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人工智能,有朝一日會取代科學家嗎?

發布日期: 2020-07-29 信息來源:欧宝体育

   傳(chuan)統(tong)認為,科(ke)技工(gong)(gong)作(zuo)因其高度(du)的(de)創新(xin)(xin)性(xing)(xing),因此科(ke)技工(gong)(gong)作(zuo)者很難被人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智能取(qu)(qu)代。但日前,國(guo)際(ji)學(xue)(xue)(xue)(xue)術期刊《自(zi)(zi)然》發表的(de)一(yi)(yi)(yi)篇論文吸引了大家的(de)眼球。科(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)家們(men)改造(zao)了一(yi)(yi)(yi)種汽車裝配線上常見(jian)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren),讓(rang)它可以(yi)(yi)(yi)在化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)實(shi)驗室(shi)內(nei)工(gong)(gong)作(zuo)。通過與機(ji)器(qi)學(xue)(xue)(xue)(xue)習算法相(xiang)連,這種機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)可以(yi)(yi)(yi)使用和(he)人(ren)(ren)(ren)類(lei)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)家一(yi)(yi)(yi)樣的(de)標準分析(xi)儀器(qi),“相(xiang)當于使研究(jiu)人(ren)(ren)(ren)員而(er)非儀器(qi)變得自(zi)(zi)動化(hua)(hua)”。同時,由于它和(he)人(ren)(ren)(ren)類(lei)體積(ji)相(xiang)當,可以(yi)(yi)(yi)在傳(chuan)統(tong)實(shi)驗室(shi)內(nei)工(gong)(gong)作(zuo),而(er)無須(xu)建立或改造(zao)新(xin)(xin)實(shi)驗室(shi)。在提高一(yi)(yi)(yi)種聚合(he)光催(cui)化(hua)(hua)劑性(xing)(xing)能的(de)實(shi)驗中,這款機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)在2~3天內(nei)便優化(hua)(hua)了反(fan)應(ying)條件,而(er)人(ren)(ren)(ren)類(lei)要(yao)幾個(ge)月(yue)的(de)時間才能做(zuo)到(dao)。原(yuan)因之一(yi)(yi)(yi),就是這種機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)采(cai)取(qu)(qu)了激光掃描和(he)觸(chu)覺(jue)反(fan)饋相(xiang)結合(he)的(de)方(fang)式實(shi)現定位(wei),而(er)不是視覺(jue)系統(tong)——不用“看(kan)”的(de)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)無須(xu)光亮,因此極大地提高了光催(cui)化(hua)(hua)實(shi)驗的(de)效率(lv)。研究(jiu)者認為,這個(ge)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)將在傳(chuan)統(tong)實(shi)驗室(shi)有更(geng)多(duo)應(ying)用。那么,人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智能會(hui)取(qu)(qu)代化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)家嗎?會(hui)取(qu)(qu)代科(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)家嗎?本(ben)期,我們(men)邀請蘭州大學(xue)(xue)(xue)(xue)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)化(hua)(hua)工(gong)(gong)學(xue)(xue)(xue)(xue)院教授王為,中國(guo)科(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)院自(zi)(zi)動化(hua)(hua)研究(jiu)所(suo)研究(jiu)員侯增廣,和(he)中國(guo)科(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)院物理研究(jiu)所(suo)研究(jiu)員王磊(lei)一(yi)(yi)(yi)起來談(tan)(tan)談(tan)(tan)這個(ge)話題(ti)。

   1.人工智(zhi)能已成為科學家(jia)的(de)好幫手

   侯(hou)增廣(guang)(中(zhong)(zhong)國科學院自(zi)動化研究(jiu)(jiu)所研究(jiu)(jiu)員): 簡單地說,《自(zi)然》刊登的(de)論文在技術方面有兩個亮(liang)點。一(yi)是(shi)采(cai)用(yong)機器人(ren)代(dai)替傳統(tong)(tong)實(shi)(shi)驗室的(de)實(shi)(shi)驗員,克服(fu)了光催化實(shi)(shi)驗人(ren)工操作過程(cheng)中(zhong)(zhong)的(de)一(yi)些問題。這個實(shi)(shi)驗應(ying)用(yong)的(de)就是(shi)常見的(de)具有機械臂的(de)移動機器人(ren)平臺,它連續(xu)運行了8天(tian),做了688個實(shi)(shi)驗。第二個亮(liang)點是(shi)采(cai)用(yong)了貝葉斯算法,這是(shi)一(yi)種基(ji)于概率統(tong)(tong)計的(de)分類算法,使實(shi)(shi)驗效率大大提(ti)升。

