李飞飞最新访谈:我每天都在对AI的担忧中醒来
作者:易倍体育欢迎您 发布时间:2021-05-01 00:21
本文摘要:记录:【图像来源:WIRED所有者:WIRED.】(公共编号:)按:人工智能对人类没有任何影响,还有辩论话题,不能更好地协助人类,还是反击人类?本周,斯坦福伦理和社会中心、斯坦福以人为中心的人工智能研究所和斯坦福人文中心举办了人工智能人工智能活动,人工智能领域的先驱之一李飞飞参加了其中。以下是活动辩论内容,全文编译器以人为中心,以新的人工智能和技术教育、研究和对话主持人:谢谢斯坦福大学邀请我们回到这里。我希望这次谈话分为三个部分。

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记录:【图像来源:WIRED所有者:WIRED.】(公共编号:)按:人工智能对人类没有任何影响,还有辩论话题,不能更好地协助人类,还是反击人类?本周,斯坦福伦理和社会中心、斯坦福以人为中心的人工智能研究所和斯坦福人文中心举办了人工智能人工智能活动,人工智能领域的先驱之一李飞飞参加了其中。以下是活动辩论内容,全文编译器以人为中心,以新的人工智能和技术教育、研究和对话主持人:谢谢斯坦福大学邀请我们回到这里。我希望这次谈话分为三个部分。首先,说明我们现在的方向,然后说明我们现在必须做的自由选择,最后向大厅的所有人提出建议。

飞,你有博士学位和计算机科学学位,还是斯坦福大学的教授,指出生物科学知识除了计算能力,除了数据等侵犯人类的能力?李飞飞:作为工程师和科学家,我们现在有必要解决危机问题。提起人工智能危机时,我躺在那里思考。这是我热衷的领域,对这个领域充满热情,研究了20年。

这是年长的科学家成为人工智能博士的科学好奇心。但是20年后又发生了什么,人工智能成了危机?事实上,它讲的是人工智能的进步,这使我和斯坦福大学的同事今天有了以人为中心的人工智能方向,这是一项革命性的技术。

这是一项新兴技术。与物理、化学、生物学相比,人工智能仍然是一门新兴的科学,但通过数据、计算能力和人工智能产生的各种影响,人工智能以普遍印象深刻的方式影响人类的生活和商业。针对人类面临的这些问题和危机,我指出斯坦福大学希望明确提出的解决方案之一是我们以人为中心的方式,新的人工智能和技术教育、研究和对话能构筑吗?我们今天不一定要寻找解决方案,但我们可以让人道主义者、哲学家、历史学家、政治家、经济学家、伦理学家、法律学家、神经学家、心理学家和更好的其他学科在下一阶段转入研究和发展人工智能。

主持人:不要那么同意今天得到答案。还有72分钟,试试吧。

人们说人工智能有很多危机,对吗?他们说人工智能有意识,这意味着什么?他们谈工作交换,谈种族主义。但是,这是思考人工智能的人应该关注的明确问题吗?李飞飞:当然。

人类从火开始构建的任何技术都是双刃剑。人工智能可以改善生活、工作和社会,但也不会带来风险。我每天醒来时都担心人工智能的多样性和包容性问题。

我们担心公平或缺乏公平、隐私和劳动力市场。因此,我们必须注意这一点,因此我们必须不断扩大研究、发展政策和人工智能对话,转入人类房间,转入社会问题,在一定程度上是代码和产品。所以我完全同意你的观点,现在是开对话的时候,开对这些问题的研究。

人工智能的出现是人工智能科学家和生物学家,尤其是神经科学家的对话。人工智能的出现相当受大脑活动的灵感。

即将进入60的今天,今天的人工智能在医疗领域取得了很大的进步。我们从生理和病理中收集了很多数据,利用机器学习协助我们。AI能让观众爱上某个人吗?主持人:让我们关注反击大脑的意思。

现在,也许我的大脑变白了吧这个设备有更多人的地方,想让我大大检查一下,就像我的大脑被黑客侵犯了一样。你没有。

因为你每天冥想两个小时,我的东西可能有很多人。但是,未来的大脑黑客会怎么样呢?飞翔,提倡乌托邦a,自由民主的反乌托邦,不存在人类特有的不可侵略吗?李飞飞:两分钟前回答我的问题时,我首先想起的是恋人。恋人可以被侵犯吗?但是,这两个反乌托邦,我没有回答。

