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    人工智能的“觸手可及”與“遙不可測(cè)”

    “他們的驕傲啊/與生命又縮短一節(jié)了/青春就是人生的美酒地球只是天空的一片流云/像偉大的理想消滅給湖水底下/我們的生命是不可的。”

    10月26日,當(dāng)美國(guó)國(guó)家工程院院士、微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋在2017中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)(CNCC2017)上讀出這首詩(shī)的時(shí)候,全場(chǎng)反響熱烈。有誰(shuí)會(huì)想到這是一首人類(lèi)與人工智能機(jī)器人“小冰”合寫(xiě)的一首詩(shī)?“我只改了一個(gè)字。”沈向洋笑著說(shuō)。

    經(jīng)過(guò)60多年的發(fā)展,人工智能(AI)儼然已侵入我們的生活,變得觸手可及。但是,隨著熱度不斷創(chuàng)歷史新高,業(yè)界也不乏“AI過(guò)熱”的擔(dān)憂。如何理性、客觀地看待人工智能目前的發(fā)展,成為這一“大咖”云集的盛會(huì)上最引人注目的看點(diǎn)。

    定義人類(lèi)和世界的關(guān)系

    作為目前國(guó)內(nèi)規(guī)格最高、規(guī)模最大的計(jì)算機(jī)領(lǐng)域盛會(huì),10月26日~28日在福州舉辦的2017中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)參會(huì)人數(shù)再次刷新紀(jì)錄,達(dá)到6000多人,其中特邀到會(huì)演講的計(jì)算機(jī)界知名專(zhuān)家、企業(yè)家就有近400人。鑒于人工智能近兩年來(lái)的熱度,由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)主辦,福州市人民政府、福州大學(xué)承辦的此次大會(huì),主題就是“人工智能改變世界”。

    總體而言,“人工智能的發(fā)展有兩個(gè)方向:一是感知,二是認(rèn)知。”沈向洋說(shuō)。目前感知中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音進(jìn)展飛速,而認(rèn)知和語(yǔ)言、理解的發(fā)展則速度有限。

    沈向洋舉了一個(gè)例子,就計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別而言,微軟目前在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試上的精度已經(jīng)達(dá)到人類(lèi)水平,最新的誤差率達(dá)到5.1%。他特別強(qiáng)調(diào),即便是人類(lèi)的誤差率,也分普通人的誤差和專(zhuān)家的誤差。而微軟的誤差率比專(zhuān)家的水平都要低。

    “我認(rèn)為,在下一個(gè)十年里,人工智能的突破在自然語(yǔ)言理解,我最近老講的一句話就是‘懂語(yǔ)言者得天下’”。沈向洋說(shuō)。

    李飛飛毫無(wú)疑問(wèn)是此次大會(huì)的“明星”之一。這位斯坦福大學(xué)副教授、谷歌云首席科學(xué)家簽名簽到“手軟”。她因?yàn)閯?chuàng)辦了ImageNet挑戰(zhàn)賽而成為機(jī)器學(xué)習(xí)界的標(biāo)桿人物之一。ImageNet從2010年創(chuàng)辦至今共舉辦了八屆,2017年是挑戰(zhàn)賽舉辦的最后一年,從最初算法對(duì)物體識(shí)別的準(zhǔn)確率只有71.8%,已上升到現(xiàn)在的97.3%,錯(cuò)誤率已遠(yuǎn)低于人類(lèi)水平。

    在此次大會(huì)上,李飛飛演講的題目是《ImageNet之后的視覺(jué)智能》。她首先介紹了構(gòu)建視覺(jué)智能的第一個(gè)里程碑,即物體識(shí)別。她在現(xiàn)場(chǎng)與聽(tīng)眾們做了一個(gè)小互動(dòng),在屏幕上閃過(guò)一系列持續(xù)時(shí)間只有0.1秒的照片,不加任何特別的說(shuō)明,而觀眾們還是能夠識(shí)別到有一張中有一個(gè)人。

    這種對(duì)復(fù)雜物體的快速視覺(jué)識(shí)別能力是人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的基本特質(zhì),也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的“圣杯”。在過(guò)去的20年中,物體識(shí)別都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的重要任務(wù)。ImageNet就是作出重要貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)集之一。

    李飛飛表示,在ImageNet之后,下一個(gè)方向就是視覺(jué)關(guān)系的識(shí)別。這項(xiàng)任務(wù)的定義是:“把一張照片輸入到算法模型中,希望算法可以識(shí)別出其中的重點(diǎn)物體,找到它們的所在位置,并且找到它們之間的兩兩關(guān)系”。

    除了在學(xué)術(shù)上“屢獲戰(zhàn)功”,人工智能在交通、醫(yī)療、金融等應(yīng)用領(lǐng)域也“收獲良多”。滴滴出行高級(jí)副總裁章文嵩說(shuō),滴滴的本質(zhì)是“大數(shù)據(jù)人工智能公司”。滴滴每天的訂單量達(dá)到2500萬(wàn)單,每日的路徑規(guī)劃請(qǐng)求為200多億次,波峰時(shí)每秒要做100萬(wàn)次的路徑規(guī)劃,每天新增的軌跡原始數(shù)據(jù)超過(guò)70TB。

