探索大數(shù)據(jù) 迎接人工智能時代
作者: 2018年11月15日 來源:全球化工設(shè)備網(wǎng) 瀏覽量:
日前,中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)。中共中央總書記習(xí)近平在主持學(xué)習(xí)時強(qiáng)調(diào),人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國能否抓住新一輪科
日前,中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)。中共中央總書記習(xí)近平在主持學(xué)習(xí)時強(qiáng)調(diào),人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問題。CCF理事長、中國工程院院士高文對發(fā)展新一代人工智能的重大意義、任務(wù)和規(guī)劃等問題做了講解,并就促進(jìn)人工智能同經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展深度融合、引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革發(fā)表意見和建議。本期專題介紹高文院士關(guān)于人工智能發(fā)展的觀點(diǎn),以及業(yè)界相關(guān)的動態(tài)信息。
高 文
大數(shù)據(jù)時代
我們現(xiàn)在這個時代已經(jīng)從大數(shù)據(jù)時代移到人工智能時代。為什么這樣講呢?這和大數(shù)據(jù)本身的內(nèi)涵關(guān)聯(lián)性比較強(qiáng)。
大數(shù)據(jù)本身的概念越來越大,但這個數(shù)據(jù)大了以后到底怎么使用怎么發(fā)展,最近一段時間大家進(jìn)行了深入討論。比如說數(shù)據(jù)是不是越大越好,是不是什么東西都一定要一個數(shù)據(jù)?回答是No。最近有一個非常好的案例,Alpha Go下圍棋,以前是需要使用人類下圍棋的數(shù)據(jù),同時自己嘗試了三千萬局的數(shù)據(jù),最近的Alpha Zero不需要人類對弈數(shù)據(jù)了,自己會生產(chǎn)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在我們就可以提問,什么樣的情況不需要外部數(shù)據(jù),自己生產(chǎn)數(shù)據(jù)就夠了?我和有些專家討論,覺得什么樣的AI系統(tǒng)不需要外部數(shù)據(jù)就可以戰(zhàn)勝人,實(shí)際上就是滿足三個條件:
●集合是封閉的。不管你是狀態(tài)集還是什么集,你的集合是封閉的,我們知道圍棋集合是封閉的。
●規(guī)則是完備的。也就是說下棋什么地方能下、什么地方不能下,這個規(guī)則是完備的,不能隨便更改。
●約束是有限的。也就是說你在約束條件下,不可以遞規(guī),因?yàn)橛辛诉f規(guī)之后往下推延就停不下來,而有限的時候就能停下來。
滿足這三個條件,不需要外部數(shù)據(jù),系統(tǒng)自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)就夠了。
是不是所有的情況都是這樣?當(dāng)然不是。你可以看現(xiàn)在很多的交易、物流、零售,其實(shí)它有很多的條件一直在變,不滿足剛才的條件,這時候你需要外部的數(shù)據(jù)。有外部數(shù)據(jù)就夠了?當(dāng)然不是,外部數(shù)據(jù)怎么用?它自己不會去產(chǎn)生一個用法,這個用法需要人,需要通過人工智能這些手段去用這些數(shù)據(jù)。所以人工智能實(shí)際上就是從大數(shù)據(jù)科學(xué)到人工智能,非常自然的遷移過程。
人工智能時代
最近人工智能非常熱,這件事好不好呢?不知道。但我們可以看看歷史,以史為鑒,可以知道很多事情,人工智能發(fā)展到去年剛好是60年。我們看看60年的發(fā)展,實(shí)際上是經(jīng)歷了三個階段:
第一個階段20年,1956年到1976年。第二個階段,從1976到2006年,30年。2006年是第三波浪潮剛剛開始,它會持續(xù)多長時間?不知道,可能30年、40年甚至60年。但你知道這個規(guī)律就應(yīng)該知道人工智能絕不是已經(jīng)把所有的事情做完了,如果用人的一生來比喻,人工智能現(xiàn)在大概剛上小學(xué),有的還不到小學(xué),所以它走過的歷程可能只是1/10,后面有很長的路可走。
在人工智能路上有很多關(guān)鍵人物不能忘記,圖靈不能忘記,計(jì)算機(jī)領(lǐng)域特別重要的一個圖靈獎,其他學(xué)科有諾貝爾獎,諾貝爾時代沒有計(jì)算機(jī),后來有了計(jì)算機(jī)以后,大家就想計(jì)算機(jī)界也應(yīng)該設(shè)一個和諾貝爾獎相當(dāng)?shù)莫劊@個獎就是圖靈獎,現(xiàn)在全世界共65個人得了圖靈獎,姚期智教授,是華人當(dāng)中唯一得到圖靈獎的。
