全球機器智慧峰會（GMIS 2017）， 是全球人工智慧產業資訊服務平臺機器之心舉辦的首屆大會， 邀請了來自美國、歐洲、加拿大及國內的眾多頂級專家參會演講。 本次大會共計 47 位嘉賓、5 個 Session、32 場演講、4 場圓桌論壇、1 場人機大戰， 兼顧學界與產業、科技巨頭與創業公司， 以專業化、全球化的視角為人工智慧從業者和愛好者奉上一場機器智慧盛宴。
5 月 28 日， 機器之心主辦的為期兩天的全球機器智慧峰會（GMIS 2017）進入第二天， 全天議程中最受關注的是多位重要嘉賓出席的領袖峰會， 包括《人工智慧：一種現代方法》的作者 Stuart Russell、第四范式聯合創始人兼首席科學家楊強、科大訊飛執行總裁兼消費者事業群總裁胡郁、阿爾伯塔大學教授及電腦圍棋頂級專家 Martin Müller、Element AI 聯合創始人 Jean-Sebastien Cournoyer 等。
Stuart Russell 是加州大學伯克利分校人工智慧統計中心創始人兼電腦科學專業教授， 一直關注人工智慧領域的發展。 同時， 他還是人工智慧領域裡標準教科書《人工智慧：一種現代化方法》的作者。 作為當天的第一名演講嘉賓， Stuart Russell 帶領現場觀眾進行了一場關於《人工智慧的過去、現在和未來》的探索， 觀往知來， 全面解析人工智慧的奧秘。
「很長一段時間以來， 大家都不知道人工智慧是什麼， 我們一直在想應該對它有一個怎樣的定義。 」Russell 介紹道， 人工智慧是一個非常豐富的學科， 它包括哲學、數學、神經科學等子學科、子領域。
同時， 人工智慧也不是一個新學科。 在二十世紀四十年代， 人們就在思考如何使用一些新工具；五十年代的時候， 已經有很多會議呼籲各學科的人們一起來共同創造人工智慧。 「但後來的情況怎麼樣？它們都分開了， 這是因為所有的這些學科缺乏一種通用的數學語言。
現在， 人們開始認真地看待人工智慧， 迎來了人工智慧爆炸的奇跡。 許多初創公司開始專注於人工智慧的發展， 像穀歌、IBM 等巨頭公司也投入到人工智慧的研究中。 同時， 人們也看到了神經科學的進步以及電腦資源、大資料的發展。
隨後， Russell 詳細介紹了有監督學習方法。
Russell 用一個簡單的物體識別例子給了大家更清晰的認知。
那麼， 為什麼要進行深度學習呢？
2015 年， 機器已經具有超越人類的表現， 這中間 ImageNet 資料集是功不可沒的。 不過， 機器在視覺方面也有遜於人類的表現， 可能出現各種各樣的錯誤， 包括物體的遮擋、視圖的扭曲、一張圖片中存在多物件類別或是超級類別、子類別的混亂等情況。
另外， Russell 舉了 AlphaGo 戰勝李世石的例子。 「AlphaGo 包含了很多技術， 一種就是深度學習，
接下來， Russell 分享了一些他對與人工智慧的看法。
他認為， 雖然現在所有的發展都是非常讓人欣慰的， 但是確實還是噱頭在裡。 人們需要審慎考慮， 不要因為過度的期待而覺得失望。 在大家對人工智慧取得巨大進步而感到自豪的時候， 也有可能出現 AI 的寒冬。 「我們上一次 AI 寒冬是因為這個技術的前景和一些承諾。 很多人可能都不太記得當時的內容， 是 1980 年左右的一些技術，當把它放到真實的世界當中時並不是非常的奏效。那時深度學習也不太受歡迎。但是如今我們可以更新現代的技術，可能未來對訓練資料、資料的要求也不用再那麼高。」對此，Russell 稱，假設讓一個小孩看大象的圖片，給小孩子兩、三張大象的圖片他就能夠識別了，而非給他 4000 多張圖片進行訓練。所以可能將來技術先進到一定程度的時候，人們對它的依賴就不再那麼大。
過去五十年的 AI 發展給人們的一大啟示——知識是非常重要的，人類能夠高效的學習是因為一開始人類就有很多知識，知識使得人類能夠從非常少的案例中完成學習。這裡，Russell 提到了一種概率規劃，並舉例核武器測試網點等概率規劃的應用。
對於人工智慧的現在、未來以及眼下仍無法實現的問題，Russell 也給出了自己的觀點。
