北美|IBM醫療AI踢鐵板
工商時報 吳慧珍 2021.03.14
IBM的醫療AI事業「華生醫療」發展遇挫,至今仍無法獲利,讓藍色巨人動起拋售的念頭,凸顯出AI應用於診斷治療疑難雜症面臨阻礙,資料庫建立是一大挑戰。
IBM開發的人工智慧(AI)系統「華生」(Watson),10年前在益智節目《危險境地》(Jeopardy)一戰成名,擊敗真人抱走百萬獎金,也開啟IBM AI進軍醫療這個兆元產業的契機,IBM滿懷壯志成立「華生醫療事業」(Watson Health Business)。豈料10年後,理想不敵現實,IBM動起拋售「華生醫療」的念頭。
IBM斥資數十億美元收購分析健康數據的Truven、開發醫學影像的Merge Healthcare、提供醫療保健分析服務的Phytel,目的在壯大華生醫療部門。
前IBM資深主管凱利(John Kelly)曾宣稱,是抱著破釜沉舟的決心發展華生醫療事業。但IBM的豪語落空,「華生醫療」無論在美國或海外市場都難占有一席之地,而且迄至目前為止尚未轉虧為盈。
成立迄今尚未轉虧為盈
伯恩斯坦研究公司分析師薩科納奇(Toni Sacconaghi)指出,「華生醫療」是IBM衝刺AI事業最重要的先頭部隊,起初被捧為公司成長引擎,但IBM營運陷入掙扎、領導高層更迭及裁員等種種紛擾,讓「華生醫療」逐漸被邊緣化。
IBM有意將「華生醫療」事業脫手,凸顯出新任執行長克里希納(Arvind Krishna)重振這家百年老店成長動能的努力遇到困境。儘管這位去年4月才上任的印度裔CEO曾說,AI與雲端運算是IBM未來發展的核心。
IBM去年透露,打算將IT基礎設備部門分拆成獨立公司,該部門年營收190億美元左右,約占IBM總營收四分之一。而出售至今無法獲利的「華生醫療」,是掌舵不滿一年的克里希納的下一步。
克里希納冀望「藍色巨人」IBM瘦身後,能從長期營收下滑的泥淖脫身,實現保持中個位數成長的目標。IBM去年總營收736億美元,而2010年營收將近1,000億美元。
IBM業績依舊不見起色,對押寶醫療保健市場的科技業來說是項警訊。專家表示,「華生醫療」及科技業其他進展不順的AI計畫,有一共同通病就是野心過大,像「華生醫療」就大肆吹噓能應付各種癌症問題。
專家還提到,醫療AI遇到的另一個難題是,數據收集沒有可依循的標準,這也讓演算法無用武之地。加州新創公司Landing AI的AI專家兼執行長吳恩達(Andrew Ng)說:「醫療客製化的問題很嚴重。」
病歷收集有隱私權顧慮
谷歌母公司Alphabet旗下的AI事業Google DeepMind,開發出AI圍棋程式AlphaGo,2016年戰勝韓國棋王轟動國際,之後DeepMind積極投入醫療領域,在慢性病篩檢上卓然有成。然DeepMind這幾年也是處於虧損狀態,收集健康數據的過程引發隱私權顧慮。
醫療保健專家表示,醫療AI發展遇挫,凸顯應用AI治療疑難雜症面臨的挑戰。專家說,光是取得廣大病患族群的資料就是一大考驗,而臨床資料庫未必能將關乎複雜疾病的知識缺口一網打盡。
紐約西奈山醫療系統人工智慧主任富克斯(Thomas J. Fuchs)還點出,科技公司有時對醫療體系如何運作的專業知識不足,增添AI落實在醫療領域的難度。
即便「華生醫療」踢到鐵板,IBM研究部門仍以AI和醫療為優先發展目標。IBM去年宣布,與製藥大廠輝瑞聯手開發的AI產品,可透過語言分析診斷是否會罹患阿茲海默症。
附圖:
IBM醫療AI事業「華生醫療」發展遇挫,讓藍色巨人動起拋售的念頭。圖/美聯社
資料來源:https://ctee.com.tw/bookstore/world-news/427024.html?fbclid=IwAR1xLublkeeGYD88ZxGV2d-KWmR5hdlPpnQQuBkmoBL7t8IPITxkZRplezc
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戰棋海克斯科技 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的精選貼文
0317新加坡聯合早報
*【仰光軍管範圍擴大民眾逃離戒嚴區】
緬甸反政變示威活動持續延燒,軍方加大力度在主要城市仰光的部分地區實施軍事管制後,大批居民昨天紛紛逃離戒嚴區。緬甸軍方本月14日在全國範圍鎮壓示威者導致至少74人喪命後,當晚宣佈在仰光多個鎮區實施軍事管制。前天又有多個地區再爆發暴力衝突,至少20人喪命,軍政府更進一步擴大軍事管制實施範圍。
https://www.zaobao.com.sg/news/sea/story20210317-1131842
*【聯合國人權辦公室:緬甸37名記者被捕 五人拘留中死亡】
聯合國人權辦公室說,緬甸有37名記者被捕,其中包括19名仍被拘留的人;有五人已知在拘留中死亡。據路透社報導,聯合國人權發言人沙姆達薩尼在日內瓦的一次簡報會上透露上述消息。她說:“我們呼籲軍方停止殺害和拘留示威者。”聯合國人權辦公室當天表示,自2月1日政變以來,由於安全部隊對示威者和旁觀者使用實彈,緬甸至少有149人被殺。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210316-1131794
*【結束東京“2+2”會談 美日警告中國“脅迫行為”違反國際秩序】
美國和日本的國防部長與外交部長週二于東京舉行“2+2”會談後,共同針對中國的“脅迫及破壞穩定的行為”發出警告。其中,會議對中國海警法深表關切。四位部長發表聯合聲明,警告“中國的行為有違現有國際秩序,對政治、經濟、軍事及科技造成挑戰。”他們反對中國威嚇地區其他國家、損害區域穩定。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131865
*【美議員提議增兩成外交經費以加強與中國競爭的能力】
