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【TEDxTaipei】专访台大许永真:人工智慧的时代,这样

2020-06-12来源:N吃生活
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【TEDxTaipei】专访台大许永真:人工智慧的时代,这样

专攻人工智慧研究的台大资工系许永真教授,研究室名称为 智慧型代理人实验室,谈到这个大众颇为陌生的专有名词,许永真表示,其实是因为人工智慧曾经经历过黑暗期,上个世纪 80 年代后期人工智慧被过度期待却没有办法拿出相称的成果,结果古典的人工智慧就被打入冷宫了。

不过从事人工智慧研究的学者过去 30 年还是持续在努力,目标并不是要以电脑来模拟或取代人类的智慧,因为那毕竟是太过遥不可及的事情,而是有没有办法将一些问题以最佳化的方式解决?后来也就把这些发展称为智慧型代理人,许永真也提到,这个中文翻译不够传神,因为 Agents 其实是有自主能力的。

什幺是智慧型代理人?

所以智慧型代理人,就是针对某些任务,在它知道的知识範围内,能够以最好的方式自主完成。古典人工智慧的目标是要跟人类一样好,但是到了智慧型代理人,则是把目标放在把事情做好,所以不以人工智慧来形容,也是怕被误解是古典人工智慧,现在主流的顶尖国际研讨会其实是以 Multi-agent systems 为名。

许永真表示,智慧型代理人这个领域主要研究的方向是怎幺解决问题、怎幺做规划、怎幺做不同实体之间的协调与互动,所以发展出很多演算法。现在最热门的领域是机器学习,但机器学习只是人工智慧里面的一小部分,其他还有自动规划、互相协调等领域也都有各种演算法,而且这些领域应该会是下一波的研究重点。

许永真是台大资讯系第二届的学生,当时还没有人工智慧的课程,直到大四有一位客座教授回台湾开了人工智慧的课程,才引发许永真的兴趣,并且出国之后就专门研究人工智慧。为什幺觉得有趣呢?许永真提到,当时还是古典人工智慧,着重在自动推理的研究,也就是举一反三的能力,这对许永真来说,如果电脑能做到这件事情,那实在太棒了!跟现在有点不同,现在的机器学习是要训练电脑一万次,电脑才有办法成功自己做一次,但是那时候是反过来,想要达到教电脑一次电脑就可以自己做一万次,所以当时被这种愿景强烈吸引。

【TEDxTaipei】专访台大许永真:人工智慧的时代,这样

当然,现在回头去看,当时的想像现在甚至也还没有做到,但是如果当时没有奠定那些基础,也不会有现在的发展。许永真认为,从机器学习的发展来看,其实是需要很多基础的到位,包括运算能力的增强、大数据的存在,不然就算空有演算法,机器学习仍然没办法发挥。所以现在机器学习发展的条件已经成熟了,但是想要人工智慧能够自动推论、自动规划,条件其实还不足。

所以人工智慧下棋可以下得很好,这当然是很重要的发展,可是棋盘本身是被定义得很清楚的,道路环境则比棋盘複杂多了,下棋的时候对手只有一个,一次只下一子,可是不管是智慧型工厂或是自动驾驶车上路,面临的环境是动态而複杂的,甚至还有不守规矩的路人,这些问题不见得是现在机器学习的演算法就能解决的,甚至连问题都还没有清楚定义,难题可能不是自驾车与自驾车之间的沟通,而是人与自驾车的沟通。

物联网跟人工智慧有什幺关係?

最近许永真的研究主题是物联网与人工智慧的发展,这两者到底有什幺密切的关係?许永真表示,主要是 INTEL 看到台湾硬体製造的优势与人才的丰富而与台大合作进行研究,并且成立了 Intel-台大创新研究中心。而另一个更重要的原因是,物联网将会是人工智慧发展的一个重要的準备。

我们现在有一些大数据已经让机器学习有所突破了,但是随着物联网的普及,每一个装置所带有的感应器都会变成是产生与收集资料的前端设备,而这些资料将来就会让人工智慧往下一个阶段继续进步。透过人工智慧产生决策之后,要怎幺去影响环境,同样也要靠这些物联网装置当做是后端。所以人工智慧就像大脑,而物联网的设备则有一些会是眼睛、一些是耳朵,还有另外一些会是手、脚。

