圖靈獎得主本吉奧：機器學習賦能智慧型手機追蹤新冠肺炎

澎湃新聞記者 張唯

7月9日上午9時30分，2020世界人工智慧大會雲端峰會正式開幕。2018年度圖靈獎得主、蒙特婁大學計算機科學教授Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）通過在線的方式帶來演講，他的演講主題是機器學習賦能智慧型手機預測新冠疫情傳染性風險。

Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）是人工智慧領域的深度學習學者，被稱為加拿大AI「黑手黨」之一，與Geoffrey Hinton和Yann LeCun並稱為「深度學習三巨頭」。在30餘年的深度學習研究生涯裡，他發表了300多篇學術論文，累計被引用次數超30萬次。

本吉奧在演講中表示，新冠病毒的重要傳播特徵就是能夠人傳人。一個病例出現症狀，但往往他在出現症狀的前幾天就開始具有傳染性了。所以，醫療機構和政府的疫情防控部門迫切希望進一步擴大檢測報告內容。

「用人工進行操作是可以的，但問題是需要時間，這方面手機記錄跟蹤的信息可能會給醫療防控帶來幫助。」

他指出，標準數據跟蹤的問題是，只考慮了一個人核酸檢測陽性與否的兩元化信息「你知道你測為陽性之後，很可能具有非常高傳染性是幾天之後的事，如果減少這段延誤時間，可能大大減少病毒傳播。」

他希望疫情防控中，對於症狀的追蹤不是簡單兩元的事。「有時候症狀不一樣，症狀嚴重程度也不同，你需要考慮到好多點。你現有病情的狀況、年齡、性別都可能影響疾病的進程。」另外從那些已經確診的患者那裡收到的信息，你接觸過不同風險等級的人，這些信息和線索都需要進行整合。

他認為，最好的辦法就是用機器學習，把這些碎片信息整合起來，確定某人是不是已經被傳染了，或者處於傳染的哪個階段。

「如果做到了這一點，那些有危險的人就可以根據這些預測出來的傳染性，向過去幾天所有見過的人發個簡訊，告訴他們要小心一點、需要待在家裡隔離，風險沒有那麼高的人則可以照常生活，而不需要接受強制隔離。」

本吉奧表示，手機收集數據的工具對於公共衛生管理來說是很珍貴，很有用的。公共衛生管理部門可以決定測試誰，風險更高的人或者有接觸史的人是不是需要進行優先測試。這些技術可以提供很多重要信息，比如預測是不是有可能出現大疫情，在人們去醫院之前就已經進行預測了，因為可以看到傳染概率在某些地區已經大幅上升了，這對公共衛生是有意義的。

回到機器學習這個話題。本吉奧提到，如果已經知道了整個接觸的圖表，我們可以做遠程預測，基於我們對每個人了解可以預測他的狀態，有很多辦法都需要某種形式的迭代，對應不同人的不同節點之間都可能會產生多次交流概率信息，直到針對每個人的風險能夠達成一個共識。

「所有迭代在算力、帶寬方面的成本可能會比較高，這也是需要考慮的。如果機器學習預測器足夠簡單，另一種做法就是使用聯合學習，不需要擁有一個中央的訓練伺服器，每個人手機上都可以完成自我學習和培訓。」

手機上可能會進行很多的信息迭代和通信，中央伺服器和每部手機之間都會有大量參數進行交換。

本吉奧實驗的做法裡用的是混合方法，手機之間存在的風險信息流，同時手機和機器學習伺服器之間也存在數據和信息的交互，從而能夠進行共享同時更好訓練風險預測器。

Yoshua Bengio出生於巴黎，成長於加拿大，現居加拿大蒙特婁，在蒙特婁大學（University of Montreal）計算機科學與運算系任教授。

Bengio的主要研究領域是深度學習（Deep Learning）和自然語言處理（Natural Language Processing）。吳恩達曾表示Yoshua Bengio的許多理論研究對他有很大啟發。

2016年，Yoshua Bengio與Ian Goodfellow和Aaron Courville合著了《Deep Learning》（深度學習），該著作長期位居美國亞馬遜人工智慧和機器學習類圖書榜首，被稱為人工智慧領域的必讀書目，還因封面圖案被親切地稱為「花書」。他還寫了另一本人工智慧經典之作《Learning Deep Architectures for AI》。