但我想说的是,为什么现在是我们必须寻求解决办法的时候。因此,我们现在指出,人工智能的新篇章必须由人文主义者、社会科学家、商界领导人、公民社会、政府等各方面的共同努力写,坐在同一张桌子上,进行多方面的合作对话。我指出,你们明显突出了这场潜在危机的紧迫性、重要性和规模。

但是,面对这种情况,我们必须采取行动。主持人:你指出这个装置在未来的某一天不会比现在强得多。你能爱上观众的人吗?李飞飞:这就是我的研究领域,我想说两点意见,个人来说,我们在谈话的这一部分实现了两个最重要的假设。

首先,人工智能无处不在。它已经超越了一种状态,打破了对任何物理现象的预测,超越了意识水平,甚至超越了爱的无限。

我非常确认我们接近它。该技术仍处于兴起阶段。我对今天人工智能的一部分担心是过度抹黑能力。所以,我并不是说这不是有效的问题。

但是,我指出这部分的对话是在这个技术已经成立的非常强烈的假设之上,不告诉我离那个时代还有多少年。第二个涉及的假设是,我们真正的谈话是基于这样的假设,也就是说,我们谈论的世界或世界的状态只有强大的人工智能不存在,或者只有一群生产强大的人工智能并想反击人类的人。但事实上,我们的人类社会如此简单,我们有很多人,对吗?我的意思是,人类在历史上有很多技术,如果我们把它分开放在恶劣的玩家手中,没有任何管理,跨国合作,规则,法律,道德标准,技术可能不是反击人类,而是用很大的方法破坏人类,损害人类。

这已经发生了,但从历史的角度来看,我们的社会大致在南北更加文明可控。因此,我指出最重要的是看到更大的社会,把其他参加者和人们带回这次对话。所以我们说,只有全能的人工智能要求把一切都毁在最后。

这让我想起了你的话题。不仅在你说的水平上反击人类,还有多样性、隐私、劳动者、法律变化、国际地缘政治等非常严重的问题。

指出现在解决问题是很重要的。以人为本的人工智能主持人:我讨厌和人工智能研究者说话。因为5年前,所有的人工智能研究者都说比你想象的强得多。

现在他们说没有你想象的那么强。是的,让我回答李飞飞:这是因为五年前,你没有告诉我什么是人工智能。

现在你估计太多了。主持人:我不是说那是错的。我只是说事情就是这样。今天我们能做什么,当我们思考人工智能的风险和人工智能的好处时,告诉他我们应该使用人工智能思维最重要的是什么。

李飞飞:我们今天可以做很多事。我想再谈谈在斯坦福所做的希望。因为我指出这是我们相信我们能做很多希望的好代表。在以人为本的人工智能中,这是一个整体的主题,指出人工智能的下一章应该以人为本,我们相信三个原则。

其中一个原则是投资于新一代人工智能技术,这种技术更好地反映了我们想象的人类智能。我刚才想要你对数据依赖的评论,数据的政策和管理应该如何规范和管理人工智能的影响。

我们必须开发需要说明人工智能的技术。我们必须把重点放在可说明的人工智能或人工智能可说明性研究的人类智能有更复杂的解释技术上。我们应该投资开发不太依赖数据的人工智能技术,考虑直觉、科学知识、创造力等形式的人类智能。

因此,人类智能唤起的人工智能是我们的原则之一。第二个原则是再次青睐人工智能的多学科研究。与经济学、伦理学、法学、哲学、历史学、认知科学等学科交叉。因为在社会、人类、人类学和伦理的影响方面,我们需要了解的还有很多。

作为一名技术人员,我们不可能分开做这件事。我们中的一些人甚至不应该这样做。伦理学家和哲学家应该参与这些问题,并与我们合作。这是第二个原则。

在这方面,我们与政策制定人合作,开会多边利益相关人员的对话。然后是第三点,也是最后一点,但不是最不重要的一点。尼克,你在谈话开始时说,我们必须提高这项技术的人性化、合作性和辩论性。你说得很有道理。

即使在那里,它也可能具有控制性。但是,我们必须从这种机器警察的感觉和解释开始,但我们仍然需要提高这种技术的愿望和设计。至少,这是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所基于的三个原则。

