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深入學習的下一個領域

Deep Learning’s Next Frontier
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《哈佛商業評論》英文版集團總編輯亞迪.伊格納西斯(Adi Ignatius),與史丹福大學兼任教授、Coursera共同董事長暨共同創辦人吳恩達(Andrew Ng),討論人工智慧的可能性。

亞迪:歡迎大家來參與《哈佛商業評論》今天這場活動,「與吳恩達教授探討深度學習的下一個疆界」。我是《哈佛商業評論》總編輯亞迪,謝謝大家來到舊金山麗池卡爾頓酒店。

極受敬重的嘉賓吳恩達,擁有許多頭銜。他是史丹福大學兼任教授,Coursera的共同創辦人;曾擔任百度的首席科學家,帶領他們的人工智慧集團;他曾在Google工作幾年,創立且帶領「Google 大腦」深度學習專案。他是多產的講者及作家,包括在《哈佛商業評論》發表過一些文章。

亞迪:我的第一個問題是:什麼是人工智慧?這有點像採訪史蒂芬.柯瑞時,問他的第一個問題是:什麼是籃球?但是我們就要這麼問。請你快速、簡潔地回答,什麼是人工智慧,說給老派過時的人,和困惑的人聽。

吳恩達:用一句話回答:人工智慧是一門學科。它是一門科學和工程學科,可以讓機器表現得有智慧。人工智慧是非常模糊的詞,它實際上是一直在變動的。幾十年前,它曾經是一套軟體,替你找到全球定位系統上的最短路徑。如何找到從舊金山到帕羅奧圖的最短路徑,在幾十年前曾經是最先進的人工智慧技術。但現在它在你的導航系統裡,在你的手機裡,不再被認為是人工智慧。統計過濾器曾被認為是先進的人工智慧,也許在10年、15年前是這麼想的,但現在這是我們生活中很普通的一部分。不知為何,我們總覺得人工智慧會發生在未來。可能是因為人工智慧進展如此迅速,我們已習慣已經在運作的東西,我們總是期待未來有更大的事情。

亞迪:哪些公司或哪些人,在人工智慧方面是真的領先?你有沒有特別尊敬哪些人,認為他們用很有趣的方式運用人工智慧?

吳恩達:天哪!你真的把我問倒了!

亞迪:你可以不答! 你可以有一次不答!

吳恩達:我在Google和百度都帶過團隊,所以我有偏見。我認為我曾經合作過的團隊都在做很棒的工作。我很尊敬臉書、微軟。我認為亞馬遜做得很棒,將人工智慧用在產品上,讓它真正進入市場。有很多好的公司正在做好的人工智慧工作。

亞迪:最明顯的一個,我想問你的是關於IBM的超級電腦華生。對你來說,它是人工智慧嗎?還是別的?

吳恩達:你知道,人工智慧的界限如此模糊,真的很難說。曾經,找到最短的路徑,從A點開車到B點,就是人工智慧。我覺得IBM必定大量投資在人工智慧,和在華生上面。最近在媒體上,他們的行銷和公關都受到了一些批評。其實我並不樂意批評任何一個團體,我真的希望他們成功。人工智慧是很艱難的領域。人工智慧的挑戰之一,是需要大量客製化。你無法只是下載一個人工智慧的開放軟體,它就能適用於你的企業。因此,人工智慧的挑戰之一是,它真的需要針對你的業務環境來量身打造。就像網際網路的興起一樣,網路必須根據你的業務環境進行量身打造。你不能只是購買一個網路路由器,就把它插入你的業務。你必須弄清楚你的網際網路策略是什麼。人工智慧就有點像這樣。我看到更多公司試圖幫助非科技公司,做這樣的客製化工作,但之後究竟會如何發展,仍然未知。我認為大型雲端供應商正進入這個空間。但我要再次強調,除了提供平台,除了銷售應用程式介面,或銷售雲端服務之外,真的需要跨職能的領導,深入了解人工智慧,深入了解業務,才能了解你的企業需要什麼客製解決方案。

亞迪:如果你不是臉書、Google、IBM這樣的公司,是否所有公司、所有大型公司、所有某些類型的公司,都必須有人工智慧策略?那個時刻到來了嗎?

