人工智能的路在何方
在有中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能通用算法、自律學(xué)習(xí)SDL(Self Discipline Learning )發(fā)布三周年之際,以此文回顧自律學(xué)習(xí)SDL三年來(lái)所走過(guò)的路。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202108/427646.htm一、中國(guó)人工智能的真實(shí)現(xiàn)狀
發(fā)展人工智能的重要性已眾所周知,可嘆的是中國(guó)至今沒有自己的通用人工智能算法。目前,在中國(guó)廣泛使用的通用人工智能算法是本身帶有嚴(yán)重缺陷、連發(fā)明人Hinton教授都因無(wú)法克服于2017年就宣布放棄要推倒重來(lái)的深度學(xué)習(xí)算法DL(Deep Learning )算法。
從學(xué)術(shù)上看,深度學(xué)習(xí)DL在人工智能發(fā)展史上,因比以往的人工智能算法先進(jìn),占有一代算法的位置和有一定技術(shù)貢獻(xiàn)。在應(yīng)用場(chǎng)景不復(fù)雜的如:圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等,深度學(xué)習(xí)DL還是有一定的應(yīng)用效果,但遠(yuǎn)達(dá)不到現(xiàn)在宣傳的神奇效果和可廣泛應(yīng)用特點(diǎn)。反而因深度學(xué)習(xí)DL存在不可解釋問題,如專家所說(shuō),用深度學(xué)習(xí)DL訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí),有時(shí)機(jī)器會(huì)將受訓(xùn)練所學(xué)的山體識(shí)別成狗。更危險(xiǎn)的是因深度學(xué)習(xí)DL有黑箱存在,不知會(huì)在何時(shí)出現(xiàn)造成死機(jī),后果難料。近日,中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(國(guó)科大)團(tuán)隊(duì)研究發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將成為“病毒軟件”惡意嵌入肆意傳播的載體,并可規(guī)避防病毒引擎的安全掃描。這意味著只要黑客需要,他們現(xiàn)在已經(jīng)或今后隨時(shí)可在用深度學(xué)習(xí)算法的人工智能應(yīng)用中嵌入他們的“病毒軟件”,還不能發(fā)現(xiàn),隨時(shí)任由他們肆意啟動(dòng)“病毒軟件”達(dá)到他們的惡意目的。
對(duì)于存在如此嚴(yán)重的深度學(xué)習(xí)DL,以美國(guó)公司為首的國(guó)際壟斷公司卻看到深度學(xué)習(xí)DL應(yīng)用常需要無(wú)窮的算力,有很大的出售他們大容量GPU服務(wù)器的商機(jī),就開始抄作深度學(xué)習(xí)DL。其中最杰出的商業(yè)抄作是大吹大擂機(jī)器人Alphgo戰(zhàn)勝人類最佳圍棋手。其實(shí),在該機(jī)器人中只用了很少的深度學(xué)習(xí)DL,還是存有大量的圍棋規(guī)則庫(kù)在起作用。但是,為商業(yè)利益,壟斷公司有意掩蓋真象,向公眾大肆做神化深度學(xué)習(xí)DL的宣傳,于是深度學(xué)習(xí)DL名聲大噪。
同時(shí),這些壟斷公司又投入巨資開發(fā)出一些應(yīng)用場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)DL開源軟件,便于用戶很快照貓畫虎地應(yīng)用。還用各種方式和渠道大量培訓(xùn)出深度學(xué)習(xí)DL的應(yīng)用技術(shù)人員。結(jié)果,在很短時(shí)間,深度學(xué)習(xí)DL的技術(shù)人員占據(jù)了中國(guó)各部門、各單位的人工智能崗位,拿著高薪在推廣使用深度學(xué)習(xí)DL。
因此,出現(xiàn)中國(guó)人工智能的一個(gè)怪現(xiàn)象,沒有自己人工智能通用算法的中國(guó),上邊在號(hào)召大力發(fā)展具有國(guó)際戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)意義的人工智能,下邊卻在大力投入巨大資源推動(dòng)和應(yīng)用外國(guó)的深度學(xué)習(xí)DL。所以,為什么美國(guó)在卡中國(guó)高技術(shù)脖子清單中,不見有人工智能。因?yàn)?,中?guó)從來(lái)就沒有人工智能的脖子,還需要卡嗎?更費(fèi)解的是,還從不見政府主管部門、研究單位提出像集中力量大力研發(fā)操作系統(tǒng)、高端集成電路一樣,大力號(hào)召研發(fā)中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的通用人工智能算法。
