国家发展改革委党组成员、秘书长丛亮24日在国新办新闻发布会上表示,疫情改变不了中国经济长期向好的趋势。作为全球第二大经济体,疫情对中国经济的冲击是暂时的、短期的。比如,很多消费并不是消失了、只是延期了,待疫情结束后自然会释放。这次疫情期间,一些行业逆势增长,网络购物、线上课堂、远程办公、在线娱乐和智能制造等加快成长。这些都体现出中国经济的巨大韧性和潜力。

随着春节假期结束返程高峰的到来,交通限制措施解除以及企业陆续复工复产和返岗、返学等,输入性疫情风险增加,再加上轻症患者和无症状感染者发现难度大,社区传播风险增大,江西当前疫情防控形势依然严峻复杂。

此外,LC3还为开发者提供了巨大的灵活性,使其在产品设计时能够在音质和功耗等关键产品属性之间进行权衡。蓝牙技术联盟全球副总裁孔德容在接受采访时也表示,如果厂商非常重视高音质,LC3还能提升至更高的速率,在此情况下,LC3的音频品质可以高于目前市场上的很多编解码器。

广播音频的这一特性恰恰开启了音频分享功能的全新用例,除了能实现如目前iOS平台上AirPods耳机般一台设备可连接两台耳机的功能,让朋友间可分享手机上音频外。也同样可实现基于位置的音频分享,例如用户只需要佩戴着自己的耳机,就能参与进入同传广播中来,同理也可以进入机场广播、公共场所的娱乐内容、健身房的课堂教学内容,甚至是广场舞阿姨,也直接可以使用单一音源,就传送给所有跳舞的人,实现任何时间段想跳就跳。

问:您认为只堆积算力人工智能技术可以继续发展吗?有些人认为,从历史上看,这一直是提高人工智能系统性能的最成功方法。而另一些人认为,如果继续只依靠堆积算力,我们很快会发现收益会出现递减。

这种知识垄断不是好事,尤其是对知之甚少的科学问题的答案而言。它限制了人们的质疑,限制了人们创新的空间。我认为目前研究人员应该认清事实。

在接受The Verge电子邮件采访时,乔列特解释了他在这一问题上的想法,阐述了他认为当前人工智能成就具有“误导性”的原因、未来我们应当如何衡量人工智能“智商”,以及对超级人工智能的担忧(代表人物就是埃隆·马斯克(Elon Musk))会限制公众想象力的原因。以下是略经编辑的采访实录:

[我最近的一篇论文]提出了新的测试数据集ARC,看起来很像智商测试。ARC包含一系列推理任务,每个任务通过演示进行解释,我们应该利用演示完成任务。目前,ARC可以被人完全完成——即使没有任何口头解释或先验训练,但迄今为止没有一项人工智能技术能通过这一测试。

自动驾驶汽车的发展远慢于许多人的想象

上午10:50左右,三名志愿者全程参与查封过程。派出所民警后续对棋牌室老板开展训诫工作。

与此同时,江西还压实单位主体责任,要求企业通过清单式管理,切实履行疫情防控和生产经营主体责任,全面落实复工复产前和生产过程中防护、疫情应对、个体防护等疫情防护措施,确保复工复产安全有序。

有了音质更好续航时间更长的耳机,自然戴上都不想摘下。然而,在日常使用中,很多时候会面临不得不摘下的情况,例如你去电影院观影、需要在会议中使用同传设备、需要听到机场的信息、或只是想和朋友一起看视频。实际上,这正是现有蓝牙音频在音频功能上需要补足的地方,LE Audio恰恰提供了多重串流音频、广播音频、音频分享功能,未来将可让蓝牙耳机告别现有的局限。

以自动驾驶汽车为例,数以百万计的训练,不足以生成能够安全驾驶汽车的端到端深度学习模式。这就是为什么L5级自动驾驶汽车还没有问世的原因。如果深度学习模型会推理,L5级自动驾驶汽车早在2016年就该问世了。

“耳听八方”让耳机听到更多

遏制疫情扩散蔓延的“关键之举”是采取网格化、地毯式措施。龚建平说,江西锁定“四类人员”,并全部分类集中隔离:即所有确诊患者、疑似患者必须集中隔离收治;所有确诊、疑似患者的密切接触者必须排查到户,不落一户,不漏一人,集中隔离;所有发热病人必须留观;所有发热病人的密切接触者必须单人、单间、居家隔离,坚决遏制疫情蔓延扩散。

