「人物特写」电子科技大学陈建文:没有完美的大数据,现实世界都是小数据...

时间:2024-03-18 21:40:27

千人千面,任何的样本,都是小样本,任何的数据,都是小数据。

「人物特写」电子科技大学陈建文:没有完美的大数据,现实世界都是小数据...

陈建文

电子科技大学 视觉智能研究中心主任


在国内AI人的印象里,陈建文是一名创业者,也是一位学者。

但他最在意的,还是学者的身份——电子科技大学人工智能研究中心主任。

不过,显然他这个学者不是严肃型的,而是跳脱型、开放型,那主要是因为他想得深、说得多。

因此,第一次见面,我们就被他的言论给“吓”到了。

那是在7月9号的一次国内*AI创新峰会上,当时作为主办方特邀嘉宾的陈建文就不时的爆出“骇人听闻”的论断。

时隔半月,在2017CJ上我们又见到了他,于是就有了下面的谈话。又经过一周左右零零散散的整理,终于成文:

支撑AI复兴希望的是人类对未来的向往

在很多人的印象中,人工智能技术有着长达61年历史、经历过三起两落的曲折历程,而其之所以会一直保留着复兴的希望,很大程度上依赖于某些关键性技术的不断升级和突破。

这些关键性技术,既有感知技术、深度卷积神经网络,也有大数据、模式识别等等。

但在AI领域浸淫了十多年的陈建文看来,事实却并非如此,他似乎有着自己独特的判断。

科幻电影也是技术突破的动力

“人工智能之所以会长盛不衰,或是能够不断的复兴,首先是因为它是未来的趋势,是科技发展的大势所趋,这个谁也抗拒不了。

“就像我们在70年代、80年代看的科幻片,到零几年的《阿凡达》,甚至是近几年的《星际迷航》、《骇客帝国》。基本上,大家看到的未来几乎都差不多,大同小异。”

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除此之外,陈建文认为,只有一个原因,那就是人类对未来的向往。正是这种向往,才推动着技术的不断进步。

“想象一下,在未来,会有机器人跟你说话,陪你做各种事情——你看今天我们看到的科幻片,很多地方都描绘了这样一幅令人向往的画面。

“我昨天下午在四川参加了一场AI的学术会议,会议上一个参会者说:我们以前读比尔盖茨,他讲的未来和他描述的东西,当时觉得像科幻片,但今天看上去,很多都已经实现了。

“所以我觉得,在眼下这个时间点看AI的未来,不管是三起两落还是螺旋式上升,都是有迹可循的。”

技术的发展往往有自己的轨迹和规律,每个时间点都会有不同的技术出来,随着计算能力、硬件条件等各方面的东西越来越完善,每个时间点的技术成就都不一样。

“就像几年前、十年前我们讲模式识别,后面又说机器学习,这些其实都是随着计算能力的增长,随着算法的突破,而自然逐步出现和逐步实现的。例如神经网络已经被用于解决各种各样的问题,例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。

因此在陈建文看来,AI的复兴并不仅仅得益于一两个关键性技术的延续和突破,它更大的原因其实是人类对未来的向往。

而人类对未来的美好向往和心里的渴望,这些都在支撑着AI技术和各种应用场景的深入发展。

整个《哆啦A梦》就是一场虚拟世界的直播交互

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说到直播和交互,就不能不提到虚拟世界和现实世界的差距和界限。而在这里,我们会发现一个非常有趣的现象。

就像很多70后、80后最喜欢看的一部日本动画片《机器猫》(现在叫《哆啦A梦》),最终的结局什么?就是主角某一天大梦初醒,发现头上插了个东西。而剧中所谓的康夫、小静等所有的人其实都是在一个虚拟世界里的虚拟人物。

他们可以在天上飞来飞去,可以打开一个任意门,穿梭到另外一个地方去。这跟我们看到的magic(就是骇客帝国里面看到的,躺在床上忽然就到了一个虚拟空间),和我们看到的《盗梦空间》、《阿凡达》所描绘的场景,有本质区别吗?