   機(ji)器(qi)(qi)人最早(zao)在制造和生(sheng)產領(ling)域得(de)到(dao)應(ying)用(yong)(yong)。目前,在科學發現領(ling)域,機(ji)器(qi)(qi)人在精(jing)(jing)(jing)(jing)度要求比(bi)較高(gao)的場景中(zhong)(zhong),如時間精(jing)(jing)(jing)(jing)度、位置精(jing)(jing)(jing)(jing)度、操作精(jing)(jing)(jing)(jing)度等(deng),有(you)了很多(duo)應(ying)用(yong)(yong)。例如,人工(gong)授精(jing)(jing)(jing)(jing)要求把精(jing)(jing)(jing)(jing)子準確(que)地(di)送入卵(luan)子中(zhong)(zhong),精(jing)(jing)(jing)(jing)度要求比(bi)較高(gao),這(zhe)類任務如果采用(yong)(yong)機(ji)器(qi)(qi)人將比(bi)人工(gong)操作的效率高(gao)很多(duo)。

   人(ren)(ren)工智(zhi)能的(de)應用給科研帶(dai)來(lai)很(hen)多(duo)新變化,增加了新可能。比如,采(cai)用人(ren)(ren)工智(zhi)能方(fang)法對數據(ju)的(de)采(cai)集更客觀、分析更準確。同時(shi),人(ren)(ren)工智(zhi)能有強大的(de)計(ji)算(suan)能力,能夠發(fa)現人(ren)(ren)容易忽略的(de)小樣(yang)(yang)本(ben)事件(jian)、罕(han)見(jian)樣(yang)(yang)本(ben)事件(jian),可能給科學研究帶(dai)來(lai)意(yi)想不到的(de)發(fa)現。

   王為(蘭州大學化(hua)(hua)學化(hua)(hua)工(gong)學院教授): 人(ren)工(gong)智能如何(he)幫助化(hua)(hua)學家(jia)?我們(men)首(shou)先要理解“化(hua)(hua)學學科”和“人(ren)工(gong)智能”的內涵和外(wai)延,判斷(duan)它們(men)各(ge)自面(mian)臨的瓶頸和發展的方向,再分(fen)析它們(men)可能采用什么方式(shi)交匯融(rong)通(tong)。

   化(hua)學(xue)(xue)是(shi)發現和創造物(wu)(wu)質的(de)(de)(de)(de)學(xue)(xue)科。要(yao)解決(jue)的(de)(de)(de)(de)基本問題包括: 物(wu)(wu)質如何(he)(精準)創制?物(wu)(wu)質的(de)(de)(de)(de)組成(cheng)和結構(gou)如何(he)?物(wu)(wu)質有什么(獨特(te))的(de)(de)(de)(de)功能?上述問題的(de)(de)(de)(de)解決(jue),從(cong)根本上講需要(yao)對微觀(guan)(guan)物(wu)(wu)質世界的(de)(de)(de)(de)底(di)層(ceng)邏輯(ji)形成(cheng)理(li)論體系(xi)(xi)。因此,化(hua)學(xue)(xue)學(xue)(xue)科既(ji)需要(yao)動腦,也(ye)需要(yao)動手: 從(cong)發現和創造物(wu)(wu)質的(de)(de)(de)(de)實踐(jian)中(zhong)(zhong)獲(huo)得數(shu)據,從(cong)數(shu)據中(zhong)(zhong)總(zong)結新(xin)的(de)(de)(de)(de)經驗和規(gui)律,再(zai)從(cong)經驗和規(gui)律中(zhong)(zhong)指導未知的(de)(de)(de)(de)、獲(huo)得新(xin)數(shu)據的(de)(de)(de)(de)實踐(jian)。簡言之,化(hua)學(xue)(xue)學(xue)(xue)科的(de)(de)(de)(de)發展需要(yao)從(cong)微觀(guan)(guan)到宏觀(guan)(guan)的(de)(de)(de)(de)多尺度(du)層(ceng)級上,高效精準獲(huo)取數(shu)據、建立數(shu)據和理(li)論之間的(de)(de)(de)(de)強連接、完(wan)備理(li)論體系(xi)(xi)。