    “每一次時(shí)代的變遷,都是在重新定義人類(lèi)和世界的關(guān)系。”沈向洋認(rèn)為,“而現(xiàn)在人類(lèi)到世界之間,AI最了不起的就是對(duì)我們?nèi)四X的理解,包括IQ和EQ兩個(gè)方面。”

    對(duì)AI不要有過(guò)高預(yù)期

    人工智能的熱度從此次的大會(huì)論壇上也可見(jiàn)一斑。10月28日上午,吸引了諸多聽(tīng)眾的以“什么是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的下一個(gè)引爆點(diǎn)”為主題的論壇最后“歪樓”到了人工智能上就是一個(gè)明顯的例證。

    論壇特邀嘉賓、今日頭條實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)李磊認(rèn)為,人工智能技術(shù)會(huì)在下一個(gè)十年大大促進(jìn)信息內(nèi)容的創(chuàng)作和交流。下一個(gè)引爆點(diǎn)是AI技術(shù)會(huì)更多地輔助創(chuàng)作,促進(jìn)表達(dá)。“AI將成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的造紙術(shù)和印刷術(shù)”。

    騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理吳運(yùn)聲表示,很難預(yù)測(cè)下一個(gè)引爆點(diǎn)是什么,但他認(rèn)為,下一個(gè)能夠引爆互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的技術(shù)一定與AI相關(guān),或者說(shuō)AI將是這種火爆應(yīng)用背后非常重要的推動(dòng)力,而其目標(biāo)可能涉及安防、醫(yī)療、民生等各個(gè)領(lǐng)域,并帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。

    在論壇現(xiàn)場(chǎng),有聽(tīng)眾提問(wèn),“現(xiàn)在AI到底是真的很熱還是虛火很旺?”

    “AI現(xiàn)在確實(shí)有點(diǎn)過(guò)熱了,已經(jīng)差不多到了最高點(diǎn)。”360公司高級(jí)副總裁、首席安全官譚曉生回答說(shuō)。他認(rèn)為,接下來(lái)人工智能的熱度應(yīng)該會(huì)下跌,但不一定會(huì)到底,而是會(huì)再起來(lái),其最先可能產(chǎn)生實(shí)際應(yīng)用的領(lǐng)域應(yīng)該是在工業(yè)界和社會(huì)治理方面。“現(xiàn)在人們對(duì)它的期望有點(diǎn)過(guò)高。”

    李磊也認(rèn)為,現(xiàn)在AI確實(shí)很熱,但它還沒(méi)有發(fā)展到很完善的程度。目前AI最大的挑戰(zhàn)是簡(jiǎn)單的任務(wù)可以做得很好,但需要復(fù)雜推理、邏輯思維的工作則完成得不好。他建議,“我們不應(yīng)把眼光局限在某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域,如深度學(xué)習(xí),而應(yīng)該著眼更廣泛的AI技術(shù)。”

    “AI現(xiàn)在有一定的泡沫,外界對(duì)它有許多誤解,覺(jué)得它什么都可以做。”吳運(yùn)聲對(duì)此也表示認(rèn)同,“但是,事實(shí)上AI無(wú)論是技術(shù)還是應(yīng)用,都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到這一步,離其真正能夠引領(lǐng)一個(gè)行業(yè)的火爆還有一段距離。”

    為機(jī)器學(xué)習(xí)的黑箱給出透明的幾何解釋

    對(duì)AI未來(lái)技術(shù)上還有很大發(fā)展空間這一點(diǎn),業(yè)界已經(jīng)形成了共識(shí),特別是對(duì)解決其“知其然但不知其所以然”的問(wèn)題,更是有諸多探索。作為此次大會(huì)的重量級(jí)嘉賓,菲爾茨獎(jiǎng)獲得者、哈佛大學(xué)終身教授丘成桐提出了自己的看法。

    他表示,歐幾里得從很繁復(fù)的現(xiàn)象里找到了很簡(jiǎn)單但卻很基本的五個(gè)公理,從而能將原來(lái)的那些公理全部推導(dǎo)出來(lái)。他鼓勵(lì)做人工智能的也能重復(fù)這個(gè)做法——從現(xiàn)在復(fù)雜多樣的網(wǎng)絡(luò)中找到它最簡(jiǎn)單的公理。

    丘成桐及其合作者今年年初在《自然》雜志上發(fā)了篇文章,用數(shù)學(xué)方法證明了社交網(wǎng)絡(luò)方面的一個(gè)研究結(jié)論:穩(wěn)定的伙伴或者伴侶,對(duì)于形成合作型的社會(huì)起到了骨干作用。

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)對(duì)人工智能第三次浪潮的興起起到了舉足輕重的作用。丘成桐認(rèn)為,目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量的樣本,雖然比從前進(jìn)步得多了,但規(guī)模還是很龐大。所以他建議讓理論來(lái)幫助處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。例如,用幾何的方法來(lái)研究對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)。

    他表示,對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上就是用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)計(jì)算概率測(cè)度之間的變換。雖然規(guī)模宏大,但是數(shù)學(xué)本質(zhì)并不復(fù)雜。應(yīng)用相對(duì)成熟的最優(yōu)傳輸理論和蒙日—安培方程,可以為機(jī)器學(xué)習(xí)的黑箱給出透明的幾何解釋?zhuān)@有助于設(shè)計(jì)出更為高效和可靠的計(jì)算方法。

    摘自《中國(guó)科學(xué)報(bào)》

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