出生于1985年的汪偉是人工智能(AI)范疇的后起之秀。現在擔任日本早稻田大學下一代機器人研討機構才智機器人研討所助理教授，主持人工智能教育機器人的開發和智能機械臂的研討作業。他研制的教育機器人不久將會面世，而智能機械臂能夠避免現場工人的誤傷，進步作業效率。究竟人工智能的運用怎么？汪偉近來在百忙之中接受了科技日報記者的采訪。

　　大數據年代人工智能在興起

　　汪偉以為，近年來一系列令人振奮的事情，標志著大數據核算年代人工智能正在興起，人工智能社會正在快速朝咱們駛來：

　　2016年和2017年，“阿爾法狗”相繼迎戰李世石和柯潔，成為第一個打敗圍棋世界冠軍的人工智能程序；2017年10月，沙特阿拉伯授予美國漢森機器人公司生產的機器人索菲亞公民身份，這是歷史上首個獲得公民身份的機器人；2017年11月，谷歌旗下的自動駕駛汽車公司Waymo宣告，能夠完成徹底無人駕駛狀態下的乘客運輸，并已在美國25個城市累計測試里程逾越400萬英里。

　　值得注重的是，日本軟銀公司成立了首要出資人工智能、物聯網及才智機器人的“愿景基金”，規劃逾越1000億美元。軟銀還斥資320億美元收買芯片設計商ARM，向GPU范疇占絕對優勢的芯片公司英偉達出資40億美元，并從谷歌手中接過了世界上最尖端人形機器人公司之一的波士頓動力公司。軟銀集團創始人兼CEO孫正義在談到人工智能的前景時樂觀地表示：“對人工智能，現在我現已十分等待，乃至覺得睡覺都是浪費。”

　　汪偉說，對人工智能可能帶來的巨大社會變革，人們除了期望之外，也伴隨著不安的心情。

　　大數據核算帶來打破成熱門

　　當時人工智能的高潮由學術界蔓延到工業界，并為社會所遍及注重。汪偉以為，這輪高潮應該是由以深度學習為代表的一系列新方法、互聯網年代的海量數據以及以GPU為代表的核算力提高等多種因素合力造成的。當時在人工智能的許多范疇不斷獲得各種令人振奮的作用，讓人們對人工智能社會拐點的到來發生了期望與憂慮。

　　現在，人工智能在圖像辨認、語音辨認、數據剖析等運用范疇獲得巨大功能提高：圖像辨認大賽冠軍已將錯誤率降至3.57%，低于人眼；微軟也在2017年宣告，其語音辨認系統錯誤率降低到5.1%，逾越專業速記員。

　　汪偉說，移動互聯網年代發生的海量數據是前所未有的，為機器學習供給了充沛的營養。運用海量數據進行練習也能充沛發掘神經網絡的迫臨功能。如Imagenet數據集就包括約1400多萬幅圖片，包括2萬多個類別，供我們進行圖像辨認的研討。各大互聯網公司也在事務中積累了海量數據，用來練習與改善各自算法的功能，好的算法功能又能招引更多的用戶發生更多的數據，構成正向的良性循環。也有人以為，人工智能年代的市場競賽便是數據進口的競賽。

　　此外，人工智能還強勢介入實體運動操控范疇，在完成進程中很多采用了深度學習進行方針辨認、場景切割等作業。

　　不過，人工智能并未打破自我認識：人們對人工智能的直觀形象，可能就是具有自我認識與心情，能夠和人類相同進行相互交流。讓機器具有認識可能是人工智能研討最實質的方針。這也是人們對人工智能憂慮的來歷，具有自我認識的人工智能可能會與人類發生沖突，叛變人類?，F在，人類對自我認識的發生機制并沒有太多了解。當時十分流行的深度學習并未能涉及怎樣讓機器具有自我認識，也沒有指出研討的路線圖。

　　人工智能值得擁抱也值得防備

　　汪偉以為，現在人工智能的研討熱潮，將導致資金和人才等資源的很多投入，也必將促進人工智能在算法、硬件、數據、運用等各方面的全面進步與開展。

　　在泛人工智能算法方面，盡管現在并未能看到自我認識有完成的可能，但是它已引起很多的注重。例如，AlphaZero能夠相同用于圍棋以及象棋，展示了人工智能泛化才能的魅力。假如要完成機器的自我認識，可能泛人工智能是必經之路。

　　在人工智能專用芯片方面，合適人工智能算法練習進程的專用芯片可大幅加速練習時刻，進而能夠對海量數據進行練習，發生意想不到的作用。

　　在大數據的隱私問題上，運用人工智能對大數據進行剖析，也很容易觸及乃至泄露隱私與秘要信息。因而，在當時階段，相比較于對人工智能逾越人類的憂慮，大數據運用的安全隱患或許更需求引起注重。

　　汪偉最終表示，人工智能的研討熱潮，讓人們發生等待的一起也發生了不安。例如，人工智能是否會失掉操控？怎樣對人工智能的行為進行約束？盡管這樣的局面現在還未看到變成實際的可能，但仍需未雨綢繆，未雨綢繆。