   新一代人工智(zhi)能的(de)核心(xin)是(shi)在大數據基礎(chu)上將智(zhi)能問(wen)題轉化為數據問(wen)題,其發(fa)展需(xu)要(yao)三(san)個核心(xin)要(yao)素(su)的(de)支撐: 計算(suan)能力、海(hai)量數據、數學算(suan)法(fa)(fa)。人工智(zhi)能的(de)基本(ben)層級是(shi)智(zhi)能放大和(he)綜合,包括信息的(de)采集(ji)、錄入和(he)分(fen)析(xi)。進階層級是(shi)智(zhi)能預測,即在大數據基礎(chu)上預測特定事物(wu)的(de)發(fa)生概率。高級層級是(shi)智(zhi)能學習,即通過(guo)算(suan)法(fa)(fa)上的(de)革新,突破人類的(de)思考模式,在基本(ben)規律下自主地創造機器的(de)思考模式,從而(er)輸出全(quan)局最優的(de)結果。

   人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)在化(hua)學(xue)(xue)領域中的(de)(de)(de)應用初見端倪。其對于化(hua)學(xue)(xue)家的(de)(de)(de)幫助可能(neng)表(biao)現在以下幾個(ge)層(ceng)級: 一是(shi)輔助動(dong)手,高效獲得(de)數據。二是(shi)輔助動(dong)腦。通過對海量數據的(de)(de)(de)分析,人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)可能(neng)預測出新的(de)(de)(de)物質合(he)成途徑、發現物質的(de)(de)(de)新功(gong)能(neng)、建立新的(de)(de)(de)邏輯(ji)連接(構效關(guan)系)等。三是(shi)針對化(hua)學(xue)(xue)領域的(de)(de)(de)核心問題,通過深度(du)學(xue)(xue)習(算法創(chuang)新)和(he)深度(du)自動(dong)化(hua),實現動(dong)手和(he)動(dong)腦的(de)(de)(de)深度(du)結合(he),完成自主(zhu)創(chuang)新。以此標(biao)準(zhun)衡量,人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)在化(hua)學(xue)(xue)領域中的(de)(de)(de)應用還處在起步(bu)階(jie)段。《自然》這篇工(gong)作(zuo)的(de)(de)(de)核心亮點是(shi)提供了高效獲取數據的(de)(de)(de)深度(du)自動(dong)化(hua)研究(jiu)平臺,為將來動(dong)腦和(he)動(dong)手的(de)(de)(de)有(you)效結合(he)起到示(shi)范作(zuo)用。

   王(wang)磊(中國科學(xue)院物(wu)理所研究員(yuan)): 今天的人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)已經在(zai)(zai)(zai)科研領(ling)域(yu)給科學(xue)家(jia)帶來很(hen)多幫(bang)助。我(wo)(wo)們可以想象,愛(ai)迪生發明(ming)燈芯,要對各種材(cai)(cai)料(liao)不停試錯,如(ru)果有這種機器人(ren)(ren)的幫(bang)助,那可能(neng)(neng)提早電燈的發明(ming)。其實(shi),在(zai)(zai)(zai)科研領(ling)域(yu)有很(hen)多類似的應(ying)用(yong)。比如(ru)我(wo)(wo)們中科院物(wu)理所,在(zai)(zai)(zai)晶體材(cai)(cai)料(liao)的合成(cheng)和生長上,就(jiu)使(shi)用(yong)人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)作為輔助。我(wo)(wo)們所幾輩(bei)科研人(ren)(ren)員(yuan)在(zai)(zai)(zai)這個行業深耕幾十年,留下了豐(feng)富的實(shi)驗數據,但(dan)都(dou)是寫在(zai)(zai)(zai)紙上的。我(wo)(wo)們把這些實(shi)驗記(ji)錄數字(zi)化(hua),再(zai)“訓練”一個識別程序,就(jiu)能(neng)(neng)用(yong)來預測(ce)晶體能(neng)(neng)不能(neng)(neng)長成(cheng)等。再(zai)比如(ru),在(zai)(zai)(zai)材(cai)(cai)料(liao)科學(xue)中,很(hen)多時候科學(xue)家(jia)們要從(cong)材(cai)(cai)料(liao)微觀組成(cheng),例(li)如(ru)原子排列順序等,來推測(ce)材(cai)(cai)料(liao)可能(neng)(neng)具備的宏觀功能(neng)(neng),例(li)如(ru)親水性等。通常這個計算是很(hen)復(fu)雜的,需要耗費大量時間(jian)。現在(zai)(zai)(zai),人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)通過“學(xue)習”之(zhi)前(qian)的計算結果,已經可以完成(cheng)這部分工作。當然,其準確(que)性還有很(hen)大提升空(kong)間(jian)。

