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新一代人工智能(新一代人工智能发展规划pdf)

来源:交汇点新闻客户端

交汇点讯 4月11日—12日,2020中国人工智能产业年会在苏州举行。两院院士、产业领军人士和192位来自知名高校院所的权威学者和顶尖专家开坛论道,用超前视角解读新一代人工智能发展趋势。

新一代人工智能(新一代人工智能发展规划pdf)

探索新一代人工智能也许征途漫漫,却也充满对未知的期许,正如刚刚摘得“吴文俊人工智能最高成就奖”的中国工程院院士李德毅所畅想的:“到2050年,最浪漫的事也许是新一代人工智能和人类一起与时俱进,一起学习成长,解释解决新的问题,今天的手机以后将变成可交互、会学习、自成长、个性化的个人代理。”

新一代人工智能新在哪?

近日,苏州市获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区,围绕国家重大战略,探索新一代人工智能发展新路径新机制。 什么是新一代人工智能?在中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长李德毅看来,2016年Alpha Go击败人类职业围棋选手,新一代人工智能与传统人工智能的分界便由此开始。 “如算法、大数据,凡是依赖计算机做智能的都属于传统人工智能。”李德毅认为,现在所有计算机都是软件工程师编程的代码在简单地执行任务,是一种封闭型人工智能。但新一代人工智能应当是开放性的,利用交互学习和记忆,能解决不确定性问题。“我们不能只满足于算力、算法和数据的作用,而需要会学习、智编程的人工智能。”李德毅强调。

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如何培育机器的学习能力,让机器达到“类脑”“类人”的效果?不可避免地要从脑科学与认知科学研究中出发,因为人脑组织结构进化和后天学习这两件事情成就了人类的智能。人类智能进化是先低阶后高阶,低阶认知产生了感知智能和行为智能,高阶认知产生记忆智能和计算智能,而人工智能恰恰相反,诞生于符号计算,低阶认知一直很弱,必须大大加强。 由此,李德毅对新一代人工智能提出“外循环”“内协同”的时空架构。将文字、符号等想象中的概念,时时刻刻同现实世界客体直接映射并保持交互,让人工智能机器不必要穷尽每一个特定情境的训练,而是通过自主学习,情境数据和知识模型双驱动,归纳和演绎协同推进,实现知识的自提取、自编程、自组织、自成长,给出可解释的问题解决方案,由此自然地具有通用智能,表现出创造力。 “如同人无法改变自己的基因一样,机器人也许无法改变自身研发或者基础软件。”李德毅告诉记者,新一代人工智能必须要依赖自身软硬件和外部变化的环境,通过交互学习和记忆实现自编程、自成长,甚至还可以通过交互提出扩充硬件或者基础软件的要求,让机器的主人配合它更好地增长才干,适应环境变化。 如何补足逻辑缺乏的短板,打通深度学习和逻辑推理,从而解决实际问题,也是新一代人工智能面临的挑战。 “新一代人工智能的核心思路是数据和知识怎么融合,这面临很多计算理论还有算法基础设施等挑战。”清华大学计算机系副主任唐杰教授说,未来10年是一个数据与知识双轮驱动的时代。具体来说,在数据驱动上,需要做超大规模预训练,让数据能实现“举十反一”,从数据里面挖掘出深度知识;在知识驱动上,能把知识和数据融合起来,形成“数据+逻辑+推理”的认知图谱。“我们希望让机器像人一样思考,这个机器人逻辑性非常强,它生成的答案能够让人识别不出来是机器生成还是人生成的。”

