陈友斌：人工智能对于生活的积极影响与问题
陈友斌：人工智能对于生活的积极影响与问题
2019-12-19eNet&Ciweek
12月19日，由中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院共同主办的2019中国互联网经济论坛在京举行，广东微模式软件股份有限公司董事长陈友斌在现场发表了精彩的演讲。陈友斌先生分享了现阶段人工智能技术给我们的生活带来的积极影响，以及未来还有哪些潜在的问题和值得关注的地方。
以下为演讲实录：各位嘉宾，大家下午好，我是微模式软件的陈友斌。今天来参加第十七届2019互联网经济论坛，我想跟大家简单分享一下人工智能技术在最近几十年，特别是最近的五年的飞速发展。包括技术给我们的生活带来的积极影响。以及，未来还有哪些潜在的问题和值得关注的地方。
人工智能确实给现在的生活带来了很多的便捷，包括刚才51Tolk介绍的在线教育。在线教育中的智能化因素很多，比如说学生做题的时候，拿手机一拍就可以在互联网上找出最佳答案。这里牵扯到手机拍照的时候要把文字识别出来，普通的文字行还比较好辨认，但是有一些带着公式、手写的、表格、压线，或者拍的不清晰、变形、阴影、变形等都是难题。
在线教育里面还有语音识别，一问一答的时候，如果是一个机器在自动教学，它要跟学生对话，它要理解学生在说什么，回答的问题是不是正确，这个也是很有难度的。难度在哪里呢？
首先，以中文来说，我们有很多方言。
其次，即使大家说普通话，普通话也有不标准的地方。
所以语音识别也是一个难题。
当然，在线教育里面还有更多的挑战，包括自然语言的理解、大数据，人工智能确实给我们的生活带来了很多便捷，我们很多家庭已经用了幼教机器人、扫地的机器人。挖煤、挖矿等很多高危职业，现在都可以用机器人和无人机去帮助人完成这些工作。这都是积极的方面，它使得我们的生活更便利，使得我们的生活更丰富多彩。
现在，大家在消费的时候，都习惯了用支付宝和微信扫码。扫码本身就是图像识别，识别二维码里面的内容。我们用微信、支付宝扫码有一个很好的体验，就是不管手机距离的远近，只要能拍到二维码，模糊也能够变清晰，角度倾斜也能矫正为矩形，这都是技术智能化发挥的作用。
最近，很多人在用刷脸支付，买东西、吃饭刷个脸就行了。我们坐高铁、飞机登机等很多地方都在刷脸。
人工智能减少了工作成本，文字识别，以前我们的财务人员拿到各种票据的时候，要用手工通过键盘把上面的金额信息、各种消费信息、票据号码、开票的单位名称手工录入到电脑里面去，很累。今天，我们有很多票据信息，拿扫描仪一扫，它把所有的字都认出来，减少了人工的烦恼。所以它提高效率、降低成本、解放劳动力。
在最近的几年，尤其是最近的五年以来，人工智能、机器学习尤其是深度学习的飞速发展，带动了人工智能在过去几十年没解决的难题逐步得到了解决。有的已经彻底解决，有的得到很大的缓解，包括图像识别、语音识别、视频的一些行为分析等。我们最近半年或者最近一年来在人脸识别、智能交通、自动驾驶、智能家居、在线教育等等，还有智慧医疗、智慧楼宇、智慧园区等等很多地方的应用，都是人工智能的进步给我们带来的便利。
在座的可能有一些工作单位以前考勤是按指纹的，现在可能改成刷脸了。刷脸分几个不同的档次，有的是要人配合，有的在你一进电梯它就能抓取你的脸部信息，是全程无感的。所以我们现在很多单位在研究无感的通行，智慧通行。
智慧医疗也是，以前我们在医院里做检查、拍片子要排队，拍完了以后要等专家、医生看，诊断。现在有很多企业研究人工智能的深度学习，患者在拍完片子以后，通过机器学习能够自动诊断，而且很多情况下，机器做的判断非常准确。包括远程医疗，一点点小毛病没必要起大早到医院排队、挂号、看医生，很多问题可以通过远程医疗、远程诊断解决。这些都是技术的进步。
我们微模式的团队主要在研究图像识别技术的应用。我们有一个16字方针：防范风险、提高效率、降低成本、解放人力。微模式的工作主要是围绕这几个词进行，我们研究文字识别、人脸识别、车辆识别、视频分析、各种真伪鉴别。
我可以大胆地告诉各位，对于现在的大学生选专业，我个人认为选择人工智能，在未来的10年-20年，这个领域很好就业，而且大有可为。据不完全统计，我们国家未来的5年，大概人工智能的人才缺口很大，在500万左右。而且，搞人工智能这方面的人才薪资待遇会比较好，这会是一个充满机遇的领域。
在人工智能还面对着很多难题，难题在哪里呢？尽管它给生活带来了便捷，但是还处于弱智能的阶段，可能还不如一个3岁、5岁的小孩，目前为止它只能完成一些机械的工作，做一些重复性的劳动。但是可以预见，未来一些高危的工作可以用人工智能来取代。
我来稍微讲一讲人脸识别、语音识别和文字识别的一些应用。