答:对于解决特定任务而言,这绝对是千真万确的。在一个垂直任务上投入更多训练数据和算力,将使任务完成得更漂亮。但对于提高人工智能系统的归纳能力来说,增加算力无济于事。

“通过近期数据分析,我省新增确诊病例数保持震荡下行趋势,现有疑似病人数连续7天下降,危重症病例占比缓慢下降;家庭聚集性病例增多,病例以轻症为主,病死率低,确诊病例治愈率持续上升,累计治愈速度远高于累计确诊增速,全省疫情进入一个相对平稳阶段。”龚建平介绍说。

谷歌旗下人工智能实验室研究人员在观看AlphaStar在《星际争霸II》中与人类玩家对战

对此,江西多部门在跨省界公路道口实行“两查一测”(查来源、查去向、测体温);对出入火车站、客运站、机场、高速公路等旅客,由相关部门实行双向体温筛检;对客运班车在途旅客,由交通部门做好信息登记和体温测量工作。一经发现发热、咳嗽等症状的往来人员,由专人专车转运到发热门诊定点医院就诊。通过逢车必查,逢人必测,降低途中疫情传播风险。

问:更好地衡量智能的指标是什么?

关键的一点是,没有一种任务能让机器获得通用智能,除非是元任务——通过解决大量以前未知的问题获得新技能,而这正是我提议的衡量人工智能技术智能的指标。

答:毫无疑问的是,在知名游戏中击败顶尖人类玩家的人工智能技术开发,主要是由媒体推动的。如果不是公众对这类华而不实的“里程碑”感兴趣,研究人员会从事其他更有意义的工作。

另外,随着功耗的下降,也为未来真无线耳机的造型提供了更多想象力,更低的功耗可以让所需的电池容量更小,从而让真无线耳机变得更小,甚至变为用户耳朵上的配饰。正在上映的《西部世界》第三季中女主角所佩戴的耳环式分体耳机显然就需要更低功耗的特性,才能实现更小的体积,此外通过多重串流、广播功能也自然能听到更多的信息。LE Audio所提供的功能恰恰向外界展现了蓝牙音频设备在未来所能呈现出的产品形态。

蓝牙音频体验全方位提升

据悉,预计在未来的12-24个月期间,支持LE Audio的蓝牙音频产品如真无线耳机、助听器将会面市,同时手机、电脑等音频源设备也将会支持,部分场所也将开始可提供广播功能。

这种情况或许不明显,因为对于人类而言,技能和智能密切相关。人类可以利用其通用智能获得与具体任务相关的技能。一个人棋下得很好,会被认为具有相当高的智能,因为我们知道,他下棋的技能并非天生的,而是借助通用智能逐步学会下棋的。他的人生目标不是下棋。我们知道,他可以利用通用智能高效地学会完成其他任务所需要的技能。这就是通用智能的威力。

“LE Audio产品所提供的音质、产品体验等等跟前一代产品对比都能更上一个台阶,让品质和用户体验大大提升。”孔德容这样形容LE Audio的升级。而从LE Audio所能提供的对于蓝牙真无线耳机的提升而言,确实是不仅解决当下痛点,还让体验更进一步。

我认为这是令人悲哀的,因为科学研究应当解决尚未解决的科学问题,而不是作秀。如果着手借助深度学习在《魔兽争霸III》中战胜顶尖人类玩家,只要获得足够的工程技术人才和计算能力,我肯定会成功。不过,即使完成了这一目标,我对智能或归纳会有新的认识吗?这一问题的答案显然是否定的,大不了我只是会对大规模深度学习系统有更多技术方面的了解。因此,我真的不认为这属于科学研究的范畴,因为它没有使我们获得新的知识,没有解决任何悬而未决的问题。

目前市场上蓝牙耳机产品正在使用SBC、Aptx、LDAC这些音频编解码器,往往存在着音质与功耗不可兼得的两难选择,也就是说如果用户想要更好的音质,那么播放端(手机或播放器)与耳机的播放时间都会明显下降。

查封现场接到电话后,街道平安办主任迅速向街道分管领导汇报,并与虹口区检察院沟通协商,迅速确定了处置方案,决定由街道、居委、派出所、检察院联合执法,立即对该棋牌室予以查封。

问:在论文中,您还提出了一个观点:要想进步,人工智能领域需要对智能有一个更好的定义。您认为,研究人员目前专注于静态测试性能,例如在玩游戏和下棋方面战胜人类。您为什么认为这种衡量智能的方法存在不足?

