IBM Research副總裁Jeff Welser表示，過(guò)去一年來(lái)，業(yè)界已經(jīng)在AI方面達(dá)到幾項(xiàng)發(fā)展里程碑了，預(yù)計(jì)在2019年將持續(xù)關(guān)注于三大關(guān)鍵領(lǐng)域。他說(shuō)，對(duì)于企業(yè)而言，將以AI驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知解決方案帶入可使其輕松導(dǎo)入的平臺(tái)，不只是一項(xiàng)策略性業(yè)務(wù)需求，同時(shí)也增加了AI的理解，以及解決偏見(jiàn)和信任等問(wèn)題。

在推動(dòng)AI的進(jìn)展方面，Welser表示業(yè)界已在幾個(gè)方面取得進(jìn)展，包括理解語(yǔ)音和分析影像。例如，IBM的Project Debater計(jì)劃已能將目前的AI語(yǔ)音理解能力擴(kuò)展到回答簡(jiǎn)單問(wèn)題的任務(wù)之外，讓機(jī)器更能理解人們可能何時(shí)提出爭(zhēng)論，并使其超越僅限于“搜尋類固醇”(search on steroids)這一類的簡(jiǎn)單任務(wù)。例如，提出一個(gè)沒(méi)有固定答案的問(wèn)題——政府是否應(yīng)該提高對(duì)于遠(yuǎn)距醫(yī)療的投資。

Welser說(shuō)，如同讓AI更能理解所說(shuō)的內(nèi)容一樣至關(guān)重要的是，它在更快、更準(zhǔn)確地辨識(shí)所看到的內(nèi)容方面也取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。IBM的作法并非要求提供數(shù)千或甚至數(shù)百萬(wàn)幅標(biāo)記影像來(lái)訓(xùn)練視覺(jué)辨識(shí)模型，而是證實(shí)AI現(xiàn)在甚至可以只用一個(gè)例子作為辨識(shí)新對(duì)象的指導(dǎo)原則，這讓AI得以擴(kuò)展。

Welser說(shuō)，讓AI學(xué)習(xí)變得可擴(kuò)展的另一種方式是讓AI代理之間相互學(xué)習(xí)。IBM研究人員開(kāi)發(fā)了一種架構(gòu)和算法，讓AI代理之間得以交換知識(shí)，從而比以前的方法學(xué)得更快。此外，他說(shuō)，他們還可以學(xué)會(huì)調(diào)整現(xiàn)有方法失敗之處。

“如果你面對(duì)更復(fù)雜的任務(wù)，其實(shí)并不必一定要訓(xùn)練一個(gè)大型系統(tǒng)，”Welser說(shuō)，“但你可以采用個(gè)別系統(tǒng)并將它們結(jié)合起來(lái)共同完成任務(wù)。”

降低深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度

在降低深度學(xué)習(xí)模型所需的運(yùn)算資源方面也正取得進(jìn)展。2015年，IBM介紹如何使用16位精度訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，而今，該公司強(qiáng)調(diào) 8位精度也不至于折衷各種主要AI數(shù)據(jù)集類別(包括影像、語(yǔ)音和文本)的模型準(zhǔn)確度。AI的調(diào)整也可以透過(guò)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜尋技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而減少設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)所需的繁重工作。

這些進(jìn)展都建立在AI必須值得信賴的事實(shí)基礎(chǔ)上，Welser表示，明年將會(huì)有很多工作都關(guān)注在這一點(diǎn)。就像其他技術(shù)一樣，AI可能會(huì)受到惡意控制，因此它必須能夠預(yù)測(cè)對(duì)抗性攻擊。

現(xiàn)在，AI可能很容易受到所謂“對(duì)抗示例”(adversarial examples)的影響，黑客可能會(huì)在你不知不覺(jué)時(shí)改變影像，欺騙深度學(xué)習(xí)模型，而將其分類為攻擊者所需的各種類別。IBM Research的解決辦法是采用一種不依賴于特定攻擊(attack-agnostic)的措施，以評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性，并指導(dǎo)系統(tǒng)如何檢測(cè)和防御攻擊。

另一個(gè)難題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往是黑盒子——關(guān)于他們?nèi)绾巫龀鰶Q定并非顯而易見(jiàn)的，Welser說(shuō)。缺乏透明度是對(duì)于AI信任的一項(xiàng)障礙。同時(shí)，消除偏見(jiàn)也很重要，因?yàn)锳I越來(lái)越依賴于決策，他說(shuō)，但這相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。

Wesler說(shuō)：“截至目前為止，我們已經(jīng)看到大多數(shù)人都非常興奮地展開(kāi)AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)，使其能夠?qū)崿F(xiàn)某些任務(wù)。然后他們會(huì)試著搞清楚所設(shè)計(jì)的AI系統(tǒng)是否存有偏見(jiàn)或者是否安全穩(wěn)健，或者他們所做的決定是否有問(wèn)題。”