什么會議能把微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨、谷歌人工智能大神 Jeff Dean、DeepMind 創(chuàng)始人 Demis Hassabis、斯坦福大學(xué)人工智能實驗室（SAIL）負責(zé)人 Chris Manning、領(lǐng)英聯(lián)合創(chuàng)始人 Reid Hoffman 等人聚齊一堂？

　　今天，在斯坦福大學(xué)“以人為本 AI 研究院”正式成立的峰會上，大神們都聚齊了。

　　這也是斯坦福大學(xué)計算機系教授、人工智能大牛李飛飛繼去年卸任斯坦福人工智能實驗室負責(zé)人后的新動作——擔(dān)任斯坦福大學(xué)“以人為本人 AI 研究院(Stanford Human-Centered AI Institute，下簡稱 HAI)”聯(lián)合主任一職。

　　在下一個階段，推動人工智能與人文精神的結(jié)合，使 AI 真正以人為本，為人類賦能的方向發(fā)展，將成為李飛飛帶領(lǐng)的 Stanford HAI 的使命。

（圖：硅谷密探特約現(xiàn)場記者 Angela Shen，版權(quán)屬于硅谷密探）

　　這些學(xué)術(shù)大牛和科技大佬們都討論了關(guān)于人工智能發(fā)展的什么議題？跨學(xué)科發(fā)展以人為本的 AI 技術(shù)，如何才能做到？讓小探為你帶來一手的現(xiàn)場報道！

　　李飛飛：AI 為人類賦能而不是取代人類

　　在本次峰會之前，李飛飛本人表示，將會和與斯坦福大學(xué)前教務(wù)長、哲學(xué)家 John Etchemendy 共同擔(dān)任 HAI 研究院聯(lián)合主任，攜手達成“推進 AI 研究、教育、政策和實踐，從而造福人類”的使命。

　　今天的峰會上，李飛飛對外正式公布了 HAI 的愿景、努力以及當前研究工作。

　　人工智能會不會取代人類工作，讓失業(yè)率增加？如何處理機器學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的所謂的“算法偏見”？如何看待大數(shù)據(jù)時代個人信息的安全？類似的人工智能威脅論隨著 AI 發(fā)展層出不窮。

　　“太久以來，我們都被動接受科技帶來的改變。現(xiàn)在是時候以人類社會的持續(xù)與發(fā)展來重審科技、理解技術(shù)了”，李飛飛說道：”人文精神，也唯有人文精神，是銜接科技與人類社會的力量。“

[[260018]]

（李飛飛在現(xiàn)場演講）

　　在現(xiàn)場演講中，李飛飛圍繞人類（Human）、賦能（Augment）、智能（Intellect）三個關(guān)鍵詞講述了 HAI，也是未來 AI 發(fā)展的愿景：

　　首先，AI 技術(shù)應(yīng)該受到人類智能的啟發(fā);

　　第二，人工智能的發(fā)展必須以人的影響為指導(dǎo);

　　第三，AI 的應(yīng)用應(yīng)該增強人類，而不是取代它們。也就是說，人工智能的應(yīng)用是增強人類的能力，為人類賦能，而不是取代人類。　　 

　　看到這張圖，你會想到什么？

　　李飛飛以上圖為例，在計算機視覺識別領(lǐng)域，機器雖然能識別出狗狗、主人和沙發(fā)的圖像，但人類卻能從這張圖讀出更多：狗狗搞砸了整個房間，主人顯然不開心，而狗狗也面帶愧疚。這意味著，人類的大腦能識別場景，并立即從大腦中調(diào)取出記憶來理解場景，人類從分散的事件中找到聯(lián)系，并能用聯(lián)系來講述一個故事。

　　“我們最終的目的是希望機器能像人一樣做出決策的話，那么機器就需要理解人類的情感，語言，目的，行為以及與不同場景的交互機制”，因此，李飛飛指出，下一代以人為本的 AI 研究將進一步加強人工智能領(lǐng)域跟神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和認知科學(xué)等領(lǐng)域的研究。

[[260019]]

