人工智能發(fā)展的回顧

前兩天人工智能與人的圍棋比賽又是一個 5 比 0，從這個意義來講，大家好像覺得機(jī)器可以挑戰(zhàn)人，但是不是整個人工時代就要有更大的改變，或者來臨了？人工智能再回過頭來，雖然說有五六十年的歷史，但是從現(xiàn)在的人工智能最核心的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來講，應(yīng)該有七十多年的歷史，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元模型到現(xiàn)在已經(jīng)有七十多年了，如果再回到深度學(xué)習(xí)，或者說深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法，梯度算法，已經(jīng)有幾百年的歷史了。 1、發(fā)展學(xué)派經(jīng)過這么多年的發(fā)展，雖然已經(jīng)有符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義、貝葉斯學(xué)派、類推學(xué)派，所有這些都各有特色，都是從不同的角度。符號主義的核心認(rèn)知就是計(jì)算；聯(lián)結(jié)主義認(rèn)知就是網(wǎng)絡(luò)；行為主義是靠感知和行動來做工具；貝葉斯學(xué)派是通過推理來解決問題；類推學(xué)派是通過優(yōu)化算法回答這個世界的一些問題。 2、發(fā)展階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四個階段看起來很簡單，從專家系統(tǒng)到個人工程再到最自然的語言信息處理：聲音-語言-文字-圖像，再到現(xiàn)在大家更關(guān)注的是算法。增強(qiáng)也好，對抗也好，聯(lián)邦也好，所有這些法的提出，對我們來講，都是希望提高解決問題的效果。 3、發(fā)展核心我們?nèi)绾卫脤@個世界的感知認(rèn)知的基本經(jīng)驗(yàn)，同時在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，去解決這些問題。我自己的思考是：數(shù)據(jù)是重要的，但是我們面對的是大數(shù)據(jù)，是小樣本，是不完整的，而人處理不了這樣的問題，通過數(shù)據(jù)之后，更多的是知識力、學(xué)習(xí)力，和無形中的多種方法的融合和優(yōu)化，從這個意義上來講，我們走上了想讓機(jī)器像人一樣思考學(xué)習(xí)、認(rèn)知這樣的道路，并且經(jīng)過漫長的一個過程?，F(xiàn)在為止各種復(fù)蘇各種浪潮都在提，各種模型都在提出，但是大家記住最本質(zhì)的關(guān)于人是怎樣認(rèn)知這個世界的，很多核心問題是在八十年代之前完成的，從這個意義上類腦就是希望人是怎樣思考的，我們也希望機(jī)器怎樣幫助我們思考。變革的核心和基礎(chǔ)還是人的認(rèn)知，所有的這些東西是建立在現(xiàn)在的算力基礎(chǔ)上解決這樣的一些問題。

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下一代人工智能的挑戰(zhàn)

腦科學(xué)角度——從基本認(rèn)知能力出發(fā)，構(gòu)建模型 人工智能實(shí)際上到現(xiàn)在為止，說法非常多，但是存在著解釋性的問題，存在著安全性的問題，存在著魯棒性的問題，怎么像人一樣有監(jiān)督、半監(jiān)督更多的是無監(jiān)督，人是通過先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)，而不僅僅是明確數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，雖然有數(shù)據(jù)隱含在里面，但是這里面環(huán)境不同，意識不同，情感不同，反思不同，頓悟和行動能力不同，這個時候人的認(rèn)知感知也不一樣。 1、數(shù)據(jù)與模型共同驅(qū)動把現(xiàn)在的或者第一代第二代人工智能，以這種思路，怎么和人結(jié)合，去面對下一代人工智能的挑戰(zhàn)，當(dāng)然對于人來講，我們的常識和常識的推理，包括不確定性是我們創(chuàng)新的基本能力之一。讓機(jī)器怎么樣面對常識，常識的推理和不確定的推理，是下一代人工智能關(guān)注的。所以人工智能的核心不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅僅是現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型，從這個意義上來講，從最早開始為特征為中心的這種顧慮，到以學(xué)習(xí)為中心的處理，再到現(xiàn)在把表征、學(xué)習(xí)相結(jié)合起來的這種人工智能的辦法，應(yīng)該說發(fā)生了根本性的變化，我們面對的是一個共同開放的環(huán)境，面對的是大量的數(shù)據(jù)，同時又是小的樣本，怎么做。所以說海量數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)過擬合，超參優(yōu)化的困難，以及高性能硬件的缺失，可解釋性差，怎么樣面對常識，先驗(yàn)，因果和推理去解釋魯棒可解釋性安全性的問題，同樣也需要硬件的支持。所以說人工智能闡述的難題，怎么樣逐步解決。 2、認(rèn)知上怎么把概念抽象成模型自動學(xué)習(xí)，漸進(jìn)學(xué)習(xí)，解決學(xué)習(xí)的收斂性、穩(wěn)定性，梯度駐點(diǎn)屬性等數(shù)學(xué)問題是下一代人工智能算法和模型要解決的基本理論問題。 3、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合最近我們國家非常重視，從最頂層需要解決這些問題，國家也出臺了相應(yīng)的計(jì)劃，這些計(jì)劃大家都知道，我也說過，這些計(jì)劃是從學(xué)術(shù)角度感知與解決這些問題，而且國家也建立了相應(yīng)的人工智能開放創(chuàng)新平臺，所有這些是我們真正要做的事情，和我們面臨的國家重大需求和國家的重大任務(wù)，怎么和國家發(fā)展結(jié)合做相應(yīng)的工作。這些公司是做什么的？自動駕駛、城市大腦、醫(yī)學(xué)影像、智能影音、智能視覺，包括最近的抖音和微信，包括華為的5G，大家知道美國對中國禁用的這些技術(shù)，實(shí)際上是影響我國下一代國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心技術(shù)。

