譚鐵牛院士：人工智能新動(dòng)態(tài)

　　11月25日，模式識(shí)別與人工智能學(xué)科前沿研討會(huì)上，譚鐵牛院士做“人工智能新動(dòng)態(tài)”報(bào)告，回顧了近代以來(lái)歷次科技革命及其廣泛影響，并根據(jù)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的客觀規(guī)律解釋了當(dāng)前人工智能備受關(guān)注的深層原因。報(bào)告深入分析了其當(dāng)前存在的局限性和面臨的瓶頸問(wèn)題，整理并列舉了2017年人工智能的十件大事，全方位、多維度展示了人工智能所取得的最新進(jìn)展?；趯?duì)這些事件的深入分析，報(bào)告總結(jié)了人工智能未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和值得關(guān)注的研究方向。

　　在科學(xué)研究中，從方法論上來(lái)講都應(yīng)先見(jiàn)森林，再見(jiàn)樹(shù)木。為了更好地帶領(lǐng)大家認(rèn)識(shí)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，報(bào)告回顧了近代世界科技發(fā)展的歷史進(jìn)程，主要包括從16世紀(jì)到現(xiàn)在，世界上發(fā)生的兩次科學(xué)革命與三次技術(shù)革命。

　　報(bào)告指出，這五次科技革命對(duì)人類文明進(jìn)程帶來(lái)了根本性的變革，也影響了整個(gè)國(guó)際格局的調(diào)整，伴隨著大國(guó)興衰。過(guò)去的五次科技革命，我們國(guó)家都沒(méi)有占據(jù)主導(dǎo)地位甚至嚴(yán)重缺席，因此我們國(guó)家的GDP從曾經(jīng)占全球的三分之一以上下滑到新中國(guó)建立前僅占全球大約百分之幾，我們應(yīng)該從這慘痛的經(jīng)歷中吸取教訓(xùn)。

　　最近的一次科技革命是一次技術(shù)革命，其開(kāi)始于上世紀(jì)四十年代，以1946年計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)為標(biāo)志，距今已有六十多年。這六七十年中科學(xué)技術(shù)沒(méi)有大的突破與進(jìn)展，沒(méi)有取得能夠與上個(gè)世紀(jì)上半葉相提并論的科學(xué)與技術(shù)成果，譚老師將這段時(shí)間稱為科技革命的空窗期。

　　報(bào)告認(rèn)為，科學(xué)沉寂了大概60多年，新一輪的科技革命正處于孕育過(guò)程中并且已經(jīng)曙光可見(jiàn)。新一輪的科技革命會(huì)是一次技術(shù)革命，而且人工智能有望引領(lǐng)這一輪新的技術(shù)革命。以1776年蒸汽機(jī)的發(fā)明為標(biāo)志的第一次科技革命解放了人類的體力，使人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)入第一次重大飛躍，其為第一次機(jī)器革命?，F(xiàn)在以人工智能為代表的第二次機(jī)器革命，以及以其為主要核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)的新一輪技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)變革將極大的拓展人的腦力，成為人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的又一次重大飛躍。相比較而言，腦力的拓展比體力的拓展更為重要。

　　報(bào)告還回顧了人工智能60多年的發(fā)展過(guò)程，并指出應(yīng)該從曲折的發(fā)展過(guò)程中吸取教訓(xùn)，不要給人工智能設(shè)置不切實(shí)際的過(guò)高目標(biāo)，尤其是在人工智能特別火爆的時(shí)候。報(bào)告指出，這兩年人工智能有些過(guò)火，應(yīng)降降溫，回歸理性。

　　圖1 人工智能發(fā)展歷程

　　報(bào)告分析了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有進(jìn)展主要體現(xiàn)在專用人工智能方面，而且現(xiàn)有人工智能仍存在一些局限性，將其總結(jié)為以下四點(diǎn)：有智能沒(méi)智慧，有智商沒(méi)情商，會(huì)計(jì)算不會(huì)“算計(jì)”，有專才無(wú)通才。

　　報(bào)告進(jìn)一步分析并給出了造成這些局限的瓶頸問(wèn)題，這些瓶頸問(wèn)題主要包括：

　　(1)數(shù)據(jù)瓶頸：深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù);

　　(2)泛化瓶頸：這是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能方法面臨的一個(gè)共同的問(wèn)題，現(xiàn)有方法在一些實(shí)際問(wèn)題中仍無(wú)法取得理想的泛化性能，或者訓(xùn)練好的模型用在變化的環(huán)境或領(lǐng)域其泛化性能明顯下降;

　　(3)能耗瓶頸：人的大腦盡管是一個(gè)通用的人工智能系統(tǒng)但是能耗很低(只有20瓦)，但現(xiàn)有計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)能耗很高;

　　(4)語(yǔ)義鴻溝瓶頸：目前語(yǔ)言服務(wù)大多為簡(jiǎn)單查詢，不涉及語(yǔ)義推理問(wèn)題，缺乏真正的語(yǔ)言理解能力，比如一些有歧義的自然語(yǔ)言句子，人很容易根據(jù)上下文或常識(shí)理解其真正含義，計(jì)算機(jī)卻很難理解;

