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潘云鹤院士:人工智能迈向2.0—新闻—科学网

发布时间:2017-12-04 阅读:

  潘云鹤院士:人工智能走向2.0 - 新闻 - 科学网

  近年来,人们对人工智能(AI)这个业界第一个布局非常感兴趣。大量资本和并购的涌入,加速了人工智能技术与应用的结合,激化了人心惶惶。根据CBInsight 2016年7月的报告,自2011年以来,谷歌,微软,微软,英特尔,苹果等IT巨头已经在AI领域大约有140家初创公司,仅2016年上半年,对AI的投入比2015年多。

  Google在2014年以高价收购了DeepMind,2016年开发的AlphaGo在2017年初以60连胜的速度击败了Go World Championship。 Google宣称正在从移动优先转向AI-first。微软小兵聊天机器人是从传统的图形界面引领到自然语言和情感理解的交互界面的变化; IBM Watson系统已经发展到医院,正在改变癌症手术的临床诊疗模式;百度在机器翻译,自然界对语言的理解和智能车的布局,被评为最智能的公司之一。这些进步表明,AI技术将有一个大的飞跃。

  1956年,美国学者首次提出了人工智能的概念。也就是让机器理解,思考和学习,就是用电脑模拟人的智能。传统AI的典型领域是:机器定理证明,机器翻译,专家系统,游戏,模式识别,机器学习,机器人和智能控制。逐渐形成符号,联系,行为等学校。

  人工智能进步的动力不仅来自内部驱动,还来自信息环境和社会需求等外部驱动。

  随着移动终端,互联网,传感器网络,汽车网络,可穿戴设备等的普及,全球部署了用于感测的普及设备,并且计算与人类密切相关。网络连接个人和团体,以快速反映和收集他们的发现,需求,想法,知识和能力。与此同时,世界也从二元空间结构(物理,人类社会)演变为三维空间结构(信息网络,物理,人类社会),它们之间的相互作用将形成各种新的计算方式,包括感知融合,中等,增强现实(AR),跨媒体计算等等。

  智能需求牵引,AI在城市,医疗,交通,物流,机器人,无人驾驶,手机,游戏,制造,社会,经济发展等新技术和新目标方面,已经有不少企业和城市进行了AI布局。

  从过去追求利用计算机模拟人工智能,转化为:将机器和人的组合变成一个增强的混合智能系统;与机器,人,网络结合成一个新的群智系统;雇用人,机器,网络和东西进入智慧城市更复杂的智能系统。

  基本的人工智能方法是一种数据驱动的算法,将来将推动大数据,传感器,网络和跨媒体驱动器的出现,使得有必要利用大数据,感知融合和跨媒体的力量情报。传统的基于角色的机器智能测试图灵方法将受到挑战。

  目前,一些新技术的变化已经开始显现,成为AI技术进入萌芽状态的2.0。

  以Deepton的AlphaGo技术为例,其强化学习已经形成了直觉知觉(下一步是什么),游戏推理(赢得全球的机会)和新颖性(认为人们无法思考)的能力, ,会记住人类的游戏和棋子的自我积累,目前这种深度学习技术的弊端是无法解释的,不是普遍的,需要大数据智能的发展来解决。

  事实上,大规模的个人可以通过互联网参与和互动,实现非凡的智慧。例如,普林斯顿大学Connectome项目开发的EyeWire游戏允许玩家在显微图像中对单个细胞及其神经连接进行彩色绘图,涉及来自145个国家的16.5万名科学家和志愿者。第一次,哺乳动物如何检测视网膜神经组织的运动结构和功能之间的关系等等。群智计算可以大大提高人类社会的智力水平,用途广泛,其理论和技术还处于初级阶段。

  2008年,中国科学家开创了跨媒体计算的概念。 2010年,“自然”发表文件,文字,图像,语音,视频和互动性质将被紧密结合,即跨媒体。跨媒体智能是机器认知环境的基础。语言,视觉,图形和听觉之间的语义联系是实现关联,设计,总结和创造等智能行为的关键。目前尚处于起步阶段,有望形成新一代人工智能的重要领域。

  用计算机来模拟人的智能是很重要的,而使计算机一起工作来相互配合,成为1 + 1 2增强型智能系统就显得更为重要。目前,各种可穿戴设备,智能驾驶,外骨骼设备,人机协同手术等层出不穷,而宏观系统则有更多的人机协作空间,这表明人机协作和智能化系统有广泛的前景。

  AI诞生了,机器人被列入目标区域,仿生学也成为重要的发展方向。然而,大多数情况表明,智能自主升级原有机械设备比人形机器人更有效率和效果更好。因此,自主智能系统将成为新一代人工智能的重要方向,而且对于制造业升级尤为重要。

  总而言之,我们给出的AI2.0最初的定义是:基于重大变化的信息新环境和新一代人工智能的发展新目标。其中,新的信息环境指的是互联网和移动终端的普及,传感器网络的渗透,大数据的出现以及网络社区的崛起等等。新目标是指:从宏观到微观的智慧城市,智慧经济,智慧制造,智慧医疗,智能家居,智能驾驶等智能化新要求。预计要升级的新技术包括大数据智能,跨媒体智能,自主智能,人机混合增强智能和群组智能。

  AI2.0的技术特点如下:首先,从传统的知识表示技术到大数据驱动的知识学习,结合大数据驱动和基于知识的指导,其中机器学习不仅是自动的,而且还可以解释和更广泛的;对多媒体数据(如视觉,听觉和文本等)进行处理的跨媒体认知,学习和推理水平是一个新的层面;第三,从追求智能机器到高水平的人机协作和集成,智能化的新型计算形式;第四,从注重个人智能到基于互联网的群体智慧,形成刺激网络组织的智慧和技术平台;五,从机器人到更广泛的智能自治系统的研究理念推动各种机械,设备和产品的变革,走上智能之路。

  与过去相比,AI2.0不仅以更接近人类智能的形式存在,还将注重提高人类智能活动与我们生活紧密融合的能力(跨媒体和无人系统),甚至作为我们身体的一部分(混合增强智能),您可以阅读,管理和重组人类的知识(大数据智能和群体智能),为生活,生产,资源和环境等社会发展问题提出建议。在越来越多的专业领域,控制,预测接近甚至超越人的能力。

  中国正处于工业化,城市化,信息化,农业现代化和绿色发展的高潮。迫切需要人工智能的发展,不断提高人民生活水平,提高社会生产力,优化城镇发展,提高资源利用水平,促进教育,医疗,贫困,环境,资源等各方面的压力问题。

  对于中国AI2.0实施布局的建议,一是结合电子政务,电子商务,快递物流,智慧社区,共享经济,智慧等主要需求,积累发展成果手机,电视用具,制造业升级,创新设计,跨媒体计算,图像编码,中文鉴定,知识中心,智慧城市,大数据等创新理念;其次,研究内容应以大数据智能,互联网社区情报,跨媒体情报;三是加强与世界各国科学家,智库的合作,推动人工智能技术向正确的方向发展。

  (中国工程院院士,原中国工程院副院长,本文发表于中国工程院“工程”英文版)

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