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第四范式首席科学家杨强:人工智能“豪门寡头”的终结者

木马童年 2020-4-17 00:20 163 0

  2016年6月,美国人工智能协会(下同“AAAI”)宣布,第四范式首席科学家、香港科技大学计算机系主任杨强教授当选为执行委员会委员(以下简称“执委”),这是华人首次获此殊荣。成立于1979年的美国人工智能协会 ...

  2016年6月,美国人工智能协会(下同“AAAI”)宣布,第四范式首席科学家、香港科技大学计算机系主任杨强教授当选为执行委员会委员(以下简称“执委”),这是华人首次获此殊荣。成立于1979年的美国人工智能协会是全球最权威、最顶级的人工智能学术组织,是人工智能界的最高荣誉。此前,杨强博士已经是IEEE协会、国际模式识别协会(IAPR)和美国科学促进会(AAAS)的院士。

  一位华人科学家能够在人工智能这一全世界都非常前沿的科技领域获得如此多的荣誉,而这位科学家曾经还是一个天体物理学家(30年前他的研究成果还曾被NASA送上了太空)。当他从物理世界走进了人工智能领域,成绩依旧惊人,由杨强教授和他的学生——人工智能领域的另一位领军人物戴文渊创立的第四范式,汇聚了机器学习领域顶尖的科学家、工程师和咨询专家,拥有国际先进的理论背景、兼具全球最顶尖的工程水准和业界实战经验,无疑代表了全球人工智能领域最领先的研发与服务水平。

  无论是研究天体物理还是人工智能,杨强教授虽然体会到越来越智能的机器给他的工作生活带来极大的便利,但他最希望看到的,是他的研究成果能让每个人都能享受到科技发展带来的便利。”AIForEveryone“——让每个行业、每一个人都能平等的享受到人工智能提供的福利才是一个科研者的真正使命,正如他在竞选AAAICouncilor时提到的““眼下,将人工智能研究与人们的生活更加紧密地结合十分重要。”

  洞察行业隐忧,降低AI门槛

  杨强为什么对人工智能的应用如此看重呢?在他的研究过程中,他一方面深深的意识到人工智能的无穷潜力;而另一方面,在当下人人都为人工智能欢呼雀跃的时候,他反而发现这些红利不是人人都可以享受到的。

  人工智能历经了漫长的发展,之所以这几年突飞猛进,是源于人工智能需要大数据,而互联网时代云计算的发展聚集了大量的数据,加之深度学习技术的日益成熟,AlphaGo就是在这种情况下横空出世的。然而,深度学习及由深度学习发展出来的强化学习等技术都对数据有极大的依赖。目前各种风头正劲的人工智能应用,从搜索引擎、网购推荐到语音识别、自动驾驶,都离不开基于大数据的深度学习。杨强预期如果这样发展下去,拥有数据越多的人,就越能做出好的人工智能产品;拥有大量数据的科技巨头会成为“人工智能寡头”。数据即资本,数据即能源,人工智能的未来将会是强者更强、豪门更豪的世界。

  虽然杨强在人工智能领域地位显著,但他并不想顺应主流的发展思路,不想为“豪门”打工,因为这与他”AIForEveryone“的初衷相违背。他认为“豪门寡头”才是对人类最大的危险,而非人工智能本身。

  杨强和他的团队决定攻克如何降低人工智能的门槛,一方面发展低数据依赖性的迁移学习技术;另外,开发一个真正通用的人工智能平台,减少对高端人才和巨大资金支持的需求,降低整体投资成本和风险。

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