人工智能会渗透到每个行业吗？

人工智能点火与吴恩达博士一起点燃你的 AI 好奇心人工智能会渗透到每个行业吗？来自德勤的 AI 研究所，这就是 AI Ignition。每月与您的主持人 Beena Ammanath 聊聊人工智能的人性方面。我们将深入探讨人工智能、机器学习、神经网络和其他尖端技术的过去、现在和未来。这是你的主人，比纳。比纳阿曼纳特（Beena）：大家好，我叫Beena Ammanath，是德勤人工智能研究院的执行董事。今天在 AI Ignition 上，我们有 Andrew Ng 博士。安德鲁是人工智能领域的世界知名领导者。蓝鼎AI创始人兼CEO，Deeplearning.AI创始人，AI基金普通合伙人。欢迎，安德鲁。吴恩达 (Andrew): 谢谢你，比纳。很高兴在这里见到你。我认为，尽管社会环境和大流行的全球悲剧，我认为我们中的许多人都有幸从事我们可以在家中完成的性质的工作。比纳：是的，绝对，完全同意你的看法。现在，我很想知道，因为你做了很多，你做了很多，你领导了很多公司。你能分享吴恩达博士的一天吗？安德鲁：我花了很多时间工作。我有幸真正热爱我的工作。前几天，我周一早上 5 点起床，兴奋地开始工作。我可能没有树立一个好榜样，其他人可能不应该这样做。但在工作之余，我真的很喜欢和我 18 个月大的女儿 Nova 共度时光。作为一名从 Coursera 等开始的教育工作者，我现在正试图教她字母表，尽管我对教育有所了解，但我的一部分人经常担心我可能做错了，而且有必须是教她字母表的更好方法。但我希望当她长大后，她会认为我的努力已经足够了。然后我希望她仍然会识字，尽管我现在教她可能犯了所有错误。比纳：她叫什么名字？安德鲁：她叫诺娃。她的名字背后有一个有趣的故事。所以神经网络是一项真正起飞的技术，所以当她出生时，我希望她的首字母是 N.N.，有点像神经网络，所以我称她为 Nova。然后在科技界，我的计算机科学朋友们，有一件事 在计算机科学中称为不是数字。如果你取1除以0，那是什么？这不是计算中的数字。而且我认为每个人都是独一无二的，每个人都是特别的，没有人应该是数字，所以我最终决定称她为 Nova Athena Ng，所以首字母应该是 N.A.N.，或者不是数字。我的计算机科学朋友真的很喜欢。比纳：我喜欢它。我是一名受过培训的计算机科学家，所以完全相关，而且你把它放在后面的想法，喜欢这个名字。安德鲁：我知道你有青少年。我确实想知道 Nova 长大后是否会说：“我爸爸给我取这个名字时在想什么？”走着瞧。比纳：是的，我实际上有两个十几岁的孩子，所以尽可能享受和 18 个月大的孩子在一起的时光，因为一旦他们成为青少年，生活就完全不同了，他们不想向你学习任何东西。父母是他们生命中最不酷的部分。稍微换个档次，人工智能是一个非常广泛的话题，你涉及多个行业。最令您兴奋的领域是什么？您认为跨行业和特定行业的人工智能的主要机会领域是什么？安德鲁：我对人工智能在软件行业之外的崛起感到非常兴奋。 我们都看到了人工智能在几家领先的科技公司创造的所有价值，谷歌大脑帮助谷歌真正擅长人工智能，经营百度，并帮助谷歌首次成为中国领先的人工智能公司。 但如果你看看人工智能做了什么，我们所做的是改变了软件行业，领先的软件公司已经使用人工智能对他们自己和他们的客户产生了巨大的影响。 但我认为，即将到来的转变是利用人工智能对所有其他行业产生同样巨大的影响，这实际上比科技界要大得多。 因此，对应用于制造业的人工智能感到兴奋，在工厂中部署东西，我们为制造的东西拍照，从汽车吊舱到冰箱吊舱再到半导体，我给它拍照，而不是需要人眼痛苦地检查是否有是划痕或缺陷，我们可以使用 AI 来做到这一点。 建造人工智能驱动的农业机械。 我们实际上正在运行收割机，使用 AI 来查看这些大型小麦收割机前面的作物，并根据小麦是否弯曲，我们可以帮助调整这些收割机的参数，这样，同一个农民，同一个田地，你在收割机后部的料斗中取出更多小麦。 