什么叫人工智能?我們今后可能就要面臨人類智能和人工智能的一個對決,其實(shí)人工智能是人類智能的一個計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn),從對決的角度,它永遠(yuǎn)不可能超過人類智能,只是說在某一個特定的方面它可能勝出,但從智能本身它沒辦法勝出。
我們看看智能的定義,智能有很多方面,邏輯能力、語言能力、空間能力、感知能力包括音樂感知的能力、肢體的控制能力。后面這幾個更難,包括人的自我反省能力、處理人際關(guān)系的能力、自然探索的能力和圖像圖形的感知能力。
智能分為這九個能力,而現(xiàn)在的人工智能在這九個方面只有三個做得還可以,有六個方面還差得相當(dāng)遠(yuǎn),所以我們說,現(xiàn)在的人工智能要想挑戰(zhàn)人類智能,路還很長。
為什么我們說人工智能60年呢?因?yàn)?956年有一個里程碑式的會議:達(dá)特茅斯會議。現(xiàn)在看起來1956年定義的人工智能的白皮書,到現(xiàn)在一點(diǎn)都不過時。
1973年有一個英國人發(fā)了一個報告,把AI研究分三類系統(tǒng),A是指自動機(jī)、B是機(jī)器人、C為中央神經(jīng)系統(tǒng)。自動機(jī)和中央神經(jīng)系統(tǒng)研究是有價值的,但進(jìn)展太慢;機(jī)器人的研究毫無價值,而且非常令人失望,所以他建議把所有的機(jī)器人研究都取消;A和C因?yàn)楸旧砹钊耸?,所以非常低調(diào)。這個報告出來以后各國政府全都把對人工智能投入的經(jīng)費(fèi)砍掉,馬上就進(jìn)入了嚴(yán)冬。
1976年之后盡管沒有經(jīng)費(fèi),但學(xué)者的可愛之處是給錢也做,不給錢也做。教授帶幾個學(xué)生在那玩,這一玩玩出花樣來,1976年開始有很多做神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的,不停地寫東西、發(fā)東西,一直到1986年出來一個讓人眼睛一亮的東西,這個東西叫BP算法(誤差反傳網(wǎng)絡(luò)),推動了這個領(lǐng)域發(fā)展的速度。但它也只能解決一些問題。一開始人們也是期待要解決很多問題,但遙遙無期,到最后又來了第二次的低谷,包括日本第五代機(jī)的失敗,當(dāng)時在斯坦福大學(xué)要建一個知識百科全書的項(xiàng)目都失敗了,使得第二次人工智能又跌入了低谷。
第三次是從2006年開始的,現(xiàn)在是人工智能的三個大牛,一位在多倫多大學(xué)Geoffrey Hinton,一位在蒙特利爾大學(xué)Yoshua Bingio,一位在紐約大學(xué)Yann LeCun,這一年分別發(fā)表了三篇文章在講一件事。這個文章出來以后,當(dāng)時大家并不知道這個東西要怎么用,這個東西被誰給激活了?
今天的第三輪,由于深度學(xué)習(xí),由于剛才所說的產(chǎn)業(yè)界的熱情參與,我們產(chǎn)生了很多新的企業(yè),有很多新的機(jī)遇,這是非常好的事。
人工智能發(fā)展機(jī)遇
國家有一個中國人工智能2.0的發(fā)展戰(zhàn)略研究,發(fā)布了重大研究計(jì)劃,主要是做五個關(guān)鍵技術(shù)和一批應(yīng)用。
這五個關(guān)鍵技術(shù):
第一個是大數(shù)據(jù)智能,這和前面講的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性非常強(qiáng)。
第二個是群體智能,依靠群體的力量推進(jìn)智能的研究。
第三個是跨媒體智能,要把聲音、圖像、文字、自然語言所有這些東西聯(lián)結(jié)在一起來研究智能,這是跨媒體智能未來所希望實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。
第四個是人機(jī)混合增強(qiáng)智能,人和機(jī)器混合起來怎么樣讓智能更高、能力更強(qiáng)。
第五個是自主智能系統(tǒng),其實(shí)就是無人機(jī)。
歷史總是這樣螺旋前進(jìn)的,人工智能的三次浪潮也是從符號主義到連接主義。這個符號主義到現(xiàn)在為止已經(jīng)有30多年比較寂寞了,但它作為人類智能的一個高等抽象,應(yīng)該是發(fā)揮作用的,所以怎么發(fā)揮作用,未來大家可以慢慢觀察。
連接主義,就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí),目前是大行其道的,但怎么樣解決小數(shù)據(jù)甚至沒有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)?實(shí)際還是有相當(dāng)大的挑戰(zhàn),特別是很多的學(xué)習(xí)結(jié)果是不可解釋的,這是最大的挑戰(zhàn)。行為主義注重自適應(yīng)和進(jìn)化,這是從人、猴子演化過來,它可能更接近。它怎么樣在學(xué)習(xí)方面做得更好,還是需要探索。
不管是企業(yè)、國家投資,大家利用好天時地利要好好干一場。我想人工智能至少還有10年到20年的好日子過,大家珍惜這個機(jī)會。當(dāng)然人工智能是一個少年,少年主要的成長靠什么?靠學(xué)習(xí),靠知其所以然的學(xué)習(xí)和研究。
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