滤器以及手动驾驶车辆。

最近，作为机器学习的一个分支，「深度学习算法」受到了各界的广泛关注。其处理速度与效率远超人眼，这要归功于计算能力的提升并且数据体量的急剧下降（即大数据）。2015 年，谷歌旗下的一家英国公司 DeepMind 以围棋的方式将这些算法的强悍能力兼具给了大众，其 Alphago 程序击败了全球顶尖的围棋玩家。

机器学习预计将对就业市场造成深远影响。专家分析，配备了学习算法的计算机和机器人将替代人完成低端的工作或者专业性较强的工作。其潜在的优势显而易见：

机器如果学习过某人，就依然也不会忘记；学习方式可以有效地从一台机器复制到另一台机器；学习过程可以并行进行以供改进与分享。例如，如果其中一个机器掌握了驾驶技术，它的学习方式就可以在最短时间内被复制至其他数百万辆车上；通过网络互相联结的汽车可以大幅地共享经验，从而提升整体的性能。与此相反，人类的学习时间仍太长。人类经验不能以此类方法进行共享，个人的常识和经验将随着肉身的消亡被带进坟墓。