10月11日,阿里巴巴董事局主席馬云在2017杭州·云棲大會(huì)開幕式上演講-黃宗治-攝 正方: 未來(lái),大量法官可能失去現(xiàn)有職業(yè) “無(wú)論你承不承認(rèn)、抗不抗拒,未來(lái)終將到來(lái)?!辈糠謱<艺J(rèn)為,在人工智能發(fā)展的高級(jí)階段,大量的法官可能失去現(xiàn)有的職業(yè),同時(shí),產(chǎn)生司法類人工智能的“研發(fā)者”等既懂法律、又懂技術(shù)的新職位。這是一種進(jìn)步。正是這樣不斷的淘汰、創(chuàng)新,才實(shí)現(xiàn)了人類社會(huì)的升級(jí)和發(fā)展。 【觀點(diǎn)一】 法官情感和價(jià)值判斷可以通過(guò)程序和參數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行表達(dá)。 “人工智能真的不能理解法律精神嗎?”浙江大學(xué)光華法學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)法律研究中心主任高艷東說(shuō),這是一種合理的擔(dān)心——傷害兒童和孕婦的處罰更重,大庭廣眾下的侮辱行為也因人數(shù)多少有所區(qū)別。但是,在AI進(jìn)行海量案件的審理和分析后,當(dāng)它發(fā)現(xiàn)對(duì)兒童傷害的判處更重,便會(huì)總結(jié)出符合法律精神的規(guī)律。諸如此類,AI通過(guò)大數(shù)據(jù)分析總結(jié)出的法律價(jià)值,可能比法官的個(gè)人判斷更符合法律精神。 【觀點(diǎn)二】 AI在司法領(lǐng)域應(yīng)用有三個(gè)發(fā)展階段,強(qiáng)AI將取代法官、律師。 目前所處的是初級(jí)階段。AI可以把大量的法官判決數(shù)據(jù)、司法指導(dǎo)意見、司法解釋等收集起來(lái),分析得出一個(gè)最優(yōu)的判決結(jié)果。這在簡(jiǎn)單、重復(fù)性案件的處理上,完全可以給法官一個(gè)有力參考。 中級(jí)階段將在20到50年間實(shí)現(xiàn)。AI擁有深度學(xué)習(xí)功能,開始慢慢學(xué)習(xí)人的思考,從以往簡(jiǎn)單案件的數(shù)據(jù)分析中總結(jié)出司法規(guī)律和法律價(jià)值。這時(shí),AI不再局限于簡(jiǎn)單案件,也將審理復(fù)雜案件。 百年以后,高級(jí)階段已經(jīng)超出了人類的想象力。強(qiáng)AI將在思考能力上超過(guò)人類大腦,可以找到每個(gè)案件的具體差別。屆時(shí),AI能從事的不只是審判,甚至可以立法、執(zhí)法,將全面取代法官、律師的所有工作。 【觀點(diǎn)三】 AI可以定紛止?fàn)帲瑥脑搭^取代法官的工作。 “產(chǎn)生訴訟的前提是當(dāng)事人雙方對(duì)糾紛解決的預(yù)期不一致,并認(rèn)為通過(guò)法院的中立裁判可以獲得對(duì)自己有利的判決?!蔽髂县?cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院院長(zhǎng)高晉康解釋,審判主要發(fā)揮定紛止?fàn)幍淖饔?,如果AI可以為當(dāng)事人提供確定的預(yù)期,產(chǎn)生可信賴的行為指引,這將從源頭上消解糾紛形成的原因,也是對(duì)法官工作的替代。
反方: 法官的人文關(guān)懷和人性光輝無(wú)可替代 【觀點(diǎn)一】 AI永遠(yuǎn)不可能取代法官。 部分專家認(rèn)為,盡管AI在信息篩選、記憶知識(shí)、高速總結(jié)歸納等方面具有人類無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì),但法官作為“人”的價(jià)值是機(jī)器無(wú)法取代的?!胺ü僦怼辈徽摱鄡?yōu)秀,終究不能取代法官。 法律精神需要法官站在“人”的角度去理解評(píng)判。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院教授李毅認(rèn)為,對(duì)于法律精神中的好與壞、公平與正義,人類會(huì)站在自身獨(dú)特的角度去理解和評(píng)判,這是機(jī)器評(píng)判所不具備的,也恰恰是法官工作的基礎(chǔ)。