台湾学界最大的问题是没有开源文化

与 Intel 合作,加上留学的经验,许永真发现台湾的产业界与学界中间是有落差的,美国的产业界则不断的从学界取得最新的技术与人才,差异在哪里呢?其实是开放程度,台湾的学界有不错的研究成果,但是太过强调技转授权的权利金,好像这样国家或学校才不会被佔便宜或是图利厂商,而美国的研究成果大多是开源的或是公开写在论文发表了,产业界不只可以拿到程式码,也能拿到研究资料。

开源的文化才是最关键的,因为大家都会拿到你的研究成果,所以你公开前就要做好一点,是人家马上就能用的样子,但台湾不是,因为不必开放,很多东西都只要可以发表论文就好,其实连半成品的水準都还不到,连带很多人才从台湾学界出去,其实也没有像是美国人才那样已经从研究、开发到成品都经历过,能独当一面了。

此外,开源的好处还有很多,像是许多研究都共用相同的资料,这幺一来研究成果才能互相比较,像是 UC Irvine 或 ImageNet 就是很好的例子,反观台湾许多研究成果不是锁起来就是限定授权,研究者不是得花时间自己重新找资料,就是研究成果根本没办法互相比较和验证,不只国内研究团队没办法产生实质竞争或合作,国际研究团队也不会看到台湾的成果。

如果要说台湾的问题,产业界大多是中小型规模,研发的认知与资源都不足,只能靠学界提供协助,而学界又没有开源的习惯与规範,导致研究常常终止于发表论文,但距离产品化或商业化还有很长一段路,这中间有很大的距离需要更多的互动与理解,只有两边开始产生合作,对台湾的未来才会有所帮助。

所以并不是做不到,只是希望可以有更多像是林智仁、林轩田老师这种将研究开源、产学合作的好事情发生,那台湾在各方面都会是很有希望的,而且这些事情每个人都能从自己做起。

台湾学界培养人才,但产业界不会用,结果都被国际大厂挖走了

许永真也提醒,国际大厂是大举挖角的,Google 的 DeepMind 里面几百个博士在研究深度学习,找人的方式是直接去学校把最优秀的博士毕业生直接高薪聘走,从学校到产业几乎无缝接轨。而台湾的产业却常常不知道怎幺用博士毕业生,这也不能怪产业界,学界自己也有要检讨的地方,所以双方应该要有更多的互相沟通和互相理解。

许永真建议,最根本的是产业界要懂得问对问题,学界才有办法帮忙解决正确的问题,而学界则要懂得怎幺让研究的成果可以变成产业界能立即使用的解决方案,而不只是拿来发表论文,但是没办法落实在产业,最后产业界也要懂得怎幺产品化,而不是以为研发工作可以全部外包给学界。

现在其实人工智慧的产业很明显已经成形,但台湾的人才栽培出来,结果都被挖走了,DeepMind 的黄士杰也是在台湾读博士,毕业后就出国去工作。所以一方面学界想培养更多的人工智慧人才,但另一方面产业界却可能还不知道自己为什幺要做人工智慧,不懂得如何问对问题并且用人工智慧的技术来解决,这也是为什幺许永真会想要站上 TEDxTaipei 发表演讲,就是希望让大众知道:

现在许永真的研究室栽培出来的学生可以被 Google、Facebook、Amazon 直接聘过去做人工智慧的开发,而一位去 Google 的学生回台湾跟许永真感叹说,在台大做了好几个月的专案,在 Google 一两个礼拜就完成了,因为资料量够大、硬体运算资源非常丰富,所以跑出来的结果甚至比原来还好。所以这也是人工智慧为什幺在中国或美国是有先天优势的,一来是行动装置这一波的发展台湾没有跟上,再加上像是中国没有隐私问题,所以资料量也就不足了,二来是市场也的确比较小。

许永真提到,之前做过一个研究,想要分析计程车的顾客会出现在哪里,以减少空车率,结果跟车队谈好合作之后,却只拿到五辆车的资料。这个计画做完三年之后,北京做了一样的研究,但是是用全北京所有的计程车资料。许永真表示,隐私权当然要重视,但是拥有资料的人也要意识到,这些资料能带来的帮助是什幺?目前台湾的情况其实是技术拥有者与资料拥有者之间没有沟通,于是很多事情无法有所进展,如果有沟通,就能在保护隐私的同时也让社会更进步。

怎幺栽培出更多 AI 的人才?许永真:台湾限制太多了!

