边上一点儿就往边上一点儿。领导当然未必在意,但注意点儿总归是显得懂事。
合影开始后,一群记者上蹿下跳。经鸿两手握在身前,露出最合适的笑容,稳重又温和。
闪光灯闪烁不断,最后,合影终于结束了。
因为挨得太近,经鸿的手拿开来时,一不小心,右手手背刮到了周昶的手指。
周昶本能地望过来,经鸿眼睛向那只手瞥了瞥:“……抱歉。”
周昶望了经鸿几秒,回他:“没事儿。”
“好了好了。”论坛的工作人员跑过来说,“论坛结束后,论坛的官方照片都会发去大家邮箱的哈!”
她正好在经鸿斜前方,领导那边儿,经鸿离得近,便笑道:“谢谢。”不翻脸的时候,他一向都显得随和。
周昶也表面随和,不过,经鸿是平起平坐的随和,而周昶则有种高高在上的随和。
…………
拍照过后,主论坛开讲。
经鸿是第三个上台的。他穿着深色的西装和皓白的衬衫,正了正麦克,道:“尊敬的郑书记,尊敬的吴部长、王部长,各位IT的同仁,各位新老朋友,大家好。”
台下顿时响起掌声,颇为热烈。
经鸿见了,笑笑,说:“有点儿受宠若惊。希望我接下来的几分钟能不虚这些掌声吧。”他一贯地有礼有度,给人好感。
待现场重新安静,经鸿才进入了主题:“过去,对人工智能的探究主要集中在三个层面:对社会的价值、对企业的价值,以及AI的伦理风险。今天我主要想讨论讨论另外一个鲜少被注意到的方面,就是算法黑箱的打开。”
经鸿看见台下的人全都露出了兴趣。
“算法黑箱”,台下的人都不陌生。人工智能模仿人脑进行学习,比如,人类交给AI大量猫的图片、狗的图片,它就可以层层提取对象特征,自己学会“什么是猫”“什么是狗”,可人类目前不能解释AI的工作原理,不能明白机器为何要做某些事情、为何得出某些结论。根据输出,有些思路简单易懂,比如猫狗的轮廓、颜色,可很多时候并非如此——也就是说,人类看不懂。它给了人类空前的可能,也给了人类无尽的困惑。有人说,让AI向人类解释一个东西,相当于让人类向狗解释一个东西,听着就让人沮丧。
可人类历史充分表明,只有一个决策可以被解释、被分析,人类才能充分了解它的优点和它的缺陷,进一步评估风险,知道它在多大程度上能被信赖。然而现在,每个学者的头脑中都萦绕着几个问题:我们能信任AI吗?我们能在多大程度上信任AI?我们能在生死攸关时信任AI吗?
台上,经鸿又说:“今年,DARPA提出了‘可解释AI’的概念,何积丰院士也提出了‘可信AI’的概念。目前各国科学家
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