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人工智能与科技情报工作

本文为《竞争情报》杂志2018年5月的一次访谈内容,最终版本请参阅该刊。

问:在SCIP2017年的年会上,美国人工智能研究所(AiAi)主席Al Naqvi先生提及了这样一个观点“人工智能属于战略部门而非技术部门”,您如何看待这个提法?

答:这种认识在当下有一定的道理。对于一些颠覆性技术,首先需要把握它的宏观战略影响,才能制定合理的措施加以应对。但是对人工智能必须认识到它既有战略层面的影响,又需要有战术层面的布局。就像工业化的起步,一开始的影响并不是全方位的,而只是在某些行业领域、或一些行业的某些环节带来颠覆,然后再扩展到整个产业链,乃至人类社会生活的各个方面。

不懂得AI的战略意义,就无法从10万米高度看清形势,无法做到及时转型和布局;不懂得操作层面的影响,就不知道从何入手,战略决策也将成为空中楼阁。对于情报工作而言,人工智能带来的战略影响是全局性和根本性的,因为情报工作本身就是一种信息过程,从情报的搜集、处理、归纳、分析、整理,在一定的框架内得出结论或提出建议,指导决策或带来行动,无一不是一种智力劳动的结果,人工智能从原理上来说,除了带有情感的、需要人情练达或创意审美的“创造”还无法做到之外,只要是客观的、“科学的”和可重复的过程,假以时日,应该都能解决。从战术层面来说,目前还处在弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,简称ANI)的发展阶段,情报过程的局部过程或部分工作交给机器来完成,已经毫无问题。当前计算机视觉、自然语言处理、自动翻译、语音识别、数据挖掘、文本处理与分析、名称实体识别、自动摘要和报道、自动舆情监控等相关技术已日趋成熟,完全能够应用于情报工作,极大地节省人力并提高效率。

问:管理层通常只愿意为当下的利益买单,设想如果您是一家尚未真正开始考虑人工智能的机构中的战略或情报专家,您如何说服管理层更多地考虑人工智能对公司的影响,并及早对此作出应对?

答:当前的智能化浪潮很容易让人联想起20多年前开始的信息化浪潮,情形十分相似。当时有个说法:企业不信息化(如采用ERP+CRM)要死,而(不合适的)信息化可能死得更快。当时针对普遍采用的ERP(企业全资源管理系统),产业界有人提出一个“三分论”,即三分之一的ERP能用,三分之一修修改改勉强能用,还有三分之一是彻底失败。当初上马一套ERP系统的平均成本是数千万到数亿美元!失败导致的后果常常是一蹶不振甚至最终黯然离场。主流经济学理论对信息化的解释都认为其本身并不具备很好的投资回报率(ROI),但当大家都开始用信息技术进行流程再造时,不进行信息化肯定死路一条。当前智能化浪潮正席卷而来,如果把工业化当作人类体力的延伸的话,智能化才是真正的人脑延伸,当初的信息化还只是智能化的前奏。

对于如何说服管理层,我觉得可以有三条道路:一是多学习AI,了解其能力,通过原理和案例来说服管理者。我们可以看到由于智能分析系统的进步,使得法律助理和证券分析行业已经几乎完全被人工智能所取代,同声传译行业也正在发生同样的事情,这类行业受到人工智能的直接冲击,就是由于相关技术的成熟而直接导致,他们其实都是情报工作的近亲。二是开始着手尝试AI的应用,在搜索查询、跟踪、清洗、建库、编辑、撰写、发布、交流等情报工作流程中各个可能的环节中尝试AI的应用,让事实来说话。一开始肯定会有一定成本,甚至会走一些弯路,但对整个行业来说趋势是明显的,必然会应用到人工智能,享受到巨大的好处。如果管理层实在顽冥不化,则可以祭出终极武器:跳槽到应用了AI的机构里去。

问:人工智能会先影响某个行业吗?还是人工智能将同时为所有行业带来变革性的影响?

答:新技术的开端从来都是不均衡的,人工智能一定会在某些行业,或者某个行业的某些“工种”得到应用,然后再波及整个生态或产业链。科幻作家威廉吉布森(WilliamGibson)曾有一句名言:“未来已来,只是尚未流行而已”。人工智能就是一种“弥漫性”、“基础性”技术,它的影响不是局部性和行业性的,它甚至会对人类社会产生根本性的影响,已经引发关于对人类未来命运产生影响的哲学性思考。

当前人工智能取得重大进展,各类投资蜂拥而来,有人认为我们已经彻底告别了曾经经历了两次的“人工智能之冬”。无论这种乐观是否有足够的依据,我们都必须清醒地认识到,当前人工智能的突破并不是全方位和无条件的,而只是由于在计算机硬件性能得到高速发展和移动网络应用造就大数据随处可得的背景下,以深度学习为代表的人工神经网络取得了实质性的突破,带来计算机视觉、语音识别、机器翻译等认知计算领域的突破,至于为什么会造成如此突破,计算机科学家也莫衷一是,目前还被认为是一个“黑箱”,缺乏让人信服的理论解释。计算机科学家还在寻找机器学习的终极“圣杯”,这个过程应该不是短期内所能完成的。