对环境如此有益，将帮助这些原本没有很多收入的农民对经济产生直接影响。我对人工智能可以在软件行业以外的所有其他行业所做的工作感到非常自豪和兴奋。比纳：是的，太真实了。其中一些行业多年来一直处于相同的形状和形式，并且可以借助人工智能提供的帮助。你真的改变了教育，我觉得你对 MOOC 的引入让很多人都可以接受教育，可以使用人工智能，然后是农业，这是另一个准备好改变的领域，以及我们在气候变化和可持续性方面面临的更大挑战等等。有没有你认为人工智能不会改变的行业？安德鲁：我和我的一些朋友互相挑战，说出一个我们认为人工智能不会改变的行业。我们实际上过得很艰难。我实际上很难想出一个。我最好的例子是美发行业，我想，“你是一个美发师，很难制造一个机器人来自动剪发。”有一次我在舞台上发表演讲，那是在 COVID 之前，我在舞台上这么说。我的一位机器人研究员朋友在观众席上，之后她站了起来 她实际上指着我的头说，“你知道，安德鲁，大多数人的发型，我不能制造一个机器人来剪头发。 你的发型，安德鲁，一个机器人完全可以做到这一点。” 我认为科技和人工智能给许多行业带来的挑战之一是，它导致更多的行业成为赢家通吃或赢家通吃所有类型的行业。 以养鸡为例。 我没有在做这件事。 曾几何时，你可以作为一个在乡下某个地方养鸡的小规模养鸡户过着相当美好的生活。 但随着互联网的兴起，它允许中心化的参与者使用物联网从全国各地的农场收集数据，并使用互联网来集中数据。 人工智能允许集中的参与者在总部处理这些数据，并为所有小规模养鸡户推出知识产权、技术和建议。 这对每个行业都是如此，因为科技已经感染了每个行业。 所以，作为 CEO 的挑战之一，当我与高管会面时，我看到了这一点，如果你的行业是成为赢家通吃或赢家通吃所有类型行业的行业之一，这可能是最糟糕的事情之一发生的情况是，如果你只是错过了节拍，即使是一年，以至于其他人最终巩固了这个行业，这确实引发了关于社会财富和公平的严重问题。 我们也确实需要度过难关。我们正在创造巨大的财富；我们必须确保财富得到公平分享。 我还看到很多高管感受到了快速采用 AI 的压力，因为技术已经影响到每个行业，而 COVID 开始了一切数字化，而 AI 加速了这些整合，不同行业面临着很大的压力，以确保他们做对并迅速做到这一点。比纳：您是否还看到其他我们现在甚至无法想到的行业正在形成？您是否看到一个由人工智能驱动的新行业正在形成？安德鲁：人工智能是一种通用技术，类似于电力。这是大约一百年前出现的通用技术。所以这是要改变每个行业，就像电力改变了每个行业一样，它还可以创造以前可能不存在的新业务。我觉得现在还早。现在有为人工智能服务的行业，现在有大型数据标签农场或大型数据标签公司。我认为 RPA（机器人流程自动化）将会转变，变得更加敏捷和灵活。我认为可能是——自动驾驶汽车让人兴奋不已，但我发现最令人兴奋的人工智能业务我们往往不再认为它们是必要的人工智能业务，因为它我们正在研究的不是人工智能驱动的小麦收割机，它只是农民的小麦收割机，他们不需要考虑人工智能，它只是给他们更多的小麦，最终这就是他们关心的关于。所以，我认为人工智能正在悄悄地进入很多行业，并不总是大肆宣传。比纳：所以，安德鲁，你是教育的先驱，而我们现在生活的世界，有——我的孩子昨天刚开始上学，而且都是远程和在线的，你几年前就开始了。您在哪里看到，您认为一年后和未来的教育会是什么样子？一个世纪以来，从教育开始，到学校建立，教育一直以同样的方式进行，一名教师对多名学生。你认为一年后的教育会是什么样子？我们听说正在建立微型学校，远程学习现在已经成为一种必需品，但您认为一年后的教育会是什么样子？安德鲁：世界已经在缓慢但肯定地朝着增加在线数字教育的方向发展，而 COVID 极大地加速了这一进程。我认为在高等教育和研究生阶段，人们早就认识到我们都需要成为终身学习者。你去上四年学，然后再过四十年，这对你来说是没有意义的。技术变化如此之快。和数字 在线教育，像 Coursera 这样的东西，已经蓄势待发，稳定了很长时间。