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新基建浪潮下,AI的下一次突破何時到來?

牽手一起夢 ? 來源:中國電子報 ? 作者:張一迪 ? 2020-06-22 09:21 ? 次閱讀

AI發展至今已有60年光景,已處于高速成長階段。60年的光陰里AI都取得了哪些進展?有哪些制約因素?我國AI發展到了什么水平?

6月21日晚間,由北京智源人工智能研究院主辦的2020北京智源大會在線上舉行,圖靈獎獲得者、中國科學院院士、中國工程院院士、國內外AI頂尖學者齊聚一堂,共同描畫了下一代AI的模樣。

AI的下一次突破何時到來?

世界范圍內,AI已經發展了60年左右的時間。然而從上世紀60年代開始30多年的時間里并沒有研究出可以比肩人類的技術。直到1997年,IBM研發的深藍超級計算器擊敗國際象棋世界冠軍加里·基莫維奇·卡斯帕羅夫,至此AI終于實現了里程碑式的突破。2005年,在斯坦福大學時任副教授的Sebastian Thrun帶領學生打造的一款名為“斯坦利”的機器汽車,成功穿越300英里沙漠,成為歷史上第一個完成DARPA無人駕駛汽車挑戰賽的自動駕駛汽車,業內公認“斯坦利”是AI應用的又一次突破,Sebastian Thrun也因此成為了谷歌自動駕駛汽車系統的專家,幫谷歌打造出自動駕駛的原型車,谷歌也憑此成為了自動駕駛領域的領軍者。

到了2012年,也是AI迄今距離最近的一次突破——深度學習。當時機器學習已經非常流行,但是還不足以達成AI的最高目標,而深度學習的理論已經存在了幾十年,直到2012年終于取得突破,它可以構建AI已知的所有功能,包括決策理論、規劃和推理,讓AI距離真正解決問題又近了一步。

深度學習可以解決什么問題?比如有一輛自行車,深度學習可以將自行車進行結構性的拆解,對車座、車把、車輪等組成部分進行識別。“但是當遇到一件與自行車十分類似的物品時,深度學習會把它自動歸為同類。”圖靈獎獲得者John Hopcroft指出,深度學習的問題在于它不能告訴你自行車每個部分的功能是什么。

下一代人工智能要取得突破,可以在深度學習的基礎上附加相應的邏輯,實現讓AI知道腳踏板可以驅動車輪,區分有用郵件和垃圾郵件。

康奈爾大學教授Bart Salmen認為,深度學習還有很大的提升空間,它是一種基于數據訓練的學習方法,但是人類是有感知能力的,要達到人類水平,就要學會感知。張鈸認為,感知=感覺+認知,目前深度學習方法只觸及到了感覺層面,還未達到認知高度,需要真正的知識灌輸,下一代AI要明確地把知識驅動和數據驅動結合起來才能真正取得突破

那么AI的下一次突破何時到來,又一個十年、二十年?

John Hopcroft認為,歷史上農業發展花費了上千年,制造業發展花了幾百年,AI首次取得成功只用了幾十年,所以下一次突破會很快。

專家們紛紛表示,下一代AI一定要具有可解釋性,使用者需要知道AI究竟是怎樣運作的,這也是增強人類對AI信任度的關鍵。

John Hopcroft指出,AI的下一次突破不一定是計算能力的突破,也有可能是生物學層面的突破。

AI需要解決什么問題?

隱私和安全問題是人工智能技術應用大規模鋪開所面臨的一大挑戰,這是很多用戶在接受使用AI應用前最擔心的問題之一。

中國科學院院士張鈸認為,要解決這個問題,首先要從兩個層面來探討。一是如何正確合理運用隱私,這需要AI開發企業的高度自律。隱私保護是為了防止傷害集體和個人的利益,涉及到保護和使用的關系,可以很嚴也可以很松,不一定一步到位制定出完整的規則,需要逐步的改進。

二要避免人工智能濫用的問題,這是目前深度學習無法解決的問題,需要談到人工智能治理這個層面。張鈸指出,一方面要定義規則,制定嚴格的法律法規,二要發展安全可靠、可信、可擴展的人工智能技術,這樣才能真正保護人工智能的安全。“人工智能治理非常重要,只有想清楚如何治理,才能知道技術往哪些方向發展”張鈸談到。

此外,還要建立讓用戶信任的AI應用機制。香港科技大學教授楊強認為,開發者和應用方不可能隔絕開來,需要共同協作、互相交流。開始可以先采用加密模型參數,對于使用者來說,可能會不清楚傳遞是參數還是數據,那么就可以引入一個中心機構,讓每一個參與者在這個中間機構中傳遞信息。另外也可以引入區塊鏈的管理模式,借助其透明化且不可篡改的機制對隱私加以保護。

中國工程院院士高文認為,開源是解決AI隱私問題最好的辦法,沒有一蹴而就的解決方法。“就像武術一樣,要想做到厲害就要不停攻防。”高文強調,不要太過擔心數據共享有可能帶來的惡意攻擊,因為技術發展過程中一定會考慮到針對性的解決辦法。

中國AI發展痛點在哪里?

新基建浪潮下,國內各大企業通過興建大量基礎設施,強調大算力來搶占技術高地,那么AI到底需要多大的算力?

楊強認為,大算力是AI突破的方式。學術界很多專家開始嘗試采用遷移學習的方法解決通用問題,如果算力足夠大,那么遷移學習就可以適配到各個領域,符合縱深發展的條件。

高文指出,下一代AI要解決高效能的問題。AI的下一階段要求是超過人的精度,但是人本身并不需要太大的算力。所以下一步應提高計算機的學習能力,減少低效學習所消耗的大量電力,不要過分追求大算力。

我國在AI科研平均水平已經接近世界水平,但是最高水平和世界領先仍有較大差距。“沒有從0到1的發現。”張鈸指出,我國AI研究尚未突破創新的瓶頸,基礎研究落腳點在發表論文的數量上,與過去相比有巨大的進步,也是制約因素。

楊強認為,有責任心有志向的學者應該在創新上努力,重點是選題質量而不是文章數量。研究方向一要足夠新,二要足夠難,三要讓人很容易理解。楊強指出,這樣的研究還需要運用方法把問題分解成可以解決的階段,每個階段設立一個小目標。另外,計算機的發展離不開數據,觸手可及的數據更容易實現落地。“不要跟風熱門領域,有很多新領域更值得探索。”楊強說道。
責任編輯:tzh

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