在可能受到人工智能直接影响的行业中间,情报工作是一个很有意思的实践领域,它一方面由于其“尖兵”和“耳目”的作用历来被高度重视,另一方面由于内容领域的广泛性和方法工具的动态复杂性而一直“找不到北”,一直徘徊于许多相关理论和学科的边缘或末梢,唯一的应对措施是必须尽快地适应。这也可能是它的宿命。当前在人工智能背景下“智慧情报”的概念被适时地提出,即要求情报工作更多地采用基于大数据的分析过程,并在工作流程上更多地应用群体智慧、团队协同,以及自动跟踪、处理、预警和报告的方式,建立数据驱动/数据密集型的情报过程,并发挥模型、工具和算法的优势,是“智慧情报”的两个关键环节。这就不是过去以个人或小团队的作坊式的工作方式,以及基于不完全情报的“顿悟”过程所能够实现,这也使得情报工作有了更高的门槛。当然这个过程也不是一蹴而就的,过去的情报经验在建立模型、开发工具和实现算法方面需要发挥重要作用,并且会经历不断实践和“试错”的过程。

问:您如何看待人工智能改变关于隐私的话题?您是否担忧这可能会成为一个问题?

答:关于隐私,李彦宏的一句话虽然无良但却真实:隐私可以换取便利。人工智能是建立在海量获取数据的基础上的,人的智慧也是建立在大量认知的基础上,未来的个性化医疗、精准化服务,无一不是建立在放弃一部分隐私基础上的,所以问题的关键并不在于隐私的使用,而在于隐私在使用过程中如何能够得到有效的保护,是否有严格的法律及监管体系,能否对于隐私侵犯行为施以严刑峻法,才是我们这个物欲过度、道德不足的跛足社会应该认真考虑的问题。

隐私问题的受害者是普通用户,然而现在却总是成为业界大佬们相互攻奸的利器,例如最近华为与腾讯为隐私实践而起的冲突,这本身就是一个非常不正常现象。法律和政策的制订者不能代表弱势的普通用户发声,不能为真正的受害者伸张正义,而沦为资本的代言人,就永远没有公正可言,隐私问题也将永远是个问题。

问:普华永道(PWC)的一份研究报告称,人工智能将在2035年之前将许多发达国家的经济增长率翻一番。您是否同意这些经济收益会使全球性的发达国家和发展中国家之间的不平等变得愈加严重?中国如何能在这场人工智能的变革中不落伍?

答:人工智能一方面使不发达国家的劳动力优势不复存在,另一方面也使国民素质对于经济发展的影响力降低,因此,在帮助发达国家发展经济的同时,AI也缩小了不发达国家在生产要素方面的劣势。究竟哪个因素起到更大的作用,目前还很难察觉和下结论。

中国迄今在人工智能领域虽然并不处于第一梯队,但进展还是可圈可点、并不落伍的,一方面有一流的互联网公司高度重视这个领域并大量投资,常常能招募到美国顶尖的人工智能专家和团队;另一方面有国家从战略高度政策扶持和产业倾斜。应该说在人才、资金、市场等方面都没有问题,最大的问题是观念的开放性和对研发规律的认识。

在开放观念方面,人工智能从长远看是一个赢者通吃的领域,因此大家除了在技术上尽快取得突破之外,一旦有了一定技术优势,都极尽全力把尽快占领市场看成是高于一切的竞争策略,而只有足够开放,例如充分利用开源,才能迅速聚集更多的第三方力量并最终获得最大的市场占有率。因此这个领域进行技术竞争时很重要的是必须放弃急功近利和零和思维。国内的人工智能公司在一个封闭的市场中往往表现得封闭和急功近利。

在对于人工智能研发的政策扶持方面,我们常常习惯于傍大款、服从马太效应而不是营造公平的竞争环境,政府在支持基础研究方面的角色也常常被忽视,而更多地把公共资金直接投入到所谓“有前景”的公司,使得这些公司不思进取,甚至起到了助纣为虐的作用。

人工智能是一项具有全局意义的颠覆性技术,与全球变暖和核武器技术一样,处理不好甚至会危及到人类自身的生存和发展,因此我们必须依靠全人类的合作才有赢的希望。就像习总书记所说,我们是同一个人类共同体中的成员,和则两利,斗则俱伤。