美國四名民主黨議員提議將美國外事預算增加120億美元,希望在多年的支出持平後能夠促使美國總統拜登增加外交經費,增強與中國競爭的能力。根據路透社報導,參議員Chris Murphy和Chris Van Hollen以及眾議員David Cicilline和Ami Bera表示,增加20%的支出將增強美國與中國競爭的能力,預防再次出現大流行病,並應對氣候變化。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20210317-1131959
*【拜登政府:欲改善中美關係 中澳關係正常化是先決條件】
美國一名資深官員說,拜登政府已經向中國表明,中國與澳洲關係恢復正常化,是華盛頓採取任何實質行動改善與北京關係的先決條件。拜登的印度太平洋地區協調官坎貝爾接受《雪梨先驅晨報》採訪時說,中美官員在每次會議上都會提起中國對澳洲的“經濟脅迫”,這也將是週四舉行的中美高層會議的議題之一。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131866
*【參院兩黨一致支持拜登的美國貿易代表人選】
美國貿易代表提名人戴琪在參議院的程式表決中罕見獲得兩黨議員一致支持,為她出任此職鋪平道路。路透社報導,參議院以98票對零票通過一項動議,結束對戴琪(Katherine Tai)的提名辯論,只有共和黨參議員Cynthia Lummis和民主黨參議員Mazie Hirono沒有投票。預計參議院將在週三正式投票通過戴琪的提名。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131940
*【報告:干預美國2020大選或由普丁親自主導】
由美國國家情報總監辦公室發佈的這份15頁報告指出,川普身邊一些高級軍方人員被克里姆林宮玩弄於股掌間,不斷大肆渲染不利於川普競爭對手拜登的傳聞,指其與獲俄羅斯支持的烏克蘭官員有關聯。情報報告還提供了一些新線索,指莫斯科插手去年的美國選舉可能是由普丁親自下指導棋,或至少是在他的批准下進行的。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131956
*【英國公佈脫歐後外交政策 增加核彈頭擴大印太影響力】
英國發佈一份文件,闡明英國脫離歐洲聯盟後的外交政策重點。媒體指檔表明,英國的目標是在本世紀中期將核彈頭數量從180個增加到260個。同時擴大在印度-太平洋地區民主國家中的影響力,以及維持同美國的密切聯結。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131863
*【莫迪要在印度2024年大選前 讓全部農村家庭獲自來水供應】
印度總理莫迪執政近七年來,支持率一直居高不下,部分原因在於莫迪為窮人提供了燃氣、廁所、電力,贏得廣大貧民的支持。接下來,莫迪的目標是要在2024年大選之前,讓所有農村家庭獲得自來水供應。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131864
*【六國總理促歐盟建立冠病疫苗分配“修正機制”】
奧地利總理庫爾茨與保加利亞、捷克、斯洛維尼亞三國總理16日在維也納舉行會議,克羅埃西亞和拉脫維亞兩國總理通過視頻參加,就歐盟疫苗採購和分配問題進行了磋商。會議結束後,奧地利、保加利亞、捷克、斯洛維尼亞四國總理舉行聯合新聞發佈會,要求歐盟依照既定原則,按人口比例向成員國同時提供疫苗,並建立疫苗分配“修正機制”。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131962
*【拜登3月25日舉行首次新聞發佈會】
美國總統拜登將於3月25日首次舉行正式的新聞發佈會。此前,拜登因沒有給予記者提供較長的問答時間而受到一些批評。自1月20日上任以來,拜登見到記者時一般只會回答一兩個問題就離開。白宮說,拜登之所以沒有舉行正式的新聞發佈會,主要是因為他仍忙於冠病大流行事務。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131943
*【巴育率先接種阿斯特捷利康冠病疫苗】
泰國首相巴育昨天接種了英國製藥商阿斯特捷利康的冠病疫苗,他是泰國國內首位接種這款疫苗的人。巴育昨天上午與內閣成員接種,他們原本應該於上週五接種疫苗,但因傳出疫苗可能出現“血凝”的不良反應後臨時喊停。歐洲一些國家在使用阿斯特捷利康疫苗後,出現出血、引發血栓和血小板減少的個案,德國、法國、義大利、西班牙、葡萄牙和賽普勒斯等多個歐洲國家紛紛暫停為民眾接種阿斯特捷利康疫苗。
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*【川普呼籲支持者接種冠病疫苗】
川普接受福斯新聞訪問時說:“我會向大量拒絕接種的民眾建議,去接種。坦白說,這些人大部分都是投票給我的人。”川普補充說:“這是很棒的疫苗,是安全的疫苗,而且有效。”
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131966
*【疫情期間全球碳排放雖有減少 美中印燃煤消耗料將大幅上升】
全球碳排放在冠病疫情期間大幅減少,但全球三大煤炭消費國的煤炭需求下來預計會顯著上升,進而抵消疫情期間減少的排放。美國能源資訊署透露,美國發電廠今年使用的煤炭將比去年增加16%,明年再加3%。煤炭需求占全球總量三分之二的中國和印度近期內也無計畫削減煤炭用量。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131860
*【批評環境不理想 膳食不適合幼童食用 港外籍感染者擔憂子女須送隔離營】
香港的2019冠病疫情因為健身中心群組再次反彈,當中不少感染者是外籍人士,他們的年幼子女須被送到特區政府管理的隔離中心,此舉引起許多外派人員的擔憂。有香港家長和醫生皆認為,當局應該人性化處理,酌情容許幼童無須入住隔離營,改在住所或到酒店檢疫。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210317-1131848