   2.什么(me)樣的科技(ji)工作(zuo)者會被(bei)替(ti)代

   王為: 我的基本觀(guan)點是: 人工(gong)智能在未來會(hui)替代重復性的化(hua)(hua)學(xue)實驗和測試工(gong)作,有(you)可能改變(bian)甚至(zhi)變(bian)革(ge)化(hua)(hua)學(xue)研究的范式,但從根(gen)本上無法替代化(hua)(hua)學(xue)家。

   就獲(huo)取數據而言,人(ren)工(gong)智(zhi)能在預先(xian)設計的(de)化(hua)(hua)學(xue)實(shi)驗中(zhong)(zhong)表現(xian)得更加(jia)高(gao)效(xiao)。相較(jiao)于人(ren)的(de)操作,其標準化(hua)(hua)程度更高(gao)、誤差更小,能幫助化(hua)(hua)學(xue)家(jia)獲(huo)得更大量(liang)的(de)、標準化(hua)(hua)的(de)、可(ke)(ke)對比的(de)數據。就數據分析(xi)而言,相比于人(ren)類記憶以(yi)(yi)及理(li)解數據的(de)局限性,人(ren)工(gong)智(zhi)能可(ke)(ke)以(yi)(yi)更為精準、有效(xiao)地收(shou)集、分析(xi)、整合數據,并(bing)可(ke)(ke)能尋找(zhao)到相應的(de)規律(lv)。因此,人(ren)工(gong)智(zhi)能有可(ke)(ke)能在化(hua)(hua)學(xue)領域的(de)應用中(zhong)(zhong)率先(xian)取得突(tu)破(po),從而改變(bian)甚至(zhi)變(bian)革化(hua)(hua)學(xue)研究(jiu)的(de)基(ji)本模式。

   而取得(de)突(tu)破的(de)先決條件至(zhi)少(shao)有兩點。一是獲取海量數(shu)據(ju)(ju)。人工智能的(de)基礎是大數(shu)據(ju)(ju)。就(jiu)機器(qi)學(xue)(xue)習的(de)需求而言,目前化(hua)學(xue)(xue)領(ling)(ling)域所能提供的(de)數(shu)據(ju)(ju)數(shu)量非常有限、可對(dui)比度極低。二是實現算法創新。基于化(hua)學(xue)(xue)領(ling)(ling)域提出的(de)特定(ding)科(ke)學(xue)(xue)問題,在海量數(shu)據(ju)(ju)存在的(de)前提下,通過算法創新,突(tu)破化(hua)學(xue)(xue)領(ling)(ling)域現有的(de)思考模式和理(li)論框架,鎖(suo)定(ding)多參數(shu)復雜體系的(de)最優解。就(jiu)此(ci)而言,人工智能在化(hua)學(xue)(xue)領(ling)(ling)域中的(de)應(ying)用還有很(hen)長的(de)道(dao)路要(yao)走。

   侯增廣: 人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)很可能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)給(gei)實(shi)驗室帶來(lai)巨大變革,甚至出(chu)現無人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)實(shi)驗室。但(dan)我(wo)認為,短(duan)時間內(nei),人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)和(he)(he)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)不能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)替(ti)代科(ke)學家。我(wo)們看《自然》刊登的(de)(de)(de)這(zhe)個實(shi)驗中,進行(xing)實(shi)驗頂層(ceng)設計(ji)的(de)(de)(de),比如實(shi)驗架構(gou)等,還(huan)(huan)是(shi)(shi)科(ke)學家,機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)和(he)(he)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)只不過(guo)是(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)手和(he)(he)眼的(de)(de)(de)延伸(shen)。我(wo)認為,即便深度(du)(du)學習(xi)等人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)方(fang)法(fa)發(fa)展起(qi)來(lai),也不太可能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)替(ti)代科(ke)學家。因為人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)是(shi)(shi)建立在算法(fa)之上,它的(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)的(de)(de)(de)獲(huo)取是(shi)(shi)基于(yu)(yu)大量數(shu)據得(de)來(lai)的(de)(de)(de),強大的(de)(de)(de)基于(yu)(yu)數(shu)據的(de)(de)(de)計(ji)算能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)是(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)核心能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)。但(dan)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)和(he)(he)真實(shi)的(de)(de)(de)生物智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)還(huan)(huan)有(you)很大差距(ju),人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)從來(lai)就不是(shi)(shi)這(zhe)么(me)思考(kao)的(de)(de)(de),人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)是(shi)(shi)基于(yu)(yu)知識、而(er)非(fei)(fei)基于(yu)(yu)數(shu)據的(de)(de)(de)。而(er)這(zhe)點(dian),人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)還(huan)(huan)做(zuo)不到。比如我(wo)們課題(ti)組在研究(jiu)手術機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)。在某些方(fang)面,它的(de)(de)(de)精準度(du)(du)比普通醫生要高。但(dan)是(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)體是(shi)(shi)非(fei)(fei)常復雜的(de)(de)(de),每個人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)情況也千差萬別(bie),遇(yu)到復雜病灶、復雜障礙如何處理(li)?這(zhe)點(dian)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)還(huan)(huan)不行(xing),比不上經驗豐(feng)富的(de)(de)(de)醫生。因為這(zhe)些能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)和(he)(he)判斷都是(shi)(shi)基于(yu)(yu)經驗知識的(de)(de)(de),而(er)非(fei)(fei)簡單數(shu)據。

