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姚期智:人工智能与人类对信息的处理能力各有所长
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2022/12/20 5:10:42 | 【字体:

  雅虎卡盟2017年9月17日,由清华大学五道口金融学院、清华大学国家金融研究院主办的“第二届中国金融科技大会(2017)”在京举办, 2000年图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智,以“金融科技对计算机科学和生态的影响”为主题进行了演讲。未央网作为官方媒体对大会进行了全程报道,并在大会期间,对姚期智先生就金融科技创新领域的若干话题进行了采访。

  在人工智能技术与人类在信息与数据处理能力差异方面,姚院士认为人工智能与人类对信息的分析处理能力各有所长,二者交集不大。人工智能技术可以进行高维空间数据处理,其能力大大超越人所生活的三维空间。普通人对四维数据已经无法进行直观想象和分析,但是计算机却能分析上百维上千维的高维数据,并从中发现新的规律。在这一点上,人类单靠工作量的积累是无法完成的。因此,对于人工智能的能力极限,人类是不能妄加猜测的。

  对于人工智能技术创新所带来的风险以及防控问题,姚院士对包括人脸识别解锁在内的新技术表示出了信心。他坚信推出相关产品的公司一定已经对技术进行了充分的测试和风险评估,出现系统性风险的机会不大。一旦出现风险问题,也会有相关机构负责处理。

  关于中美两国在金融科技及人工智能领域的发展水平,以及中国是否在相关领域实现了“弯道超车”这一问题,姚院士既对中国在技术场景化应用走在世界前列表示了肯定,也对目前中国在基础理论研究方面的薄弱表示一定担忧。姚院士首先肯定了中国企业在金融科技领域出现的大量创新应用及场景,以及初创企业采用科技手段改善金融环境,并获得融资支持的发展模式。同时姚院士也说到:“从长远角度来讲,如十年以后,新的金融科技创新技术能否在中国出现。这个问题不但比较难讲,反而有点危险的。”姚院士的担心来自于中国与美国在人工智能等带动金融科技发展领域的基础研究方面仍然存在差距。对新技术本身的理论研究,如什么原因使得机器学习和深度学习效果为何能有这么好,技术的能力边界在哪等问题,美国在近5年已经进行了很多研究。如果他们了解了为何深度学习能做这么好,那么他们可以设计出超前于现在算法的算法。

  当然,理论研究成果都是全球共享的,中国的技术能力是完全跟得上的。但是万一未来人工智能变成国家保护的战略技术,如美国不准对外出口理论研究成果,那么中国工业的能力就很可能会与美国拉开差距。基于目前密码学理论的发展,软件算法完全可以在保密技术细节的情况下,对外输出应用。因此,即使不是国家层面的战略保护,对于公司来讲,公司也很有可能会保护自己的理论研究成果,不对外公开细节。因此,姚院士表示中国作为一个大国,应该在目前经济发展非常好的时代,着手在各个科技尖端领域理论研究。只有要达到不需要依靠别人,独立地在世界上拥有最好的科技,才能在未来科技竞争中立于不败之地。

  此外,对于业界与学界对科技探索的贡献有何特点的问题,姚院士表示,学校和企业,双方都有优势和资源,目前的合作模式比以前更加高层次,更强调原创性。业界有数据、有应用场景,有人才。一旦一个事情论证能做之后,企业会有工程师、能落实。公司可能把问题研究到70%并不需要研究到更深层次。学校的研究不受产品发布日期的限制,可以对技术本身进行更深层次挖掘,其研究成果也可以使公司业务做的更好。另外,清华大学学生的品质非常高,通常比外面公司能雇到的一般技术人员要更好。

  学校与企业的合作关系目前也更加高层次。一二十年前业界和学校合作关系像买卖的关系。公司要软件和产品,学校老师承担课题,做出来产品交付给公司。由于当时企业的科研能力有限,这种模式在那个时候这是一个不错的安排,也是个必要的安排。但现在中国大型信息技术公司的研究能力有时比大学还强。现在的合作关系更加高层次,企业希望能与学校共同探索出原创性更强的技术,最好是世界上还没有出现的技术。清华大学交叉信息研究院目前正在与业界公司结合共同探索金融科技最新技术。

  姚院士表示,在美国也有类似的合作模式出现,是一种非常好的合作思路。美国硅谷斯坦福和伯克利大学的计算机学院成立了咨询组织。该组织对业界公司定期报告最新技术研究成果,吸引有兴趣的公司与学校老师同学开展合作,推进技术落地。硅谷的企业与大学就是通过这种方式,持续保持科技创新与技术商业化的活力。

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