吳恩達:這是很好的問題。過去幾年,我曾和好幾位《財星》雜誌全球五百大企業的執行長談話,他們表示希望當初有更早一點規畫出網際網路策略。我認為五年後,將會有同樣人數的《財星》全球五百大企業執行長,希望自己早一點研擬出人工智慧策略。我在許多產業都看到這個模式。以健康照護為例,隨著「可負擔健保法案」出現,產生了更多的電子病歷紀錄,健康照護數位化產生了數據資料,人工智慧可以消化資料,創造價值,做出預測,並提供分析數據,幫助你了解如何在健康照護上做得更好。因此,很多行業中更普遍的模式,首先來自資訊科技的轉型,以往沒有數位化紀錄的類比資料,變成數位化,而數位活動創造數據資料。在資訊科技轉型浪潮之後,接著就是人工智慧轉型,人工智慧可以消化資料,並創造價值。繼健康照護產業之後,是教育產業。我認為隨著大規模開放線上課程的興起,像是Coursera和其他線上課程,教育還在經歷數位轉型,正在從類比的世界走出來,類比資料不會留下數位蹤跡,接著轉向線上活動,這就可以產生資料。

我在一個月前去參加了一個EdTED會議,他們是一個半月前開始籌畫的,我對其中人工智慧的演講場數感到驚訝。我認為我們正在進行數位轉型,為人工智慧轉型創造資料。但我認為這種模式將會出現在許多不同產業。

亞迪:對於那些不想在五年後回顧現在,而後悔說:「啊!我應該要有人工智慧策略!」的那些公司,他們要如何才能領先? 如何把人工智慧放進他們的產品中?要如何開始運作這個職能?

吳恩達:我在《哈佛商業評論》發表過一篇文章,談到聘用人工智慧長。如果從執行長的角度來看,執行長可能有一些人工智慧的基本知識。很多大公司執行長沒時間釐清人工智慧的技術,以及它的使用方式。我認為在技術不成熟的地方,而人工智慧就是不成熟的技術,還在不斷演進和變化,就很難把人工智慧知識傳播到整個組織裡。所以我覺得高階主管的一個選擇,就是聘請一位人工智慧主管,我稱他為人工智慧長,但我看過有組織用的是人工智慧副總等各式頭銜。總之,聘請一位領導人,幫助你建立人工智慧團隊或組織。

我認為,當我們還處於人工智慧早期階段時,大多數公司應該考慮建立集中的人工智慧單位,把它以矩陣式結構納入公司的其他部分。因為人工智慧仍然不成熟,不斷演變,這樣做你才能有一致的升遷標準;並讓你的人工智慧團隊擁有一個同儕的社群,相互討論。理論上,如果你所有的事業單位,不管有幾個,都能夠獲得自己的人工智慧人才,那麼我一定會說,放手讓他們去做。但舉個例子,假設你有一個禮券業務部門,也許人工智慧可以真正幫助你改變你的禮券業務。如果你的禮券業務主管不知道如何運用人工智慧,那麼他就很難雇用到最好的人工智慧人才,因為目前商業界人工智慧人才短缺。所以我認為,更有可能將人工智慧能力整合到你禮券事業部的做法是,由一個強大的主管,建立一個集中的人工智慧部門,用矩陣式架構把它融入公司。

我希望會發生的是,隨著人工智慧技術獲得更廣泛的了解,會發生類似行動通訊的情況。現在幾乎一切都是行動化。今天幾乎每個史丹福大學生、每個電腦系的學生,都知道如何替iOS或Android系統寫程式。所以行動通訊人才雖然還不廣泛,卻不太短缺。現在,許多較集中式的行動通訊事業單位正在消失,因為個別事業單位現在已能獲得行動通訊開發人才了。人工智慧還沒有到達那個階段,但隨著人工智慧的成熟,我很樂於看到採取集中式做法的可能性。集中的人工智慧單位將消失,然後人工智慧團隊可以直接被雇用到所有不同的事業單位。你知道,當我在寫那篇文章時,有一件事我沒注意到,但是我現在發現這事非常有幫助,那就是訓練眾多基礎工作人員的人工智慧能力。你知道在科技界,我們習慣了腳底下的地面一直在移動。當我第一次學習寫程式時,我學的是BASIC程式語言,我想現在沒有人會談論這個語言了。在科技界,我們習慣於學習那些不久後就會過時的東西,然後你就又需要學習新的東西。所以我認為大多數軟體工程師,大多數程式開發人員,五、六年前畢業的人,他們都應該學習人工智慧。

亞迪:你已經提到一些公司對行動技術的重視,很多公司號稱自己是行動技術優先。臉書很出名地採取這樣的方式,調整組織架構,向行動技術優先邁進。你認為下一波是否會有許多公司,而不只是像IBM的公司,開始說:「我們是人工智慧優先」?