（峰會現(xiàn)場，圖自硅谷密探特約現(xiàn)場記者 Angela Shen，版權(quán)屬于硅谷密探）

　　針對“人工智能威脅論”，李飛飛認為，AI 的發(fā)展并不是為了取代人類，而是能更好地與人類實現(xiàn)交流、互動，幫助人類高效地完成目標，或完成人類難以完成的目標。例如在緊急醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，她就期待人工智能能發(fā)揮更多作用。

　　例如，將 AI 運用到醫(yī)療領(lǐng)域，尤其是搶救室（Emergency Room）。

　　試想一下，急診室外患者成山，如果依賴醫(yī)生一對一的診斷，不僅時間成本高，甚至威脅到部分患者的生命健康。如果 AI 診斷技術(shù)不僅能立刻連接到患者之前的病例及其他健康記錄，并能迅速捕捉到患者的情緒狀態(tài)和行為特征，就能很快做出個性化回應(yīng)。甚至對于等待中的患者，也會有“AI 觀察員”，時刻關(guān)注著他們的情緒狀況和病情變化，并在危機時刻即使做出回應(yīng)。

　　“節(jié)約時間就是搶救生命。但這不會取代醫(yī)生的職責(zé)”，反而，醫(yī)生減少常規(guī)問診的步驟，會更專注于與每一位患者面對面的語言交流，還不用擔(dān)心辦公室外患者如云的壓力。

　　同樣，如果將 AI 引入課堂，有人工智能助教的話，會怎樣？

　　李飛飛笑稱，至少在斯坦福異常火爆的深度學(xué)習(xí)課上，她就非常期待有人工智能助教出現(xiàn)的：一種由 AI 支持的教育系統(tǒng)，可以批改作業(yè)，并從與學(xué)生的互動中讀取學(xué)生對知識的掌握水平。此時，老師就能夠?qū)⒐ぷ髦行姆旁谂c學(xué)生建立更個性化的、伙伴式的聯(lián)系上，并將更多精力投入到學(xué)生的心理成長與精神健康。

　　李飛飛表示，HAI 的研究將滲透于整個斯坦福大學(xué)，得益于斯坦福大學(xué)的各種學(xué)科研究能力，研究院將以跨學(xué)科的方式進行，貫穿于基礎(chǔ)科學(xué)、工程、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、商業(yè)、法律、教育和社會科學(xué)等多個學(xué)科。

（李飛飛演講 PPT）

　　多個 AI 共存，會不會打架？

　　在“人工智能受人類啟發(fā)”的主題演講環(huán)節(jié)，斯坦福大學(xué)人類生物學(xué)的教授 Michael C. Frank、斯坦福大學(xué)應(yīng)用物理學(xué)助理教授 Surya Ganguli 等紛紛以自身研究、生活體驗出發(fā)，強調(diào)，人類可以如何啟發(fā)人工智能的進程。

　　試想一下 Open AI 掌握的詞匯量有多少？一個兩歲兒童掌握的詞匯量又是多少？

　　可以說，兩者的差距已經(jīng)是上千倍形容。據(jù) Open AI 新數(shù)據(jù)（2019）顯示，輸入的單詞量是 100 億個，這意味著平均每兩年，機器需要學(xué)習(xí)的詞匯量大約是 1000 萬個。而一個兩歲的孩子，只需要比機器所需的詞匯量少 1000 倍，就能學(xué)會說話、交流。機器，卻無法做到。

　　那么，如何用更少的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機器呢？Michael 教授認為，研究兒童早期的語言學(xué)習(xí)過程是可以助力于社會領(lǐng)域的人工智能學(xué)習(xí)的（Social AI）。

　　他舉例，當自己孩子在 26 個月大的時候，甚至能夠用一些自己從未教過的單詞進行溝通。這背后的原因包括：孩子會思考其他人的想法，以及在不懂的時候會通過眼神交流等社交行為主動尋求幫助。正是這種在社會語境下的語言學(xué)習(xí)，讓兒童能夠用即使更少的數(shù)據(jù)（單詞），也能學(xué)會說話。

[[260020]]