人脸识别在坐高铁、进飞机场、住酒店或者是考勤等场景的应用非常多，北京的某些地铁也开始实行刷脸进站；语音识别也飞速发展，导航仪能听懂你说的话，它可以根据你的意图来改变导航的方式方法；文字识别就应用更多，我们拿手机拍各种证件、各种考卷，这都是很多很好的应用。
人脸识别在最近这些年发展非常迅速，解决了不少问题，但是也还是有很多问题没有解决，比如说当你出现半边脸、“阴阳脸”、人脸光照不均、姿态存在很大问题、图像不清晰的时候，都会导致人脸识别产生错误。
更广义的图像识别不仅仅是人脸识别，包括车辆识别、特定目标的识别、视频里面行为的分析还有语义的理解，这些都给我们带来了困难，但是人工智能的发展到现在还有很多问题没有解决。
语音识别的问题在于方言识别，还有普通话不标准、语速、语调、情感等影响因素，这些都可能给智能的设备与系统带来困难。
人工智能的发展除开算法层级以外，应用层级也有很多，包括云计算，还有很多的算法做到前端到边缘计算。我们做到设备、做到摄像头、做到麦克风、做到这些感知的地方去了。
这些都证明了人工智能未来的前景很好，但是也给我们带来很多苦恼。比如，我们发现在新闻里、在微信朋友圈里，有一些人用人工智能的手段改变你的脸。比如我在这里讲话，有录音录像资料，有人可以很快把我的脸换成另外一个人的，并且非常逼真。
所以，我们国内的监管机构对于这种搞笑的，或者是故意捉弄人的视频，必须要在显著的位置上标注这是合成或者模仿的，否则就要追责了，我们国家可能未来还会立法。
这就是技术创造出的很多苦恼，谣言伴随技术而来，还有图有真相，你不知道图是用智能的手段编出来的，造假造出来的，这就很麻烦。
人工智是一把双刃剑，刷脸确认身份给人们带来便捷，但是也有很多存在隐患的地方需要注意。它很便捷，但是你有没有想到刷脸支付和银行卡、和你的身份证、和你的电话号码、和你的住址很多信息是绑定的。一旦你的脸被人家盗了怎么办？你说你的密码被人家盗了可以改密码，你的脸被人家盗了怎么办？所以隐私保护是一个很重要的问题。
还有一些责任、伦理的问题，比如无人驾驶汽车，这个车撞了人找谁追责？做算法的人不能说我永远做不了百分之百，它就是误判。造车的人说我就是做算法。用车的人说你自己用的不是我让你用的。现在有很多地方做陪护的机器人、聊天的机器人，如果你们家里有一个机器人能够通过情感计算，跟你对话把主人气死了，那你的责任找谁？
这些伦理道德的问题、责任的问题，还有隐私保护问题，所有的这些都是未来的挑战，一个是法律方面要加强，另外一个就是发明一些手段甄别伪造的证据。
未来，微模式要把人工智能图像识别用在金融领域，还有安防领域、平安校园、智慧校园，以及智慧楼宇这些东西。
以上是我演讲的全部内容，谢谢各位！
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投稿信箱：tougao@enet16.com人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。1.自动驾驶汽车他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。2.智能助手让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。4.抄袭大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。5.推荐你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。6.银行业务如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。7.信用和欺诈既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。8.聊天机器人许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。9.让您远离垃圾邮件现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。10.视频摘要这种日常人工智能在网飞变得非常流行。也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。11.食谱和烹饪人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。12.人脸识别关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。结论未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多