法的領(lǐng)域不能完全依賴于人工智能,必須要運(yùn)用好人的審美與價(jià)值觀。 【觀點(diǎn)二】 法官的審判過(guò)程充滿了人文關(guān)懷與人性光輝。 “AI代替法官裁判,我覺得是不可思議的。”中國(guó)政法大學(xué)(微博)傳播法中心副主任朱巍認(rèn)為,法官的工作不只是簡(jiǎn)單地依法條判案。從確定衡量標(biāo)準(zhǔn)、確定處罰內(nèi)容,到撰寫判決書所用的具體語(yǔ)言,每一項(xiàng)工作都體現(xiàn)著法官身為“人”的關(guān)懷。 “法官判決的每一個(gè)案件都是有溫度的。”上海市高級(jí)人民法院副院長(zhǎng)郭偉清說(shuō),“司法審判的過(guò)程不只是理性邏輯的堆砌,還有人性和情理的融合,是基于社會(huì)公義、法律量刑和人情世故作出判斷的微妙平衡,這是機(jī)器無(wú)法取代的?!?/p> 【觀點(diǎn)三】 法律的生命在于說(shuō)理,AI很難告訴我們“為什么”。 “法諺道,正義不僅要實(shí)現(xiàn),而且應(yīng)當(dāng)以人們看得見的方式加以實(shí)現(xiàn)?!卑不帐徍幸换鶎臃ü僖﹃辉谧约旱脑浿袑懙溃拔覀兺匾暯Y(jié)論,卻忽略了形成結(jié)論的理由。讓AI告訴我們'是什么’很容易,可難以讓它告訴我們'為什么’。AI可以模擬人類的思維,但無(wú)法表達(dá)這種思維的形成過(guò)程?!?/p> 他認(rèn)為,目前司法審判中存在的各種問(wèn)題,尤其是群眾對(duì)司法缺乏足夠信任,原因不在于沒有開發(fā)“人工智能法官”,而是法官正在成為法律“工廠流水線”上的操作工。 【觀點(diǎn)四】 司法領(lǐng)域何時(shí)會(huì)出現(xiàn)真正的AI法官仍不可預(yù)期。 高晉康認(rèn)為,目前司法領(lǐng)域還未出現(xiàn)真正的人工智能技術(shù)。能否取代法官,取決于政策引導(dǎo)、技術(shù)突破和社會(huì)認(rèn)知慣性的改變,以現(xiàn)在的技術(shù)來(lái)看,仍不可預(yù)測(cè)。 朱巍也認(rèn)為,現(xiàn)有的人工智能輔助系統(tǒng)只不過(guò)是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息的學(xué)習(xí)和處理,用事先設(shè)置好的方法,展現(xiàn)出我們需要的結(jié)果,進(jìn)而產(chǎn)生類似于人類判斷的表現(xiàn),并非真的讓機(jī)器擁有人的智慧。
共識(shí): AI能提高司法公平與效率
專家們達(dá)成的共識(shí)是,AI正在通過(guò)案件繁簡(jiǎn)分流、創(chuàng)新審判手段等方式減輕法官負(fù)累,提高司法公平與效率。不可否認(rèn)的是,其輔助力度正變得越來(lái)越大。 繁簡(jiǎn)分流,將法官?gòu)暮?jiǎn)單的、重復(fù)性案件中解脫出來(lái)。高艷東認(rèn)為,交通事故、合同糾紛、網(wǎng)購(gòu)案件等簡(jiǎn)單的、重復(fù)性案件占到80%,耗費(fèi)了法官的大量精力。AI完全可以通過(guò)導(dǎo)入案件數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)法官的裁判思路和理由,對(duì)證據(jù)清楚、案情簡(jiǎn)單的重復(fù)性案件進(jìn)行立案、篩選、判決,減少法官的重復(fù)性勞動(dòng),讓他們更多地關(guān)注復(fù)雜案件、疑難案件。 同案同判,減少法官個(gè)人因素對(duì)審判結(jié)果的影響?!巴瑯右粋€(gè)案件,有的判詐騙罪,有的判合同詐騙罪。同樣是交通事故,有的60%責(zé)任,有的70%責(zé)任?!备咂G東說(shuō),中國(guó)的案件特別多、地域特別廣,相同案件不同判案標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)論的現(xiàn)象比較普遍。法官的價(jià)值理解仁者見仁智者見智,其有生之年能夠接觸到的案件數(shù)量有限,AI可以最大程度減少法官個(gè)人、與案件無(wú)關(guān)的因素,輔助法官促進(jìn)審判公正。 創(chuàng)新司法體系,為司法提高效率帶來(lái)曙光?!叭祟惿鐣?huì)現(xiàn)有的司法體系還是工業(yè)時(shí)代的體系?!