似乎并没有。

“所以在我看来,多年以后甚至未来的100年,技术都是会一直演进的,唯一不变的是人类对想象中的未来的向往。而这种向往让所有的研究员、工程师、博士、资本趋之若鹜,都在往这个方向去努力。

“大家觉得这就是未来,我们就要达到那个目标。至于说要怎么达到这个目标,这就是算法要解决的问题。所以我跟朋友们讲,看待现在的直播,你应该反过来想一个问题。

举个例子,我在上海,你在南京,只要我们俩一直播一连线,我就可以看到你我在旁边了,这是视频直播;如果是VR直播呢?你会感觉到我就在你旁边,但是那是另外一种截然不同的形态;而如果未来是全息的直播呢?又会是另一幅画面了。

因此陈建文认为,视频直播技术也是虚拟现实一种阶段性的技术。从广义来讲,所有的AR/VR都属于人工智能范畴,它们的核心技术也都是AI技术。虚拟现实完成的是AI的视觉应用场景和用户接口。这也是为什么Facebook扎克伯格认为,VR应用还需要至少十年以上时间才能进入普通人的生活,但是依旧在重兵押宝这个领域。

“2015年业内讲直播视频,2016年讲VR,未来可能会讲的更多。像很多科幻片里的场景一样,按键一按,我就“嗖”的一声出现在你房间里,而且就在你旁边。

“然后等聊天结束了,‘哥们,我回上海了’,我一按,又回来了。

“其实,传输的是人吗?不见得是人,而有可能是我的影像,在你那边呈现出来而已。”

未来,智能家居、音箱等产品一定是家里的标配

时光放到30年前,人们对智能家居、智能音箱还没有一个成熟的概念,或者说不会奢望这些将会出现在日常生活中。但现在,情况显然发生了变化。

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对于家庭生活的智能化产品,陈建文一直持积极态度。他认为,在未来的场景下,智能家居、智能音箱等必然会成为家里的标配。

中国的智能家居太独立,背后没有完整产业链

“当我们还小的时候,当时都不敢想象家里会有汽车,而现在,我们的儿女一出生,往往家里就已经有了一辆或几辆车了!智能家居产品也是一样,虽然目前还未普及,但未来一定会是家里的标配。

“从算法、环境等因素来看,智能家居、智能音箱它都属于接口设备,它未来可能不一定会是我们目前所熟知的这个形态。”

关于这一点,业内其实有很大的想象空间。智能家居、智能音箱等,可能会是音箱的形态,也可能只是个贴在墙上的按钮,甚至可能是个机器人、虚拟人。

“想象一下,你在家里只要往那儿一站,旁边就会出现一个标准的全息美女。她就跟你问好、陪你聊天、听你指挥,那也是智能家居啊,对不?单单是她跟你说话,就意味着已经把音箱和家居给全部做到一起了。”

对现在市场上大行其道的智能音箱产品,如亚马逊的Echo、谷歌的Google Home、苹果的HomePod、还有小米的小爱同学、阿里的天猫精灵X1等,陈建文认为,它们是一场革命,一场针对传统音箱和家居市场和理念的革命。

有句话叫做:只要方向是对的,就不怕道路有多遥远。这其中的核心点就是商业化的技术和应用场景,陈建文认为,智能音箱的应用场景将会非常的广、非常的大。

但是它爆发的时间点,或者说它在什么时间里被需要,将是另外一大课题。

“在目前看来,中国的智能家居、智能音箱还都太独立,背后没有形成一个产业链。这样的话,到最后,整合市场就依然还是巨鳄的事,只有它们才有对应的体量和实力。

“今后,哪个公司能完全以智能音箱为接口,整合家居里面所有的东西,那么它就是未来。”

智能家居的核心是有什么用,而不是长什么样

陈建文认为AI,更多的是一个工具,比如怎么帮助盲人看到路,怎么帮助别人快速的找到一个东西。

AI,也包括AR/VR,它不应该是一种玩具,它应该多一些工具的属性。相应的,应用到家居领域的智能家居和智能音箱等,它的核心只能是工具性,而不在于外在的形态。

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“智能家居、智能音箱的行业背景和应用场景很大,商业化技术需要过程,需要时间去形成一个完整的产业链,形成完整的东西的,我觉得这是一个很好的点。

“现在的音箱还是有固定形态的,而理想中的,或者说在未来,它应该是没有固定形态的。它可能只是贴在墙上的一个danse,你在房间里面说一句话,比如说music,它就开始放音乐。

“这个东西它可能跟音箱这个形态完全没关系(它属于语音识别的一部分),它仅仅是一个传感器。但遗憾的是,我们现在这个阶段,中国的房子里还没有把这种传感器做进去。

“所以,国内老讲智能家居,某种程度上太概念化太虚了。我在美国的家里面,卫生间里面,买这个房子的时候,人家就已经提前安装湿度检测器、温度检测器,甚至语音识别设备等等。当你洗完澡之后,从来就不用管家里所有的湿度、温度等的调节,全部都是自动的。那你说,这个是不是智能家居呢?

