【主题演讲】人工智能的10件大事和10大趋势

导读:8月26日至27日,2016中国人工智能大会(CCAI 2016)在北京召开,中国科学院副院长、中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛先生做了题为《关于人工智能发展的思考》的主题演讲。回顾了过去一年十大人工智能领域的标志性事件,并介绍了人工智能领域的新动态,接着,谭铁牛谈了他对人工智能发展的思考,他表示人工智能是新一轮科技与产业革命的最显著特征。

我的报告是关于人工智能发展的思考,希望为接下来的报告和专题讨论做一个铺垫。

今年是个非常特殊的一年,人工智能从1956年提出,到今年正好60年。当然今年很特殊不仅仅是因为这个,大家可以简单看一看,为什么说今年是人工智能非常特殊的一年。

1936年人工智能之父提出这么一个概念,为人工智能乃至现代信息科技奠定了基础;70年以前1946年,Eniac在美国滨州(再次提出这个概念);60年以前人工智能再次被提出,50年以前1966年(当然也提一下1956年也是自动化所建所的日子),1966年是第一次颁发奖项,到现在为止应该是已经有64位获奖者,其中有一位华人;1986年,30年以前,BP Algorithm;10年以前大家都知道,Deep Learning,大家简单回顾一下可以看到,今年确实是人工智能特别值得纪念的一年。

所以我的报告比较简单,重点讲讲从去年到今天就一年多一点的时间,人工智能发展的新概况,讲讲过去1年里我认为的几件大事,最后讲讲发展的若干思考。

大家也知道1958年这么一个研讨会,10位美国年轻的学者在一起研讨,正式提出这个概念,前面两位都是28岁,罗彻斯特是38岁,香农是47岁。当然人工智能有很多具体的表现形式,我在这里不再一一赘述。

我要说的是人工智能这60年的发展,可以说风风雨雨曲曲折折,有令人兴奋激动的时刻,也有令人非常沮丧的时刻,但是最基本的共识有起伏,现在到了一个新的高潮,这个大家是没有异议的,当然了时间关系不能详细跟大家分析这60年怎么走过来的,但是确实给了我们很多重要的启示,我就不一一赘述了。

特别值得一提的是专用人工智能领域取得突破性进展,今年阿尔法狗是标志性之一,包括竞赛性能的不断提高,特别是在测试中已经超越人,都是值得一提的,新版的人型机器,还是非常震撼的,在这样的地上走,尽管歪歪扭扭,但走的还很稳,过去都是看不到的,非常的了不起;还有自动驾驶汽车,在雪地里,都可以走的很好;语音识别,这是科达讯飞一个典型的语音识别的例子,这个效果是非常好的;人脸识别,尽管还有一些挑战,但是这几年还是不错的,包括去年和前年马云也展示人脸识别,虹膜识别。

我要说的是专用人工智能确实取得突破性的进展,但另一方面是通用人工智能的研究与应用依然任重道远,要在通用人工智能方面取得巨大突破还需要尽洪荒之力,曾经去年这四句话描写了人工智能目前的水平,目前人工智能是有智能没智慧,有智商没情商,会计算不会算计,有专才无通才。

现状之三是人工智能产业化应用蓬勃发展,2015年全球人工智能市场规模为1270亿美金,今年还是预计,1650亿美金,到2018年预计超过2000亿,发展的非常之快,很抱歉没有时间展开讲,所以我稍微快一点。

人工智能已经上升到国家战略高度,这个就不讲了,包括德国的工业4.0等等,核心是人工智能,包括中国制造2025,人工智能引起广泛的关注,这就是我想简单的概述一下人工智能60年发展到今天的大概的状况,不能展开讲,没有时间。

◆ ◆ ◆

过去一年人工智能领域的十件大事

人工智能的新的动态,如果过去一年人工智能发展,在脑海中能想到什么事,列了大概十项。

第一项,阿尔法狗;

第二项,各国政府高度重视人工智能发展,包括今年5月份美国白宫举行4场研讨会讨论,包括我们国家大家也知道5月份几个部委发布了《互联网+人工智能三年的行动实施方案》还是值得一提的事;

第三项,IBM发布类脑超级计算机平台,是基于前几年发布的芯片;

第四项,软银320亿美元收购ARM,这还是很大的收购;

第五项,谷歌、facebook等开源人工智能基础平台,这是值得一提的,反映了一个趋势和动向;

第六项,创建公益性的人工智能机构OpenAI,我认为很值得一体,10亿美金;

第七项,学术方面的,Science发表Bayesian Program 论文;

第八项,微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet;

第九项,谷歌量子计算机取得重要的突破,为人工智能计算搭建一个平台;

第十项,剑桥大学成立人工智能伦理研究所。

我这个对于十件大事的判断至少是及格的,当然怎样通过这个标志事件看看目前人工智能发展的状态,这就是下面要讲的,把他概括成十段话。

◆ ◆ ◆

人工智能在过去一年的十大趋势动态

从过去一年的工作里面来看到什么新的动态或者动向或者趋势或者特色,我总结了一下。

第一,人工智能热潮全球化,从东方到西方,从发达国家到发展中国家,从大国到小国,应该都是掀起了热潮。

第二,产业竞争白热化,各种并购大家也可以看到,招聘人才,都希望来竞争。

第三,投资并购密集化,过去一年大的小的收购、投资,数不胜数,从几百亿到几个亿,更小规模的也不用说了,太多了。

第四,人工智能应用普适化,各个领域的渗透。

第五,人工智能的服务专业化,一个是研究通用化的人工智能,一个是专业化的人工智能。

第六,基础平台开源化,包括IBM、谷歌开源的平台,过去一年特别明显的一个新的特征,我不知道大家赞不赞同。

第七,关键技术硬件化,包括IBM的类脑计算平台。

第八,技术方法集成化,单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下,集成创新势在必行,阿尔法狗里面集成了很多,都是我们非常熟悉。

