為了實現這一愿景,產學界多年來一直在積極探索,而且一些早期的解決方案已經初見成效。各國政府和組織目前也正在積極制定戰略推動人工智能的發展,來解決我們面臨的一些挑戰。中國、印度、英國、法國和歐盟等已經制定了正式的人工智能規劃,我們需要更多國家層面的人工智能戰略,最終讓政府、產業屆和學術界合作推動人工智能的長遠發展。不同組織間最理想的合作方式,是在推動創新并建立繁榮的生態系統的同時實施一定程度的監管。我作為英特爾人工智能項目的負責人,經常有人問到我:政府和行業組織要如何幫助推動人工智能發展?針對這個問題,我建議優先考慮以下三點:
教育
從小學開始,學校系統在設計課程時就應該考慮到人工智能,并開發相關的教育課程。在這方面起步較早的是澳大利亞國立大學正在開發的人工智能學位課程,英特爾的資深研究員、澳大利亞計算機科學教授Genevieve Bell開創先河的設計了這門課程,我們需要看到更多這樣的課程出現在學校中。學校也可以采取一些過渡措施,更好地從早期教育就鼓勵實施STEM(科學、技術、工程、數學)教育。此外,例如面向數據科學家減免學費或者為他們增加更多的學位課程,將是培養更多人才的一條途徑,我們急需這些人才來全面的實現人工智能效用。
另一方面,我們還要從人類本身為出發點去思考問題。比如大部分學校都教授學生基礎的打字技能或者計算機技能,那么在未來的人工智能社會,學校就需要教學生學會“引導計算”技能,以便將來能夠更好地利用機器去工作。因為在人工智能廣泛應用的未來,很多工作肯定會實現自動化,因此不斷的強化只有人類才能具備的技能也是非常至關重要的。人與人之間的互動是永遠不會消失的,擅長這種互動的人必將成為將來炙手可熱的人才。
研發
為了制定有效的政策,要從人工智能的角度出發來采取行動。想做到這一點,最佳途徑之一就是大力開展和加大研發投入。美國和歐洲等國家就正在推進關于算法可解釋性的項目計劃;而在英國,在政府的資助下,研發人員正在研究利用人工智能進行疾病的早期診斷、減少農作物的病害,并在公共部門提供數字化服務等等。這些做法都是值得肯定的,對于人類的發展也是多多益善的。
不同國家和行業組織間應該主動制定有效的方法來促進人類與人工智能之間的協作,以確保人工智能系統的安全性,并且應該開發可以用于人工智能訓練和測試的共享公共數據集和共享環境。通過政府、產業屆與學術界的互相協作,我們面臨的很多的人工智能挑戰都會迎刃而解。
監管環境
人工智能對法律法規體系也是有影響的。有關責任、隱私、安全和道德的法律政策數不勝數,而人工智都都可能在這些領域發揮作用,在制定法律法規之前,都需要進行周詳縝密的討論。如果單純因為法律法規的界定而急于取締各種形式的人工智能,這將阻礙人工智能行業的整體發展。對此,我們可以盡早采取積極措施推動數據以責任制和安全的方式被公開化,大力推動深度學習和人工智能的發展進度。
在醫療保健領域,數據的公開化將會帶來很顯著的影響。隱蔽掉具體身份信息后的醫療記錄、基因組數據集、醫療研究和治療計劃等等都可以提供大量的數據,為人工智能提供其所需要的洞察力,幫助人類在精神健康、心血管疾病、藥物治療等方面取得突破性發現。在保護隱私和安全的前提下,如果允許研究員可以聯合訪問位于不同工作站的分布式存儲庫中的數據,這將讓人工智能在人類健康建設的工程中發揮非常大的作用。
盡管我們對于人工智能的未來充滿了期待,但仍然是前路漫漫。這需要政、產、學三界共同的努力,我們期待終有一天,人工智能為人類生活帶來更積極的作用。