   王磊: 科(ke)研(yan)(yan)中,那些(xie)重復性(xing)高的(de)(de)、有(you)固定流程的(de)(de)工(gong)(gong)(gong)作可(ke)能(neng)被替(ti)代。但(dan)對于是(shi)否能(neng)替(ti)代科(ke)學(xue)家這個問題,我的(de)(de)看法(fa)是(shi)比(bi)較(jiao)保(bao)守的(de)(de)。比(bi)如我們物理學(xue),最(zui)重要的(de)(de)是(shi)在(zai)(zai)現象中發現新(xin)(xin)(xin)的(de)(de)物理定律(lv)(lv)。但(dan)目前(qian)(qian)的(de)(de)人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)算(suan)法(fa),還(huan)看不到(dao)能(neng)發現新(xin)(xin)(xin)物理定律(lv)(lv)的(de)(de)可(ke)能(neng),作出創(chuang)新(xin)(xin)(xin)性(xing)發現的(de)(de)可(ke)能(neng)性(xing)比(bi)較(jiao)小。我現在(zai)(zai)做的(de)(de)深度學(xue)習與計算(suan)物理交叉的(de)(de)研(yan)(yan)究(jiu),起碼目前(qian)(qian)還(huan)沒有(you)看到(dao)人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)能(neng)夠取(qu)代科(ke)學(xue)家的(de)(de)證據(ju)。雖然現在(zai)(zai)也有(you)很(hen)(hen)多實(shi)驗模(mo)擬一(yi)個環(huan)境(jing),看看人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)是(shi)否能(neng)取(qu)得重新(xin)(xin)(xin)發現。比(bi)如給人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)萬有(you)引力定律(lv)(lv)發現之前(qian)(qian)的(de)(de)各種數據(ju),看人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)能(neng)不能(neng)像牛頓一(yi)樣發現萬有(you)引力定律(lv)(lv)。有(you)些(xie)實(shi)驗聲稱獲得了很(hen)(hen)好的(de)(de)結果,但(dan)仔細(xi)研(yan)(yan)究(jiu)這些(xie)實(shi)驗,會發現其中有(you)很(hen)(hen)多可(ke)控的(de)(de)空間。因此,我總體認為(wei),目前(qian)(qian)的(de)(de)人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)做出創(chuang)造性(xing)發現的(de)(de)可(ke)能(neng)性(xing)比(bi)較(jiao)小。