二、自律學(xué)習(xí)SDL是逆流的創(chuàng)新發(fā)明
自律學(xué)習(xí)SDL是我們聯(lián)盟理事,日本阿波羅株式會(huì)社和天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士(中國(guó)籍)在業(yè)界首先發(fā)表論文指出深度學(xué)習(xí)DL存在的一些嚴(yán)重缺陷,并基于自己在日本從事三十多年的人工智能積累的經(jīng)驗(yàn)獨(dú)立發(fā)明的。自律學(xué)習(xí)SDL完全是針對(duì)在人工智能占主流的大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的深度學(xué)習(xí)DL算法,逆流發(fā)明的小數(shù)據(jù)、小模型、小硬件的在性能和用途都大大超過(guò)深度學(xué)習(xí)DL的具有中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能通用算法。
自律學(xué)習(xí)SDL是于2018年8月18日,《北京世界機(jī)器人大會(huì)》上的我們聯(lián)盟主辦的“新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展論壇”上由顧澤蒼博士親自正式發(fā)布。
為顯示自律學(xué)習(xí)SDL的強(qiáng)大功能,顧澤蒼博士選擇可以代表人工智能最復(fù)雜和最高應(yīng)用水平的自動(dòng)駕駛,做為自律學(xué)習(xí)SDL的首個(gè)應(yīng)用攻關(guān)項(xiàng)目。顧澤蒼博士帶領(lǐng)他的二十幾人的小技術(shù)團(tuán)隊(duì),利用很少的不到二千萬(wàn)的資金,在不到一年的短短時(shí)間內(nèi),做出當(dāng)今世界所有研制自動(dòng)駕駛的單位,僅在自動(dòng)駕駛的感知功能上應(yīng)用深度學(xué)習(xí)DL,投入數(shù)以億計(jì)的巨資,組織龐大的技術(shù)隊(duì)伍,最長(zhǎng)苦苦努力十多年還達(dá)不到滿意的感知程度時(shí),顧博士團(tuán)隊(duì)不僅在其他研制自動(dòng)駕駛的單位所進(jìn)行的自動(dòng)駕駛的感知功能上,還在其他研制自動(dòng)駕駛的單位沒進(jìn)行的自動(dòng)駕駛的更難的決策和控制功能上都用自律學(xué)習(xí)SDL實(shí)現(xiàn),并創(chuàng)造出多目的非線性隨機(jī)最佳閉環(huán)控制的理論,率先在世界研制出全用人工智能行駛的燃油、電動(dòng)和混合動(dòng)力三種自動(dòng)駕駛汽車,并已在天津的市內(nèi)道路進(jìn)行路測(cè)一年多。該團(tuán)隊(duì)所研制的自動(dòng)駕駛車與社會(huì)車輛多車道同行自如處理復(fù)雜情況、在人員密集的商業(yè)街隨機(jī)安全穿行、以80多公里高速在大弧度彎道行駛等現(xiàn)場(chǎng)演示,讓外單位來(lái)考察的人員信服和贊嘆。
中國(guó)現(xiàn)有世界上最多的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位,這又是中國(guó)人工智能的一個(gè)怪現(xiàn)象。現(xiàn)在有越來(lái)越多的人工智能專家發(fā)文指出深度學(xué)習(xí)DL存在的不可解釋性、黑箱等嚴(yán)重缺陷。試想,一旦用戶知內(nèi)情,有多少人愿冒險(xiǎn),敢日常駕駛用存在安全隱患的深度學(xué)習(xí)DL研制出來(lái)的自動(dòng)駕駛車呢?很明顯,因不能完全去掉深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷,在自動(dòng)駕駛上應(yīng)用深度學(xué)習(xí)DL是起始性的錯(cuò)誤。但是,為什么還有很多單位前赴后繼地投入幾十億、上百億的人民幣在不停的研發(fā)自動(dòng)駕駛呢?因?yàn)?,研發(fā)自動(dòng)駕駛的一些單位在研發(fā)自動(dòng)駕駛所投入的錢,經(jīng)過(guò)包裝和炒作可早在股市和其他各種獎(jiǎng)勵(lì)和補(bǔ)貼等方面名利雙收了!還有用深度學(xué)習(xí)研發(fā)自動(dòng)駕駛的一些單位,雖然沒有收回投資,但已經(jīng)投入了很多資金,因不好向投資商交待等種種難言的原因還在堅(jiān)持著等待機(jī)會(huì),以為反正國(guó)內(nèi)外領(lǐng)頭的大投入的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位還都沒做出來(lái),還是可以說(shuō)的過(guò)去。
三、自律學(xué)習(xí)SDL算法無(wú)助的發(fā)展環(huán)境