我很自豪,在这所研究所正式成立的短短几个月里,这所校园里有200多名教师参加了这项研究、对话、自学和教育,而且这个数字还在迅速增加。主持人:在这三个原则中,我们开始深入探讨。让我们看看第一个。这是人工智能中非常有趣的辩论。

一些实践者说,你应该有算法来解释他们做了什么他们做了什么。听起来很合理。

但是你是怎么做到的呢?我实现了各种要求,但几乎不能说明清楚。例如,我为什么要雇用这个人而不是那个人?我可以讲一个我为什么这么做的故事。

但是我没有确认。如果我们对自己的理解太多,总是不能说明真相,全面说明我们做的事情,我们怎么能确信用于人工智能的计算机呢?如果我们在西方拒绝这样做,世界上其他地方都会拒绝谁需要更慢地采取行动。所以第一部分是,如果我们自己很难解释,我们能得到解释吗?李飞飞:嗯,我很难加上两个数字,但是请告诉我计算机能做到这一点。

因此,对人类来说,有些事情并不意味着我们不应该让机器做。特别是,据说这些算法都是基于非常简单的数学逻辑。当然,我们现在处理的神经网络有数百万个节点和数十亿个连接。

所以说明性解释性。这是一项正在开展的研究。但是,我指出这是贫瘠的土地。

当涉及到医疗要求、财务要求和法律要求时,这是非常重要的。在许多情况下,这种技术可能非常简单。有了这样的解释能力,我们一定要尝试一下,我有信心,有很多聪明的头脑,这是更容易密码的事情。

最重要的是,我指出,如果我们有技术说明算法的决策过程,就不会让它更加无法控制和愚弄。是这样吗?这是一个技术解决方案,而不是整个解决方案,这有助于应对这个技术在做什么。

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人工智能以概率得到2000个潜在特征的维度是无法解读的,但人类文明史上的科学史整体需要以更好的方式表现科学结果。是这样吗?就像我刚做了年度的身体检查一样,很多电话号码碰到了我的手机。首先,我的医生、专家可以帮助我解释这些数字。

现在,即使是维基百科也能说明其中的数字,说明这些数字的技术改良不会改良。如果我们只把200或2000个维度的概率数字扔给你,这就是我们作为技术专家的终结。AI算法种族主义主持人:在我们结束这个话题之前,我想转移到非常相关的问题上。我指出这是最有趣的问题之一。

那是算法中的种族主义问题。这是你已经说得很准确了。从金融体系开始想起吧。

可以想象银行是否应该向某人融资算法。你也可以想象用种族主义的历史数据来训练它。我们想这样做。

因此,让我们考虑如何保证这些数据不是种族主义,而是向人们获得种族贷款。我们所说的每个人都指出这是一个很好的结果。我们假设分析历史数据指出,女性比男性更有可能偿还债务贷款。

我们要去掉它吗?还是我们允许它以后不存在?如果允许之后不存在,就不能得到更有效率的金融体系吗?如果你把它去掉,你就找不到以前男女之间的公平度更高。你如何要求哪些种族主义是你想避免的,哪些是可以保存的?李飞飞:是的,这是个很好的问题,尼克。

我的意思是,我个人会得到答案,但我指出你确实看到了最重要的问题。首先,机械学习系统的种族主义是不现实的。正如你所说,它从数据开始,从我们收集数据的瞬间开始,从我们收集数据的类型到整个管道,还有可能到应用程序。

但种族主义往往以非常复杂的方式出现。在斯坦福,我们有机器学习科学家研究种族主义的技术解决方案。例如,偏离数据,正常化决策。

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但是,我们也有人文主义者争论什么是种族主义,什么是公平,什么时候种族主义好,什么时候种族主义可怕?因此,我指出你刚刚研究了这个话题,辩论和对话开始了终极的话题。我想的是,你们已经用了非常相关的例子,机器学习算法有可能暴露种族主义。是这样吗?你告诉我,我最喜欢的几年前的论文,分析了好莱坞电影,用于机器学习脸部识别算法,现在是非常有争议的技术,系统地识别好莱坞给演员比女演员更好的画面时间。

没有人能躺在那里数所有面部帧数是否不存在。其他种族主义是机器学习揭露的终极例子。因此,总的来说,我们应该研究一系列非常丰富的问题,再次敦促人文主义者、伦理学家、法律学家、性别研究专家进行研究。

