電鑄@谷歌和百度做無(wú)人駕駛 竟是因?yàn)檫@個(gè)原因！
近日，硅谷AI and Big Data Association（人工智能和大數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)）在中關(guān)村發(fā)展中心（美國(guó)）舉行了關(guān)于AI無(wú)人駕駛、NLP（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言學(xué)習(xí)）和Chatbot（聊天機(jī)器人）前沿技術(shù)的激烈討論會(huì)。AI大會(huì)主席、谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)部門(mén)負(fù)責(zé)人、百度無(wú)人駕駛汽車相關(guān)負(fù)責(zé)人、等行業(yè)嘉賓就無(wú)人駕駛、NLP和聊天機(jī)器人的未來(lái)發(fā)展方向等問(wèn)題發(fā)表了自己的看法。在被與會(huì)者問(wèn)及百度和谷歌這樣的搜索引擎公司為什么要做汽車的無(wú)人駕駛項(xiàng)目時(shí)，百度To和谷歌相關(guān)負(fù)責(zé)人一致表示：為了留住高級(jí)員工。
無(wú)人駕駛：谷歌和百度都認(rèn)為無(wú)人車不是普通的技術(shù)問(wèn)題涉及安全和倫理
百度Tony表示無(wú)人駕駛技術(shù)面臨最大的挑戰(zhàn)不是普通意義上的技術(shù)問(wèn)題，而更多的是一種社會(huì)意義上，應(yīng)怎樣防止人們惡意使用的問(wèn)題。機(jī)器駕駛和人來(lái)駕駛還是有很大區(qū)別的，機(jī)器歸根到底都比人類掌握更多更精準(zhǔn)更詳盡的信息。對(duì)于無(wú)人駕駛技術(shù)的未來(lái)，Tony表示，give up on the speed, but maintain the right of way.可以放慢速度，但要遵守交通規(guī)則。未來(lái)有了這樣的理念，無(wú)人駕駛技術(shù)終會(huì)取得好的發(fā)展戰(zhàn)績(jī)。
AI Association主席Hu Junling認(rèn)為機(jī)動(dòng)車和人相比在可視范圍上是占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的，比如說(shuō)，相比人類只能看到旋轉(zhuǎn)180度內(nèi)的物體，機(jī)動(dòng)車不僅具有360度可視攝像頭，可以看到周圍全方位景象，并且還要比人眼可視r(shí)ange大很多。加之雷達(dá)測(cè)控系統(tǒng)，使得機(jī)器對(duì)環(huán)境和路況的把握和判斷都更加精準(zhǔn)，這些都是人類無(wú)法比擬的。
Google的Apoorv表示說(shuō)，2009年，谷歌啟動(dòng)了自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目。無(wú)人駕駛一直是科技界最前沿的技術(shù)，不僅在于它對(duì)現(xiàn)有汽車的改造，還在于它是一項(xiàng)重要的安全技術(shù)，無(wú)人駕駛的技術(shù)在一定程度上還是有難度的， 它的實(shí)現(xiàn)還要經(jīng)過(guò)一定過(guò)程，這也就是為什么這么長(zhǎng)時(shí)間google還沒(méi)出來(lái)結(jié)果的原因。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言學(xué)習(xí)：在翻譯、圖像、語(yǔ)音學(xué)習(xí)等方面最有可能取得突破
Google的Apoorv表示說(shuō)，google很早就開(kāi)始了NLP的研究，從2006年開(kāi)始，這10年來(lái)，Goolge translate翻譯了100種語(yǔ)言，2014年在翻譯排名里前3名，google translate有了重大提高?，F(xiàn)在2個(gè)月前，Apoorv接著說(shuō)，剛剛Launch新的翻譯機(jī)器，輕松實(shí)現(xiàn)在一種和多種語(yǔ)言間自由轉(zhuǎn)換問(wèn)題。關(guān)于深度學(xué)習(xí)，Apoorv繼續(xù)說(shuō)道，深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)，是通過(guò)構(gòu)建具有很多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來(lái)學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。所以Google 現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)的模型結(jié)構(gòu)深度處在第5層的隱層節(jié)點(diǎn)。