叁年來(lái)的自律學(xué)習(xí)SDL的推廣應(yīng)用所遇到的怪現(xiàn)象,不僅出現(xiàn)在研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位,凡在深度學(xué)習(xí)DL應(yīng)用上已投大資金和已獲得名利的單位和人士,都不愿看到被他們推崇的,帶來(lái)利益的深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷被人知曉,都在有意無(wú)意地在阻礙優(yōu)于深度學(xué)習(xí)DL算法的新的人工智能算法的出現(xiàn)和替代深度學(xué)習(xí)DL被廣泛應(yīng)用的可能。
更難以讓人理解的是,為推薦自律學(xué)習(xí)SDL我們聯(lián)盟找過(guò)國(guó)家有關(guān)部門、學(xué)會(huì)、協(xié)會(huì),一些著名的研究院、實(shí)驗(yàn)室、大專院校、國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、上市公司、投資單位;還有一些院士、專家、教授等專業(yè)人士。這些單位和人士一知道自律學(xué)習(xí)SDL是針對(duì)深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷發(fā)明的,有應(yīng)用案例可證明其功能和應(yīng)用范圍超過(guò)深度學(xué)習(xí)DL,請(qǐng)他們給以驗(yàn)證或評(píng)論時(shí),都非常禮貌地回避、回絕對(duì)自律學(xué)習(xí)SDL做深入了解和表態(tài)。所找的投資公司,也因找不到專家給以技術(shù)論證,不能上會(huì)討論投資。
常說(shuō):如果認(rèn)為大家都錯(cuò)了時(shí),應(yīng)該考慮是自己錯(cuò)了。但是,在中國(guó)人工智能出現(xiàn)的怪現(xiàn)象,可讓人感覺不是這樣。因?yàn)椋瑖?guó)家和各級(jí)政府都為促進(jìn)我國(guó)人工智能的發(fā)展每年都投入了巨資扶持,發(fā)布了戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和制定出一系列政策給以支持,結(jié)果卻不盡人意。
2018年11月,為加快推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,落實(shí)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》,工信部發(fā)布和舉辦了《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》活動(dòng),還在中央電視臺(tái)的《新聞聯(lián)播》隆重做了宣傳。我們聯(lián)盟以顧博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL與一汽的啟明信息技術(shù)股份有限公司聯(lián)合從《揭榜工作方案》選“視頻圖像身份識(shí)別系統(tǒng)”做了申報(bào),按活動(dòng)要求經(jīng)一汽總公司批準(zhǔn)報(bào)到工信部。我們還去工信部做了項(xiàng)目匯報(bào)。最后,該活動(dòng)經(jīng)主辦單位組織專家評(píng)審,評(píng)出的入圍方案都是用深度學(xué)習(xí)DL,沒有用其他算法的方案。揭榜本應(yīng)不同才有意義,都一樣就達(dá)不到通過(guò)揭榜發(fā)現(xiàn)和支持人工智能創(chuàng)新算法的目的。
2019年8月,為推動(dòng)我國(guó)人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,科技部制定了《國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)工作指引》??萍疾繂?dòng)建設(shè)了十五家國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái),所樹立起的典型是:“自動(dòng)駕駛(百度)、城市大腦(阿里云)、醫(yī)療影像(騰訊)、智能語(yǔ)音(科大訊飛公司)、智能視覺(商湯集團(tuán))、視覺計(jì)算(上海依圖)、營(yíng)銷智能(明略科技)、基礎(chǔ)軟硬件(華為)、普惠金融(中國(guó)平安)、視頻感知(??低暎⒅悄芄?yīng)鏈(京東),圖像感知(曠視)、安全大腦(360)、智慧教育(好未來(lái))、智能家居(小米)?!比欢?,這些企業(yè)所用的人工智能,都是深度學(xué)習(xí)DL。
叁年來(lái),我們?cè)谕茝V自律學(xué)習(xí)所找的國(guó)內(nèi)的管理部門、研究單位、大專院校和企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)、專家、教授、技術(shù)人員時(shí)所遇到的是有人在有意、有人在無(wú)意,還有些人是無(wú)奈地在大力推廣和使用深度學(xué)習(xí)DL。