主持人:表示同意。但是,在那篇文章公开发表之前,我告诉好莱坞性别歧视。李飞飞:你是个聪明人。主持人:因为三四个人回答了这个问题。

也许人工智能的集中力使数据和最差的计算机更加强大。而且,在国内和世界范围内,收益可能会变得不公平吧像你提到的国家一样,首先中美两国领先,欧洲各国紧随其后,加拿大更加逊色,但必须远远领先于中美。这种现象不会加剧全球收益的不公平。a,你真的有可能吗?b,你有多担心?李飞飞:我们一次又一次地注意到,创建以人为中心的人工智能社区和内部与外部人员聊天的过程中,世界各地的企业和世界各国政府也有机会考虑他们的数据和人工智能战略。

对于公司和国家来说,确实认识到这是他们的国家,他们的地区,他们的企业进入数字时代最重要的时刻。我指出,当你谈到这些潜在的危险性和世界上还没有跟上数字变革的地方缺乏数据时,现在是时候了。我们希望提高这种意识,希望这种变革。

这是在共享和传播科学知识和技术方面非常对外开放的世界性社区主持人:下一个问题是,这里有斯坦福大学的人,他们协助建立一些公司,进一步推进数据殖民化进程,或者反败为胜,或者建立,至少斯坦福大学对于所有说的学生,你希望他们如何看待人工智能?你想让他们告诉我什么?用最后10分钟讨论应该做什么。李飞飞:如果你是计算机科学和工程学的学生,就选Rob课。如果你是人文主义者,就上我的课。

我教的是深刻的自学。但是说实话,我想说的是斯坦福的学生,你们有很好的机会。我们有把这项技术带回生活的骄傲历史。斯坦福处于人工智能登场的最前沿。

事实上,我们的教授JohnMcCarthy建立了人工智能这个词,他于1963年回到斯坦福大学,建立了该国最古老的人工智能实验室之一。从那时起,斯坦福大学的人工智能研究仍处于每一波人工智能转型的前沿。2019年,我们也站在以人为本的人工智能革命的前沿,或者我们正在写新的人工智能篇章。在过去的60年里,我们为你们做了这一切,为出去的人们,为了毕业成为实践者、领导者、市民社会的一部分人们,这就是我们的基础。

以人为中心的人工智能必须由新一代技术人员编写。这些技术人员读过Rob这样的课程,思考伦理意义、人类福利。也会由斯坦福大学人文学科和商学院的潜在未来决策者编写,通知技术细节,解读技术含义,有能力与技术专家交流。

也就是说,无论我们如何表达同意或不表达同意,最重要的是我们必须有这样多语言的领导、思想家和实践者。这就是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所的宗旨。

主持人:太好了。飞,让我们慢慢看几个问题。我们经常谈论大公司自上而下的人工智能,我们应该如何设计个人的人工智能来帮助我们加快生活和事业?我对这个问题的解释是,很多人工智能都在大公司工作。如果你想在一家小公司或个人享受人工智能,你能做到吗?李飞飞:首先,很明显投资、希望和资源投入到大公司的人工智能研究和研究开发中,但并非所有的人工智能都再次发生。

我想说的是,学术界之后在人工智能的研究和发展中发挥了很大的作用,特别是在人工智能的多年探索中。什么是学术界?学术界是由学生和教授构成的世界性网络,他们对不同的观点展开了非常独立的国家和创造性的思考。

因此,从这个角度来看,这是人工智能研究中非常基本的希望,这个希望还在后面。小企业和独立的国家研究机构也能发挥作用。

有很多可以公开发布的数据集。这是一个非常对外开放的全球社区,分享和传播科学知识和技术。

所以,是的,总之我们希望世界参加。主持人:太好了。

这是我最喜欢的问题。殊不知,这是匿名者发送的。如果上了八年级,还要自学吗?李飞飞:作为母亲,我告诉他你是。

回来写作业吧。主持人:飞行,75分钟前,你说我们会得出什么结论,你真的有什么进展吗?李飞飞:嗯,我们打开了人文主义者和技术专家之间的对话。我想看更多这样的对话。

主持人:太好了。非常感谢你。谢谢你。记录:本文的编译器由WIRED版权文章授权发布。

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