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人工智能60周年:站在第三次浪潮的風(fēng)口

  • 發(fā)布時間:2016-05-03 10:10:02  來源:人民網(wǎng)  作者:佚名  責(zé)任編輯:張潔欣

  人工智能60 周年紀(jì)念活動啟動儀式中國人工智能學(xué)會供圖

  ■本報記者 計紅梅

  1955年,被譽為“人工智能之父”的約翰·麥卡錫和明斯基、羅徹斯特、香農(nóng)等共同給洛克菲勒基金會提交了一份項目建議書,希望能獲得第二年于達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦“人工智能夏季研討會”的資助。當(dāng)時,他們認(rèn)為由10位科學(xué)家組成的工作小組在為期兩個月的時間里就可以在人工智能領(lǐng)域取得巨大的進(jìn)步。事實證明,他們嚴(yán)重低估了人工智能的復(fù)雜程度。不過,達(dá)特茅斯會議正式確立了人工智能(AI)這一術(shù)語,也因此被認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志。

  經(jīng)過60年的發(fā)展,人工智能歷經(jīng)三次浪潮,現(xiàn)在正處于第三個“春天”。“春天”的風(fēng)正往哪兒吹?在4月22日由中國人工智能學(xué)會發(fā)起,聯(lián)合中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、中國計算機學(xué)會等20多家國家一級學(xué)會及協(xié)會舉辦的2016全球人工智能技術(shù)大會(GAITC)暨人工智能60年紀(jì)念活動啟動儀式上,來自學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的全球人工智能領(lǐng)域頂級專家們給出了答案。

  機器感知能力正在超越人類

  1956年至今,人工智能的發(fā)展可謂起起落落,一方面被視為冉冉升起的新星,另一方面也飽受批評,并遭遇過兩次嚴(yán)重挫折。對于過去的60年,微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇的評價是,“不僅僅是一個輪回,還是一次升華。現(xiàn)在正處于第三個春天。”

  三星電子中國研究院院長張代君則認(rèn)為:“目前人工智能的發(fā)展還處于比較初級的階段。當(dāng)下是人工智能的第三次高潮,而且還會有第四次浪潮的到來?!?/p>

  自2006年以來,人工智能發(fā)展加速。究其原因,百度深度學(xué)習(xí)研究院“杰出科學(xué)家”徐偉認(rèn)為,大計算能力和深度學(xué)習(xí)是主要推動力。一方面,經(jīng)過幾十年的積累,為可觀的計算能力打下基礎(chǔ),另一方面深度學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了靈活、具有快速建模能力的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這兩者的結(jié)合,能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)背后蘊藏的各種復(fù)雜關(guān)系快速提取出來。

  徐偉表示,隨著深度學(xué)習(xí)逐步在各種人工智能問題里深入地使用,在一些特定領(lǐng)域,機器的感知能力正在超越人類的水平。例如,在中文語音識別方面,百度的錯誤率是5.7%,而人類的錯誤率則是9.7%。另外,在人臉識別領(lǐng)域,人類的錯誤率是0.8%,而百度則是0.23%。

  除百度外,谷歌、微軟、IBM、阿里巴巴、科大訊飛等也是人工智能領(lǐng)域的佼佼者。美國東部時間2015年12月10日,微軟亞洲研究院視覺計算組在2015 ImageNet計算機識別挑戰(zhàn)賽中憑借深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突破,獲得圖像分類、圖像定位以及圖像檢測全部三個主要項目的冠軍。在此次挑戰(zhàn)賽中,微軟亞洲研究院的研究團(tuán)隊使用了一種深度高達(dá)152層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比此前成功使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)多5倍以上,將錯誤率降低到了3.5%。而在此前同樣的實驗中,人眼辨識的錯誤率為5.1%。

  在芮勇看來,人工智能的屬性包括聚合的智能、自適應(yīng)的智能、隱形的智能,而微軟在ImageNet挑戰(zhàn)賽中的成功,證明了“深度學(xué)習(xí)徹底改變了圖像識別領(lǐng)域”。他認(rèn)為:“人工智能的下一個60年將是人類+機器,即把兩者更強的地方結(jié)合起來,形成增強智能?!?/p>