吳恩達:有幾家公司使用人工智慧優先這類用語。一些大型公司正試圖自稱人工智慧優先。說實話,我對這個沒有強烈的意見。還有另一個我認為人工智慧會導致的轉型,那就是可能導致一個新類別的公司出現。因為我認為人工智慧的能力非常不同。我們可能需要重新設計一些公司,以善用我們的人工智慧。我的意思是,我認識一家大型傳統零售商的執行長。或者讓我舉另外一個例子。比如一座大型購物中心,我和我妻子常在史丹福購物中心購物,如果你去史丹福購物中心,為它架一個網站,那是一個很好的購物中心,但史丹福購物中心加上一個網站,與亞馬遜還是不一樣的。不同的是,亞馬遜這家公司的架構設計,是為了善用網際網路的能力。亞馬遜是真正的科技公司,而購物中心加上網站,甚至傳統零售商加上某個線上電子商務單位,還是與真正的網路公司不一樣。

我發現我們也開始改寫產品經理的工作內容,並為他們創造新的流程,來幫助他們表達人工智慧產品。我想我們還處於早期凌亂、摸索的日子。二十年前,沒有人、至少我自己當時並不知道,A/B測試在網路上會如此重要。所以我認為今天,我們才剛開始慢慢弄清楚,對人工智慧公司重要的是什麼。我不認為已經有人弄清楚了。我認為Google和百度是領先的,我想我有偏見,因為我曾經為他們工作。他們領先其他公司思考,如何進行人工智慧轉型。但我不認為有任何人已經完全了解,我認為這還有待觀察,不確定將會是大型公司,還是新類型的新創公司,新進入市場的公司,可以成長為真正主導人工智慧未來的公司。

亞迪:如果未來要成為人工智慧公司,現在可以外包這個職能嗎?還是必須在內部自己做?

吳恩達:這是個好問題。到底該買,還是該自己打造?我真的很難決定。人工智慧和網際網路的情況類似,需要很多的客製化。我認為絕對有企業開始提供人工智慧解決方案,給特定的產業。我認為,你可以透過這些為你的產業提供解決方案的公司,獲得非常好的服務。但這是一個典型的「購買或自己打造」的問題。我認為,其中所有的啟示也適用於人工智慧。我沒有簡單的答案。

亞迪:很多、很多工作,包括白領和藍領工作,一定會被消滅,因為我們開發了人工智慧,對吧?

吳恩達:是的。我曾私下與人工智慧主管和企業領導人談話,他們都正在開發新的人工智慧產品,這可能會消除一家公司裡數以萬計的工作,甚至更多。有趣的是,很多人的工作正在各項技術的瞄準焦點上,很多人正在做這些即將消失的工作,但他們並不了解人工智慧。他們沒有受到訓練,去了解人工智慧。所以有很多工作要消失的人,並不知道他們是被瞄準的焦點。我覺得這對社會是一項挑戰。值得一提的是,我知道有些人討厭「美國東西兩岸精英」這個詞。我自己也不很喜歡這個詞。但我認為,隨著科技興起,我們做了很多努力,而創造了財富,特別是為東西兩岸精英。這是不受歡迎的觀點,但有一個論點是,我們沒有照顧到美國國內一大半的人民,坦白說,他們受忽略了。

我想,如果我們不僅要創造一個富裕的社會,這一點我們很擅長,而且還想要創造更公平的社會,那麼,我認為我們還有很多工作要做。隨著我們的產業轉型,從之前以農業為主,到工業,到服務業,我們都不得不調整教育制度。我們建立了12年國教系統,我們建立了高等教育系統,讓大家可以繼續找工作。我認為我們到達了一個點,此時也許必須重新建立教育系統,或者至少要在教育系統中添加一些新的元素,以便失去工作的人,有很好的機會接受所需的訓練,找到有意義的工作。



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