   3.人工(gong)智能是否會引發與人爭工(gong)作(zuo)的倫(lun)理隱憂

   侯增廣: 我(wo)覺(jue)得這(zhe)(zhe)(zhe)方面擔憂是(shi)(shi)(shi)不(bu)必要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。我(wo)們(men)借助人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)和機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)可(ke)以提高工作效(xiao)率,把(ba)人(ren)(ren)(ren)從重(zhong)復性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)、危險性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工作中(zhong)解(jie)放出來(lai)(lai)(lai)(lai)。這(zhe)(zhe)(zhe)是(shi)(shi)(shi)一(yi)種社會的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)進步。當(dang)然,人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)也(ye)面臨很(hen)多倫(lun)理(li)問(wen)(wen)(wen)題(ti)(ti)(ti),這(zhe)(zhe)(zhe)不(bu)可(ke)能(neng)在(zai)一(yi)個(ge)(ge)(ge)訪談中(zhong)盡談。我(wo)只(zhi)能(neng)從我(wo)所在(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)領域談一(yi)個(ge)(ge)(ge)倫(lun)理(li)問(wen)(wen)(wen)題(ti)(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)例子: 目前的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)方法(fa)(fa)是(shi)(shi)(shi)不(bu)能(neng)夠保證計算結果百分百正(zheng)確,我(wo)們(men)應(ying)該把(ba)什(shen)么(me)(me)樣問(wen)(wen)(wen)題(ti)(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)決定(ding)權交給人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)?如果出現失誤(wu),這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)責(ze)任(ren)應(ying)該由誰(shui)(shui)來(lai)(lai)(lai)(lai)承(cheng)擔?我(wo)們(men)再(zai)以手(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)為(wei)例。之前說過,人(ren)(ren)(ren)體是(shi)(shi)(shi)十分復雜的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de),手(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)中(zhong)會遇(yu)到各種各樣的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)狀況。如果是(shi)(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)做手(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu),他(ta)很(hen)清(qing)楚(chu)自(zi)己能(neng)力(li)或技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)邊界在(zai)哪(na)里,什(shen)么(me)(me)樣的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)問(wen)(wen)(wen)題(ti)(ti)(ti)是(shi)(shi)(shi)他(ta)不(bu)能(neng)解(jie)決的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。因(yin)此,可(ke)以及時向老師、前輩請教(jiao),或者邀請其他(ta)科室的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)大(da)夫來(lai)(lai)(lai)(lai)會診。但如果是(shi)(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)自(zi)主做手(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu),它是(shi)(shi)(shi)按照程序(xu)來(lai)(lai)(lai)(lai)運行的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de),這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)程序(xu)不(bu)可(ke)能(neng)包含(han)所有可(ke)能(neng)發(fa)生的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)況,機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)也(ye)不(bu)會清(qing)楚(chu)自(zi)己能(neng)力(li)和技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)邊界。那么(me)(me),在(zai)某(mou)些(xie)程序(xu)交由機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)來(lai)(lai)(lai)(lai)判斷和決定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)況下(xia),一(yi)旦(dan)手(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)失敗,這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)責(ze)任(ren)由誰(shui)(shui)來(lai)(lai)(lai)(lai)承(cheng)擔?是(shi)(shi)(shi)算法(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研究(jiu)者,是(shi)(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)制造商(shang),還是(shi)(shi)(shi)按下(xia)操(cao)作鍵(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)醫護(hu)人(ren)(ren)(ren)員?這(zhe)(zhe)(zhe)是(shi)(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)(ge)值得大(da)家關注(zhu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫(lun)理(li)問(wen)(wen)(wen)題(ti)(ti)(ti)。

   王磊: 每一次技術(shu)的(de)更(geng)新換代(dai),都會帶來產業(ye)的(de)變化(hua),某些(xie)工種可(ke)能被替代(dai),從而引導勞動力(li)向不(bu)同的(de)方向分流。我(wo)覺得從人(ren)類整體的(de)發(fa)展而言,與人(ren)爭工作這個(ge)倫(lun)理(li)問(wen)題可(ke)能不(bu)是(shi)最急迫(po)的(de)。我(wo)們(men)目前(qian)討論更(geng)多的(de)倫(lun)理(li)問(wen)題,是(shi)如(ru)何讓機(ji)器(qi)不(bu)“染上”人(ren)類的(de)偏見(jian)(jian)。我(wo)們(men)知(zhi)道,人(ren)工智(zhi)能是(shi)基(ji)于(yu)大數據的(de),這些(xie)數據集(ji)的(de)標(biao)簽的(de)制備(bei)過程都需要人(ren)。特(te)別是(shi),原來數據集(ji)是(shi)由人(ren)寫的(de),可(ke)能會進行克制。現(xian)在數據集(ji)都是(shi)互聯網搜集(ji)的(de),偏見(jian)(jian)很難(nan)避免,比如(ru)基(ji)于(yu)膚(fu)色的(de)偏見(jian)(jian)、基(ji)于(yu)性別的(de)偏見(jian)(jian)等(deng)。那么,在人(ren)工智(zhi)能的(de)應用中(zhong),如(ru)何在算(suan)法中(zhong)去除這些(xie)偏見(jian)(jian),是(shi)我(wo)們(men)要面對(dui)的(de)比較(jiao)緊迫(po)的(de)倫(lun)理(li)問(wen)題。 

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