土耳其院士:脑机接口应用尚早 科学过度商业化易出事-风君雪科技博客

  新浪科技讯,7 月 26 日消息,2019 年 GMIC 全球移动互联网大会在广州举行,在会场,土耳其科学院院士,安兹耶因大学教授埃塞姆·阿培丁接受了新浪科技的采访。

  脑机接口”应用为时尚早

  近期,特斯拉 CEO 埃隆·马斯克在发布会上称“脑机接口”研究已在灵长类动物上取得成功,埃塞姆·阿培丁教授认为,马斯克所说的“脑机接口”技术还处于早期的阶段,目前我们对人类大脑的了解非常有限,对于一些非常基本的信息处理,大脑主要是以感官为基础去传递信息,但对于大脑是如何思考、进行逻辑推理的,这方面我们目前尚未了解。

土耳其院士:脑机接口应用尚早 科学过度商业化易出事-风君雪科技博客
图注:埃塞姆.阿培丁在演讲现场,来源:GMIC 供图  

  或许是看到了脑科学在未来的作用,现在世界各国都开展了脑科学计划研究,埃塞姆·阿培丁认为,假如脑计划研究能进行到一定程度,脑机接口的应用前景会比较广阔,因为我们现在的信息处理模式是先识别信息,对此产生反应,然后再进行决策,去行动。

  假如机器跟大脑是有直接的对接接口,人的大脑对机器是直接的反应,这时候我们的反应速度会明显快很多。但埃塞姆·阿培丁一再表明,我们目前第一步还没做到,我们的大脑非常复杂,且每一个人大脑都不一样,大脑的很多功能如思维、记忆、逻辑思考、推论这些,我们仍然不清楚,而且每个人的成长过程,经历所有的事情,这些外部因素都会引起大脑变化,不像电脑,每部机器出厂时都是一模一样。

  各大企业高薪抢夺人工智能领域人才

  近日,华为高薪招聘顶尖人才引起大家的广泛关注,据中国青年报报道,年薪排在第一位的钟钊是中国科学院大学 2014 级硕士生、2016 级博士生,培养单位是中国科学院自动化研究所,硕博阶段攻读专业都是“模式识别与智能系统”,据了解现在谷歌公司,以及一些大公司比较注重机器学习领域人才的招聘,

  对此,埃塞姆·阿培丁表示,近年来机器学习开始解决视觉、语音识别在过去 50—60 年中都没有解决的问题,这就是机器学习的力量,尤其我们身处在数据时代,有大量的数据,这就为机器学习分析问题、解决问题打下很好的基础。

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图注:埃塞姆.阿培丁在演讲现场,来源:GMIC 供图  

  为什么有很多的公司对机器学习兴趣非常高呢,因为这些公司他们本身存在大量的数据,需要有机器学习这样的人才帮助他们,去很好地利用这些数据,去解决他们所需要的问题。

  但另一个方面,埃塞姆·阿培丁认为这也存在一个危险,那就是科学过渡商业化,过去 10 年,机器学习的研究主要都是由这些大公司主导,但商业公司都是逐利的,利益推动他们做机器学习的研究,他们在使用数据的时候,并不总是完全符合道德伦理的原则,这也表明,当他们以逐利、盈利为目标进行科研的时候,会无所顾及,有时忽略社会方面道德的准则。

  据央视新闻客户端消息,7 月 24 日,美国联邦贸易委员会宣布对美国社交网络巨头“脸书”开出高达 56 亿美元、约合 385 亿元人民币的罚单,理由是“脸书”在商业活动中存在“滥用用户隐私数据”的行为,这也是美国政府对科技公司开出的最高金额罚单。之所以开出如此高的罚金,是因为脸书收集了数据以后,在使用时不顾用户隐私问题,违反道德。所以埃塞姆·阿培丁一再表明,在收集数据跟使用数据的时候,一定要保护用户安全,存储够安全,不能与第三方共享数据,同时不能用这些数据做其他目的的使用。

  未来机器学习将如何发展?

  埃塞姆·阿培丁认为机器学习跟传统的计算机科学是有所不同的。传统的计算机科学主要是由程序员编程写程序,然后解决问题,解决问题的途径就是使用算法。在这个过程中,主要靠我们的程序员、工程师自己去发现问题,然后再去解决这个问题。

  而机器学习是另外一个学科方向,它并不同于编程,它是先收集大量的数据,然后去编写设计出一个算法,让这个机器去学习、分析这些数据,让机器自动去学习,然后让机器解决这个难题,所以这是完全新的学科方向。

  这样的学科方向非常适有于没有一个固定解决方案的领域,比如人脸识别、语音识别、语言转换等,埃塞姆·阿培丁自信地表示,未来机器学习依然会非常流行。(赵河雨)