*【日本首現冠病變種病毒死亡病例】
日本神奈川縣政府16日發佈消息稱,確認兩名冠病變種病毒感染者死亡。這是日本國內首次出現變種病毒死亡病例。據共同社報導,死者為70多歲男性和50多歲男性,均于本月死於病毒感染導致的冠病。50多歲男性死後才被確認感染。目前並未確認到兩人的交集,感染路徑不明。據悉兩人均未曾在國外停留。尚不清楚變種毒株源自哪個國家,將委託國立感染症研究所鎖定類型。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210316-1131809
*【以色列疫苗接種率全球第一 最快下月起摘口罩】
全球冠病疫苗接種率第一的以色列,最快有望自下月起允許在戶外無需佩戴口罩。根據統計各國疫苗接種現況的網站Our World in Data稱,截至13日,以色列約930萬人口中,已有59.3%的人完成一劑以上的接種。當地時間14日,據Channel 12 News和《以色列時報》等當地媒體報導,以色列衛生部門正在準備取消戶外佩戴口罩的規定。該措施最快有望於4月實行。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210316-1131805
*【莫德納開始對兒童進行冠病疫苗研究】
這項研究將評估相隔28天的兩劑mRNA-1273疫苗的安全性和有效性,並打算在美國和加拿大招募約6750名兒童。該疫苗已被授權用於18歲及以上的美國人的緊急使用。在去年12月開始的另一項研究中,莫德納正在對12歲至18歲的青少年中測試mRNA-1273。最新研究是與美國國家過敏和傳染病研究所(NIAID)和生物醫學高級研究與開發管理局(BARDA)合作進行的。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210316-1131798
*【指責中國官媒發佈“虛假資訊” 美國否認確診領館職員以外交豁免權拒隔離】
美國指責中國官方媒體發佈有關其駐香港外交官的“虛假資訊”,否認其領館職員在確診冠病後以外交豁免權為由拒絕隔離。兩名美國駐港澳領事館工作人員感染冠病病毒後,領館前天暫時關閉,並進行深度清潔和接觸者追蹤。美領館及香港衛生署均表示,根據香港抗疫政策,上述兩人已前往醫院隔離病房。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210317-1131849
*【指韓美聯合軍演是侵略性演習 金與正警告拜登別一開始就製造事端】
朝鮮勞動黨副部長金與正通過《勞動新聞》刊登題為《難以重返三年前的春天》的談話,她警告“如果美國希望未來四年睡得安穩,最好不要在一開始就製造讓自己無法入眠的事端。”
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131859
*【每台手機上限2.5美元 華為收5G專利使用費】
中國通訊科技巨頭華為宣佈,將開始在5G領域收取專利費用,華為將根據手機費率其中對單台手機專利許可費上限為2.5美元,從2021年開始。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20210317-1131950
*【歐洲面臨2000多年來最嚴重旱季】
研究發現,歐洲最近的夏季乾旱天氣是該地區過去2110年來最嚴重的旱情,這是因為氣候變化加劇了熱浪的侵襲,衝擊生態系統和農業。科學家使用可追溯到羅馬時代的歐洲幹橡木和活橡樹的年輪資料,確定長期乾燥的趨勢,這種趨勢在2015年突然增強,為2000年來所未見。他們認為,這一異常乾燥的夏季很可能是由人為的氣候變暖和高速氣流(jet stream)的迴圈引起的。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210317-1131862
*【大量伊朗原油湧入中國 擠壓別國原油銷量】
根據貿易商和分析師的估計,作為全球第一大原油進口國的中國,目前從伊朗購買將近100萬桶/天的原油、凝析油和燃油。貿易商們表示,這影響了本受青睞的挪威、安哥拉和巴西等品級原油的銷量,導致現貨市場異常淡靜。由於美國的制裁,全球大多煉廠和貿易商都不願購買伊朗原油,以免面臨被美國銀行體系拒之門外等後果。然而,全球油價的漲勢似乎勢不可擋,令價格尤為優惠的伊朗原油對中國買家而言越來越有吸引力,包括占全國原油加工產能大約四分之一的獨立煉廠。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20210317-1131961
*【IAEA確認伊朗用新型先進離心機提煉濃縮鈾】
路透社取得的一份聯合國報告顯示,伊朗已開始在納坦茲地下核設施的第二種先進離心機提煉濃縮鈾。這意味著德黑蘭已進一步違反了它在2015年簽署的《伊朗核問題全面協議》。伊朗於去年開始把納坦茲地上核設施的三套不同型號先進離心機級聯轉移到地下的核燃料濃縮廠。聯合國國際原子能機構(IAEA)向成員國發佈的報告中確認,伊朗開始為安裝在地下核燃料濃縮廠的174台IR-4型離心機供應天然六氟化鈾(UF6)。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210317-1131941
戰棋海克斯科技 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
近日,我與阿萊克斯·彭特蘭教授(Alex Pentland)展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特(Will Knight)主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院,為全球大資料權威專家之一,現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授,擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜,曾參與創建MIT媒體實驗室,是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句:
李開復:
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,這種價值的產生極其迅速,只需要幾個月,甚至短短幾周。
未來突破很難預測,對奇點、超級智慧的爭辯,在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭:
AI絕非試圖取代人類,而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作,讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
我在對話中表示,當我們試圖解決AI問題時,應該用技術來解決技術的問題,可以尋求與監管部門協作,而不只是丟給他們,“新技術會衍生新的問題,我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案,就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為,人工智慧的核心,是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家,連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準,就像TCP/IP互聯網協定那樣,避免AI冷戰。” 我們都贊同,AI發展從來不是單打獨鬥,跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動,主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF)由麻省理工學院的中國留學生創立,至今已有十年,是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者,共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容,由我的同事整理、分享給大家:
Part I 主題演講
▌李開復:各方應協作,讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請,對於人工智慧的看法,這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題,人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段,從應用落地層面來說,正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局,從視覺、語言、觸覺和其他感知技術,到自動化機器人、無人駕駛等,對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性,但我預測未來的格局會非常龐大,依據統計,各行各業採用AI的程度目前不到5%,AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點,AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多,更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人,我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向,就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的,通常只需要幾個月,甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數,仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說,它們需要的是高度定制化的方案,而非通用型AI方案,所以融合的過程中,不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三,我早年做過很多科研工作,很高興能看到關於系統一和系統二(System One, System Two)的討論,我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二,即從識別、決策、優化等能力,升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧,其中一個流派主張回歸經典的AI理念,甚至重新構建嶄新的模型結構,在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程,最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路(CNN)帶來的喜人成績,還有預訓練自然語言處理模型(Pre-Trained Models for Natural Language Processing)的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似,不管是英語還是中文,在習得這些語言之後,再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中,這種模式比我們想像得還要強大,就像阿爾法圍棋(AlphaGo)一樣。