我现在更担心的是 K 到 12，当然在美国，也许在世界各地，它只是一团糟。我们可以做得更好。我们需要向在线教育倾斜，让教师做他们擅长的事情，即与学生建立联系，指导学生，而不是让这么多教师在 K-12 级别或高等教育中讲同样的课水平，我认为萨尔曼汗在教授毕达哥拉斯定理方面做得很好，所以让我们使用类似的在线数字内容或其他地方。然后也让老师们完成他们所做的精彩工作。也许 COVID 尽管是一场全社会的悲剧，但它是我们重新思考教育的一种方式，这样我们就可以建立它，让每个人都更好。比纳：没错，太真实了。老实说，我认为终身学习的需求是真实的，并且还需要能够提供更加个性化的教育。有一些工作正在进行中并且能够——就像在工厂中使用图像识别来识别产品在达到最终状态之前是否有缺陷一样——能够，就像我可以看到我孩子的不同一样，他们中的学习方式不同，一个更视觉化，需要更多的视觉刺激，另一个通读并得到它。所以，也许有一种方法我可以针对学生的学习模式提供更个性化的教育。安德鲁：是的，我发现 K-12 级别的个性化教育工作非常令人兴奋。关于 K-12 教学大纲的问题是，K-12 数学中只教授了一组特定的东西，因此您可以创建相同内容的 10 个版本，然后使用 AI 帮助学习者以最适合他们的方式进行导航。高等教育和高等教育面临的挑战是不同的。挑战在于很多内容甚至不存在在线，所以我认为，行业的重点是让内容在线，以便您可以以低成本将其分发给世界各地的每个人。所以，我认为挑战是不同的，因为一旦你进入高等教育，课程就会更广泛。比纳：我想知道这将如何转化为企业界和工作生活。终身学习的需求是真实存在的，但他们中的大多数人，他们会想到工厂车间工人或在制造车间工作的人，他们接受过培训，他们一直在以某种方式完成工作，但现在当你部署人工智能时为了使工厂车间的机器更智能，您如何提高员工的技能？是否有人工智能技术本身可以用来提高劳动力的技能，以便在新技术出现时能够不断学习？你在那个领域看到的任何东西都可以转化为工作生活，以及专注于重新技能或提高技能以使用这些新技术。安德鲁：是的，我认为 Coursera 和 Deeplearning.AI 等公司正在就 AI 技能和其他方面向广大受众进行教育。但还有另一个方面为什么这很重要。事实证明，就拿人工智能来说，很多人工智能都是在大型消费互联网公司成长起来的，而大型消费互联网公司只有少数非常有价值的应用程序。一个可能有价值的项目，我只是在编造数字，比如十亿美元。因此，网络搜索、广告、产品推荐或商品推销，一个单一的人工智能系统对一家公司来说价值不菲。但是，一旦你研究其他行业，你会发现有很多百万美元的申请，所以可能有一千个百万美元的申请，而不是一个十亿美元的申请。我已经看到一些估计，这条长尾的价值可能更大。我认为它实际上比头脑中的价值还要大。但所有这些行业的问题是，如果你有 1000 或 10,000 个价值 100 万美元的项目，比如制造业，你从哪里找到从事这项工作的人？所以当我在大型科技公司领导人工智能团队时，如果我的语音识别系统坏了，或者我的在线广告系统坏了，或者发生了什么事情，我可以发送 20 个 工程师来修复它。我只是说，“嘿，伙计们，这会影响收入，请在接下来的 24 小时内修复它，”然后它就会完成。但是如果工厂出了问题，发生了一些变化，发生了一件事，我们在水下检查东西，水变脏了，所以有些东西坏了，但工厂没有 20 名工程师坐在那里我们可以派去修理在一个十亿美元的问题中，只有一百万美元。因此，我认为当我（以及 Landing AI 一直在研究的）时需要发生的一件事是开始开发垂直化解决方案，以便我们可以与那个工厂的主题专家，那个人一起工作已经检查了 10 年的工厂，他们拥有大量的知识，我们需要构建工具，使该主题专家能够来采用和使用 AI 工具。所以 Landing AI 一直在这样做。我认为解决这些长尾问题将是人工智能未来的重要组成部分，因为需要完成所有定制，而我们只是没有足