所以說人工智能實(shí)際上要為國家服務(wù)，在諸多的新基建領(lǐng)域，包括5G、特高壓、軌道交通、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)際上歸結(jié)起來，信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施。所以我們怎么實(shí)現(xiàn)從0到1的創(chuàng)新突破，不一定是單純的做研究，更重要的是產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合，建立國家創(chuàng)新性的環(huán)境、技術(shù)，創(chuàng)新性的環(huán)境和創(chuàng)新性的人才培養(yǎng)機(jī)制。華為任總也是這樣的思想，所以說科技部就出臺了國家新一代人工智能創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)，到目前為止共有11個城市，作為我國下一代人工智能創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)。核心是干什么？就是形成示范，形成樣板，帶動全國和下一代人工智能中心的發(fā)展。中心任務(wù)不僅僅是理論，更重要的是產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合，推進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，推進(jìn)創(chuàng)新型國家建設(shè)。

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下一代人工智能發(fā)展的思考

1、世界主要國家的人工智能發(fā)展 西安人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)的發(fā)展整個方案是我們團(tuán)隊(duì)起草的，在感知、交互等等方面不僅從技術(shù)，更重要的是從體系，從人才環(huán)境打造國家示范，當(dāng)然更重要的還是體制機(jī)制的改革和建立，優(yōu)化人工智能創(chuàng)新發(fā)展的生態(tài)，從而為國家的建設(shè)貢獻(xiàn)力量。實(shí)際上我之前講過世界各國出臺的人工智能戰(zhàn)略，也在賦能社會和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從這個意義上來講，人工智能發(fā)展到這個階段，東盟十國，越南、泰國、馬來西亞都踏上這樣的軌道。美國的人工智能計(jì)劃也是希望走在前面的，而且明年的人工智能和量子計(jì)算在國家預(yù)算當(dāng)中增加了30%，他們也是想得到這一領(lǐng)域國際研究的領(lǐng)先地位，但是他們的五個關(guān)鍵領(lǐng)域，通過研究開發(fā)，更重要的是資源、自動化和國際推廣，也是他們世界霸權(quán)的一部分。從這個意義上講，他們的國家戰(zhàn)略也是想依靠人工智能、量子這些技術(shù)來做。普京同樣對于俄羅斯的人工智能發(fā)展非常重視，回過頭來看，一定是從基礎(chǔ)到應(yīng)用到軟件，到數(shù)據(jù)，到平臺一直到社會整個綜合的體系上面，所以說世界主要國家的人工智能發(fā)展，不僅僅是發(fā)展相應(yīng)的技術(shù)，更重要的是發(fā)展相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施，社會的發(fā)展體系，也就是說占領(lǐng)未來發(fā)展的制高點(diǎn)。 2、人工智能的跨學(xué)科研究昨天晚上我們正在緊鑼密鼓制定國家基金委人工智能發(fā)展規(guī)劃，不僅有信息學(xué)會的人工智能處，而且希望能夠在國家基金委成立人工智能交叉學(xué)科，或者說包含人工智能的交叉學(xué)科。2018年MIT投資十億美元，重塑人才培養(yǎng)新模式為目標(biāo)的新的學(xué)院，一直到后來又把計(jì)算機(jī)、人工智能和相關(guān)學(xué)科部門推進(jìn)的人工智能領(lǐng)域剔除，他們是要重塑人才培養(yǎng)的新模式，走交叉發(fā)展道路，通過腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，共同推進(jìn)下一代人工智能跨學(xué)科研究。 同樣在2018年，CMU宣布開設(shè)全世界第一個人工智能的本科學(xué)位，因?yàn)樗麄兪菍W(xué)分制，今年就有一些人工智能本科學(xué)位畢業(yè)生畢業(yè)，進(jìn)入到研究生和相關(guān)的體系工作，他們的專業(yè)本科的設(shè)置，同樣給我們國家的發(fā)展是相應(yīng)一致的，注重?cái)?shù)據(jù)，注重統(tǒng)計(jì)，注重計(jì)算機(jī)科學(xué)，同樣以人工智能為代表做這樣的一件事情，同樣交叉引領(lǐng)和創(chuàng)新，占據(jù)世界這個領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位也是他們的目標(biāo)。李飛飛在斯坦福創(chuàng)建以人為本的人工智能研究院，包含語言、社會、政治、生物、法律、腦科學(xué)，推動人工智能的研究、教育、政策和實(shí)踐，造福全人類，要把人工智能變成一種更偉大的人性化的力量，一種正面的力量來做這件事情。 3、我國人工智能教育體系到目前為止全國成立了100所人工智能的學(xué)院、研究院、交叉研究中心，也有11個國家新一代人工智能的創(chuàng)新示范區(qū)，15個新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，215所高校獲批人工智能的本科專業(yè)，230多所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)的本科專業(yè)，現(xiàn)在多個出版社在出版人工智能的系列教材，也有幾百所大專院校開設(shè)了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)，所以說人工智能學(xué)院研究院成立的淵源來自于多個不同的領(lǐng)域，有的有基建，有的有控制，有的有電科，有的有信通，有的有計(jì)算機(jī)，或者說他們之間的結(jié)合交叉和融合。我國三部今年出臺的關(guān)于雙一流建設(shè)促進(jìn)學(xué)科融合，加快人工智能人才培養(yǎng)的若干意見就是需求導(dǎo)向、應(yīng)用驅(qū)動、項(xiàng)目牽引、多元支持、跨界融合、精準(zhǔn)培養(yǎng)，核心是設(shè)立人工智能的研究生培養(yǎng)的交叉學(xué)科，在我國培養(yǎng)體系當(dāng)中增加了交叉門類，今年的集成電路一級學(xué)科就有交叉門類，人工智能也屬于交叉門類，也就是我國人才培養(yǎng)的第14個學(xué)科門類。 4、世界各國科技公司的布局世界各國的科技公司不僅是布局，而且是重點(diǎn)投資，成為了發(fā)展的重點(diǎn)方向，谷歌、微軟、IBM同樣如此，我們國家也是這樣的戰(zhàn)略。當(dāng)然了我們國家的人工智能的獨(dú)角獸公司，也是做的非常的不錯的，和世界應(yīng)該說處在一個并駕齊驅(qū)的步伐上。