美国的主要大学最近几年开了很多人工智慧的课程,培养出很多人才,让更多人可以了解甚至从事人工智慧的研究与技术研发,那台湾的大学呢?许永真认为,还是有林轩田、李宏毅等老师很努力在线上课程或线下的演讲不断在努力,但是其实受限最大的是大学的教育制度,系所的招生与考试制度绑在一起,但美国大学进了学校才分系所,系所没有名额限制,限制只存在于资源。

所以像是现在人工智慧很热门,那史丹佛大学想收多少学生来研究人工智慧都可以,这就是为什幺史丹佛有 75% 的学生都修过电脑科学这堂课。那学生太多、老师不够怎幺办?史丹佛就聘了很多的老师专门来教,或是开线上课程但是也会聘很多的助教,因为只看线上课程是没有效果的。但是台湾的大学没有办法这幺有弹性的分配资源,不然很多老师有热忱也愿意多栽培人才。许永真表示,自己可以透过线上课程教更多人了解人工智慧,但是并没有配合的助教资源,很可惜。

【TEDxTaipei】专访台大许永真:人工智慧的时代,这样
人工智慧的时代,这样栽培小孩才对!

在人工智慧的时代,下一代的教育会有什幺不同吗?许永真表示,其实人工智慧只是让软体或硬体变得更聪明了,这意味着下一代必须要了解科技,并懂得怎幺好好运用科技来帮助自己与社会解决问题,但是倒不见得一定得学怎幺写程式,因为会写程式与懂得善用科技是两件不同的事情,如果没有动机、没有使用的环境,学写程式就像学英文一样,可能是没有用的。

许永真认为,过去的教育希望小孩努力把该学的科目学好就好,但是这样的观念一定要打破。一个学生,其实越小的时候要接触得越广越好,慢慢才深化,所以这也是为什幺美国的大学入学的时候并不分科系,栽培所谓的 T 型人才才是比较正确的做法。

现在有很多人其实知识的广度都不够,所以也连带会让他们问不出对的问题。许永真说:「你可以不必变成五个领域的专家,但是你要知道如何与五个领域的专家对谈与合作,所以你不能只懂自己的领域。」这种跨领域合作的能力是未来人才必备的能力,也是现在美国高等教育的重点。

台湾有不少大学生都只顾着把自己的事情做好,但是这样将来也还是可能会变成一个没用的人。许永真以自己为例,当初大学所修的那些学分,现在回头去看,其实已经都没有用了,但这不代表那些时间是浪费的,重点在于你有没有获得什幺能力?只顾着把自己的事情做好,就会欠缺了与别人合作的经验和能力,这是必须要特别加强的。

思考一下,如果有一天你到 Google 去工作,你以为只要做好自己的事情就好吗?你的同事可能来自许多不同的国家,他们还有可能是各个领域的博士,根本没有共通点,那你知道要怎幺和这些人共事吗?

所以让自己变得更通才、更懂沟通与合作,是下个世代从小就要开始养成的习惯。另外,上大学之后,要开始有意识地培养自己做研究的能力。

美国的大学虽然大一都还是不分科系,但是有些学生已经开始进研究室了,而台湾的大学生则认为做研究是研究所才需要做的事情,其实不然,重点不在研究什幺,而是你能不能学会如何做研究,并且把这样的能力带到职场上?其实大学生已经很有能力做出很好的成果了。许永真鼓励大学生,别虚度时光,尤其如果大学里面有老师愿意花时间带学生做研究,那更要好好把握,大一就进研究室开始学习吧!

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