第九,学科创新协同化,多学科跨界融合交叉协同创新人工智能创新途径,包括量子技术跟人工智能的结合。

第十,社会影响大众化,我不用解释,包括我的司机前两天问,这一年多人工智能很火热,他都很关心,说明人工智能的影响的社会化大众化。

这是我讲的第二部分的内容,没有展开讲透请大家原谅。

所以过去一年无论怎么去归纳十件标志性大事,人工智能出来非常重要的发展时刻,过去60年是风风雨雨曲曲折折,下一个60年怎么走需要我们去思考。

◆ ◆ ◆

人工智能未来发展的五大思考

这就是今天跟大家汇报第三部分的内容,人工智能未来发展的若干思考。

第一,要保持警醒。

热潮下面尤其需要冷思考,阿尔法狗在围棋上的表现,确实提高了人们对人工智能的期望,但是切记对人工智能提出更高的期望,希望太高,如果这个没有实现会非常的失望,甚至绝望,这不是一个好思想,这个60年的过程中我们有很多这样的教训,在热潮下尤其需要冷静的思考,这是前面跟大家展示的曲线,蓝线部分也许是这样的,有高潮一定会有低谷,这是发展的客观规律,而任何一个时段不可能一直蓬勃,所以一定要保持冷思考,引用最新的新兴技术成熟度曲线,大家可以看到,智能机器人、认知专家顾问等热门技术正处于期望膨胀期,接下来可能是幻灭期,所以需要我们冷静的思考。

第二,切忌跟风。

我认为跟风难有大作为,这几年风口热好像说的很多,站在风口上猪都会飞起来,台风一过摔死的是谁啊,是被风吹起来的,所以我觉得后面是我的话,找风口不如找关口,就发展的瓶颈在哪里,突破那个瓶颈你可能就是开创一个新天地,抢占先机,所以找风口不如找关口,大家不要再跟风。

第三,不忘初心。

习总书记在讲话的时候不忘初心继续前进,对于人工智能来说是不忘初心继续探索,回归人工智能的本原,是要解决什么问题,别走偏了,所以从研究的内容到研究的目的,所以在回归本原的过程中尤其要记着,信息科技与脑类科技的交汇,人脑智能机理的挖掘孕育着信息科技的重大变革。

第四,苦练内功。

重视前沿基础理论研究,现在是家喻户晓,但是大家不要忘记不是那么火爆的时候在干什么,一直到今天一直坚持,才有深度学习的今天,所以苦练内功很重要,不能被当下的热点一叶障目,深度学习不等于AI,深度学习只是人工智能领域机器学习方向的一种方法,尽管现在效果很好,所以确实需要进行思考如何克服这个瓶颈,人工智能发展下一个关口在什么地方。这里面的局限性大家也看到了,比如某种动物。深度学习的成功不是理论方法的突破,而是在大数据和大规模计算资源驱动下的基于基础理论的技术突破,其本质是通过映射对复杂函数进行逼近,所以深度学习依旧存在明显的局限性,尤其在任务的切换和对环境变化自身完善方面,对小样本的举一反三等方面,人工智能与人类还是相差甚远。

第五,以史为鉴。

AI一甲子之际需要总结回顾,丘吉尔说你能看到多远的过去,你就能看到多远的未来,你过去看的有多深,你对未来才能看的有多准,我认为是有道理的,所以这个时候就需要我们做一个思考。

1,从浅层智能到深层智能;

2,从专用人工智能到通用人工智能;

3,从机器智能到混合智能;

4,从数据驱动到数据和知识协同驱动;

5,从线下智能到云上智能;

6,从网下到网上。

◆ ◆ ◆

人工智能在中国的发展

这些具体的趋势实际上都反映在整个社会化大趋势,智能化是新一轮科技与产业革命的最显著特征,这边引用两位先生的观点,不展开讲,这种情况下我们怎么发展。

最后说说我们国家怎么发展,我们国家发展有很多机遇,天时地利人和,当然也有挑战,列了四个方面的挑战,包括我们的战略思维我们的冒险精神还不够,所以要思考这些问题,和人工智能如何更好的服务国家社会的发展。

如何抓住这个机会,我觉得首先应该有一个规划,上面要有规划,因为只有通过顶层规划协调才能实现一盘棋,最终实现人工智能强国,我前面讲的全国科技创新大会吹响建设世界科技强国的号角,未来的世界科技强国一定是一个人工智能的强国,就在信息时代的世界最强国,一样的道理,要推动人工智能诸多利好政策的及时落地,因为大家知道我们国家很重视各种规划,归根结底这些好政策能不能及时落地,否则政策也是空的,关键要落地,要建设我国自主可控的人工智能创新体系,我概括成为“人工智能的核高基”,核就是核心技术,高就是高端设备与应用,基就是基础理论设施,发挥互联网大国的优势,把我们的数据和用户优势资源转化为人工智能技术优势,最后深化人工智能技术推广应用,做大做强智能产业,加强人工智能教育与科普,培养高素质人才队伍,最后支持人工智能社会学的研究。

来源:数据观

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2016-09-03

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