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5、人工智能發(fā)展的四大趨勢：技術(shù)走向-落地實(shí)施-應(yīng)用價值-建設(shè)市場生態(tài)傳統(tǒng)企業(yè)的改造，多模態(tài)融合計(jì)算的落地，多模型大數(shù)據(jù)庫走向市場，低成本的人工智能技術(shù)走向應(yīng)用，人工智能走向邊緣計(jì)算，同樣我們的業(yè)務(wù)更智能化更自動化，貫穿了整個社會的方方面面，所以說云端、網(wǎng)上，邊緣，成為了人工智能應(yīng)用的核心，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)也成為了新的關(guān)注焦點(diǎn)，所有這些人工智能技術(shù)軟件基礎(chǔ)架構(gòu)生態(tài)成為制勝關(guān)鍵。 6、下一代人工智能發(fā)展的瓶頸問題算力、算法和數(shù)據(jù)，但是核心是自主算力，核心算法是基礎(chǔ)算法，大數(shù)據(jù)不僅僅是把數(shù)據(jù)拿來，而是要發(fā)掘數(shù)據(jù)的新范式。怎么樣構(gòu)建和表彰這樣的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)我們提高算法的基礎(chǔ)。當(dāng)然所有的這些，都應(yīng)該在開放的環(huán)境在變換的場景，在任務(wù)遷移，在資源變換和環(huán)境開放上做文章，談的是我們國家的技術(shù)，不斷的發(fā)展不斷的總結(jié)，要解決這些問題，實(shí)際上就是要解決人工智能所面臨的一些理論和技術(shù)性的問題，包括資源受限、認(rèn)知缺陷，我們的出路一定是要新原理、新結(jié)構(gòu)、新方法和高風(fēng)險、高可靠，當(dāng)然更是小樣本資源節(jié)約型的應(yīng)用，而不僅僅是現(xiàn)在的一味的拿算法。所以從理論從技術(shù)驗(yàn)證三方面要相輔相成做這樣的事情，才能往前走一步，這些科學(xué)問題也是感知、認(rèn)知、學(xué)習(xí)的基本問題，我們把機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知科學(xué)、優(yōu)化所有這些結(jié)合起來，在開放的環(huán)境中，在現(xiàn)有計(jì)算機(jī)，或者說新的平臺上去實(shí)現(xiàn)，把它變成創(chuàng)新和思考的精準(zhǔn)動力。所以我們不僅要從認(rèn)知建模，發(fā)展為自動學(xué)習(xí)，更要到漸進(jìn)演化做這件事情，而且要把知識模型結(jié)構(gòu)調(diào)參結(jié)合起來，從進(jìn)化到學(xué)習(xí)，這是新的深度學(xué)習(xí)算法的問題?？沙掷m(xù)的學(xué)習(xí)，連續(xù)的學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)成為我們的方向，應(yīng)該說向自然去學(xué)習(xí)，這是我們發(fā)展新的人工智能方法的源泉和動力。

我們始終要堅(jiān)持，道路很曲折，但是前途一定是光明的，中國也一定會不管別人怎么阻撓，定會引領(lǐng)這個世界，造福中國人民，造福全世界人民。