敝煳≌J(rèn)為,AI的發(fā)展有望促進(jìn)司法體系的自身創(chuàng)新,緩解立案、舉證、出庭難等問(wèn)題。 高艷東也認(rèn)為,法院效率低下是全世界司法體系共同面臨的一個(gè)復(fù)雜難題。傳統(tǒng)一般認(rèn)為法官要以庭審為中心,面對(duì)面詳細(xì)查陳案件事實(shí)。可隨著社會(huì)的發(fā)展,訴訟案件數(shù)量正以每年20%到30%的速度增加,對(duì)案件審理的精細(xì)化要求也越來(lái)越高,法官的編制卻不可能大幅增加。AI將高效率實(shí)現(xiàn)部分案件無(wú)人化、標(biāo)準(zhǔn)化審理,解決案多人少的難題。 前沿案例一 上?!?06”:有效防范冤假錯(cuò)案
把一個(gè)案件的要素輸入一個(gè)系統(tǒng),就能自動(dòng)跳出審判結(jié)果,仿佛一臺(tái)“法律自動(dòng)售貨機(jī)”。在人工智能時(shí)代,不少人開始憧憬機(jī)器人法官快速判案的場(chǎng)景。作為司法改革及智慧法院建設(shè)的前沿陣地,上海法院已試點(diǎn)探索將人工智能技術(shù)和辦案輔助系統(tǒng)相結(jié)合,以防范冤假錯(cuò)案,提高司法效率。
“206”進(jìn)步速度驚人
206,大名“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”。這個(gè)以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能為技術(shù)內(nèi)核的“小嬰兒”,對(duì)上海幾萬(wàn)份刑事案件的卷宗、文書數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)后,已具備初步的證據(jù)信息抓取、校驗(yàn)和邏輯分析能力。 半月談?dòng)浾卟稍L發(fā)現(xiàn),206系統(tǒng)的核心功能主要有三項(xiàng)。 一是證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引功能,即通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,對(duì)每一類案件通常應(yīng)當(dāng)收集的證據(jù)種類以及每一種證據(jù)收集、固定的程序、形式、內(nèi)容等做出詳細(xì)規(guī)定,為辦案人員提供清單式證據(jù)指引。 二是單一證據(jù)校驗(yàn)功能,即對(duì)每一個(gè)證據(jù)進(jìn)行自動(dòng)校驗(yàn),生成審查結(jié)論,提示辦案人員進(jìn)行補(bǔ)正或說(shuō)明。 三是為證據(jù)鏈和全案證據(jù)提供審查判斷功能。系統(tǒng)能夠?qū)ψC據(jù)鏈條的完整性以及證據(jù)之間是否存在矛盾進(jìn)行審查、提示,確保證據(jù)完整充分,排除合理懷疑。 比如,一份證據(jù)證明被害人是被刀捅死的,而尸檢報(bào)告說(shuō)是鈍器致死,那么206就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的矛盾,提醒辦案者注意?!八粌H能將卷宗變'薄’,還能自動(dòng)提示證據(jù)瑕疵與邏輯沖突?!鄙虾J懈呒?jí)人民法院副院長(zhǎng)、206工程技術(shù)組負(fù)責(zé)人郭偉清說(shuō),“它給我們帶來(lái)了很多驚喜。每多使用一次,就又學(xué)習(xí)了一次,進(jìn)步速度驚人?!?/p> 據(jù)介紹,206系統(tǒng)運(yùn)用了圖文識(shí)別(OCR)、自然語(yǔ)言理解(NLP)、智能語(yǔ)音識(shí)別、司法實(shí)體識(shí)別、司法要素自動(dòng)抽取等諸多AI技術(shù)。
全程留痕,提高審判質(zhì)效