（HAI 兩位發(fā)起人，圖自斯坦福大學(xué)官網(wǎng)）

　　在隨后的對談環(huán)節(jié)，LinkedIn 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Reid Hoffman、谷歌人工智能大神 Jeff Dean、DeepMind 創(chuàng)始人 Demis Hassabis、斯坦福大學(xué)人工智能實驗室（SAIL）Chris Manning 等參與了討論。

　　在人工智能研究方向如何往下走這一話題上，作為主持人的 Redi Hoffman 提到，在讓機器完成某項任務(wù)上，確實可以通過訓(xùn)練，能夠完成速度很快，但如今不可否認的是面臨一個 “標準化”（Generality）的問題。

　　Jeff Dean 表示贊同，因為像語音識別、視覺識別等，已經(jīng)可以通過輸入大量的數(shù)據(jù)去進行機器的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，哪怕是一些很難的問題。然而，今天人工智能可能需要面對的問題是，如何讓機器同時做成千上萬的任務(wù)，而且把從一個任務(wù)的學(xué)習(xí)迅速遷移到下一個任務(wù)上。“我們或許未來需要一個普遍的系統(tǒng)，讓機器即使學(xué)習(xí)不同的任務(wù)，都能很好完成。”

[[260021]]

（Pannel 現(xiàn)場）

　　Demis Hassabis 還提到了一個值得思考的話題：未來幾年，隨著人工智能的發(fā)展，如果多種人工智能共存，關(guān)系會變成什么呢？

　　用 Demis  原話是：如果有上千個 AI 在共同工作，或者跟人類一起互動，他們之間的關(guān)系可能是合作，也可能是競爭，到底會如何共處呢？這對社會科學(xué)來說，就有研究的必要，需要從社會學(xué)的視角，觀察、試驗這些多重人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)在團隊中是如何表現(xiàn)的。像 DeepMind 就有一個多智能體團隊（Multi-Agents team），從單個人工智能向多重人工智能演變。

　　比爾蓋茨：AI 有國界嗎？界限難以劃分

　　在下午的討論中，比爾·蓋茨跟兩位人工智能領(lǐng)域的年輕學(xué)生進行了對談。其中一位是哈佛大學(xué)計算機專業(yè)一年級學(xué)生 Amy Jin，另一位則是加州的一名高中生 Stephanie Tena-Meza。

　　“ AI 最讓你著迷的地方在哪兒？” 比爾·蓋茨表示，人工智能在許多領(lǐng)域有運用前景，他最關(guān)注的是如何幫助發(fā)展中國家的醫(yī)療健康問題。

[[260022]]

（蓋茨在現(xiàn)場）

　　蓋茨表示，在非洲最貧困的國家，有 20% 的孩子可能會在五歲之前死去，而 40% 的人一生也無法讓身體或智力發(fā)育至世界平均。在早年，是沒有辦法將發(fā)達地區(qū)習(xí)以為常的醫(yī)療技術(shù)和體系傳送到非洲去的，而 AI 就是幫助我們理解非洲健康的一個工具。

　　例如，如今通過 AI 讀取 23andme 的基因數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)像硒元素的缺失與非洲的早產(chǎn)率可能有關(guān)。蓋茨透露，蓋茨和梅琳達基金會在未來的 18 個月之內(nèi)，將為 2 萬名非洲婦女帶來幫助，并預(yù)期非洲這些國家的早產(chǎn)率會降低 15%。

　　在教育方面，蓋茨則希望 AI 幫助尋找到好的教育的機制：“至今，我們還未能完全理解積極性、互動和好的教育方式的本質(zhì)，比如同樣優(yōu)秀的老師，可能會教出不一樣的學(xué)生呢？或許 AI 將幫助我們理解這些因素，并將它運用到良好的教育體系之上。”

[[260023]]

（蓋茨在對談環(huán)節(jié)）

　　在現(xiàn)場問答環(huán)節(jié)，一位斯坦福大學(xué)的學(xué)生問到，是否擔(dān)心人工智能領(lǐng)域的人才和相關(guān)成果趨于集中化，該如何鼓勵競爭。

