清华教授沈向洋:创新就要做到极致,用开源的方式培养未来工程师( 四 )
王超:阿里一直保持对技术前沿的关注 , 它有什么机制来确保自己对于前沿技术的敏感性?有CCF这样的组织 , 对于阿里实现这样的目标有哪些实质性的帮助吗?
程立:(CCF)会是我们非常重要的合作渠道 , 核心技术来源 。 阿里的技术生产有两条线路 , 一条线路是技术委员会 , 我是副主席 , 也是阿里集团的CTO , 其他还有菜鸟的CTO , 这是一个技术管理线 。 我们还有专业线 , 就是技术委员会下面有大概30个专业的技术小组 , 每个小组跟踪一个技术方向 , 负责对方向前沿做系统跟踪 , 并定期开会讨论 , 要不要投资部分重要方向 , 保证不会有大的技术落后 。
王超:王小川你最近关注的技术 , 应该是最酷的吧 。
王小川:如果说到具体的点 , 我比较关注医疗诊断和AI的结合 。 一来市场需求巨大 , 有着个性化的健康需求 。 另一点是 , 人的生命健康本质是复杂性系统 , 这个复杂性超越了数学物理这种简单的规矩 , 它的规律要怎么寻找 , 对于生命理解很有帮助 。 而且 , 人性中间有一种反弹 , 2016年下围棋的时候 , 越是懂围棋的人 , 越相信这个机器干不过人 。 因为他有另外一种身份 , 你机器干过我 , 是对自己人生意义的一个挑战和威胁 。
其实医生通常也认为AI做不了诊断 , 这里也有人性本身的原因 。 我们经常提的诊断是 , 根据你的症状去猜你有什么样的疾病 , 医生不是这样 , 他的诊断是指你去验个血、拍个CT , 最后确诊 。 但医生最大的误诊工作不是在确诊阶段 , 而是在之前的猜测阶段 , 如果方向猜错 , 在验证方面就会被带到沟里去 。 所以不管是利用对人生命的尊重 , 技术的深入思考 , 还是人性的产业理解 , 我对于医疗加上技术、尤其是诊断和AI化的事情很感兴趣 。
王超:王海峰总介绍一下你最近在思考哪些问题 , 关注哪些前沿?
王海峰:我思考最多的也与人工智能有关 , 包括技术方面、产业方面 , 技术方面 。 从产业角度来说 , 我认为最重要的是人工智能技术与各行各业的深度融合 。 这是近期的 , 再往未来看 , 我们也关注未来方向 。 百度也有偏基础的研究院 , 研究院这几年成立了一些新的实验室 , 比如说量子计算实验室、生物实验室、认知计算实验室 , 以及安全实验室等等 , 从这些能看出来我们关注未来的方向 。
文章插图
沈向洋:我先讲一下过去十几年在微软思考的几个大方向 , 再讲讲我个人的兴趣 。 微软是大公司 , 所以计算机科学的所有领域基本都有涉及 , 目前主要有三个方向 。 第一个是人工智能 , 微软我觉得 , 最重要的事情就是要做可解释的人工智能 , 如今深度学习发展很快 , 但可解释性这边进展较为缓慢 。 第二个是量子计算 , 这个路途还很遥远 , 微软从很早以前就走一条所谓的“拓扑量子计算”这样的路 , 但真正的量子计算器还有相当长的路要走 。 第三就是微软一直在推的混合现实 。 大家都很期待苹果之后发行的手机 , 到底AR是怎么样的 , 5G上来之后 , 会有什么样的变化 。 这些我都非常期待 。
我自己则希望做一些AI和神经科学之间的研究 , 神经科学研究实际上还处在早期阶段 , 数据不够 , 也做不了太多实验 。 我们能否解决一些真正的问题 , 例如阿尔兹海默症 , 中年忧郁症 , 儿童自闭症 , 这些都是大脑出现了问题 。 目前AI在学人脑 , 那么AI是否能反过来去帮助解决人脑的问题?也许有机会 , 清华的学生也好、其他人也好 , 大家能一起做一些事情 。
技术的伦理问题王超:另外一个问题 , 我们谈一谈关于技术的伦理问题 , 特别是AI的发展 。 怎么看待AI与人类的关系?小川你先来 。
王小川:一旦讨论伦理 , 最容易讨论到数据隐私问题 , 今天不去展开 。 说回AI , 虽然AI对数据要求高 , 但我们还是把它分成两个阶段来看 , 第一阶段是 , 机器已经开始帮人做决定 , 那最后做的这个决定能否让每个人真正向善和变好 。 我们现在看推荐引擎、推荐的视频 , 每个人肯定都很开心 , 因为能满足你的需求 , 但可能就沉沦了 。 我以前刷这种推荐视频 , 一天刷70分钟 , 一个月下来好像什么都没有干 , 完全陷入其中 。 这里技术满足了需求 , 但那之后 , 技术是否能让个人或组织是否得到成长 , 这是个挑战 。
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