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雷锋网 AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理(3)

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这是一个学术会议,我发现在中国,冠以「中国」开头的会议都是最高的,冠以「世界」的会议我都不参加——因为可能没有什么收获。在座的各位都是专家、学者,我站在这里显得有些班门弄斧,而且有时候我发现学术界存在一个鄙视链,做理论研究的看不起做应用研究的,而我是在鄙视链的最底层。

两年前,一位原来做深度学习的同事跟我说,他过去每次参加机器学习类会议,大概能够坐 100 人的会场只坐了 10 个人,这 10 个人还都是去做报告的。深度学习本身是一个数据模型,我们可能还会找到更好的数据模型,不过这是机器的特长,而不是我们人的特长。

以下为他的演讲内容,雷锋网 AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理。

以太坊今天的价值为几百亿美元,虚拟货币市场是两千亿到三千亿美元。当到第三代区块链的时候,有可能把延时从以太坊的几分钟减少至几秒钟。

今年 Facebook 出了一件大事,被曝卖掉了 5000 万客户的数据,而扎克伯格作证时则说他们卖了 8700 多万客户的数据。我们说云计算好,很大程度上是因为它安全,有专业的团队替你管理数据,不过有时候,专业团队的管理并没有我们想象中那么好。更重要的是,我们的信息安全需要建立在大公司的善意的基础上,一家大公司作为一个经济实体可以有这个善意,然而公司里面操作业务的人是否有这种善意,我们就不得而知了。所以,我们需要从技术的角度来解决这个问题,因为有时候我们不能完全靠法律——法律总是滞后很多。

今天我讲的题目跟人工智能有关,因为我发现本次会议,大概有三分之二的报告内容跟人工智能有点关系。如果在十年前我们开这个会议,一定不会出现这样的情况,那为什么今天会出现这种情况呢?很大的原因是,2016 年 AlphaGo 赢了李世石,这成为了人工智能技术的一个节点。

二是智能合约的应用。中国过去在商业上有一个词——三角债,这个问题很难用现有的技术从根本上解决。为什么?比如在之前还欠别人的款的情况下,你再去向银行贷款建工厂,因为所贷的这笔款是可以很快被挪用的,经银行批准后,你就可能把钱挪做他用,最后就形成三角债,从而导致经济运行效率的下降。只要是由人来进行拨款,三角债问题就很难被解决。

第三,区块链的使用很方便,你可以随意合并打包和拆解。这也让商品和药品的溯源变得更简单。

此外,还有两个严重的问题:一个是医院不愿意共享数据,另一个是病历的归属问题。从现在的实际情况来说,无论中国还是美国,病历都属于医院,医院内部的信息系统是很难对外开放的。另外,云主机租用,即使法律上将病历归属于病人,你也没有办法把它放到你家的计算机里。

对于网络连接带来的隐私隐患、风险和危害,区块链是一个可能的解决方案。不过因为这个概念实在被炒得太热了,以至于现在大家都还在怀疑它是否是泡沫。

为什么说区块链可能是一个解决方案?因为它有一些很重要的特点:

然而,现实的情况其实不是这样的。

五是透明化程度高。

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四是低成本;

讲两个很简单的真实例子。第一个例子,在教室装上摄像头来了解每一个学生是否有好好听课(这件事有没有侵犯隐私我们另说);另外一个是更现实的应用,如果你有孩子的话,当课后送他去补习班后,他可能在那边玩手机、橡皮,而在这样智能化的教室里,你就可以很好地监控孩子的动态。

除了人工智能,还有两件事发展得非常快,一个是 IoT,这使得我们跟踪东西变得不再那么困难;另一个是区块链。

至于区块链在具体应用场景中的作用,他提到两点:第一,去中心化,能够存放病例等数据信息,使得使用者和拥有者都能从中获益;第二,是智能合约方面的应用,能够使用区块链监控贷款还款以及拨款等问题,所有的执行完全由算法监控,这使得相关人员都无法进行人为违约。

很多人问我怎样判断一个人研究的课题是真是假?我说很简单,如果要造飞机,那些在研究鸟类飞行的就是骗子,因为他需要研究的,其实是空气动力学。如果我们能够找到他所做研究的一些科学基础,那他就是在真正做人工智能研究。

人工智能发展到现在会进入一个新阶段,而人工智能和人的区别在于群体效应,比如无人驾驶汽车,云服务器租用,将来会将整个城市的所有车都连成一张大网,从而带来极大的网络效应。

今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲。大会次日,共有九位嘉宾带来特邀报告,第二位特邀嘉宾是 Google 中日韩文搜索算法主要设计者吴军,他的报告题目是《超级智能时代》。

(来源:网络)

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