百度Tony認(rèn)為需要把deep learning融合進(jìn)來(lái)，因?yàn)镈eep Learning最早是在圖像和語(yǔ)音領(lǐng)域火起來(lái)的，但近些年的研究也逐漸發(fā)現(xiàn)，Deep Learning在NLP (Natural Languang Process 也開(kāi)始取得可喜的效果。實(shí)際上，圖像、語(yǔ)音、文本，本來(lái)就是信息記載的不同載體，Deep Learning能綜合運(yùn)用在這些領(lǐng)域的不同任務(wù)上，也是理所應(yīng)當(dāng)?shù)摹?/div>
AI 大會(huì)組織主席Hu Junling認(rèn)為,對(duì)NLP的理解對(duì)chatbot的發(fā)展來(lái)說(shuō)非常重要?，F(xiàn)在的bot能夠理解人們所說(shuō)的內(nèi)容，是基于NLP（自然語(yǔ)言處理）設(shè)定特定語(yǔ)義。在不遠(yuǎn)的未來(lái)，更多的chatbot將會(huì)采用深度學(xué)習(xí)方法，來(lái)預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)而對(duì)寬泛的主題做出快速響應(yīng)，以能夠及時(shí)提出相關(guān)問(wèn)題。理想狀態(tài)是，用戶不會(huì)發(fā)現(xiàn)與他們交談的并不是真人。所以深度學(xué)習(xí)確實(shí)使得語(yǔ)音圖像的智能識(shí)別和理解取得驚人進(jìn)展，從而推動(dòng)人工智能和人機(jī)交互大踏步前進(jìn)。她預(yù)計(jì)如果我們突破深度學(xué)習(xí)技術(shù)面臨的一系列難題，大概1年內(nèi)，NLP所面臨的問(wèn)題就會(huì)被deep learning解決， 人工智能的夢(mèng)想將不再遙遠(yuǎn)。
聊天機(jī)器人：未來(lái)將成為人類的基本需求但技術(shù)還有很長(zhǎng)的路要走
AI 大會(huì)主席，CEO of Question.ai,Hu Junling 在討論中說(shuō)，縱觀chatbot（聊天機(jī)器人）的發(fā)展是一個(gè)早熟的階段特征。第一個(gè)chatbot——Eliza通過(guò)使用模式匹配和替代方法來(lái)模擬對(duì)話，以給出程式能更理解人們問(wèn)題的假象。Eliza只能記住人類提問(wèn)的幾句，而chatbot聊天機(jī)器人卻可以更深層的理解用戶意圖和目的，知道他下一步想做什么。已經(jīng)可以讓使用者感知到，它們不僅能傾聽(tīng)，更能理解。但就長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)來(lái)講chatbot還要有很長(zhǎng)路要走，因?yàn)槿藗円劦膬?nèi)容太廣泛了，還無(wú)法按實(shí)際對(duì)話定義做出相對(duì)合適和精準(zhǔn)的反應(yīng)，無(wú)法重現(xiàn)人類溝通的互動(dòng)。但Hu強(qiáng)調(diào)說(shuō)聊天機(jī)器人目前短期目標(biāo)都實(shí)現(xiàn)的非常成功，比如幫助人們make orders, set schedules, customer support， 幫助管理病人護(hù)理，甚至用在社交媒體。chatbot 盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但通過(guò)使用大數(shù)據(jù)集，將會(huì)看到chatbot的交互體驗(yàn)更加擬人化，能更好地理解、預(yù)測(cè)語(yǔ)言與場(chǎng)景化詞匯。所以她認(rèn)為未來(lái)1年內(nèi)就應(yīng)該會(huì)有更多成就示人，對(duì)chatbot還是表示非常樂(lè)觀。
