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谭铁牛院士人工智能新动态

发布时间:2021年08月18日    点击:[1]人次

谭铁牛院士:人工智能新动态

11月25日,模式识别与人工智能学科前沿研讨会上,谭铁牛院士做“人工智能新动态”报告,回顾了近代以来历次科技革命及其广泛影响,并根据科学技术发展的客观规律解释了当前人工智能备受关注的深层原因。报告深入分析了其当前存在的局限性和面临的瓶颈问题,整理并列举了2017年人工智能的十件大事,全方位、多维度展示了人工智能所取得的最新进展。基于对这些事件的深入分析,报告总结了人工智能未来的发展趋势和值得关注的研究方向。

在科学研究中,从方法论上来讲都应先见森林,再见树木。为了更好地带领大家认识人工智能的发展趋势,报告回顾了近代世界科技发展的历史进程,主要包括从16世纪到现在,世界上发生的两次科学革命与三次技术革命。

报告指出,这五次科技革命对人类文明进程带来了根本性的变革,也影响了整个国际格局的调整,伴随着大国兴衰。过去的五次科技革命,我们国家都没有占据主导地位甚至严重缺席,因此我们国家的GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几,我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。

最近的一次科技革命是一次技术革命,其开始于上世纪四十年代,以1946年计算机的出现为标志,距今已有六十多年。这六七十年中科学技术没有大的突破与进展,没有取得能够与上个世纪上半叶相提并论的科学与技术成果,谭老师将这段时间称为科技革命的空窗期。

报告认为,科学沉寂了大概60多年,新一轮的科技革命正处于孕育过程中并且已经曙光可见。新一轮的科技革命会是一次技术革命,而且人工智能有望引领这一轮新的技术革命。以1776年蒸汽机的发明为标志的第一次科技革命解放了人类的体力,使人类社会发展进入第一次重大飞跃,其为第一次机器革命。现在以人工智能为代表的第二次机器革命,以及以其为主要核心技术驱动的新一轮技术革命和产业变革将极大的拓展人的脑力,成为人类社会发展进程的又一次重大飞跃。相比较而言,脑力的拓展比体力的拓展更为重要。

报告还回顾了人工智能60多年的发展过程,并指出应该从曲折的发展过程中吸取教训,不要给人工智能设置不切实际的过高目标,尤其是在人工智能特别火爆的时候。报告指出,这两年人工智能有些过火,应降降温,回归理性。

图1 人工智能发展历程

报告分析了人工智能的发展现状,指出现有进展主要体现在专用人工智能方面,而且现有人工智能仍存在一些局限性,将其总结为以下四点:有智能没智慧,有智商没情商,会计算不会“算计”,有专才无通才。

报告进一步分析并给出了造成这些局限的瓶颈问题,这些瓶颈问题主要包括:

(1)数据瓶颈:深度学习需要大量的数据;

(2)泛化瓶颈:这是模式识别、计算机视觉、人工智能方法面临的一个共同的问题,现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想的泛化性能,或者训练好的模型用在变化的环境或领域其泛化性能明显下降;

(3)能耗瓶颈:人的大脑尽管是一个通用的人工智能系统但是能耗很低(只有20瓦),但现有计算机上实现的人工智能系统能耗很高;

(4)语义鸿沟瓶颈:目前语言服务大多为简单查询,不涉及语义推理问题,缺乏真正的语言理解能力,比如一些有歧义的自然语言句子,人很容易根据上下文或常识理解其真正含义,计算机却很难理解;

(5)可解释性瓶颈:现有人工智能系统都是知其然而不知其所以然,其过于依赖训练数据,缺乏深层次数据语义挖掘。报告指出,可解释性非常重要,人工智能不仅要知其然还要知其所以然,知其然只是浅层智能,知其所以然才叫深层智能;

(6)可靠性瓶颈:现有人工智能系统可靠性较差,有些错误识别结果会带来致命后果,比如2016年7月特斯拉自动驾驶(Autopilot)功能不能正确识别反光条件下的卡车导致致命车祸。

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