人工智能产业发展步入“弱人工智能＋”时代
- 发布时间：2016-06-16
- 浏览次数：31907
清华大学计算机系教授邓志东
“1956年John Mc Carthy在达特茅斯学院（Dartmouth College）召开的首届夏季研讨会上创立了‘人工智能’的概念。”邓志东说，会议将人工智能界定为“研究与设计智能体”，而且把智能体定义为“能够感知环境，并采取行动使成功机会大化的系统”，即人工智能旨在研究和设计各种能够自主适应环境的机器。在邓志东看来，人工智能一般分为感知智能、认知智能和创造性智能。以深度卷积神经网络为代表的感知智能依赖于大数据，目前在视觉物体识别、语音识别和自然语言理解等方面取得了媲美人类水平的成功。当前国内外人工智能技术发展主要集中在感知智能阶段，谷歌、Facebook、微软、IBM等科技巨头均在进行感知智能全产业链布局。具有近似人类能力的认知智能的研究，仍在艰难探索中。而创造性智能则是在更高层次上的人工智能，要求人工智能具有类似于人类的顿悟、灵感等超强能力，这方面的研究甚至还没有起步。近3年来，人工智能迎来寒冬后重生的鼎盛发展期，成为计算机科学研究的前沿。
在人工智能发展势头迅猛之时，先后2次的“人机大战”，即2015年10月，谷歌围棋软件AlphaGo5∶0战胜欧洲围棋樊麾二段；2015年3月AlphaGo4∶1击败韩国围棋九段李世乭后，人工智能的“奇点理论”再次引起关注。
“技术奇点”（technologicalsingularity）指在未来某个时期，机器人达到“强人工智能”时，人工智能将会超越人类，并对人类社会造成威胁。美国科幻作家VernorVinge在1933年早提出“技术奇点”的概念，并预言“在30年内，我们将创造出实现超人智慧的技术。不久后，人类的时代将结束。”2005年，RayKurzweil在其书《奇点临近》中，将“技术奇点”进一步解释为“奇点理论”，并预言在2045年“奇点”会出现，届时人类文明会走到终点。
对于人工智能发展“奇点”是否来临，邓志东表示，2012年深度卷积神经网络取得突破性进展，在之后的短短3年多时间里，感知智能捷报频传，IT国际巨头高强度介入，AlphaGo又进一步掀起了社会大众的关注热潮。但即使如此，也仅仅是针对某个细分领域或特定应用场景的弱人工智能的革命性进展，离达到甚至超越人类智能的所谓强人工智能或“奇点”的到来，还为时甚远，人类更不用为此恐惧。原因是更高层次的认知智能尚未有根本性的突破，目前符号主义的认知智能还不存在任何实验神经科学理论模型的支持。
邓志东强调，虽然目前人工智能领域取得了不错的成绩，更甚者有计算机通过了的“图灵测试”，但人脑的复杂程度远远不是计算机可比拟的，计算机的知识学习能力与人脑相比还有很大差距。近年来计算机在博弈、运算能力等方面的优越性有赶超人类之势，例如AlphaGo与围棋大师的“人机大战”，尽管它主要通过深度监督学习与深度再励学习得以实现，但仍可归纳为基于数千万次对局背后大数据的综合优势。因此无需放大机器人的胜利。这些建立在感知智能和大数据上的结果，并不能作为人工智能超越人类智慧的依据。
人工智能产业发展“热浪”袭来
“基础、技术以及应用是人工智能产业的3个层次。”邓志东说，基础层以大数据为资源依托，大数据处理中心、大数据工厂和计算机GPU硬件支持是其底层支持；技术层涉及模型结构、算法和应用开发3方面，目前主要研究领域包括各种先进人工智能方法，例如深度学习和认知智能算法；应用层涵盖了人工智能在各领域的应用情况，目前在医疗、国防、交通、金融等行业都有人工智能的应用“身影”。