在這樣的中國(guó)人工智能被深度學(xué)習(xí)DL牢牢綁架的環(huán)境中,顧博士發(fā)明的中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能自律學(xué)習(xí)SDL遭到冷遇和得不到支持就不見怪了。
四、自律學(xué)習(xí)SDL算法的技術(shù)先進(jìn)性
清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士指出:“行業(yè)崇尚深度學(xué)習(xí),但它本身的「缺陷」決定了其應(yīng)用的空間被局限在特定的領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別。而目前深度學(xué)習(xí)似乎已經(jīng)到了瓶頸期,就算財(cái)力和算力仍在不斷投入,但深度學(xué)習(xí)的回報(bào)率卻沒有相應(yīng)的增長(zhǎng)。目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板,此前由這一技術(shù)路線帶來(lái)的『奇跡』在 AlphaGo 獲勝后未再出現(xiàn),而且估計(jì)未來(lái)也很難繼續(xù)大量出現(xiàn)?!?/p>
近日,中國(guó)工程院陳左寧副院長(zhǎng)介紹了人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢(shì):
趨勢(shì)一、向無(wú)監(jiān)督的方向發(fā)展。
趨勢(shì)二、可解釋(XAI)越來(lái)越重要。
趨勢(shì)三、人工智能的自學(xué)習(xí)、自演化。
趨勢(shì)四、多種算法、模型的有機(jī)結(jié)合。
趨勢(shì)五、人工智能應(yīng)用需求需要關(guān)注全生命周期。
趨勢(shì)六、分布式、分散式的需求越來(lái)越突出。
趨勢(shì)七,深度推理。
陳左寧院士提出的人工智能七大發(fā)展趨勢(shì),做為當(dāng)前人工智能主流的深度學(xué)習(xí)DL不具備,理應(yīng)盡快淘汰和替代。
近日,顧博士也介紹了他發(fā)明的新一代人工智能通用算法自律學(xué)習(xí)SDL具有的七大特點(diǎn)。自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點(diǎn)具體如下:
特點(diǎn)一、是超越無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí),超越自監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的,已跨越到自律學(xué)習(xí)的模型。
特點(diǎn)二、完全可以解釋的,不通過(guò)組合訓(xùn)練數(shù)據(jù),不一定需要GPU的贏家加速,可以根據(jù)應(yīng)用自己搭建所需要的模型結(jié)構(gòu)。
特點(diǎn)三、在自律機(jī)器學(xué)習(xí)模型下,可使模型不需要人的介入自動(dòng)的處于最佳的范式。
特點(diǎn)四、打開深度學(xué)習(xí)DL的黑箱,搞清不為人知的內(nèi)在機(jī)理,做到多種模型的優(yōu)勢(shì)融合,可使機(jī)器學(xué)習(xí)獲得最大的泛化能力。
特點(diǎn)五、分布式,分散式的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。是由大量的小的自律機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成的概率空間自律聚類的大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
特點(diǎn)六、具有深度機(jī)器感知,深度機(jī)器理解與深度決斷的機(jī)器意識(shí)能力。
特點(diǎn)七、可在深度學(xué)習(xí)不能的工業(yè)控制、智能終端等嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。
自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點(diǎn)與陳左寧院士介紹的人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢(shì)高度符合,理應(yīng)盡快扶持發(fā)展和推廣應(yīng)用。
