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【前沿科學】智能新時代:在新挑戰中把握新機遇——自動化所所長徐波與《前沿科學》關于人工智能創新路徑的獨家對話

  • 发表日期:2019-06-25 【 【打印】【關閉】
  •   一個與現實世界相互交融的人工智能世界正在快速形成。 

      近年來,世界主要發達國家都將人工智能作爲國家戰略,力爭搶占新一輪科技革命的制高點,贏得全球科技競爭主動權。 

      2017年3月,加拿大政府發布《泛加拿大人工智能戰略》,成爲全球首個擁有人工智能全國戰略的國家;2018年6月,日本推出《未來投資戰略》,集中政策資源重點發展物聯網建設和人工智能應用;2019年2月,美國推出國家層面的人工智能促進計劃,要求聯邦政府機構把更多的資源和投資用于人工智能研究、推廣和培訓;2019年4月,歐盟發布人工智能道德准則,欲另辟蹊徑,成爲道德領域的領導者…… 

      在全球竞争压力下,中国的人工智能正做着怎样的探索,如何把握机遇应对时代挑战,还有哪些关键技术影响着人工智能发展,乐彩网自动化研究所所长徐波与《前沿科学》进行了独家对话。  

      邁過應用門檻,但還在初級階段 

      《前沿科學》:人工智能已經成爲國際競爭的新焦點,世界主要發達國家紛紛布局,加速跨越。從您的分析來看,我國的人工智能發展,呈現出什麽樣的新特征? 

      徐波:曆經60多年起起落落,人工智能在深度學習、大數據和計算能力三大發展力量碰撞下重獲新生,數據智能成爲這次人工智能浪潮最重要的技術特征。加速積累的技術能力、海量的數據資源、巨大的應用需求和開放的市場環境有機結合,形成了我國人工智能發展的獨特優勢。圖像、語音、專用自然語言處理等人工智能技術已經跨過了衆多應用門檻。 

      我國高度重視人工智能發展。2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,標志著我國正式把人工智能列爲國家戰略。習近平總書記在2018年9月中共中央政治局集體學習時,把加快發展新一代人工智能提升到事關我國能否抓住新一輪科技革命和産業變革機遇的戰略問題,並提出人工智能具有“頭雁效應”,體現了黨和國家對發展新一代人工智能戰略性的深刻認識。這些都爲我國人工智能營造了良好的發展環境和廣闊的發展空間。 

      “人工智能+”是我國現階段人工智能發展的應用特征。以應用爲驅動,人工智能+醫療、人工智能+制造、人工智能+交通、人工智能+教育等方興未艾……人工智能技術開始滲透到各行各業。但由于人工智能技術應用涉及場景廣泛複雜、數據質量參差不齊、複合型人才隊伍欠缺等因素,大規模場景落地還需要時間。總體而言人工智能還處于發展的初級階段。  

      《前沿科學》:對公衆來說,人工智能似乎已經滲透到生活的方方面面,甚至開始改變傳統生活方式,您所提出的“發展的初級階段”應該怎樣理解? 

      徐波:人工智能模擬、延伸和擴展人類智能,核心是模型和算法,外延包括形成智能系統的傳感、計算和行動機構等支撐軟硬件。人工智能60多年發展曆程中,分別形成了符號主義、行爲主義和連接主義等流派。符號主義試圖從邏輯思維角度去探索智能,雖然可解釋性強,但泛化能力和適應性差;從外部行爲特性探索智能的行爲主義,優勢在于感知與行爲閉環,但難以建模與優化;從大腦神經形態和機理探索智能的連接主義,大數據擬合能力強、性能出色,但局限于大數據依賴,對結果不可解釋。 

      本輪人工智能浪潮主要技術特征在于基于連接主義的數據智能突破。尤其在標注數據豐富的語音識別與合成,圖像視頻識別與生成、機器翻譯和自然語言處理等發展迅猛,並延伸大量應用。就人工智能取得最大進展的語音識別領域而言,在幾萬乃至幾十萬小時標注語音數據基礎上,深度學習可以達到甚至超過我們人類的聽寫水平。 

      但現在人工智能只是解決了相對簡單的感知智能,即在專用場景的識別、分類、跟蹤、檢測功能,而機器的思考、判斷、決策、推理能力,也就是認知智能,基本上還沒有被開發出來。當我們試圖把語音識別系統放置于多人說話、背景嘈雜的雞尾酒會環境時,現有系統就基本分不清東南西北了。人類則能通過注意力選擇機制聽清我們感興趣的目標語音,這就是 “雞尾酒會效應”。現有語音識別只是人類複雜聽覺認知過程的一個環節而已。自然語言也只是人類認知空間的冰山一角。要對自然語言進行正確理解,需要建立對物理世界和社會關系的大量知識和常識,這方面機器還難以企及。人工智能還處在對環境沒有適應、認知和學習能力的發展初級階段。 

