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人工智能研究员:你所想象的一切离我们并不遥远

财经

2019-03-02 00:06

(图片来源:全景视觉)

经济观察网 记者 饶贤君朱茵饰演的黄蓉在经过ai人工智能)技术处理后,被“换脸”成了杨幂,面部微表情、五官的运动看起来毫无破绽,这个在社交网络上引发了热议的“高科技”话题,在之江实验室人工智能研究院单海军博士看来,其实只是ai现有技术的冰山一角。

如果运用更先进成熟的ai技术,这段视频其实可以更具“迷惑性”,单海军称:“现有的技术完全可以做到用杨幂的音色、音调,完美地配合视频中的嘴型、台词,有些没看过原作的人可能根本分辨不出来,‘咦,杨幂还演过这个?’。”

换脸的对象并不局限于明星、名人,ai技术甚至能“无中生有”,创造一个并不存在的面部,而神奇之处在于,其生动的表情和五官,能够让普通人用肉眼完全无法分辨出这其实是一个虚拟的“人造脸”。

诸如此类,ai技术的普及和日趋成熟,正在让原本想象中的一切逐渐贴近我们的生活,人脸识别、虹膜认证、实时翻译、智能家居等等ai技术的应用以颠覆性的姿态更新着人们的认知,而在这个充满想象力和科技感的行业里,每一个从业者都是时代变革的见证者。

“充满想象力”的职业

和电影里白大褂、一脸严肃的科研人员不同,一身休闲西装的单海军坐在经济观察报记者对面时,谈吐幽默、表情轻松,想到一些有趣的回答时,时常会爽朗地笑出声来。

进入人工智能这个行业,对单海军来说是水到渠成的事,无论是本科学习的自动化专业,还是美国明尼苏达大学博士生涯对脑机接口的研究,单海军始终在和人工智能打交道,“其实大学里学的东西都偏理论,比较枯燥、很抽象,没有那些很酷很炫的东西,但是到了后来真正入了这行,把以前学的那些枯燥的理论、算法在实践中和产品结合起来了,开始有些兴奋,原来当时学的都是最前沿的东西。”

2012年,单海军开始接触人工智能的“机器学习”,2014年,研究更深一步的人工智能“深度学习”,并真正开始进入人工智能行业,“现在,最前沿的风口已经是我们所说的‘图神经网络’,人工智能领域的技术革新实在太快,基本上每几年就是一个大的颠覆。”

从机器学习到深度学习,尽管名称上看起来变化不大,实际的改变是革命性的,“就拿人脸识别举例来说,机器学习时代是半自动化的,就是我给ai一千张人脸图片,需要人工进行数据处理和特征提取,即告诉计算机模型,人脸之间最大的脸部特征区别是哪些,这样,ai才能完成对这一千张人脸的辨认,正确率大概在70%-80%之间,而深度学习的进步在于,它是端到端全自动化的, ai算法模型可以通过海量数据的训练和学习,自己产生相应的识别能力,而且最好的模型识别正确率已经达到99%以上。”

新的“图神经网络”技术则为ai带来了推理能力,也就是说,在具备人脸识别这样的感知能力之外,还具备推理认知能力,辨认你的脸之后还能判断出你的性别、职业等信息,推理能力跳出了原本的信息束缚。这其中,每一个阶段的技术革新,对于传统的应用技术都是颠覆性的,甚至是超越想象的。

“比如说智能医疗,我们现在的技术可以达到的是,通过海量的病例影像录入,ai能够辅助医生判定患者的病灶在哪里,准确地判断病情。更进一步的是,现在已经有能够做手术的机器人达芬奇,或许有一天,机器人帮我们看完病,然后帮我们做手术,医生只需要完全旁观,这些都是完全有可能实现的,我们这个职业永远充满想象力。”

在这样一个日新月异、充满想象的行业里,单海军和其他所有的ai行业从业者一样,必须时刻保证自己的知识库存能够跟上技术水平的发展。

海军目前主攻的课题是“跨媒体智能研究”,简单来说,就是对人工智能目前三大领域——计算机视觉、语音识别及自然语言处理的“融合”。

这些高大上的专业名词其实很好理解,计算机视觉即指ai可以通过图像或视频理解,辨认出你是谁,你在干什么;语音识别则可以判断谁在说话,说了什么,并转为文本;而自然语言处理则是指给ai一段文本,它可以理解这段文本的意思,甚至为这段文本提炼出摘要。这些技术都有映射到现实中的应用,如机场的人脸识别、科大讯飞的语音翻译、今日头条的ai新闻。

