探索大數(shù)據(jù) 迎接人工智能時代

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習。中共中央總書記習近平在主持學習時強調(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，并就促進人工智能同經(jīng)濟社會發(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，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。

　　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)?，F(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)，因為有了遞規(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？當然不是。你可以看現(xiàn)在很多的交易、物流、零售，其實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)。所以人工智能實際上就是從大數(shù)據(jù)科學到人工智能，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，有的還不到小學，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，計算機領(lǐng)域特別重要的一個圖靈獎，其他學科有諾貝爾獎，諾貝爾時代沒有計算機，后來有了計算機以后，大家就想計算機界也應(yīng)該設(shè)一個和諾貝爾獎相當?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，其實人工智能是人類智能的一個計算機的實現(xiàn)，從對決的角度，它永遠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遠，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？因為1956年有一個里程碑式的會議：達特茅斯會議?，F(xiàn)在看起來1956年定義的人工智能的白皮書，到現(xiàn)在一點都不過時。

　　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、B是機器人、C為中央神經(jīng)系統(tǒng)。自動機和中央神經(jīng)系統(tǒng)研究是有價值的，但進展太慢；機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器人研究都取消；A和C因為本身令人失望，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)費砍掉，馬上就進入了嚴冬。

　　1976年之后盡管沒有經(jīng)費，但學者的可愛之處是給錢也做，不給錢也做。教授帶幾個學生在那玩，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，包括日本第五代機的失敗，當時在斯坦福大學要建一個知識百科全書的項目都失敗了，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Geoffrey Hinton，一位在蒙特利爾大學Yoshua Bingio，一位在紐約大學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，由于深度學習，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)，有很多新的機遇，這是非常好的事。

　　人工智能發(fā)展機遇

　　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。

　　第二個是群體智能，依靠群體的力量推進智能的研究。

　　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現(xiàn)的目標。

　　第四個是人機混合增強智能，人和機器混合起來怎么樣讓智能更高、能力更強。

　　第五個是自主智能系統(tǒng)，其實就是無人機。

　　歷史總是這樣螺旋前進的，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)、深度學習，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)的學習？實際還是有相當大的挑戰(zhàn)，特別是很多的學習結(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)和進化，這是從人、猴子演化過來，它可能更接近。它怎么樣在學習方面做得更好，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，大家珍惜這個機會。當然人工智能是一個少年，少年主要的成長靠什么？靠學習，靠知其所以然的學習和研究。