最後一點我想說的是,如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題,例如隱私、資料安全、治理和監管,在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時,有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法,其實不然,我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力?
就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生;面對千年蟲難題時,也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術,應對DeepFake深度換臉程式的挑戰;或者通過聯邦學習技術,在保證資料私密性的同時,滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體,我們需要與監管部門一起協作,而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力,我們可以讓AI的應用變得更有深度,更加務實,更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭:國家間應建立互通標準,避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是,深度學習不僅需要龐大的資料來源,而且要求這些資料長時間恒定不變,以保證模型訓練結果的可靠性,例如人類的面容、語言,就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時,出現了倉庫貨物緊缺,不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰,就是因為快速變化的疫情,和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外,我想談談如何通過聯邦學習,促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料,需要聯合不同的資料來源。基於這種需求,出現了很多新商業模式,比如“資料經紀人”——他們不出售資料,而是把資料借出去,作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多,他們促進了資料的流通,也加強了資料的隱私性。因此,像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合,有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設,為資料應用和深度學習提供基礎環境,比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗,新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統,來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗,涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料,實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料,這些資料能使AI應對迅速變化的情況,並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合,例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料,可能會比深度學習更加強大。
除此之外,我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益,這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面,我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作,找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策,也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率,比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫,現在可以利用AI實現全新的資料優化方式,將貧困、不平等這種之前無法量化的指標,通過可量化的指標進行評估。
同時,要真正實現這個目標,我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準,國家之間就不會相互信任去合作,就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式,就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的,新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統,將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大,只在ZOOM上講課是不夠的
Q1:疫情加速了行業的改變,遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展,這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談,目前看好AI在哪些領域應用的未來前景?
