AITC首席科学家汉斯·乌思克尔特:狭域AI&广域AI

2月8日下午,欧洲科学院院士、AITC首席科学家、德国人工智能研究中心科技总监汉斯·乌思克尔特(Hans Uszkoreit)教授作为主旨演讲嘉宾出席“2018北京人工智能产业高峰论坛暨北京前沿国际人工智能研究院成立大会”。

“当今的人工智能科技,可以被定义为「狭域人工智能」和「广域人工智能」。”汉斯教授在主旨演讲环节中发表了以上观点。

狭域AI & 广域AI

谈到“狭域人工智能”和“广域人工智能”,汉斯教授表示,当今绝大多数企业和研究机构都在开发狭域人工智能,即使机器“仅仅”实现了如人脸识别、语音合成、语音识别、机器翻译、文本内容合成等应用,而这些技术应用都是基于统计学模型或神经网络与机器学习等技术而构建。

狭域人工智能技术虽然能够在特定情景下完成特定任务,却没有使机器学会完成相关任务所需要的“知识”,因此狭域人工智能并不具备人类智能所具备的知识。

人类认知要素

如果我们分析人类的认知要素,可以将其定义为三类:

先天获得的本能和能力(如人类幼儿对蛇和昆虫的恐惧,对于排泄异物的反感,对特定气味和性别的吸引力,喜怒哀乐的情绪,对于人脸的探测和情绪分辨等);

后天获得的隐性知识和直觉(如母语,走路和游泳等程序性的行为,对物体和陌生人脸的识别等);

后天获得的显性知识(如事实、理论、方法的知识,符号序列和模式的知识,普遍共识相关的知识等)。我们可以结合人类认知的以上三种元素,来评估人工智能技术应用的发展水平。

对于第一类认知要素,目前仍然没有实现真正意义上的技术突破,仅在一些机器学习偏差、编程机器人控制等方面进行了技术尝试。

但今天的人工智能技术,已经可以通过统计模型或深度学习来让机器获得语言、游泳、飞行等隐性知识(第二类认知要素),或通过基于机器学习、大数据构建的知识图谱让人工智能具备新闻文本分析、量化分析等显性知识(第三类认知要素)。

AI的四个层级

汉斯教授随后分享了人工智能应用的四个层级,即为:

第一层级:初级AI应用,即通过神经网络做单一模态的机器学习应用,实现单一任务,如人脸识别、机器翻译等;

第二层级:中级AI应用,即整合多个单一任务的应用,如语音实时翻译,需要集成语音识别、机器翻译和语音合成等技术;

第三层级:高级AI应用,即应用需要同时具备显性知识和机器学习能力,例如智能助理,CRM聊天机器人,决策支持系统等等;

最高层级:“超级”AI应用,即应用需要实现人类的自我意识,欲望,情绪等能力;如通过人工智能实现管理能力、心理咨询能力等。

以上四个层级的应用,分别对应了狭域AI、次宽域AI、宽域AI和广域AI技术。

而如果我们用分析人类认知要素的方法来分析人工智能的认知要素,可以看到今天通过统计学模型和深度学习技术,可以看到人工智能对比人类智力的巨大区别。

- 比如机器今天无法实现像人类一样在极短的时间内任意整合隐性知识和显性知识。

- 比如,人类虽然会游泳,但是很难用语言描述自己是如何游泳的(隐性知识);而在游泳过程中,忽然收到教练的提示,如张开双臂,加速划水等指令,人类大脑也能马上处理这类显性知识与隐性知识结合,改进自己的游泳动作。

另一方面,人类的新生儿虽然具备先天认知本能和学习后天知识的能力,但在出生时却没有任何知识,因为知识并没有写入人类的遗传基因。而机器却可以继承知识,甚至通过连接互联网在“诞生”的一瞬间就获取无穷无尽的知识。

DFKI 发展现状

德国人工智能研究中心(DFKI,Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz)成立于1988年,是德国顶级的人工智能研究机构,也是目前世界上最大的非营利人工智能学术研究机构。

DFKI非常注重从科技研究到应用实践的转化,创立并孵化了80余家人工智能领域的科技公司。DFKI除得到德国和欧盟政府的资助外,也得到了Google, Microsoft, Intel, SAP, 西门子,空客,德国电信集团,博世,宝马汽车,大众汽车等国际知名科技公司的投资。

AITC目前进展

伴随着汉斯教授来到中国,出任深知无限人工智能研究院(AITC)首席科学家,AITC和DFKI之间形成了紧密的合作关系,如今AITC已经成为DFKI中国代表处,在人工智能领域开展了多元化的工作,不但建立了自然语言处理(NLP)技术平台,同时已成功孵化一个金融大数据公司——北京智豹科技公司。

最后,汉斯教授认为中国和北京在全球人工智能技术发展的趋势下具有巨大的地缘优势,这些优势体现在市场环境和产业聚集、人才聚集、政策聚集等三个方面,这也是他本人选择中国北京来创建深知无限人工智能研究院的原因。希望人工智能技术能够依托中国北京的巨大资源优势获得飞速发展。

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