上海法院系統(tǒng)致力于將高科技手段融入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中?!叭嗽诟伞?shù)在轉(zhuǎn)、云在算”,司法系統(tǒng)的人工智能必將朝著“讓人民群眾在每一個(gè)司法案件中都感受到公平正義”這一目標(biāo)而發(fā)展。 郭偉清表示,上海高院(微博)正在繼續(xù)推進(jìn)206(二期)工程建設(shè),將探索在民商事案件和行政案件領(lǐng)域開發(fā)這樣的智能輔助辦案系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)執(zhí)法辦案“全程留痕、全程可視、全程監(jiān)督、全程公開”。 上海市律師協(xié)會(huì)刑事業(yè)務(wù)研究委員會(huì)主任林東品認(rèn)為,206已可對(duì)刑事案件全程留痕,打通了公檢法三家的平臺(tái),甚至做到了筆錄和公安審訊錄像的精準(zhǔn)比對(duì)。這將大大減少司法的任意性,增加案件辦理的透明度,確保其不偏離公正的軌道。 科大訊飛法院產(chǎn)品線產(chǎn)品部經(jīng)理金澤蒙全程參與了206的研發(fā)工作。他表示:“法律不是一塊死板,不是可以計(jì)算、生成的代碼,法庭上的人性博弈更是機(jī)器無(wú)法觸及的領(lǐng)域??深A(yù)見的是,機(jī)器會(huì)成為一個(gè)越來(lái)越聰明的助手,幫助法官更快更好地作出邏輯判斷?!?/p> 前沿案例二 重慶智審平臺(tái):促進(jìn)高效規(guī)范審理 重慶市法院以打造“類型化案件智能審判平臺(tái)”為突破口,大膽運(yùn)用AI構(gòu)建專供金融機(jī)構(gòu)使用的“智慧E審”和法官使用的“智能專審”兩大系統(tǒng)。 “我們選擇了信用卡糾紛案件作為探索智審平臺(tái)適用性的第一步?!敝貞c市高級(jí)人民法院研究室副主任高翔介紹,信用卡糾紛案件的法律關(guān)系相對(duì)單一、事實(shí)較為具體、審理過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單,引入AI技術(shù)具備可行性。 類案智審平臺(tái)的工作原理,是對(duì)類型化案件要素進(jìn)行分析提取,然后對(duì)同類案件的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的機(jī)器學(xué)習(xí),使AI在類似案例智能推送、裁判結(jié)果預(yù)測(cè)、裁判文書自動(dòng)生成上發(fā)揮作用。 今年5月1日,智審平臺(tái)正式開啟試運(yùn)行。1個(gè)月后實(shí)現(xiàn)了全部信用卡集團(tuán)訴訟案件網(wǎng)上立案。截至8月底,已累計(jì)受理信用卡糾紛案件4589件,平均立案時(shí)間縮短到10分鐘以內(nèi),平均審理時(shí)間縮短27.26天。 重慶市渝中區(qū)人民法院立案庭副庭長(zhǎng)梁曉峰說(shuō),智審平臺(tái)不僅減少了法院和當(dāng)事人人工錄入案件信息的繁瑣與失誤,減輕立案人員的負(fù)擔(dān),同時(shí),還會(huì)對(duì)類型化案件的基本要素、辦理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行歸納,形成規(guī)則并植入平臺(tái),有利于促進(jìn)案件規(guī)范化審理。 智審平臺(tái)的效率優(yōu)勢(shì)在庭審節(jié)點(diǎn)得到展現(xiàn)。高翔介紹,智審平臺(tái)會(huì)自動(dòng)圍繞雙方當(dāng)事人是否存在借貸關(guān)系、是否存在違約行為等事項(xiàng)進(jìn)行要素化整理,并生成法官庭審指引;通過(guò)整理案件庭審階段的所有確認(rèn)信息,自動(dòng)生成令狀式裁判文書稿;同時(shí),還會(huì)向法官推送相似度較高的案例,并對(duì)法官擬做出的裁判進(jìn)行智能評(píng)析,有效統(tǒng)一裁判尺度,實(shí)現(xiàn)類案同判。 律師宋翠林對(duì)智審平臺(tái)的高效頗有感觸。以前庭審一起信用卡案件大約需要40分鐘,現(xiàn)在只需圍繞智審平臺(tái)抓取的要素事實(shí)進(jìn)行庭審確認(rèn),重點(diǎn)審查雙方有爭(zhēng)議的內(nèi)容,整個(gè)過(guò)程被縮短到20分鐘以內(nèi)。 重慶市高級(jí)人民法院信息技術(shù)管理處處長(zhǎng)陳浩表示,下一步,重慶法院將對(duì)智審平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化完善,盡早構(gòu)建開放型的智能專審平臺(tái),力爭(zhēng)與相關(guān)部門共同搭建“全市法院糾紛多元化解一體化平臺(tái)”,將其推廣到工傷認(rèn)定案件、道路交通事故損害賠償案件等更多領(lǐng)域。 