LE Audio所使用的高音质、低功耗音频编解码器LC3恰恰解决了这一两难选择,LC3具有在低数据速率条件下也能提供高音质的特性。这主要源自于LC3压缩算法的先进性,LC3实际上是英文低复杂性通信编解码器的缩写,它可以将每秒1.5Mbps的高质量音频压缩至每秒192Kbps。然而这一压缩并没有影响到音质,在与SBC相同的数据传输速率下,LC3的音质体验大幅领先,甚至还能以不到SBC一半的传输速率来实现更高的音质。

答:问题在于,一旦选定一个指标,人们会想尽一切办法改进人工智能在这一指标上的表现。例如,如果把下国际象棋作为衡量人工智能技术智能的指标(在1970至1990年代期间就是如此),最终会得到一个下棋系统,它不会擅长完成其他任务,对我们了解人类智能没有任何帮助。目前,开发擅长玩《Dota》或《星际争霸》等游戏的人工智能技术,也会落入完全相同的智能陷阱。

在解决当下痛点方面,多重串流音频让真无线耳机左右两边可以同时接收音频内容,此前多数产品只能先将信号传至一边,再中转至另一边,造成左右耳听到的音频存在延迟,且耗电严重不均。目前支持左右两边同时收音的厂商主要仅局限于苹果与索尼的产品中,蓝牙联盟在LE Audio加入这一技术显然可让该特性得到大规模普及。消费者在选购真无线耳机时将不会再过渡纠结于平台的因素。

答:在人工智能发展的前30年,第一种概念更有影响力:智能表现为一组静态程序和明确的知识。目前,事情发生了180度的变化:人工智能领域对智能的描述是“白板”。令人遗憾的是,这一框架基本上没有遇到过挑战,甚至基本上没有受到过审视。这些问题有很长的历史——可能是数十年,目前人工智能界对这些历史基本上一无所知,原因也许是目前从事深度学习工作的大多数人都是在2016年以后进入这一领域的。

广播音频功能显然是LE Audio中的一大亮点。以往我们多会被迫使用自己并不喜欢的音频设备,其中以会议中的同传设备最为明显,相对笨重、音质又一般、操作体验也不好。广播音频恰恰能使单一音频源设备能够向不限数量的音频接收器设备广播一个或多个音频串流。

多重串流音频作为LE Audio的一项新功能主要解决的是目前多数真无线耳机都无法实现同时连接手机、电脑等多台设备的问题。这就造成用户不得不需要手动在不同的设备间进行连接切换,而当未连接手机时,又很容易出现电话漏接,难以呼出语音助手的问题。该功能恰恰解决了目前的这一痛点,当耳机同时连接到智能手机和笔记本电脑时,多重串流音频可提供更好的立体声体验,使语音助手服务的使用更加无缝,并使多台音源设备之间的切换更加顺畅。

问:在论文中,您阐述了人工智能领域两种不同的“智能”概念,一种概念把“智能”视作在多种任务方面表现出众的能力;另一种概念更重视归纳和适应的能力——人工智能对新挑战作出反应的能力。目前哪种概念影响力更大,后果是什么?

江西省卫生健康委党组成员、副主任龚建平当日下午在上述新闻发布会上通报称,截至2月11日24时,江西省累计报告确诊病例844例,累计治愈出院病例152例,现有住院治疗确诊病例692例,其中重症病例53例;累计追踪到密切接触者21693人,尚在医学观察的密切接触者9069人。

人工智能框架Keras开发者弗朗科斯·乔列特

问:您如何看待这些项目的实际成就?对它们的错误认识有多严重?

问:既然目前这些指标无助于开发具有通用智能的人工智能技术,为什么它们会被广泛应用?