关于机器人在图书馆应用的几个问题

1、您如何看待机器人馆员的出现?这是大势所趋吗?
智能机器人正在许多行业取代人类的工作,这已经不是一种预测,而是正在上演。电话推销员、保险业务员、银行职员、股票分析师、法律事务助理等职业已经大规模沦陷。BBC曾有一个调查结论指出图书馆员有51.9%的可能性被机器人所取代,在被调查的365个职业中位居中游,不好不坏。就像机器革命曾经让大量产业工人失业一样,信息革命也正在带来脑力劳动者的转型,总体而言科技革命带来的产业转型一方面会消灭很多传统职业,另一方面也会创造大量新的职业,当前的各类服务业规模越来越大就是一个例证。
出现机器人馆员也不是什么大不了的事情。目前已经出现了两种类型的机器人馆员,一是智能问答机器人,可以辅助进行参考咨询工作,另一类是自动盘点机器人,能够在夜里不知疲倦地查找乱架的图书,未来会有更多的机器人出现在各类图书馆员的岗位上,甚至会有全能型机器人馆员。
上海图书馆的参考咨询机器人“图小灵”于2018年元旦正式上岗实习,主要在办证处和中文书刊外借室接受读者问询,目前每天工作四小时,还配备了专门的带教老师,收集机器人回答不了的问题,在机器人“下班后”帮助他学习改进,并完善背后的知识库系统。图小灵不仅能帮助读者解决一些无馆员职守时的业务问题,还可以帮助读者查询天气、路线,在图书馆的自助机器使用排队的时候,陪读者聊天打发时间。上图还打算引进日本软银的 Pepper 机器人,它能掌握四种语言,并具有更好的不同场景的适应能力和交互能力。
2、机器人馆员给图书馆服务工作带来了哪些便利?存在哪些问题?读者反响怎样?
目前机器人馆员还是一项新生事物,还谈不上给工作人员带来很多便利,相反还会带来很多负担——即围绕机器人进行许多额外工作。从原理上讲,机器人的引入能够减轻图书馆员的劳动强度、提高工作效率,降低对工作人员的要求等等,但目前由于技术还不成熟,这些便利都还未能成为现实,与人们的预期还有较大距离。
机器人是集成了感知、决策和行动多项尖端技术的一种综合性技术应用,具有很高的复杂性,目前发展非常快,但图书馆界应用大多数机器人还都不是应用了最前沿技术的产品,它们可能在实验室环境中已经具备了很高的智力,一旦离开实验室,到了人类社会的真实环境中,它们的感知、交互和行动能力都大打折扣,眼盲失聪低智的情况时有发生,这也是目前图书馆机器人存在的主要问题。
但有意思的是这些问题并不影响目前机器人馆员在图书馆受欢迎的程度。广大读者并不在乎机器人能回答多少问题,或者回答得准不准确,而只要图书馆有机器人,就能够吸引大量的读者,尤其是青少年读者。也就是说现在的机器人馆员已经成了图书馆进行机器人技术科普的一个工具,或者说玩具。但这当然也是图书馆存在的价值之一,仅凭这一点图书馆引入机器人就达到了目的,至少是吸引读者的目的。
3、机器人与真人馆员相比在具体工作中有哪些优势和劣势?
毋庸置疑,机器人具有超强的记忆能力、光一般的计算速度和不知疲倦的“体力”,这些特性是人类图书馆员远远不及的,因此对于那些重复性的机械劳动(这里指脑力劳动),或无需天赋,经由训练就可以掌握的工作,这些都是机器人的拿手好戏。而对于需要“情商”的工作,例如面对面交流能力、社交能力、协商能力,或需要具备同情心以及对他人真心实意的扶助和关切,以及需要创意和审美能力的工作,机器人就无能为力了。这样看来数字图书馆服务由机器人来做似乎更合适,而实体图书馆的传统服务则需要更加人性化的真人馆员来承担。
4、结合机器人馆员的应用现状,您认为还有哪些方面需要进一步完善?您最希望机器人馆员拥有何种技能?
目前几乎所有的机器人都可以说是过渡产品,它们在感知、决策和行为等各方面都远远达不到人类的水平。对于这样一个发展迅速的领域,很可能当前购买的机器人在两到三年内就会完全过时,有新的智能机器人完全碾压目前的玩具。有学者预测在2026年人工智能技术就会有突破性进展,机器人达到个体人类水平,这就是所谓的通用人工智能,那时图书馆的各个岗位上都可能活跃着一大批机器人馆员,因为他们什么事都会做。
5、在运用智能设备探索阅读服务新形式方面,贵馆还有哪些尝试?积累了哪些经验?
其实机器人的应用只是图书馆全面走向智慧图书馆的一个缩影。当前采用了大量信息技术的复合型图书馆正在向智慧图书馆发展,图书馆从智能建筑,到自动化管理,到智慧服务,各个环节都会大量用到大数据分析技术、个性化服务技术、机器学习技术、自动翻译及各类自动文本处理和分析技术等等,全面应用了智慧技术的图书馆最终结果是:整个图书馆就相当于一个能够提供给智慧型知识服务的机器人。上海图书馆正在浦东建设新馆,目前正在为将新馆建设成智慧型的第三代图书馆而进行大量的调研策划和开发,届时希望给大家呈现一个“智慧图书馆”的雏形。
6、随着科技的发展,智能机器人在图书馆中的应用场景会越来越多,请您设想一下未来图书馆的模样?
未来图书馆行业的趋势是,图书馆的形式更加多样化,甚至化为无形。一旦科学家所设想的超级人工智能得以实现,图书馆所保存的人类所有知识就可以通过知识胶囊的方式,或人脑界面的方式进行传递,未来社会将会产生大量的人与机器人的混合体,生物人与机器人你中有我我中有你,图书馆可以看成所有人脑共同构成的一个知识机器,继续以存续和发展人类的知识、探索宇宙奥秘并造福于人类自身为己任。