然而和Hu不同，谷歌Apoorv說(shuō)，目前聊天機(jī)器人的發(fā)展還處在非?；A(chǔ)的階段。首先，一起來(lái)看聊天機(jī)器人是否給用戶創(chuàng)造了價(jià)值。就拿上網(wǎng)訂花來(lái)講，通常在一個(gè)購(gòu)買過(guò)程中，人們通過(guò)幾次click button就會(huì)完成一次購(gòu)買交易程序，其中沒(méi)有聊天，其實(shí)用戶也沒(méi)有聊天的需求。其次，chatbot技術(shù)還無(wú)法發(fā)展到使用戶感覺(jué)交流無(wú)障礙，自然的就像和真人交流。過(guò)去的十幾年里，聊天機(jī)器人的演變與發(fā)展讓它完全融入人們的日常生活。從手機(jī)上的虛擬助理到實(shí)際線上客服，chatbot的發(fā)展之路不算短。但是如果它們想要超過(guò)app或取而代之，它們需要更加自然地與更廣域的技術(shù)結(jié)合。google也還正在研究這部分技術(shù)。第三，Apoorv認(rèn)為聊天機(jī)器人應(yīng)該更多的體現(xiàn)協(xié)助功能。從用戶意圖來(lái)講，在使用過(guò)程中尋求的是一種協(xié)助而達(dá)到目的的期望。談到chatbot的未來(lái)，Apoorv認(rèn)為chatbot要解決的是interface問(wèn)題，但是它們依然無(wú)法重現(xiàn)人類溝通的互動(dòng)?，F(xiàn)在的chatbot，你會(huì)發(fā)現(xiàn)在對(duì)話中像人類一樣交流有多困難。bot必須能夠展開(kāi)對(duì)話，理解使用者說(shuō)了什麼，以及明白現(xiàn)在說(shuō)的這句話如何與上文承接還是在否定前文。在這些基礎(chǔ)上，bot還要像人類一樣回答問(wèn)題。google一直致力于解決這個(gè)問(wèn)題，期望可以創(chuàng)造真實(shí)的對(duì)話體驗(yàn)，來(lái)提供一位善解人意、能說(shuō)會(huì)道的聊天伙伴。雖然chatbot的增長(zhǎng)還有巨大潛力，但在充分發(fā)揮功能和做到真正被AI驅(qū)動(dòng)之前，還需要克服一些障礙。
對(duì)chatbot未來(lái)的挑戰(zhàn)，百度Tony認(rèn)為，chatbot需解決好客戶服務(wù)部分就好。
Ms. Hu對(duì)chatbot的未來(lái)表示, 人類需求是最基本的，所有人類能做到的，機(jī)器都能做到。人類做的就是信息處理的過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程中，雖然chatbot也會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，但只要人們對(duì)它的需求存在，大多數(shù)人對(duì)chatbot的錯(cuò)誤還是具有極高的容忍度的。比如，抑郁癥患者，如果這部分人群還需要chatbot的陪伴，那即使chatbot不是很準(zhǔn)確或完善的作出反應(yīng)，人們還是會(huì)繼續(xù)使用的。
未來(lái)5年人工智能：機(jī)器學(xué)習(xí)成本增高未來(lái)留住人才最重要
問(wèn)及最近的研究項(xiàng)目，百度的Tony說(shuō)正在對(duì)supervise learning, deep reinforce learning 做一些研究，但關(guān)于無(wú)人駕駛技術(shù)方面的研究?jī)?nèi)容目前不能透露。
Ai 大會(huì)Hu主席除了表示自己對(duì)deep reinforce learning也有一定程度的研究，發(fā)表論文，還表示自己對(duì)chatbot的發(fā)展非?？春?，持非常樂(lè)觀態(tài)度。
谷歌Apoorv強(qiáng)調(diào)了對(duì)加強(qiáng)基礎(chǔ)建設(shè)的需求，這樣可以減少工作中的人力，節(jié)省成本。他提到machine learning（機(jī)器學(xué)習(xí)）的成本現(xiàn)在也非常驚人，如果能夠應(yīng)用小的data，不需要很多resouse（代價(jià)） 和computer power（計(jì)算能力）就可以解決目前遇到的問(wèn)題，他本人對(duì)此還是非常樂(lè)觀。
在被與會(huì)者問(wèn)及為什么百度和谷歌這樣的搜索引擎公司卻要做汽車的無(wú)人駕駛內(nèi)容，百度Tony和谷歌Apoorv一致表示google和百度為了留住高級(jí)員工，會(huì)分派給大家一些有挑戰(zhàn)的項(xiàng)目研究，以使得這些聰明的領(lǐng)軍者有繼續(xù)留在自己公司持續(xù)戰(zhàn)斗的意志。Ai 大會(huì)Hu主席認(rèn)為這是大公司商業(yè)戰(zhàn)略的一部分。關(guān)于無(wú)人駕駛，Hu主席補(bǔ)充說(shuō)，在美國(guó)，每年死于交通事故的人數(shù)是3.3萬(wàn)，其中94%是人為犯錯(cuò)導(dǎo)致的。我們能不能讓道路更加安全一些？現(xiàn)在經(jīng)過(guò)無(wú)人駕駛技術(shù)的多次探索和嘗試，很有可能未來(lái)的我們是可以做到的。
