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院士:人工智能總體發展水平仍然處于起步階段

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放大字體  縮小字體 發布日期:2018-07-27   瀏覽次數:1191
核心提示:在2018全國審查機關科技設備展上,科沃斯檢務機械人表態。 經濟日報記者 沈 慧攝  人工智能的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉靜。跟著谷歌人工智能法式AlphaGo(阿爾法狗)克服圍棋世界冠軍李世石,再次為眾

在“2018·全國審查機關科技設備展”上,科沃斯檢務機械人表態。 經濟日報記者 沈 慧攝

  人工智能的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉靜。跟著谷歌人工智能法式AlphaGo(阿爾法狗)克服圍棋世界冠軍李世石,再次為眾人注視。但是,與無窮風景一路相伴而來的,還有關于人工智能的各種爭議

  “在我的平生中,見證了社會深入的變更。個中最深入的,同時也是對人類影響一日千里的變更,是人工智能的突起。簡略來講,我以為壯大的人工智能的突起,要末是人類汗青上最好的事,要末是最糟的。”有名物理學家霍金生前重復申飭。

  在互聯網和年夜數據如火如荼的明天,人工智能畢竟會成為造福人類的天使,照樣掌握人類的魔鬼?面臨相似疑慮,請聽中國迷信院院士、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛怎樣說。


  突起

  經由60多年的賡續成長,人工智能迎來成長的春季,成為推進新一輪科技和家當反動的主要驅動力

  1956年,在達特茅斯學院暑期研究班上,一名名叫約翰·麥卡錫的年青人初次提出了人工智能的概念,那時研究的主題是如何用機械模仿人的智能。現實上,與人工智能相干的研討,在此之前早已展開。

  “人工智能的重要目的是模仿、延長和擴大人類智能,探訪智能實質,研發具有類人智能的智能機械。好比,讓機械或許盤算機遇聽、會看、會說、會想、會決議計劃,與人類一樣。”譚鐵牛說明。

  時間荏苒,滄海桑田。60多年風風雨雨,跟著年夜數據、云盤算、互聯網、物聯網等信息技巧的成長,以深度神經收集為代表的人工智能技巧勝利逾越迷信與運用之間的“技巧鴻溝”,如愿迎來成長的春季:圖象分類、語音辨認、常識問答、人機棋戰、無人駕駛……一系列具有遼闊運用遠景的人工智能技巧接踵沖破從“不克不及用、欠好用”到“可以用”的技巧拐點,成為推進新一輪科技和家當反動的主要驅動力。

  醫學行業就是個中之一。2017年,斯坦福年夜學在國際威望期刊《天然》上揭橥論文宣告,他們經由過程深度進修的辦法,采取近13萬張痣、皮疹和其他皮膚病變的圖象練習機械辨認個中的皮膚癌癥狀,在與21位皮膚科大夫的診斷成果停止比較后發明,這個深度神經收集的診斷精確率到達91%,與大夫平起平坐。

  如許的欣喜觸目皆是。經由過程深度神經收集的運用立異,國際盤算機視覺比賽ImageNet圖象分類的Top5誤差率從2012年的16%降到2017年的3%閣下(曾經低于人的毛病率);我國的Face++(曠視科技)人臉辨認技巧的精確率在LFW國際地下測試中到達全球最高的99.5%(跨越了人類肉眼辨認的精確率97.52%),與此相干的刷臉付出被《麻省理工科技評論》評為2017年十年夜全球沖破性技巧。

  “人工智能的近期停頓重要集中在公用智能范疇,例如,微軟語音辨認體系5.1%的毛病率比肩專業速記員。”譚鐵牛說,從可運用性來看,人工智能年夜體可以分為公用人工智能和通用人工智能。面向特定范疇的人工智能技巧(即公用人工智能)因為義務單1、運用配景需求明白、范疇常識積聚深摯、建模盤算簡略可行,更輕易完成單點沖破,在部分智能程度的單項測試中可以超出人類智能。

  “公用人工智能獲得沖破性停頓,重要源于深度進修、強化進修、反抗進修等統計機械進修實際的提高。深度進修,簡略說,就是自創人的年夜腦在處置信息進程傍邊的條理化處置。”譚鐵牛說明說。