“现在国内怎么干呢,就是买一个加湿器放在那,就算了事儿。而欧美国家早就已经把智能这块固化在墙壁里面的传感器中了。”

所以说,目前所谓的智能音箱等只是阶段性的产品。在人工智能大数据、云计算、智能算法的加持下,这种阶段性的产品也将很快会迎来更大的发展契机。

没有完美的大数据,现实世界都是小数据

研究AI的人都知道一个基本的原则:数据越大越全面,输出的结果就越精准。

但问题是,我们始终找不到理论上完整的大数据,所以业内有小数据和小样本学习,即推理和规则体序。而这二者的结合,似乎就是AI未来的重心所在。

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“务实一点说,我们很多人,甚至包括一些professer,对大数据的理解是错误的。我在很多会议上都说过,这个大数据的大是什么意思呢?不是说数据有多大,也不是说数据有多么海量。

“我曾经跟一个教授谈,他就说,我们是做三维全息的,我一秒钟几个G的数据,你看我数据大不大?还有人说,我一天采集了很多很多东西,我的这个sense很多很多......

“其实,按照学术界的说法,大数据我们更多讲的是数据的维度。”

一个人,如果说只有一个维度,不管你再大,你就是一个人。只有当你具备很多不同维度的时候,你才是一个丰富的人,精彩的人。

实际上,数据永远不可能是完整的。

“举个例子来说吧:你想要了解我,因此你去搜了一下,搜到了一些信息。但是,你搜到的一定是一个子集。然后另外一个人也去搜,他搜到的也是一个子集。你们搜的都是一个子集,都是不完整的。

“但是有一千个人搜的数据合在一起的时候,我根据这一千个人的数据,我基本上可以断定这个人的基本情况了。

“所以你看,越多个不完整的子集,就越接近事实真相。但是,核心的点是你永远不可能拿到完整的数据,这个世界上又有什么数据是完整的吗?怎么会有完整的数据呢?

“任何一件事情,你往深的挖,它都是不完整的。中国古语也有云,‘大道五十,天衍四九’,也有一点这么个意思。”

大数据的意义在于,数据的维度要很多。如果这个数据本身就没有什么维度,就是个一维、二维或者三维的东西,那大数据也就没有意义了。

当数据采集的维度很多、角度更多、采集的源泉更多的时候,日积月累,我们往往就能从统计意义上得到一个概念。

这是第一层,独立数据的结果。

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“还有另外一个情况,你从网上整理了很多信息,另外一个人也整理了很多信息,你们只是把信息汇总在了一起,最后得出一个结论,这是第一步;第二步呢,基于这个信息你要去做预测和分析。根据你喜欢吃辣椒、喜欢踢足球等特征,从而预测出这个人性格应该是什么样子的,你就又往前走了一步。”

就像人们常说的的小样本、小数据、大数据的学习,就我看到的所有的样本,光靠采样是永远不可能采全的。

千人千面,任何的样本,都是小样本,任何的数据,都是小数据。

我们现在看到的所有互联网上的数据,都是小数据集合成的大数据,小数据的内容聚合成一个大数据的整合。

对单独的样本来说,数据都是小数据,没有所谓的大数据,完整的数据只存在于理论当中。在研究采集中,我们所得到的永远只是一部分。从这个层面来讲,它是属于小数据和小样本。

小数据多了之后,它会形成一个大数据,再通过梳理、预测,算法,它会得出一定的结论。

这个能力是目前我们讲的大数据里最大的行业应用,就是规则推理。

“真实世界里没有大数据,你看到这个人,你描述他,十个词、二十个词,都是小数据。但是,你站在宏观上,不去测量这一个独立人,而是去描述这一类人的时候,它就是大数据了。

“所有的东西都是这样,你测量的时候,获取、真实的采集这个数据的时候,这个数据就已经被你固定成小数据、小样本了。”

解决好多维度、多任务的学习,AI才有大未来

目前人工智能技术,不可能是最终形态。那么在现阶段,它的技术缺陷在哪些方面?

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“我觉得是这样的,就像《机器猫》那个愿景一样,我们所说的AI第一大缺陷是:不管你今天看到的所有的场景,所有的东西,你依然不会觉得它跟你的人是完全一样的。”

就像你跟机器人谈话,你能感觉到他是假的;你跟AlphaGo下棋,你也能感觉到它只是一台机器。

“想要解决这个问题,实际上有两种不同的途径,一种是我们把这个算法干的更牛,我要有大量的数据,然后我给你反馈,这是一种人类不断去逼近的方式。

“目前人工智能的另一大缺陷,是在单维度方面取得了长足的进展,但是在多维度、真实的场景里面的技术潜力,还有很遥远的路要走。

“比如说,我们希望这个机器人又有语音识别,又有图像识别,又有各种各样的东西的,包括业务逻辑、语义识别等。但是,目前的状态却是,多维人工智能领域的发展还很差,基本上目前还没有看到希望。”