「雖然我們缺失的東西很多，但是我們已經能夠預見到，不遠的講來，AI 系統就能夠像人類一樣，具備相同的能力了。」有的人可能認為這是一個天方夜譚，但是 1933 年，一位非常有名的物理學家 Lord Rutherford 曾說過，任何想抽取原子轉變能力的人都是在在異想天開。然而第二天 Leo Szilard 就發明了中子誘導核鏈式反應。
人工智慧可以讓人類做更多的事情，把人類文明推向更積極的方向。但是也有出現殺人機器的可能性，成為一種大規模殺傷性武器新品種，引起讓人們的種種擔憂。
問題的關鍵是，人們需要確保給機器賦予的這些功能確實是想讓它擁有的，但是也可能人們賦予它的功能並不是人們最初期待的。Russell 舉了點石成金的國王將食物、水、飲料，甚至他的女兒都變成了金子後痛苦去世的故事。對於這個問題，Russell 的見解是要改變 AI 的定義，AI 系統要能夠被證明可以給人類帶來益處。為了實現這個目標，有三個簡單的方法：「第一點，機器人的目標就是使得人類的意願最大化的實現，就是說機器應該使得人類的意願得到滿意，而不是讓機器給我們創造一種讓人類感覺不舒適生活。第二點，機器人不知道什麼是價值，我們不要給機器有一個固定的價值系統。第三點，人類的行為給機器提供參考。」
演講的最後，Russell 提出了兩個非常有趣的例子。第一個例子是關於個人助手要説明更需要晚餐的人而選擇不幫助主人準備晚餐。
第二個例子是孩子在家感到饑餓的時候，家裡冰箱沒有東西，機器人選擇家裡的貓作為食材準備晚餐。
這樣的機器人是好是壞？未來人工智慧到底會走向何處？Russell 給出了自己的答案：「AI 需要對人類有貢獻，要想做到這點是一個技術性的問題，我相信我們能夠解決這個問題。」
是 1980 年左右的一些技術，當把它放到真實的世界當中時並不是非常的奏效。那時深度學習也不太受歡迎。但是如今我們可以更新現代的技術，可能未來對訓練資料、資料的要求也不用再那麼高。」對此，Russell 稱，假設讓一個小孩看大象的圖片，給小孩子兩、三張大象的圖片他就能夠識別了，而非給他 4000 多張圖片進行訓練。所以可能將來技術先進到一定程度的時候，人們對它的依賴就不再那麼大。
過去五十年的 AI 發展給人們的一大啟示——知識是非常重要的，人類能夠高效的學習是因為一開始人類就有很多知識，知識使得人類能夠從非常少的案例中完成學習。這裡，Russell 提到了一種概率規劃，並舉例核武器測試網點等概率規劃的應用。
對於人工智慧的現在、未來以及眼下仍無法實現的問題，Russell 也給出了自己的觀點。
「雖然我們缺失的東西很多，但是我們已經能夠預見到，不遠的講來，AI 系統就能夠像人類一樣，具備相同的能力了。」有的人可能認為這是一個天方夜譚，但是 1933 年，一位非常有名的物理學家 Lord Rutherford 曾說過，任何想抽取原子轉變能力的人都是在在異想天開。然而第二天 Leo Szilard 就發明了中子誘導核鏈式反應。
人工智慧可以讓人類做更多的事情，把人類文明推向更積極的方向。但是也有出現殺人機器的可能性，成為一種大規模殺傷性武器新品種，引起讓人們的種種擔憂。
問題的關鍵是，人們需要確保給機器賦予的這些功能確實是想讓它擁有的，但是也可能人們賦予它的功能並不是人們最初期待的。Russell 舉了點石成金的國王將食物、水、飲料，甚至他的女兒都變成了金子後痛苦去世的故事。對於這個問題，Russell 的見解是要改變 AI 的定義，AI 系統要能夠被證明可以給人類帶來益處。為了實現這個目標，有三個簡單的方法：「第一點，機器人的目標就是使得人類的意願最大化的實現，就是說機器應該使得人類的意願得到滿意，而不是讓機器給我們創造一種讓人類感覺不舒適生活。第二點，機器人不知道什麼是價值，我們不要給機器有一個固定的價值系統。第三點，人類的行為給機器提供參考。」
演講的最後，Russell 提出了兩個非常有趣的例子。第一個例子是關於個人助手要説明更需要晚餐的人而選擇不幫助主人準備晚餐。
第二個例子是孩子在家感到饑餓的時候，家裡冰箱沒有東西，機器人選擇家裡的貓作為食材準備晚餐。
這樣的機器人是好是壞？未來人工智慧到底會走向何處？Russell 給出了自己的答案：「AI 需要對人類有貢獻，要想做到這點是一個技術性的問題，我相信我們能夠解決這個問題。」