龚建平表示,目前江西可用于收治新冠肺炎床位数达6800余张,调配了近万名医护人员,配置了负压病房、多功能监护仪、有创呼吸机等重要医疗资源,开放了核酸检测机构,同时要求全省各级定点医院减少普通门诊和择期手术,集中力量救治新冠肺炎患者,确保确诊病例100%集中治疗、疑似病例100%集中收治、密切接触者100%集中隔离观察。(完)

阿尔法狗与李世石对弈渲染图

乍一看,这似乎是一个伪命题。“很显然,人工智能越来越聪明”是一个答案。有大量资金和人才涌入人工智能领域,人工智能也获得了一些里程碑意义的进展,例如战胜顶尖人类围棋选手;一些在10年前还不可能解决的问题,目前已司空见惯,例如图像识别。这些都标志着人工智能取得了很大进步。

但机器存在一些限制。一台机器可以设计为专门用来下棋的。因此,我们在人类中获得的推断——“会下棋,所以一定具有智能”——就不成立了。通用智能可以生成完成特定任务的技能,反之则不成立。对于机器而言,技能不等于智能。只要能获得与特定任务相关的无限数据(或投入无限的工程资源),机器就可以掌握完成任务的技能。但这不会使它们向通用智能迈近一步。

棋牌室本文图均为 虹口区检察院供图因聚众打牌,一棋牌室被查封。

如果希望人工智能技术有朝一日能处理现实世界的复杂性和不确定性,我们现在就必须开始考虑这样的问题:什么是归纳?在学习系统中如何衡量和使归纳最大化?这与利用10倍的数据训练大型神经网络根本不是一回事。

问:鉴于您讨论了当前人工智能系统面临的约束,我想问一下您对超级智能的看法——担心异常强大的人工智能系统,会在不远的将来威胁人类,您认为这样的担心合乎情理吗?

2月10日,澎湃新闻(www.thepaper.cn)记者从上海市虹口区人民检察院获悉,该院配合街道平安办妥善处置一起突发事件。在接到居民举报后,虹口区检察院与多部门联合执法,查封了一家仍有人聚众打牌的棋牌室。

另一种答案是,这些进步真心不是衡量人工智能技术“智商”的好指标。在国际象棋和围棋领域超过顶尖人类选手确实很了不起,但如果最聪明的计算机在解决常见问题方面的表现还不如幼儿或小白鼠,这又有什么意义呢?

乔列特的ARC人工智能测试数据集

LE Audio意为低功耗音频,它是蓝牙音频中的一种新的操作模式,与当下的经典音频最关键的区别在于LE Audio基于蓝牙低功耗无线电。除了可更好的实现当下的经典音频功能外,如上文中所提到的LC3、多重串流、广播都是全新的功能,此外还对助听器提供了支持。

答:这一问题的答案是否定的,我不认为有关超级智能的说法有理有据。我们从未开发出完全自主的智能系统,也没有任何迹象表明我们在可预见的未来能够开发出这样的系统。当前人工智能技术的进步,不会导致这样的系统。即使在遥远的未来能够开发出这样的系统,目前我们也绝对没有办法推测它的特点。

在最近发表的一篇标题为《智商的衡量》的论文中,乔列特阐述了一个观点,人工智能领域需要重新关注什么是智商的问题。他说,如果研究人员想要在通用人工智能领域取得进步,他们需要抛弃过去流行的指标,例如视频游戏和棋类游戏,开始考虑使人更聪明的技能,例如归纳和适应的能力。

让“充耳不闻”更久更嗨

查封现场2月9日上午10:05,虹口区检察院第五检察部副主任刘庆致电街道平安办,反映有居民向检察院举报,万安路441弄现在仍有居民聚集在小区棋牌室打牌。经检察院实地考察核实,确实存在此情况。

答:总之,我们需要停止评估人工智能技术在完成特定任务中的技能,而开始评估它们获得技能的能力。这意味着仅使用系统之前不熟悉的新任务,衡量系统使用先验知识的能力以及使用样本的效率。为获得给定技能所需要的信息(先验知识和经验)越少,系统就越智能。目前的人工智能系统并非真的非常聪明。

这是由谷歌软件工程师、机器学习领域大腕弗朗科斯·乔列特(François Chollet)提出的一种观点。乔列特是得到广泛应用的神经网络开发工具Keras的开发者。

答:我发现的一个完全错误的认识是,这些会玩游戏的系统,代表着人工智能技术向着能够应对实际世界复杂性和不确定性的真正进步,其实完全不是这样。以OpenAI的OpenAI Five为例,它首先无法应付《Dota 2》的复杂性,因为它是用16个游戏角色训练出来的,而整个游戏包含有逾100个角色。它的训练量相当于人类玩了4.5万年《Dota 2》。