以目前的技术阶段来看,我们仅仅达到了通用型人工智能的初级水平而已。

自动驾驶领域的竞争结果,巨头依然还是巨头

智能家居、智能音箱市场的格局,跟现在的自动驾驶有很高的相似度。

在自动驾驶领域,我们看到特斯拉很牛。而实际上,那些大型的传统主机厂,他们现在只是没发声而已,而并不是闷声憋大招,更不是像很多人以为的无所作为。

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智能家居也好,智能音箱也好,说到底,它还是一个传统家居行业。我们能说智能家居是互联网行业吗?就像无人驾驶一样,以后是什么情况,谁也不能妄下定论。

“只要能够提供自动驾驶核心模块的,就会有市场的一席之地,而并不会因为产品的差异化而导致竞争失败。还是拿汽车举例,我们说汽车很火、汽车市场足够的大,但是也没见到全世界的汽车发动机、变速箱都是一样的。

“无人驾驶也有这样的问题。无人驾驶是L1、L2、L3、L4,能提供L4的当然牛。可能L4的你要卖两万美金,那便宜点的我1000美金就能搞定,毕竟我只要可以上路就行了,甚至是可以半自动一点的。

“从这个意义上讲,这个市场将是足够大大,大到以后也不可能有哪一家能够单独吃得下。而一旦标准统一化之后,我们就会发现,原有的巨头依然还是巨头。

“就像现在一年产千万辆级别的主机厂,如丰田,它只是把它里面的一个元器件和电脑系统对接上去,换成自动驾驶的模块就可以了。”

所以说这就回答了很多人疑问:

既然百度要做无人驾驶了,为什么很多人还要投自动驾驶呢,就不怕被无情的碾压吗?

“思维逻辑就是这样。虽然已有科技巨头押宝自动驾驶,但这却并不妨碍,依然有层出不穷的自动驾驶创业企业获得投资就是这个原因。”

虚拟重建和情绪感知,将对Live直播带来划时代的改变

未来的世界,不管科技怎么改变,一定还是“以人为本”的。针对于人的人工智能技术才是核心关键。 把人重建进一个虚拟的世界中,如何让这个虚拟的世界真实起来呢? 人最基本的情感是必须有的,但是这个问题要怎么解决呢?

一个是重建,另一个是情感的感知。

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“你现在打游戏可能感觉不到,但是我要是讲旁边站了个范冰冰,你就需要她跟你交互,跟你说话,跟你有眼神的互动,等等。

“那么,这就是带来另一个问题,我们需要准确的识别动作和人脸及情绪,才能实现真正的交互。

“也就是说,我不仅要识别你的脸,还要识别你的情绪感知,把这些东西全部放进去,你才能跟范冰冰愉快的玩耍。

“这也是我们易联视讯现在在干的事。”

想要在虚拟的世界里,把真正的“人”装进去,就是要做到两个点:第一是把人重建进去,第二是让人的情绪、动作、表情、神态等全部跟着本人同步而动。

如果可以完成这两件事,就将是一个划时代的改变。

“因为那个时候你会发现,一回家你就可以跟别人约会去了,都是真人,绝对不是假人。能看到人,外形也能感知到情绪,就是心灵交互。

“这种情况下,你今天看到的场景,包括视频会议,都将发生巨大的改变。这也是我觉得人工智能在短期内可以预期的一个点。”

在陈建文看来,AI在每一个垂直点上,机会都是有的,而且很大。

举例一下:可以预见的是,AI技术一旦实现实质性突破,现在的这些社交、医疗、教育等,都不再是在线教育,而是真实教育、智能教育。

“你按一下按键,就有老师教你家孩子弹钢琴,而我只需要搞一架钢琴就可以了。你家孩子坐在那,老师不用到你家里也可以指挥孩子手上的动作,就像真的在上钢琴课。

“同样的,上完钢琴课,我们可以随时更换课程,换成绘画或者舞蹈。”

以上帝的视角来看AI的发展,陈建文认为,这将是全人类的梦想所在。

“比较高兴的消息是什么呢?谷歌告诉我们,到2030年我们就可以活一百岁了,然后大家就可以在我上面所描绘的愿景里,想干嘛就干嘛了。

“因此,对于AI这个产业,我就是一句话:有的干!”

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做AI,不幻想,不吆喝

我不希望变成资本方,一天到晚讲人工智能马上就能改变人类,那是不可能的。

资本可以去尽情吆喝,但做公司的人必须脚踏实地,一味的幻想反而不好。

陈建文和他那一句小小的“豪言壮志”

我曾经看过一篇文章,说改变世界有两种人:一种是科学家,一种是工程师。我在想,为什么科学家不能是工程师呢?这样不就会更好的改变世界了吗?

哈哈,我觉得我就是个科学家,还是个工程师!


原文发布时间:2017-08-10 18:41
本文作者:纤尘 伶轩
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