  還缺少什么

  谷歌人工智能程序AlphaGo以4:1的戰(zhàn)績擊敗韓國圍棋職業(yè)九段選手李世石,被認(rèn)為是人工智能發(fā)展最新的里程碑。中國人工智能學(xué)會理事長、中國工程院院士李德毅則認(rèn)為,從此次比賽中可以發(fā)現(xiàn)AlphaGo的局限性:AlphaGo僅僅是個圍棋腦,還不是一個圍棋手,更不是一個圍棋機器人,既沒有眼和手,也沒有感知和行為能力。此外,它也沒有情緒和情感,不能分析對手的心理狀態(tài),并在現(xiàn)場和對手展開心理戰(zhàn),缺失交互認(rèn)知能力。

  在李德毅看來,未來機器人給人帶來的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過計算機和互聯(lián)網(wǎng)過去幾十年對世界的改變。而理想中的機器人應(yīng)該是“有智慧、有個性、有行為能力,甚至還有情感的?!?/p>

  徐偉也認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)確實給人工智能帶來了快速的進(jìn)展,但未來還有很長的路要走。“人類智能的核心是自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力。我們看到現(xiàn)在有很多具體的智能系統(tǒng),比如AlphaGo,還缺乏一種自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力?!?/p>

  另外,一個小孩要認(rèn)識一種物體只需幾幅圖就足夠了,但計算機則需要幾百幅圖。“這是因為人工智能還很難從少量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。”徐偉說。

  截至目前,谷歌無人駕駛汽車的行駛里程已超過200萬公里,即使這樣,實現(xiàn)商品化仍然很難。徐偉認(rèn)為,核心問題是人工智能系統(tǒng)缺乏常識?!叭丝吹揭环N路況就知道該怎么做,但機器缺乏常識性的理解,只能通過人一條一條把每種路況導(dǎo)入系統(tǒng)中去。要想解決這樣的問題,最有效的方式就是放到真實的環(huán)境里去學(xué)習(xí)?!彼嘎?,最近Facebook和微軟也提出了類似的想法,即創(chuàng)造一個虛擬的環(huán)境,讓人工智能體在這一環(huán)境中自己去探索,在與環(huán)境的交互中建立常識性知識。

  “要做像人這樣強大的人工智能,可能需要從最基礎(chǔ)的東西開始。”徐偉說,“人工智能需要像幼兒一樣,在一個環(huán)境中自主學(xué)習(xí)感知,擁有行動的能力,同時將語言能力作為核心嵌入到系統(tǒng)中?!?/p>

  下一步的突破

  從上世紀(jì)60年代至今,對于人工智能的研究主要從兩個層面進(jìn)行了探索,首先是邏輯層面,即通過邏輯和搜索來完善人工智能,在發(fā)現(xiàn)瓶頸后,又開始了機器學(xué)習(xí)的研究。

  香港科技大學(xué)冠名講座教授、國際人工智能學(xué)會會士楊強認(rèn)為,人工智能的下一步突破將是通用性的人工智能,即將基于搜索和邏輯的人工智能方法與機器學(xué)習(xí)結(jié)合起來,形成一個完整的智能機器?!芭e個例子,就是一只雞可以吃不同的食物,但是下的蛋都是對人類有用的。”

  在楊強看來,人工智能的成功需要三大條件,一是高質(zhì)量的數(shù)據(jù),二是能夠開發(fā)出先進(jìn)算法的人才,三是強大的計算能力。

  地平線機器人聯(lián)合創(chuàng)始人、地平線機器人技術(shù)軟件副總裁楊銘認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)近年來之所以備受關(guān)注,是因為一般而言性能的準(zhǔn)確度是隨著數(shù)據(jù)的增長而增加的,但其他機器學(xué)習(xí)方法隨著數(shù)據(jù)的增加,性能在某一個點就不再提高了,而對于深度學(xué)習(xí)還沒有發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象。

  他表示,深度學(xué)習(xí)的未來趨勢包括四個方向:學(xué)習(xí)如何記憶及關(guān)注與取舍,把注意力集中到需要關(guān)心的細(xì)節(jié)上,增強學(xué)習(xí)以及整體任務(wù)的序列化。

  人工智能要想發(fā)展,除了算法上的改進(jìn),還要解決硬件面臨的挑戰(zhàn)。寒武紀(jì)科技創(chuàng)始人及首席執(zhí)行官陳天石表示,現(xiàn)在已處于從信息時代過渡到智能時代的開端。在智能時代,處理器的負(fù)載不再是以前的傳統(tǒng)計算,而是深度學(xué)習(xí)。通用處理器將由此面臨性能和功耗的問題。智能時代需要深度學(xué)習(xí)芯片作支撐。

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