海军要做的,就是将这些跨“感官”信息融合起来,使得ai对环境的感知和认知表现得更加贴近人类,“比如我们坐在这里喝茶、采访,一个人类走进房间,他凭借视觉、听觉以及对我们对话的理解,就知道,‘哦,你们在采访’,现在我们希望,把一个ai放在这样的场景里,它也能明白我们在干什么。”人类听起来能简单理解的事务,但ai需要具备极其复杂的学习、计算、推理能力才能理解。

对于目前的ai技术而言,要达成这样的目标或许还有些距离,单海军认为,“其实从ai的发展阶段来讲,它目前还是个婴儿,学术一点的叫法就是弱人工智能时代,它自己其实是无意识无智慧的。”

梦想照进现实

即使是这样一个没有智慧的“婴儿”,对社会带来的改变已经足以称得上颠覆。

在普通人对人工智能的理解还短暂停留于打败李世石的AlphaGo、电影电视中的瓦力、大白身上时,人工智能所带来的“第四次工业革命”已经在引领变革。

市场调研机构高德纳近日公布的最新调查报告显示,企业人工智能应用在近年来高速增长。全球采纳人工智能技术的企业从2015年的10%,增长至2019年的37%,增加了270%。

而研究机构埃森哲则预估,到2035年时,ai将使包括中美等12个国家在内的16个行业产出增加14万亿美元,相当于现在中国大陆的GDP总额,企业获利能力平均能提高38%,成为拉动经济与企业获利的源头。

ai技术的革命性,使其成为了全球各国科技竞赛的主战场,中国也通过推出大量的利好政策推动ai产业的发展。2016年3月,人工智能被正式列入“十三五”重大工程,2017年3月,人工智能首次被写入政府工作报告,从国家的顶层设计,为人工智能产业发展铺路。

顶层政策的积极引导下,各地方政府也对人工智能领域投入了大量资源,据介绍,除北上广深等众多一线城市,成都、西安等二线城市也均由政府与企业携手,成立自己的ai实验室。

海军所就职的之江实验室正是由浙江省人民政府携手浙江大学、阿里巴巴集团共同推动建立的“开放型、平台型、枢纽型创新高地”,新一代人工智能、智能制造与机器人、泛信息安全、超级智能感知以及未来网络计算是其主要科研方向。

政策推动、政企协作,时至今日,中国在人工智能领域的发展已经获得世界的认可,2019年1月31日,联合国下属的世界知识产权组织(WIPO)公布了一份研究报告,显示在全球人工智能领域的竞争中,中国和美国处于领先地位。

报告还显示,人工智能专利申请数量排名前20位的学术机构中,中国占了17个。此外,截至2018年6月,全球能监测到人工智能企业总数达4928家,其中美国2028家,中国(不含港澳台地区)1011家,北京是人工智能企业最多的城市。

有着在美国学习经历的单海军也表示:“从人工智能的角度来讲,中国的发展应该说是最前沿的,业界公认美国是最强的,中国是第二强,现在很多全球顶尖的人工智能行业的人才也都是华人,另一方面来说,中国人工智能行业优秀的创业公司数量也很多。”

据记者不完全统计,截至2018年末,国内已经诞生了超过12家估值超过10亿美元的ai独角兽企业,总估值超过350亿美元,其中包括了全球估值最高的ai独角兽企业商汤科技。

飞速发展的人工智能行业催生了巨量的相关人才需求,单海军感慨,人才的缺乏是制约全球人工智能领域发展的重要因素之一,“人工智能领域其实火了还没几年,而他的落地应用要和各个行业结合起来,虽然有很多人开始从事人工智能,但是还是跟不上需求的。此外,人工智能技术是有很高的技术门槛的,它的背后是复杂的数学理论、技术支撑,所以顶尖的人才其实很缺乏。”

行业发展与人才缺失之间的矛盾,使得人工智能行业成为了炙手可热的高薪行业,极高的薪资也吸引着众多不同领域的优秀人才转行、跳槽,“比如说智能医疗,不仅需要从业者具有相关的医疗行业知识储备,还要懂人工智能,具备跨学科的能力储备,这是跨行业的一些门槛。”

对于人工智能行业的未来,单海军充满了乐观与期待,“如果我的亲朋好友问我,我肯定会推荐他们进入到这个行业,像现在商业化的智能音箱、谷歌的glass,这些其实都只是非常简单的ai技术、ai载体,未来这样的载体会越来越多。从整个发展过程而言,人工智能还在起步阶段,我觉得未来二三十年,大家继续去学习这个专业、从事这个行业都还很有前景。”