李開復:疫情的確對整個社會產生了實質性的影響,人們行為習慣發生了很多改變,更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程,為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料,可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究,因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務,例如批改作業,讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上,能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性,比如設置卡通版AI虛擬老師,讓課程充滿趣味性。
在中國,有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速,像創新工場投資的VIPKID,讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前,中國的線上教育已經擴展到了更多科目,包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下,美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的,好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯,應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭:李開復博士提到的教育案例,我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI,重點根本不是內容,我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用,我們更強調用AI增強人與人之間的互動,讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術,不是要取代你,而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人,讓你更容易的獲取資訊,並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力,培養領導力。只有基於這樣的宗旨,才能促進更有創造力的教育和學習,這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大,有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI,比如水管工,教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識,而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器,發現創業公司成功的要素裡,第一個是文化多樣性,也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性,他們能否發揮自己所長,並很好地進行團隊合作。
1956年,馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解,不應該只停留在“人工”層面,而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作,我把它叫做延伸智能(Extended Intelligence)。這也是我想強調的,人工智慧這個名詞有一定的偶然性,但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測,奇點、超級智慧過於樂觀
Q2:未來十年AI有沒有可能取得重要突破?比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼?
李開復:過去60多年來,深度學習是唯一的重大突破。在這之後,卷積神經網路(CNN)和GPT-3等都算是重要的改善,我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說,他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易,只要有大量的資料,就可以從實驗室進入到行業應用,CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的,雖然持有樂觀態度,但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測,對奇點(Singularity)的爭辯,甚至預測超級智慧的出現,在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭:我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋,包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等,是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論,並進行實踐。
從務實的角度來說,我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言,我們有這麼多醫院,在新冠疫情期間做了很多的實驗,為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢?
儘管資料有不相容的地方,但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來,我們對資料的需求也許會越來越少,外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料,因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規,要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3:人工智慧會有什關鍵挑戰?對於想從事這個行業的人,有什麼是需要瞭解的關鍵點?
李開復:首先,大背景在改變,新科技層出不窮,我們每年都需要學習新的東西。
其次,人工智慧可能引起各種問題,包括偏見、歧視、倫理道德等,是否危害人類的身體健康,無人駕駛技術該何去何從等等。
第三,人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校,能夠把AI教育擴展到各個學科,讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭:是的,我朋友做過一個有關電的趣味類比,電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候,並沒有發揮出多大的作用,因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的,但應用到其他領域時,就需要改造流程。很多情況下,最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是,就像李博士提到的,像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如,我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話,大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題,不能只是工程師或者社會科學從業者們在做,經濟學家,政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣,除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則,還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷,但依舊對小公司抱有期待
Q4:AI研究會消耗大量的資源,我們是否應該將資源往學術界平衡?現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎?
李開復:就人才而言,現在已經有重新平衡的跡象了。
過去,頂尖大學的學者基於待遇和種種考量,不少選擇去企業界工作。而近期,曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術,仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練,就要花費460萬美金,只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到,近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建,為了解決特定問題而生,並非紙上談兵做突破性科研,切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如,為製造業進行AI賦能,不是一件輕鬆的事,需要去工廠實地勘查,瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易,不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果,就會給產業界帶來革命性的影響。所以,雖然大公司的實力不容小覷,但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭:大學和公司是一種融合的關係,不僅體現在人才流動上,也會進行資訊資源分享,彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對,產業界的保密需求還是存在的,只是從學校的出發點來說,我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果,並與企業合作,形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5:兩位認為什麼是AI不能取代的?
李開復:一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力,瞭解自己知道什麼不知道什麼,這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心,人類之間的信任、友誼,自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭:人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I:找到小切入點,不要與巨頭正面硬碰
Q6:李博士提到了AI在小企業中的運用,可否再舉例說明是如何運用的?
李開復:這個問題分兩部分:一個是小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司,需要確保有足夠的資料,以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型,並且有願意變革的開放性公司文化。
所以,早期應用AI的公司可能規模較大,因為他們有足夠大的資料,和可相容變革的商業模型。每個例子都不同,不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭:如果我們放寬AI的定義,或許水管工、合同工都有資料,通過一些簡單的分析、整合,AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點,基於簡單的AI分析、機器學習,依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II:知曉技術,同時理解商業
Q7:兩位再分享一下最後的建議?
李開復:我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代,我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地,而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭:不要太較真於深度學習或者冗長的演算法,一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身,要明白資料類型、形態和規律,關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
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