來(lái)源:《半月談內(nèi)部版》第12期,原標(biāo)題《辯論:假如AI取代法官》 AI芯片的過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái)醫(yī)療爭(zhēng)端、化學(xué)合成、罪犯識(shí)別、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域,AI的威力日趨擴(kuò)大。目前哪些是AI做不到的,未來(lái)哪些事又是AI可能做到的?美國(guó)商用系統(tǒng)芯片互連IP供應(yīng)商ArterisIP的CTO Ty Garibay發(fā)表了一篇博客,解釋了AI及AI芯片的前世今生。 經(jīng)歷了第一次泡沫、寒冬時(shí)期、研究重啟的AI技術(shù),目前的突破點(diǎn)在基礎(chǔ)層AI芯片的更新中。AI到底能不能超越現(xiàn)在順利達(dá)到深度學(xué)習(xí)的高標(biāo)準(zhǔn),還是有待商榷和驗(yàn)證的。 簡(jiǎn)史 “人工智能”的術(shù)語(yǔ)1956年便誕生,由三位科學(xué)家John McCarthy、Claude Shannon and Marvin Minsky在英國(guó)達(dá)特茅斯會(huì)議上提出。當(dāng)時(shí)那個(gè)年代末期,Arthur Samuel創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念,指能夠從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)的程序,這個(gè)程序甚至能夠在跳棋等游戲中表現(xiàn)勝過(guò)編程的人。 計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速進(jìn)步使研究者相信,AI可很快解決。科學(xué)家們?cè)谘芯炕谌祟惔竽X功能計(jì)算是否能解決實(shí)際生活中的問(wèn)題過(guò)程中,創(chuàng)造了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的理念。 1970年,科學(xué)家Marvin Minsky在《生活周刊》采訪中表示,3至8年內(nèi),將有望出現(xiàn)一臺(tái)與人類平均智力相當(dāng)?shù)臋C(jī)器。 上世紀(jì)80年代,AI走出了實(shí)驗(yàn)室并走向商業(yè)化,還掀起了AI投資狂潮。當(dāng)AI相關(guān)的科技股泡沫破滅后,AI又重新回到實(shí)驗(yàn)室?!癆I寒冬”到來(lái)。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,當(dāng)時(shí)發(fā)展AI技術(shù)過(guò)于超前,甚至此技術(shù)永遠(yuǎn)都無(wú)法普及。 1986年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Geoffrey Hinton和其他研究人員發(fā)表了一篇里程碑式的報(bào)告,報(bào)告探討了在“反向傳播”算法如何使深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反應(yīng)更出色。 1989年,深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家楊立昆(Yann LeCun)與當(dāng)時(shí)他在貝爾實(shí)驗(yàn)室的同事通過(guò)培養(yǎng)能夠識(shí)別手寫ZIP碼的神經(jīng)系統(tǒng)而驗(yàn)證了一個(gè)AI理論在真實(shí)生活中的可行性。 2009年,斯坦福大學(xué)的Rajat Raina、Anand Madhavan和Andrew Ng發(fā)表了論文,論證了現(xiàn)代GPU的深度學(xué)習(xí)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)CPU。AI大軍似乎卷土重來(lái)了。 