　　(5)可解釋性瓶頸：現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)都是知其然而不知其所以然，其過(guò)于依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，缺乏深層次數(shù)據(jù)語(yǔ)義挖掘。報(bào)告指出，可解釋性非常重要，人工智能不僅要知其然還要知其所以然，知其然只是淺層智能，知其所以然才叫深層智能;

　　(6)可靠性瓶頸：現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)可靠性較差，有些錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果會(huì)帶來(lái)致命后果，比如2016年7月特斯拉自動(dòng)駕駛(Autopilot)功能不能正確識(shí)別反光條件下的卡車導(dǎo)致致命車禍。

　　報(bào)告指出，正是因?yàn)楝F(xiàn)在還有這么多瓶頸需要突破，所以人工智能還有很多局限，人工智能還有很多不能，有些事情人工智能可能永遠(yuǎn)都不能?；诖耍瑘?bào)告列舉了當(dāng)前各界關(guān)于人工智能的一些炒作和誤解，并對(duì)其進(jìn)行了反駁與澄清，這對(duì)我們正確認(rèn)清人工智能現(xiàn)狀有重要的指導(dǎo)意義。

　　盡管人工智能有一些炒作和誤解，但不能否認(rèn)人工智能在今年又取得了巨大的進(jìn)步。報(bào)告列舉和解讀了2017年人工智能值得關(guān)注的事件。這些事件涵蓋了國(guó)家政策、學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域等各個(gè)方面，全方面、多維度地為我們展現(xiàn)了人工智能2017年所取得的新進(jìn)展。這些事件具體包括：

　　(1)中國(guó)政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這一消息不僅在國(guó)內(nèi)備受關(guān)注，在國(guó)外也引發(fā)了很大關(guān)注;

　　(2)Nature發(fā)表DeepMind的圍棋人工智能新成果AlphaGo Zero (2017年10月，AlphaGo Zero不需棋譜數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新以100：0戰(zhàn)勝AlphaGo)，其探索了特定應(yīng)用中不依賴領(lǐng)域數(shù)據(jù)，通過(guò)自我學(xué)習(xí)獲得強(qiáng)大推理決策能力的人工智能技術(shù)發(fā)展新路線;

　　(3)Science發(fā)表概率生成模型Recursive Cortical Network，在驗(yàn)證碼識(shí)別任務(wù)上超越了深度學(xué)習(xí)方法，其意義在于試圖探尋一條非深度學(xué)習(xí)框架的通用人工智能道路，實(shí)際上也是試圖從大腦的機(jī)制中尋找啟發(fā);

　　4) Hinton提出的Capsule網(wǎng)絡(luò)新概念，探索對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變革思路，該方法希望提高數(shù)據(jù)的使用效率，同時(shí)朝著建設(shè)可解釋的人工智能系統(tǒng)來(lái)提供思路，并試圖把相互關(guān)聯(lián)的多模態(tài)的信息做統(tǒng)一的表達(dá);

　　5)谷歌、微軟分別發(fā)布創(chuàng)作AI算法的AI系統(tǒng)AutoML和DeepCoder(谷歌CEO Sundar Pichai在2017年I/O 大會(huì)展示了AutoML，試圖通過(guò)自動(dòng)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)降低AI人員成本;2017年2月微軟研究院與劍橋大學(xué)合作成果DeepCoder：一種能根據(jù)問(wèn)題的輸入輸出自動(dòng)編寫(xiě)解題程序的算法)，譚老師認(rèn)為如果這方面取得成功將是革命性的變化，但其取代人工智能研究者不太可能;

　　(6)Google、Microsoft、百度、IBM等科技巨頭全面轉(zhuǎn)型人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，比如2017谷歌I/O大會(huì)明確提出發(fā)展戰(zhàn)略從“Mobile first”轉(zhuǎn)向“AI first”;

　　(7)百度Apollo計(jì)劃開(kāi)放自動(dòng)駕駛平臺(tái)，提供一套完整的自動(dòng)駕駛軟硬件和服務(wù)的解決方案，將會(huì)對(duì)全球自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響;

　　(8)寒武紀(jì)發(fā)布人工智能芯片和系列產(chǎn)品，AI芯片在華為Mate10手機(jī)得到成功應(yīng)用，這對(duì)于AI芯片大規(guī)模進(jìn)入消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)具有標(biāo)志性意義;

　　(9)曠視科技等創(chuàng)業(yè)公司刷新人工智能融資紀(jì)錄，表明人工智能技術(shù)巨大的產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?

