如今，每個行業(yè)多少都會涉及到人工智能，仿佛人工智能處在一個大爆發(fā)的階段。但是人工智能專家、加州大學伯克利分校教授邁克爾•喬丹表示，人工智能目前還處于非常初級的階段。很多事情我們還不了解，現(xiàn)狀并不是一個“人工智能的神奇大爆炸時代”。喬丹教授在人工智能領域非常有名氣，他也是前百度首席科學家吳恩達的導師。9月9日，喬丹教授在混沌大學的的課堂上，分析了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀即該領域內(nèi)關于大數(shù)據(jù)方面兩個值得擔心的問題。

　　首先，喬丹教授說，想要準確地理解人工智能，就要了解一下人工智能目前有哪些可能性，以及哪些技術還不太可能實現(xiàn)。比如人臉識別技術，計算機能做到在可視場景中標記對象，但沒辦法做到對視覺場景的常識理解。就拿開會來說，在一個會議室里面放上聯(lián)網(wǎng)的攝像頭，計算機能區(qū)分出來哪些是人臉，但卻不能理解開會這個場景。再比如，機器只能做到死記硬背，卻沒有辦法真正地回答問題。當你和電腦交流的時候，它可以回答你“中國最大的城市是哪一個”，那是它通過“中國”“城市”“最大”三個關鍵詞，搜索出來的答案。但如果你問“中國不在河邊的第二大城市是哪一個”，電腦就不一定能答上來。因為之前可能沒有人做過這個問題的相關數(shù)據(jù)，所以就沒有這個問題答案的數(shù)據(jù)列表。

　　喬丹教授說，未來十年，以上這些沒辦法實現(xiàn)的部分，或許能做到基本的實現(xiàn)，而且會做得越來越好。但他還是堅持認為，我們不太可能看到和人有同等智力的人工智能系統(tǒng)。因為人類在講話的時候，是可以不斷講新內(nèi)容、新理念的。同時人類還擅長進行新的抽象推理。這些人工智能系統(tǒng)就做不到，它需要反復、重復用海量的數(shù)據(jù)才能得出一個答案。人工智能系統(tǒng)可以知道世界所有的城市、餐廳、電影院，然而它也只知道這些事實而已。人工智能很難有靈活性和創(chuàng)造性。

　　不過，喬丹教授說，雖然我們不用擔心出現(xiàn)超級人工智能的出現(xiàn)，但是反過來說，目前看似智能，實則不夠智能的這些系統(tǒng)卻是值得我們警惕的。尤其是在未來，涉及到城市規(guī)劃、推薦系統(tǒng)、醫(yī)學診斷等領域，都不再是傳統(tǒng)單一機器人的問題。如果用過去傳統(tǒng)算法去應用到這些領域，就會出現(xiàn)很多問題。

　　接著，喬丹教授分析人工智能領域大數(shù)據(jù)應用所遇到的問題。

　　首先，如何在競爭環(huán)境中共享數(shù)據(jù)。喬丹教授說，很多掌握數(shù)據(jù)的公司都不愿意和別人分享。他認為，數(shù)據(jù)分享的好處是，我們可以從整個行業(yè)的角度去考慮問題。比如一個黑客攻擊了一家公司，這家公司就會從這次受攻擊的事件中學到新東西。但因為當初只有這家公司受到了攻擊，其他公司并不知道。如果這家公司把這個案例的數(shù)據(jù)分享給所有人，整個行業(yè)就可以一起去改善這個算法。而現(xiàn)在大家都不愿進行分享，一方面是技術原因，另一方面也有法律的原因。

　　其次，公平和多元化的問題。喬丹教授認為，搜集大量數(shù)據(jù)沒問題，但這些數(shù)據(jù)是可能產(chǎn)生偏差的。比如，如果數(shù)據(jù)人員因為不喜歡某類人而不把這類人納入樣本，用這樣的樣本做預測本身就是有偏差和偏見的。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務商金盛網(wǎng)聚WJFabric認為，大數(shù)據(jù)處理與應用無疑已成為人工智能發(fā)展的重要基礎建設之一，但對于實操中出現(xiàn)的問題尚待合理的解決方案，例如大數(shù)據(jù)的開源以及在保護隱私前提下的開發(fā)等。事實上，任何一項新技術的演進，利弊總是相伴而行的，重要的是在達成大部分參與者共識的前提下進行利大于弊的操作。以大數(shù)據(jù)為例，脫離監(jiān)管而置之于法外自然是不被允許的，在用戶樂于分享其數(shù)據(jù)的基礎上進行產(chǎn)品化的服務，這樣對于行業(yè)而言才有可持續(xù)發(fā)展的可能。

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