　　比爾·蓋茨認為，說到競爭，美國在很多科技領(lǐng)域確實當下可能是領(lǐng)先的。以人工智能領(lǐng)域來看的話，確實由高校、私有大企業(yè)主導(dǎo)研發(fā)的，（美國）政府在其中的作用，可能并不像過去一些領(lǐng)域所發(fā)揮的作用那樣（大）。

　　但 10 年后會變成怎樣？蓋茨表示，自己曾聽過一種說法是：”中國的人工智能會領(lǐng)先美國嗎？“在比爾·蓋茨看來，這樣的問題是錯誤定義的（ill-defined）。因為當前人工智能的研發(fā)可能是由跨國公司和私有部門主導(dǎo)，它的國家界限可以說是模糊的。

　　比爾·蓋茨舉例，像微軟、谷歌都在北京設(shè)立了人工智能實驗室，一些好的研究可能是跟清華大學(xué)在合作的。所以這種 AI 該怎么定義呢？這種領(lǐng)域的合作，是屬于某個國家的嗎？并不是。所以說，難以劃分這是中國的 AI，還是美國的 AI。

　　在對談結(jié)束后，下午峰會還圍繞“如何給人類賦能”、“人類和社會的影響”等話題進行了多位教授發(fā)言和圓桌討論。

（圖自：硅谷密探特約現(xiàn)場記者 Angela Shen，版權(quán)屬于硅谷密探）

　　HAI：三年前李飛飛已有想法

　　盡管 HAI 今天才正式成立，但李飛飛的這一想法可以追溯到 2016 年。

　　那時候，正在休學(xué)術(shù)假期的李飛飛有一天在家中的車道上，跟時任斯坦福大學(xué)的教務(wù)長 John Etchemendy 聊天，她提到了一個問題：

　　參與 AI 行業(yè)的人似乎都來自相似的背景：數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和工程學(xué)。這個行業(yè)并沒有足夠的哲學(xué)家、歷史學(xué)家或行為科學(xué)家來研究這些新技術(shù)。像婦女，這樣的代表性群體，人數(shù)就更少了。

　　這也是她今天在現(xiàn)場說到的，人工智能行業(yè)充斥著：Guys with Hoodies（穿著衛(wèi)衣的男性）。

　　“我們教育和推廣技術(shù)的方式并不能激勵足夠多的人。關(guān)于人工智能的討論很多都集中在工程和算法上，因此，才需要更廣泛的討論：更深層次的東西，與人類共同未來相關(guān)的東西。更重要的是，更廣泛的討論和思維方式將為我們帶來更加以人為本的技術(shù)，讓每個人的生活更美好。”

　　在這樣的愿景下，當 John 于 2017 年卸任斯坦福大學(xué)教務(wù)長，李飛飛正式邀請他共同參與 HAI 的工作。

　　根據(jù) HAI 官網(wǎng)所示，研究院當前研究領(lǐng)域包括：人類影響（Human Impact）、提高人類能力（Augment Human Capability）、智能化（Intelligence）三大塊。

　　HAI 的研究并不會獨自進行，研究將致力于與行業(yè)、政府和非政府組織合作，通過人工智能實現(xiàn)人類更美好未來的目標。作為這一承諾的一部分，HAI 正與各行各業(yè)的公司密切合作，包括科技公司、金融服務(wù)、醫(yī)療保健和制造業(yè)等多個領(lǐng)域。

　　正如李飛飛在介紹中提到，“人工智能不再僅僅是科技領(lǐng)域的事情，我們需要技術(shù)專家、教育工作者、政策制定者、記者和社會其他部門精通人工智能的人員一起努力，共同創(chuàng)造美好的未來。”

　　如今，整個研究院的參與人員已包括斯坦福大學(xué) 200 位教師，且中心計劃雇用 20 名新教師，重點關(guān)注各個領(lǐng)域的跨學(xué)科工作。目前，已有 55 位研究人員收到贈款，用于研究 AI 對醫(yī)療決策、性別偏見和難民重新安置等問題的影響。