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肖京：AI分为三个阶段：弱人工智能，强人工智能和超人工智能。弱人工智能只能在某一个领域达到或者超过人类水平，强人工智能才可全面达到人类水平，而超人工智能则全面超越人类。AI目前还处于只解决特定领域问题的弱人工智能阶段。发展至今，主要依据算法模型从数据中分析挖掘出的关联关系来作出判断，但在基于符号主义的因果关系分析方面，水平还比较弱。 人工智能是自然科学和社会科学的交叉学科，涵括了大量的科学和技术领域，数据分析挖掘是其中一个技术领域。进入新世纪以来，随着互联网和移动应用的兴起，数据量增长极其迅猛，种类源头繁多，且高速更新变化，这就构成了我们所说的“大数据”。这些数据只有通过分析挖掘产生价值才有意义，否则只是“大”负担。在这样的背景下，围绕业务需求，利用人工智能技术对大数据进行分析挖掘，进而赋能业务提升认知、判断、决策等水平，产生实际业务价值，逐渐成为人工智能技术应用的主流方向之一。也由于大数据的特性，基于联结主义的关联分析技术成为主流，取代了早期基于符号主义的因果关系分析。 目前大数据智能分析技术高速发展，帮助业务解决了大量实际问题。我们可以分别从结构化和非结构化这两个数据类型来看。结构化数据主要就是报表数据，每一个字段都有明确含义。这类数据过去主要通过BI商务智能进行统计分析，帮助了解业务现状并作为判断及决策的线索和依据。利用更先进的机器学习及深度学习等技术，可以对数据进行更精准的聚类、分类、拟合、图谱等分析，从而做出更有效准确的业务判断和决策。大数据中绝大部分是非结构化数据，包括图像、语音、视频、文本等，传统的BI（商业智能）分析难以挖掘这类数据的有效信息。利用人工智能中的视觉、语音、自然语言理解等技术，可以实现对海量非结构化数据的关联分析，从中挖掘有效信号线索，进而帮助业务评估、判断、决策。如前所述，这些大数据分析技术一定要和业务深度融合，共同构建完整的智能化解决方案，这样才能真正打通底层大数据、人工智能分析技术、和业务场景应用，切实通过数据分析赋能业务产生实际价值。 经济观察网：从“计算”到“算计”需要具备什么样条件？ 肖京：从“计算”到“算计”，意味着人工智能需要形成分析、思考、理解、判断和决策的能力。人工智能现阶段以联结主义为主，在感知、认知、决策方面都具备一定的能力，主要依据算法模型从数据中分析挖掘出的关联关系来作出判断，但在基于符号主义的因果关系分析方面，水平还比较弱。因此目前人工智能还不擅长推理，做不到举一反三，从而大大限制了其思考、判断、和决策等能力。从终极目标来看，这个问题的解决有待人脑功能结构、认知机理、类脑模型、计算科学等方面的理论和技术突破。短期来看，我们需要关联分析和因果分析两条技术路径同步前进，目前一条腿走路的模式不足以解决认知决策的问题。具体来说，一方面需要加强因果推理等技术的研发，另一方面要推进关联分析和因果推理技术的融合。其中很重要的工作是知识挖掘提炼及知识表达相关技术的研发和应用，从而形成完善高效的数字化知识体系，以及知识表达、检索、推理传导等能力和基于机器学习的分析判断能力的有效结合。 经济观察网：时间上，你觉得需要多久？ 肖京：这个很难预测，过去的几十年在脑认知科学等关键领域都没有太大的基础理论研究突破，在应用上取得成果尚需时日。 当然，还有一些可以帮助AI实现快速突破的技术，例如量子计算。量子计算如果能够实现在AI应用的话，计算速度可实现指数级的增长，那么进步的时间可能大大缩短。此外包括通讯、以及脑认知科学全面发展取得突破后，才有可能到达强人工智能时代。 经济观察网：那么，在未来是否可以畅想——机器人其实也会有感情，也会有情绪？ 肖京：有情绪是自主意识的体现。首先要有自主意识，才会有情绪和感情，我觉得在未来脑认知科学出现突破后可能会有。机器人、AI会越来越像人，但现在的AI只能实现特定领域的一些功能。在人类的设定下，它可能完成一些有关情绪的识别和反应任务，但做不到自己思考和产生情绪。 经济观察网：现在还没有达到通用AI的技术？ 肖京：通用AI指的是能够主动思考、主动学习，解决通用问题的AI吗？目前的人工智能只是专用型，解决某一类特定问题。通用AI起码要到强人工智能这个阶段才会出现，现在还没有出现通用AI。 四 经济观察网：另外，现实而言，相信每个人都感同身受，就是大数据、互联网时代，人们的隐私也容易被泄露……有人甚至对人脸识别等提出质疑。 肖京：需要加强信息保护的管理，互联网时代开始时就存在着信息泄露的问题，因此我们应该规范数据的治理与监管。相信所有在数据使用方面合规的企业都会欢迎监管，因为更加规范的环境能让这些企业更好地体现出自己的价值。如果监管不力，就容易劣币驱逐良币。所以，法规的制定和执行非常重要。另一方面，也不能因为潜在的风险就限制科技的发展，现在有的人觉得不应该发展人脸识别和语音识别等技术，但如此一来，我们是否会因噎废食呢？ 以平安为例，平安作为一家大型金融企业，属于强监管单位，遵循各相关单位的法律法规监管，在信息数据安全、用户隐私保护等方面都符合最高标准和最严格的管理规范。我们对原始数据自动化进行脱敏、整合、清洗、标准化等处理，并对这部分数据采取严格保密管理，建立有关数据安全、隐私保护的管理规范。 |