  挑釁

  琴棋字畫樣樣精曉的人工智能仿佛已所向無敵,但是,專家表現,人工智能整體成長程度依然處于起步階段

  “藝術創作將是人類反抗人工智能的‘最初一座碉堡’!”曾幾什么時候,一些專家對此疑神疑鬼。但是,實際很快賜與他們一擊:2016年,谷歌開辟的人工智能畫家——“始創主義”在舊金山拍賣會上年夜放異彩,在它創作的29幅作品中,有的被賣出8000美元的低價。

  無獨有偶。在法國巴黎,索尼盤算機迷信試驗室“深邃深摯巴赫”創作的獨唱曲目,乃至被專業音樂家誤以為是“真巴赫”的作品。而人工智能創作的小說《一臺電腦寫一篇小說的一天》,則經由過程了日本“星新一文學獎”初審第一輪。

  琴棋字畫樣樣精曉的人工智能仿佛已所向無敵,無所不克不及。當人工智能突起,人類會不會被取而代之?

  “有智能沒聰明、有智商沒情商、管帳算不會‘算計’、有專才無通才。”譚鐵牛歷數人工智能諸多局限并逐個闡釋:聰明是高等智能,今朝的人工智能有意識和悟性,缺少綜合決議計劃才能;機械關于人的情緒懂得與交換還處于起步階段;人工智能體系可謂有智無意,更無謀;會下圍棋的“阿爾法狗”不會下象棋。換句話說,如今,人工智能整體成長程度依然處于起步階段。

  譚鐵牛舉例說,機械翻譯現在曾經做得相當不錯,但這簡略的3句話“他吃食堂”“他吃面條”“他吃年夜腕”,機械翻譯不出;“那輛白車是黑車”“能穿若干穿若干”,這也沒法翻譯。再好比,看到校園里“迎接新先生生前來就餐”的橫幅,許多人了如指掌,但人工智能卻沒法懂得,這些不克不及的地方恰是以后人工智能碰到的瓶頸。

  “人工智能體系的才能維度可分為信息感知、機械進修、概念籠統和計劃決議計劃幾方面。從常識規矩到統計進修,第二波人工智能技巧在信息感知和機械進修方面停頓明顯,然則在概念籠統和計劃決議計劃方面方才起步。”美國DARPA(國防高等研討籌劃署)如是斷定。

  人工智能曾經到達5歲小孩的程度、人工智能體系的智能程度行將超出人類程度、30年內機械人將統治世界……面臨一些毛病熟悉和炒作,譚鐵牛有些無法。“現有人工智能還有很年夜的局限性,有許多人以為通用人工智能很快就可以完成,只需給機械人發指令便可以做任何事,這是對人工智能預期太高。”譚鐵牛提示說。

  趨向

  比較人類年夜腦,真正意義上完整的人工智能體系應當是一個通用的智能體系,而對它的研討與運用任重道遠

  將來,人工智能應何去何從?譚鐵牛以為,人類年夜腦是一個通用的智能體系,能觸類旁通、融合貫穿,可處置視覺、聽覺、斷定、推理、進修、思慮、計劃、設計等各類成績,可謂“一腦萬用”。是以,真正意義上完整的人工智能體系應當是一個通用的智能體系,而通用人工智能研討與運用方才起步,仍然任重道遠。

  他坦陳,以后人工智能處于從“不克不及用”到“可以用”的技巧拐點,然則間隔“很好用”,還稀有據、能耗、泛化、可說明性、靠得住性、平安性等諸多瓶頸,實際立異和家當運用成長空間偉大。

  整體而言,人工智能的成長趨向是實際更完整、技巧更先輩、家當更繁華、運用更普遍、律例更健全。通用智能被以為是人工智能皇冠上的明珠,是全球科技巨子競爭的核心。若何完成從公用智能到通用智能的逾越式成長,既是下一代人工智能成長的必定趨向,也是研討與運用范疇的挑釁。

  在譚鐵牛看來,人工智能和人類智能各有所長,是以須要揚長避短,融會多種智能形式的智能技巧將在將來具有遼闊運用遠景。“人+機械”的組合將是人工智能研討的主流偏向,“人機共存”將是人類社會的新常態,而學科穿插將成為人工智能立異的源泉。

  至于它畢竟會成為造福人類的天使,照樣掌握人類的魔鬼,這取決于人類本身。“高科技自己沒有天使和魔鬼之分,人工智能亦是如斯。關于人工智能這把雙刃劍的應用取決于人類本身。我們應有備無患,構成協力,確保人工智能的正面效應,確保人工智能造福于人類。”譚鐵牛說。(經濟日報·中國經濟網記者 沈 慧 練習生 常丁月)

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