      正如習近平總書記在政治局集體學習指出的一樣,人工智能研究要勇探“無人區”。在群體智能、人機混合智能和自主智能領域,存在大片有待探索的無人區;在高度依賴數據學習的大數據智能和跨媒體智能領域,存在如知識學習、因果推斷、多模態語義融合等衆多挑戰和瓶頸。圍繞智能本質,進行三大主義的融合是我們需要長期探索的方向。  

      自主進化,圍繞重大需求的智能本質探索 

      《前沿科學》:前不久召開的第三屆世界智能大會,主題是“智能新時代:進展、策略和機遇”,根據以往的發展經驗和國內外的競爭趨勢,您認爲,站在智能新時代,我國如何創新發展路徑,跨越人工智能的初級階段? 

      徐波:應用場景落地是目前我國人工智能發展的主要驅動力量。但我們深刻認識到人類大腦是世界上最複雜的系統。模擬、延伸和擴展人類智能的人工智能在發展路線、發展進程、顛覆性技術的出現等方面具有很大的不確定性。我國有著海量數據資源、巨大應用需求和深厚市場潛力,應抓緊把這些優勢轉化爲基礎理論研究優勢,規避人工智能不確定性帶來的風險,實現人工智能可持續發展。 

      乐彩网提出了将可控的自主进化作为研究院发展主线。我们希望充分发挥中科院在数学、生物、物理、认知、仿生、社会等多学科的交叉和融合优势,围绕国家在经济社会发展中的重大需求去研究探索人工智能基础科学和关键技术问题。坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径,高度重视从重大需求中抽象和定义重大基础研究问题,倒逼组织跨学科顶尖科学家和工程师长期稳定地进行团队式研究攻关,是我国取得人工智能重大基础理论创新突破的可能路径。  

      《前沿科學》:說到“進化”,我們一般的認知裏都是人類進化、動物進化,您能否談談,人工智能是如何實現自主進化的? 

      徐波:人類智能的發展其實就是一部進化史,經過幾百萬年的自然進化不斷提升。人工智能的自主進化把需求抽象成爲有一定邊界和約束條件的環境,賦予人工智能相應的博弈和進化規則,並通過人機物三元博弈,使人工智能自主拓展原有知識疆域,讓人工智能不斷通過與物理環境、個體/群體的交互得到“成長”。 

      自主進化智能重點解決兩個問題,即智能的變化適應和發展累積問題。智能的自主性體現在一定人機物邊界條件下,自適應設定學習目標並進行無監督或交互式的小數據學習;智能進化體現在邊界的可擴性、環境的自適應性、知識和性能的可累積性等。通過研究解決智能的可解釋性問題,尋找人機協同和智能的可控可信問題。我們認爲自主進化是弱人工智能走向通用人工智能的橋梁。  

      跨界融合,推動0-1的原始創新 

      《前沿科學》:作爲新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力量,新一代人工智能在推動科技跨越發展、産業優化升級、生産力整體躍升上,如何實現更大創新? 

      徐波:人工智能爲智能制造、醫療、城市、農業、服務、娛樂、家居等各行業賦能,造就了活躍的創新創業環境,人工智能是推動數字經濟時代的重要抓手。人工智能通過與其他學科交叉融合得到發展外,也在促進材料、生物、天文等自然科學的發展。人工智能交彙融合關鍵在于不同學科思想、技術路線和應用需求的碰撞。這是更艱巨、更長期的任務。 

      發揮人工智能更大作用、實現更大創新, “人”是最關鍵因素。人工智能跨界融合,一是需要培養一大批跨學科人才,包括人工智能與倫理、法律等學科的交叉複合型人才;二是需要培養一大批跨行業人才,比如“人工智能+制造”,就是需要既懂模型算法,又懂制造流程和裝備的人才。這兩類高端人才的缺口非常大,是制約人工智能科技革命和産業變革的瓶頸問題。 

      從國家層面要完善人才政策和評價體系,從上到下構建適合人才成長的、穩定支持的環境;同時加快布局國家級的人工智能研究中心和實驗室,橫向吸納各領域頂尖人才和資源,碰撞智慧火花,縱向串聯整條人工智能創新鏈條。我們只有高度重視基礎研究和人才培養,更多推動0-1的原創性研究,才有可能在人工智能國際競爭中始終占據有利位置。 

      (原載于《前沿科學》2019年第2期 

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