2020世界人工智慧大會雲端峰會以「智聯世界 共同家園」為主題，以「高端化、國際化、專業化、市場化、智能化」為特色，聚集全球智能領域最具影響力的科學家和企業家，以及相關政府的領導人，圍繞智能領域的技術前沿、產業趨勢和熱點問題發表演講和進行高端對話。

開幕式還邀請到馬斯克、馬雲、馬化騰、李彥宏、張文宏以及圖靈獎得主姚期智、約書亞·本吉奧、曼紐爾·布盧姆、朱迪亞·珀爾等嘉賓，呈現全球首次大型會議現場真人全息投影，發布全球首支人工智慧合唱MV，實現首場實時3D雲嘉賓體驗，首創3D虛擬環境雲展覽——AI家園。

擴展閱讀：

澎湃新聞此前與約書亞·本吉奧的對話節選

澎湃新聞：簡單來說，你認為什麼是人工智慧？

Yoshua Bengio：計算機在新環境中做出好的決策，並根據它們所掌握的信息進行相應調整的能力。人工智慧渴望達到人類的認知能力，這通常是一些算法的靈感來源。

澎湃新聞：你認為「人工智慧」這個概念被過度使用了嗎？

Yoshua Bengio：是的，被那些把自己搭建的AI系統擬人化的公司（過度使用了），仿佛AI系統是與人類相當的智慧實體，但其實它們並不是。目前還沒有出現與人類智慧相當的實體。只是軟體做有用的事情，並不比烤麵包機有更多的自我意識。

但我喜歡「人工智慧」這個術語，因為它很好地描述了我們想要達到的目標。這並不是非黑即白的事情：無論是在自然界還是在人工系統中，都存在著很多不同程度的智能，智能主體可能對某些事情很聰明，而在許多其他事情上很愚蠢。

澎湃新聞：你對人工智慧的倫理問題持什麼態度？

Yoshua Bengio：我認為人工智慧倫理是一個重要的議題，人工智慧領域的行動者需要有更強的意識並且在這方面受到更好的教育。學生和研究人員需要了解這些問題，這樣一來，如果他們在未來遇到必須做出選擇的情況，比如選擇做什麼項目，或者為哪家公司工作，他們就會考慮到倫理問題，並做出負責任的選擇。

當然，在AI領域布局的公司也需要了解倫理問題，但在某些情況下，我們也需要政府制定規則以確保公司或政府部門能夠做出正確的，而不是經濟或政治上有利可圖的事情。

公眾和媒體也需要知道這些倫理問題，以確保政府行為得當。

澎湃新聞：你對AI教育有什麼建議？你認為AI教學中最重要的因素是什麼？

Yoshua Bengio：我合著了一本書來回答這個問題：《深度學習》（Deep Learning），麻省理工學院出版社。

澎湃新聞：你對剛進入人工智慧或者機器學習領域的學生有什麼建議？

Yoshua Bengio：大量閱讀，通過從零開始編寫基本算法來弄髒你的雙手，學習使用通用平臺，以及嘗試再現這個領域許多科學論文中的結果。

澎湃新聞：歷史上人工智慧的發展經歷過高潮和寒冬。在你看來，為什麼AI遇到了又一個熱潮？這種熱潮是可持續的嗎？

Yoshua Bengio：這次熱潮很大程度上是由工業界的巨大需求驅動的。大多數大技術公司都在使用人工智慧。隨著技術在社會許多領域中的擴展，這種需求只會繼續增長。

澎湃新聞：目前，美國、英國、歐盟、日本等許多國家都在大力開展人工智慧研究，您如何評價他們在這方面的工作？

Yoshua Bengio：沒有評價，只想說讓人工智慧在世界範圍內民主化很重要。我們不希望地球上所有的力量都集中在幾個國家，包括幫助發展中國家發展他們的專業知識和技能，培訓他們的學生。同時隨著技術的改進，在例如醫療保健、人道主義、環境和教育領域中利用這些技術。

責任編輯：李躍群

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