　　(10)《Nature》開(kāi)始關(guān)注人工智能社會(huì)倫理問(wèn)題，808名科研人員簽署23條“阿西洛馬人工智能原則”，推動(dòng)人工智能健康發(fā)展。

　　圖2 簡(jiǎn)單膠囊網(wǎng)絡(luò)CapsNet

　　通過(guò)詳盡整理與深入分析人工智能領(lǐng)域中值得關(guān)注的熱點(diǎn)事件，報(bào)告進(jìn)一步探索和總結(jié)了人工智能發(fā)展的新動(dòng)向、新趨勢(shì)以及一些值得關(guān)注的研究方向。

　　報(bào)告還分享了以下內(nèi)容并對(duì)其做了細(xì)致的解讀，主要包括以下方面：

　　(1)從專用人工智能到通用人工智能是大勢(shì)所趨，一些科技巨頭包括國(guó)家機(jī)構(gòu)都在布局通用人工智能的研究，比如Google DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis宣布朝著“創(chuàng)造解決世界上一切問(wèn)題的通用人工智能”這一目標(biāo)前進(jìn)，微軟成立人工智能實(shí)驗(yàn)室以挑戰(zhàn)通用人工智能為主要目標(biāo);

　　(2)可解釋的人工智能系統(tǒng)備受關(guān)注，也將成為突破統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)瓶頸問(wèn)題的一個(gè)重要方向。DARPA的報(bào)告里面把過(guò)去幾十年人工智能技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新分成幾個(gè)波次，第一個(gè)波次是基于規(guī)則的，例如以專家系統(tǒng)為代表的系列方法和技術(shù);第二個(gè)波次就是當(dāng)前以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為代表的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí);同時(shí)，他們認(rèn)為第三個(gè)波次很可能是可解釋的人工智能，就是人工智能要知其然還要知其所以然，以此可見(jiàn)人工智能可解釋性的重要意義;

　　(3)小樣本甚至零樣本學(xué)習(xí)成為提高人工智能系統(tǒng)泛化能力的一個(gè)重要方向。最近提出的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、生成模型等都是為了降低對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，提高人工智能系統(tǒng)泛化能力的有益嘗試;

　　(4)非深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型成為機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新的一個(gè)重要方向。當(dāng)前深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)薄弱、模型結(jié)構(gòu)單一、資源消耗過(guò)高、數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)，以非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、資源節(jié)約型機(jī)器學(xué)習(xí)模型有望成為下一個(gè)突破口;

　　(5)腦科學(xué)與人工智能深度融合、協(xié)同發(fā)展、相得益彰，IBM的TrueNorth芯片、美國(guó)DARPA的MICRONs研究項(xiàng)目、以及最近Science和Nature雜志上發(fā)表的一些受腦啟發(fā)的智能計(jì)算模型都是這方面的典型例子;

　　(6)人機(jī)混合智能是未來(lái)的主流智能形態(tài)。隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器會(huì)從作為我們的工具提升成為我們的伙伴和合作者，這是一個(gè)發(fā)展趨勢(shì);

　　(7)情感計(jì)算使人工智能更有“溫度”。譚老師認(rèn)為情感計(jì)算方面一定會(huì)受到越來(lái)越多的關(guān)注，因?yàn)橹挥星楦?，人工智能才更有溫度，更善解人?

　　(8)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建成為競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。眾多科技巨頭不斷相繼發(fā)布他們的平臺(tái)，實(shí)際上就是想構(gòu)建生態(tài)和占領(lǐng)生態(tài)，從而為自己企業(yè)未來(lái)發(fā)展搶占先機(jī)，這是一種戰(zhàn)略的謀劃和布局;

　　(9)AI的普適應(yīng)用將重塑人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)的格局，因?yàn)锳I帶來(lái)的影響是深遠(yuǎn)的，不一定要等到通用人工智能實(shí)現(xiàn)的那一天，專用人工智能就已經(jīng)帶來(lái)了一些革命性的變化。人工智能將是未來(lái)十年最具變革性的技術(shù)，無(wú)處不在的人工智能將成為趨勢(shì);

　　(10)人工智能科技教育將面向社會(huì)大眾普及，國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出實(shí)施全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，鼓勵(lì)社會(huì)力量參與寓教于樂(lè)的編程教學(xué)軟件、游戲的開(kāi)發(fā)和推廣;

　　(11)人工智能的社會(huì)影響將會(huì)受到更加廣泛的關(guān)注，人工智能社會(huì)學(xué)和倫理的研究提上議事日程。

　　《Science》2017年發(fā)表一篇新型生成式組成模型RCN，使用小樣本學(xué)習(xí)在CAPTCHA驗(yàn)證碼識(shí)別上獲突破性進(jìn)展，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)深度學(xué)習(xí)模型。

　　報(bào)告總結(jié)指出：2017年人工智能在國(guó)家規(guī)劃、創(chuàng)新理論、技術(shù)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、企業(yè)融資、倫理規(guī)范等方面都取得重要進(jìn)展;人工智能未來(lái)發(fā)展值得關(guān)注的方向包括通用智能、類腦智能、可解釋的智能、人機(jī)混合智能、情感智能等，需要著力突破在數(shù)據(jù)、能耗、泛化性能、可解釋性、可靠性等方面的瓶頸問(wèn)題;現(xiàn)有人工智能的發(fā)展水平雖然還遠(yuǎn)不足以威脅人類的生存，但其社會(huì)影響應(yīng)得到高度重視。