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直击人工智能大会|一场跨越20年的与未来对话 AI如何颠覆下一个十年?
2020.07.10 17:43 科创板日报记者 戚夜云

《科创板日报》(上海,记者 戚夜云)讯,20年前世纪之交,《走进科学》为了迎接新世纪做了一期特别节目,邀请杨振宁、李政道、丁肇中等6位诺贝尔获奖者,与80多位优秀青年学者对话,主题为“展望21世纪的科学发展,共话未来”。李政道当时表示,关心未来世纪的科学发展前景,这是个很好的现象。只有关心未来,才,能预见未来。

2020年未来已来,世界人工智能大会的科学前沿论坛与20年前的对话遥相呼应。既有诺贝尔奖、图灵奖获得者,我国工程院、科学院院士多学科交叉碰撞,也有中国 AI 青年科学家 Nature 论文发表成果展示 。话题也从人工智能的挑战与突破,谈到未来十年的AI畅想。

人工智能发展面临天花板

2012年,人工智能发展进入了新浪潮。深度学习作为人工智能核心驱动力量,很快迎来了历史性时刻。2015年,微软“ 4额夺冠2015 ImageNet计算机视觉识别挑战,图像识别错误率历史性从最优的6.6%降至3.57%。人眼辨识的错误率大概为5.1%,微软实现了对人类视觉能力的突破。

2016年,谷歌研发的AlphaGo以4:1的压倒性优势击败世界顶尖李世石。围棋被视为“人类智慧最后高地”,AlphaGo的成功,意味人工智能的发展,已经进入新的里程碑。

英国的帝国理工学院终身教授、英国皇家工程院院士郭毅可教授表示,这两大人工智能里程碑事件,代表了人工智能近十年来两大领域的突破。前者是基于第一自动特征的提取,卷积神经网络的带来计算机视觉的发展。后者则对特征不断抽象学习的过程,也就是深度学习方面取得突破。”

但郭毅可认为,人工智能的发展也仅仅是拉开了序幕。来到第三代突破的关口人工智能,突破不一定是学习问题,而是认知。“如人类的智慧不仅仅是识别/学习,而是结合我们已知的知识进行推理或决策。人类不是光从数据驱动决定的模式,人工智能也是如此。”

最难的地方在于,AI已经走完90%的路,但是剩下10%要预想的要困难得多。澳大利亚的新南威尔士大学Toby Walsh教授也认为我们在认知领域发展缓慢。人机大战之后,近几年的人工智能的“神迹”已罕见。中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授此前接受采访时表示,今后或许会在个别领域取得进展,但是不会像之前预计的那样全面开花。

让AI拥有方法论与价值观

人工智能要做正确的事情,但是正确到底是什么?人工智能如何识别正确?在论坛上,郭毅可提出了目前人工智能难以回答的问题。真实世界是多元的、复杂的,正确与非正确之间,往往是模糊地带,没有清晰的界限。

对于AI从业者而言,人工智能尚存在明显的短板。不管是在方法论还是在价值观上,AI的道行尚浅。

“我们没有办法做自然语言的语意识别。一些特定的环境我们可以依托大数据来做相应的文本对比,特定的任务,AI能够胜任。但是对于普通的任务或者是更加宽泛的日常任务,却很难实现。”中国香港科技大学张潼教授指出,人工智能决策的逻辑是依托数据的对比做出概率的推测,这与人根据常识以及经验完全相左。

人工智能具备三大要素:算法、算力与数据。数据作为底层关键性因子,郭毅可认为,尤其需要与知识以及常识进行融合。“你如何通过观察来获得相应的数据和知识,很多时候就涉及到常识的问题,包括迁移学习,比如说你学习到一些知识,你如何能够举一反三,触类旁通。”人工智能要适用不同的场景,不同的任务,从根本上来说,就是要具备让大数据迁移学习称成小数据能力。“我们应当双管齐下,同时关注知识和数据的融合,这样才能做好更好的建模。”

除常识外,价值观是日常生活中的行为的重要准则。来自日本的札幌市立大学校长中岛秀之教授认为,人工智能要以一种更加智能的方式与人进行交互,需要给AI赋予系统性的常识与价值观。

尤其是价值观的赋予,至关重要。它如同一把达摩克利斯之剑。微软CEO萨提亚·纳德拉曾表示,人工智能方面最有成效的辩论并不是善与恶的对抗,而是要看一看创造这种技术的人和机构被灌输了怎样的价值观。这决定着人工智能是造福人类还是走向失控。

下一个十年的突破口

第三代人工智能,要建立可解释、鲁棒性(注:Robust,可以理解为稳健性)的人工智能理论和方法,发展安全、可靠和可信的人工智能技术。即使张钹认为,在应用层面人工智能出现了天花板,因为有大数据、互联网和强大的计算资源,这些都会支撑人工智能继续走下去,通向下一个繁荣风口。

郭毅可就认为,接下来五到十年时间,AI将在=基础理论方面实现突破。“尤其是医疗领域,新冠肺炎疫情的发生,医疗系统开始由数据驱动,很多超级设备将应运而生,用于某一些医疗实践。“医疗在AI帮助下,未来十年会带来巨变。”

而张潼则认为,未来十年,人工智能领域将率先解决单域问题,AI将从“专才”变成“通才”,而且随着算法与算力的进步,可以更鲁棒的学习,更好的处理量化问题。“在我看来是最急迫的亟待解决的问题,让整个系统更加鲁棒(注:系统的健壮度,耐用性),使用起来更为安全。”

从长远来,张潼应该重视的方向,是当前存在局限的协调学习、合作学习等方面。“5G+AI,将会诞生大量的AI设备,不同设备之间可以相互学习,合作式进化。这是我这是我预计在将来几十年可以看到的进展。”

20年前,《走近科学》的一场关于未来的对话,看到了信息化的高速发展,却未想到,20十年后,人工智能登上主舞台,牵引着全行业的生产力。不过,“人们大都倾向于高估他在一年内所能完成的事情,但又容易低估他们坚持十年后能够取得的成就。”十年之后的AI,或又远超今日所见。

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