值得一說(shuō)的是,正是自律學(xué)習(xí)SDL的這些特點(diǎn)是我們中國(guó)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)現(xiàn)本聯(lián)盟理事、顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL和兩年來(lái)堅(jiān)持不懈地宣傳和推廣自律學(xué)習(xí)SDL的主因。自律學(xué)習(xí)SDL的發(fā)明和應(yīng)用,將使無(wú)處不在的嵌入式系統(tǒng)從第一代分立元件、第二代軟件編程、第三代專用芯片、引進(jìn)第四代人工智能時(shí)代。
目前、對(duì)于顧博士自己獨(dú)立發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL先進(jìn)性,因?yàn)樵陬櫜┦繘]有做系統(tǒng)的技術(shù)宣傳和培訓(xùn)之前,沒有也不可能有專家做出全面客觀的論證。自律學(xué)習(xí)SDL的先進(jìn)性,可通過(guò)驗(yàn)證在自動(dòng)駕駛上和在其他項(xiàng)目上的應(yīng)用效果,得到最有說(shuō)服力的科學(xué)認(rèn)證。
五、自律學(xué)習(xí)SDL算法的產(chǎn)業(yè)化
大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的屬人工智能仿生派的外國(guó)的深度學(xué)習(xí)DL已主導(dǎo)國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域多年,廣為認(rèn)知;但已顯現(xiàn)出嚴(yán)重缺陷,特別是黑箱的存在和可嵌入惡意軟件的危害,開始引發(fā)社會(huì)上產(chǎn)生人工智能又要走入低谷的議論。
小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的屬人工智能算法派的中國(guó)的自律學(xué)習(xí)SDL剛進(jìn)入人工智能領(lǐng)域三年,因種種原因,還鮮為認(rèn)知;但已顯現(xiàn)出技術(shù)優(yōu)勢(shì),可以扭轉(zhuǎn)由深度學(xué)習(xí)DL產(chǎn)生的這次人工智能熱出現(xiàn)大降溫趨勢(shì),將會(huì)替代深度學(xué)習(xí)DL引領(lǐng)這次人工智能熱繼續(xù)向高潮發(fā)展。
自律學(xué)習(xí)SDL要能擔(dān)起人工智能的主流使命,必須要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。首先自律學(xué)習(xí)SDL要在廣泛應(yīng)用中檢驗(yàn)得到業(yè)界認(rèn)可,需要在社會(huì)廣泛宣傳讓大眾知曉,需要經(jīng)培訓(xùn)大量用戶都能簡(jiǎn)便使用和用好,需要及時(shí)提供滿足用戶需求的升級(jí)產(chǎn)品和服務(wù)等等。
要實(shí)現(xiàn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化還要有許多工作要做,如研發(fā)和完善在自動(dòng)駕駛和其他更多領(lǐng)域的應(yīng)用案例、編輯出版教材和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書、研制自律學(xué)習(xí)SDL的模組和技術(shù)應(yīng)用開發(fā)板、組織自律學(xué)習(xí)SDL技術(shù)教學(xué)和應(yīng)用培訓(xùn)班、開展應(yīng)用成果交流和評(píng)定、制定有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和人才技術(shù)水平認(rèn)證體系、在模組應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上研制自律學(xué)習(xí)SDL的世界第一個(gè)人工智能的“智力”集成電路芯片、研究和推出自律學(xué)習(xí)SDL的升級(jí)版本等等。這些產(chǎn)業(yè)化的工作憑一個(gè)企業(yè)之力是無(wú)法完成的,需要更多的企業(yè)和單位參與,需要廣泛借助社會(huì)資源才有可能完成。調(diào)動(dòng)社會(huì)資源的最有效形式就是充分發(fā)揮我國(guó)制度的優(yōu)勢(shì),由政府出面組織社會(huì)資源投入,才能達(dá)到集中力量辦大事的目標(biāo)。
人工智能是關(guān)系到國(guó)家技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略大事,更需要國(guó)家有關(guān)部門將這一“沒脖子”人工智能通用算法與“卡脖子”的5G、操作系統(tǒng)、高端集成電路等一同給以高度重視,制定出有效的扶持政策,組織起社會(huì)力量,以研制“兩彈一星”精神和行動(dòng),盡快讓具有中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的通用人工智能算法創(chuàng)新發(fā)展和廣泛應(yīng)用起來(lái)。
評(píng)論