現(xiàn)在 為什么現(xiàn)在投資界都在聊AI,說(shuō)到底驅(qū)動(dòng)因素是計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟,海量數(shù)據(jù)容易獲得,一旦研究者有了這些資源,算法與解決方案也就不是天方夜譚。 但AI芯片的最大挑戰(zhàn)是,如何在系統(tǒng)級(jí)的芯片中,將以上資源協(xié)調(diào)在一起,而且系統(tǒng)級(jí)的芯片是以硬件加速器為載體的。 所以AI芯片的設(shè)計(jì)要求很高,尤其是在汽車行業(yè),對(duì)安全和可靠性的標(biāo)準(zhǔn)一點(diǎn)都不能降低。 谷歌和特斯拉這樣的公司對(duì)集成電路設(shè)計(jì)也許還并不成熟,而AI Movie、Horizon Robotics等AI初創(chuàng)企業(yè)雖然對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有很深造詣,但要完成高水準(zhǔn)的系統(tǒng)級(jí)芯片研發(fā)也很困難。 以汽車前置攝像頭中的深度學(xué)習(xí)AI芯片加速器為例,此芯片主要用途是為了分析和檢測(cè)道路上的車輛、物體。每個(gè)AI芯片都帶有記憶文件以確保最大的帶寬。 芯片內(nèi)互聯(lián)機(jī)制必須在檢測(cè)到物體時(shí)保證較寬的帶寬,并且在沒有遇到物體,優(yōu)化能源耗損時(shí)分配較窄的帶寬。而優(yōu)化的手段就是更新更高級(jí)的算法。這樣的AI算法每天都要更新或升級(jí)一次。 如果把現(xiàn)在的深度算法芯片比作香蕉,那么沒人愿意保留爛了的香蕉。其實(shí)AI芯片中舊算法就好比爛香蕉。所以對(duì)AI芯片來(lái)說(shuō),問(wèn)世時(shí)間比其他類別的半導(dǎo)體更加敏感。 未來(lái) 除了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大幅推動(dòng)了AI技術(shù)的進(jìn)程,仍有很多研究者認(rèn)為,如果AI要達(dá)到更好的要求,還需要更多的方法去支持AI芯片。 大多數(shù)AI芯片的設(shè)計(jì)目前只是基于楊立昆和Hinton等學(xué)者的理論而研發(fā)出的不同版本,但如果一直沿著這一條軌道前進(jìn),AI技術(shù)無(wú)法有更大的實(shí)質(zhì)突破,更不用說(shuō)用AI完全替代人類思維。 目前AI技術(shù)還是要建立在“標(biāo)簽化”數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的,它無(wú)法完成一個(gè)與歷史經(jīng)驗(yàn)毫無(wú)關(guān)聯(lián)的任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也并沒有將已有知識(shí)與陌生規(guī)則(例如,“向上”的對(duì)立面是“向下”、孩子由父母生育等事實(shí))。 AI技術(shù)現(xiàn)在還不能根據(jù)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)解決問(wèn)題,好比一個(gè)人即使沒被燙過(guò),也不會(huì)主動(dòng)去碰點(diǎn)燃的火爐,AI卻還做不到。即使通過(guò)“標(biāo)簽化”的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)樣本也要足夠大。AI芯片似乎沒能表現(xiàn)得比人類更智能,但它們的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),未來(lái)可以變得更聰明。算法和芯片系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都可以進(jìn)步,這需要AI芯片具備更高級(jí)的記憶系統(tǒng)和連接機(jī)制,以及承載深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流的硬件加速器。 |
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