Jane Neumayr Nemcova(' 98):什么使人类有价值?

实际知识与人工智能

简·诺伊迈尔·涅姆科娃(1998年)

注:Jane Neumayr Nemcova(1998年)曾担任Lionbridge的人工智能董事总经理，直到2020年5月. 她最近在麻省理工学院完成了一门BG电子加密货币和区块链的课程, 并计划在自然语言处理领域开展新项目. 以下文章改编自她在BG电子理事会11月16日会议上的讲话, 2019.

我上高中的时候, 当人们问起我的大学计划时, 他们会这样说, “你想去打篮球还是网球??或者“你想学法律吗??我会说:“不，我想我可能想学哲学。.他们会回答:“你为什么要这么做?? 这有点愚蠢和不切实际，不是吗? 你打算用它做什么 那?”

所以我想, “嗯, OK, 也许这很傻,但不知怎么的，我知道我需要学习, 内心深处我知道, 也许每个人都想在某种程度上学习, 我更想要它. 我知道我需要学习 如何 如果我这样做了，我就可以从事任何我想从事的职业. 如果我决定以后从事法律工作, 那太好了, 如果我决定进入其他领域, 那很好. 我就有了必要的基础.

从TAC到AI

我一直对语言很感兴趣, 但当我从BG电子毕业时，我开始思考我下一步想做什么, 那个领域没有太多选择. 我广泛学习法语，甚至在法国住过一段时间, 所以我想也许我会回法国, 继续讲法语, 看看我能用它做什么.

在我进入研究生院以及后来进入商界的过程中，语言一直是我关注的焦点. 那时候主要是翻译, 使用翻译服务来翻译公司用英语开发的产品或软件技术, 把它们翻译成其他语言, 然后将它们部署到其他国家.

但当我工作的时候，我意识到技术正在迅速变化, 大约七八年前, 当时人工智能(AI)刚刚开始流行起来, 我开始思考语言在技术发展中所扮演的角色. 我看到了机会, 所以我在我工作的语言公司里成立了一个人工智能部门.

我的团队所做的, 以及我的所作所为, 结构是围绕支持人工智能公司提供数据服务的组织吗. 我们为人工智能开发了人类数据输入的人类方面. 在语言和言语方面, 这个过程中最困难的部分是什么, 我们为开发语言模型提供数据服务, 自然语言处理, 计算语言学——产品语音开发的各个方面——等等. 我们覆盖的地区比其他任何公司都多. 我们专门找人, 甚至用你从未听说过的语言工作, 在世界范围内发展语言技术.

什么是有趣的, 考虑到我在高中告诉别人我想学哲学时遭到的反对, 哲学是如何将我带向人工智能的. 这些天, 我在人工智能行业的许多同事——非常有成就的人，他们正在创造我们每天都在使用的产品和技术——经常评论我的大学教育. 他们说, “这是你最有趣的地方, 你研究过笛卡尔, 或亚里士多德, 或康德.”

人工智能与博雅教育

更重要的是, 他们开始意识到，我所接受的教育就像他们希望自己的孩子接受的教育一样. 多年来，我与人工智能社区的不同人士一起参加了无数次会议和峰会, 我经常听到行业领袖问这个问题, “我的孩子在学校应该学习什么才能在这个人工智能的世界中生存?“我觉得很高兴, 但也很讽刺, 这些花了20年甚至30年时间在人工智能不同领域工作的专业人士，是否经常看到让孩子过度接触科技的危险.

在人工智能领域，我最尊重的人之一是吴恩达, who was one of the founders of Google Brain; later he was a key person at Baidu, 他创办了Coursera, 哪个是最成功的在线教育公司. 他在EmTech会议上说, 在回答这方面的问题, “你知道的:为了我的孩子们, 如果我能选择我想要的, 我希望他们学会如何学习.”

什么使我高兴?, 当然, 是我在十几岁的时候就做出了这样的选择——而现在吴恩达证实了这一点.

