劉永川在論壇中分析了大數據分析的過程,以及人工智能在當今生活中的應用。實習記者井雋弘攝
劉永川在論壇中分析了大數據分析的過程,以及人工智能在當今生活中的應用。實習記者井雋弘攝

實習記者井雋弘洛杉磯報道

由美國華裔教授學者協會和美國華人信息科技協會共同舉辦的「洛杉磯大數據論壇」於5日在聖蓋博舉行,邀請中美相關領域專家就如何利用大數據解決實際問題、推動經濟發展,同時確保個人隱私安全,已經成為各界人士關注的焦點。
人工智能這一問題之所以引起越來越多人的關注,IBM大數據分析首席數據科學家劉永川認為,主要因為其優勢在當今社會日益顯現。他舉例說,2016年3月9日,機器人AlphaGo在圍棋比賽中戰勝韓國職業選手Sedol Lee這一事件顛覆了人主導機器的局面,證明了機器已經發展到可能戰勝人的階段。
人工智能在眾多領域的表現已經超出人類水平。以醫學領域為例,劉永川表示,通過掃描人體,與病人交流,機器人診斷疑難雜症的準確度,比醫生還高。日本東京大學醫學院院長曾給他舉了一個很實在的例子,在對抗癌症方面,現存學術研究成果堆起來,和富士山那麼高,醫生是不可能讀完的。但是機器可以全部錄入系統,在診斷過程中隨時調出,增加診斷的效率。
在現場提問環節中,大家最關注的問題是未來人工能否被機器所替代。對此,劉永川說,當前確實出現機器能力高於人工的案例出現。例如,把機器人作為律師助手,寫法律文件,與人工的專業水平不相上下。在教育領域,也出現機器人協助出考卷的事例。劉教授說,若判斷機器人是否會取代人工取決於現存人工智能的優勢與局限。
首先,機器於人的優勢是能快速處理大量數據,而且不用休息,生產力高。其次,機器在學會解決問題的方法後,錯誤率低。然而,缺點是它仍然不具備人類的思維模式,只能按照預先設定好的程序行事。例如,日本做了一個實驗,讓機器參加大學升學考試,以測驗其是否能打敗人腦,被名校錄取。結果是,被東京大學拒絕了,因為它答錯一道普通人依靠直覺就能答對的題目。這證明了,當今的人工智能水平,仍不能解決涉及情感、認知等方面的問題,更不具備自我發展、迭代的能力。
若未來有機會攻克這一問題,機器很可能超越人工。人要在與機器的對抗中取勝,必須改變學習方向,迅速掌握機器的使用。把人的角色從工作崗位的前線,替換到後方。學會給機器設定目標,指導機器完成具體指令。
活動當天請到加州理工學院、加州大學洛杉磯分校、南加大等中國留學生,以及攻讀云計算、大數據、人工智能領域學位的碩博學生。為企業與人才對接搭建良好的平台。