众所周知，史蒂夫·乔布斯禁止他的孩子使用iPad, 他这样做的原因之一是，这些设备可能会极大地分散人们对正确事情的注意力. Technology, in and of itself, might not be a problem; it helps in many practical aspects of life. 但, 就教育而言, 对实际知识和学习的注意力分散是一个非常大的问题.

人工智能的出现正在推动每个人理解教育的最终意义, 学习是什么, 知识是什么?. 我确实看到了, 尤其是在硅谷, 那 more people are trying to teach their kids languages; they are trying to get their children to read more, 解读什么是知识. 我经常在大型科技公司遇到的人看到了这种学习 如何 学习真的是教育中最重要的部分. 思考能力对于生意的顺利进行是必不可少的, 一个领域的技术含量越高，这一点就越明显. 我们现在正处于一场技术革命之中，对此我们没有选择. 它正在发生，我们如何驾驭和教育自己是绝对至关重要的.

我认为这一趋势的发展方向之一是，人工智能将迫使更多 真正的 学习. 它将提高社会对创造力的重视, 广泛的思维, 以及文科. 具有文科背景的人通常会在商业环境中表现出色，因为他们习惯于从不同的角度思考问题, 在不同的框架中, 以及如何讨论复杂的话题. 在商业和技术领域，文科背景是一种天然优势. 在日益由人工智能驱动的经济中，这一点将更加真实. 它将促使人们弄清楚是什么让人类与机器不同——最终是什么让人类有价值——以及, 结果是, 知识本身将成为一种值得购买的商品.

哲学溢价

几年前，我与学院的学生们交谈，并与他们分享了我的一个朋友开发《BG电子官网》的故事,，这是一款著名的游戏，几年前被孩之宝收购. 这个故事与我们讨论他公司的招聘惯例有关, 它当时价值3亿美元. “你在大学毕业的学生身上寻找什么??我问他. “你只寻找拥有游戏学位的候选人吗?他说, “嗯, 我们有游戏专业的博士和硕士, 但他们并不是我们最好的员工. 我们想明白的是，我们真的需要聘请哲学专业的学生. 这些人正在创造更高水平的游戏、角色和故事情节——所有这些都令人兴奋, 在这个行业取得成功的一些有趣的事情.”

我认为，这个故事代表了目前市场上正在发生的事情. Philosophy is no longer an impractical piece of your education; it actually may be the most important piece.

要让人工智能和相关技术发挥作用，需要大量的人类数据, 而正确使用这些数据的一个障碍可能是标签和分类. 现在, TAC的学生都知道，亚里士多德花了很多时间来经验性地研究各种数据, 对我们周围的自然世界进行标记和分类. 从某种意义上说，他是人工智能领域的头号思想家, 许多伟大的人工智能思想家都会提到他，并将他视为构建任何机器学习模型的重要组成部分. 他也是最早的数据收集者之一. 所以他开始观察自然，观察世界上的一切，他可以使用经验手段作为一种验证形式.

我试图向学院的学生传达的是他们作为哲学系学生的价值, 现在，在寻找下一代专业人士(尤其是管理和营销等领域的专业人士)时，哪些是公认的重要标准, 尤其是在人工智能领域. 大学毕业生很适合这些职位，可以非常有效地面试. 换句话说，辨别和驾驭复杂事物的能力是我们的经济所需要的最关键的特质, 批判性思维.

BG电子在学生的生活中所做的事情是无价的，不仅仅是因为它为美国高等教育带来了好处, 这对于培养下一代驾驭人工智能世界至关重要. 人工智能领域的人正在寻找像BG电子那样的候选人来帮助他们, 不仅仅是在开发他们的产品, 而是要弄清楚这些产品应该如何运作以及如何应用.

因为我花了很多时间和有成就的工程师一起研究人工智能, 我开始意识到我自己在哲学方面的教育是多么宝贵——这一点得到了各地与我一起在大型科技公司工作的人们的认可. 他们都注意到了这一点. 感谢你们对BG电子的支持. 真是太棒了.