从个体智能向群体智能推进

从技术角度来讲,新一代人工智能是从感知、认知阶段向自学习、自训练方向进行演进;而从产业应用角度来讲,新一代人工智能会引导产业界个体智能向群体智能方向推进。 比如,不同于机器人单体智能,数字城市建设中要实现的是群体智能。“我们可以把数字城市当作一个机器人,通过多维度、多场景的数据采集、传输、训练、应用,形成自学习、自进化,让它的训练过程越来越高效,因此我们提出了1+1+N的架构。”深圳云天励飞技术股份有限公司董事长兼CEO陈宁说,第一个1代表的是智联网,第二个1代表的是传统城市大脑升级概念,通过神经网络处理器嵌入物联网,让每一个传感器变成可以结构化物理世界的感知设备,与智联网充分地融合,形成城市的超脑。 “基于这些应用场景的探索,我们深刻感受到未来10年是以AI驱动的,第四次工业革命代表性‘人物’不会再是爱迪生这样的自然人,而是第一台率先实现自主学习的机器和设备。” 陈宁说。 人工智能的发展不可能一帆风顺,技术突破到一定程度后不可避免会遇到“瓶颈期”,必须辅以人类智能,才可能继续走好智能的道路。这也是不少专家的共识。 “我们相信新一代人工智能里面肯定有HAO智能成分。”明略科技集团首席科学家、明略科学院院长吴信东提出“好智能”概念。他解释,HAO智能=人类智能(HI)+人工智能(AI)+组织智能(OI)。也就是说,实现“好智能”的核心是人机协同。 他举了一个简单的例子,在智慧餐饮的场景下,假设一个盘子掉到地上,到底人清洗还是机器人清洗?在大智慧系统里面人是一个智能体,机器也是一个智能体。决定谁来做,HAO智能就会通过分析“谁可以来做?哪个效率高?做完后效果如何?中间如何优化?”等方方面面的考虑实现人机协同。 京东集团技术委员会主席、京东人工智能研究院院长提出未来产业数字化的核心就是让人与AI协作更加深入。他把人与AI的协作分为三个层次:第一个层次是AI技术能帮助人类从简单、重复、枯燥的工作当中解脱出来;第二个层次是,发展到下一个阶段,AI和人协同有增强作用,依靠AI能力帮助人类提高工作效率;第三个层次则是,在积累了足够多的数据和观察的基础上,再基于AI重新设计重塑工作流程,完成创新协作。 周伯文从这一角度出发,

人工智能不是人造生命

未来10年是人工智能最好的机遇,但也面临伦理方面的挑战。为了大规模产业化应用,必须考虑到人工智能公平性、隐私保护、负责任和价值对齐等必须要解决的问题。 “人工智能不是人造生命,生命是人类存在的底线,触碰底线要慎之又慎。”李德毅院士提醒科研工作者们,在人工智能“类脑”“类人”的道路上,千万不能太急躁。 他以汽车为例说道,汽车成为我们的工具后,就变成了人类的第一“杀手”,人类意识的疲劳、不良情绪等最终危害到了自己。当前计算机已经成功把智能和意识剥离,计算机没有意识但有智能,因此可以继续做没有意识、有智能的高阶机器。“非生命人工智能可以确保一以贯之的工具性,智能体外延伸才是人类最需要的。”他说。 “我希望新一代人工智能真正能做到以人为中心的智能,真正做决策,做判断的是人。”联想集团全球副总裁王茜莺说。她举例道,有国外公安系统通过数据进行监测,并使用人工智能决策到底犯人什么时候能够假释,当时出现一个案例,有一个犯人表现非常好却得不到假释,因为人工智能算法的不可解释性,没有办法回溯到底什么时候使得他的得分比较低。王茜莺认为,新一代人工智能还是要回到能够让人和机器打交道的主题,使得掌控权仍然在人的手里,这要解决很多技术上的问题,有很多可做的工作。 “要建立安全可信的人工智能。”上海人工智能研究院有限公司总经理宋海涛认为,可信的人工智能,一是要公平公正,二是要有可解释性。现阶段的人工智能在鲁棒性、数据隐私等问题上还没有一个非常好的稳定的解决方案,这需要在技术层面上解决鲁棒性、可解释性和可复制性这些核心技术挑战。“现在我们谈到机器学习、深度学习,大家都在谈自己的算法、核心模型。哪些能够真正展开,让公众能够知晓它的机理模型,这是下一步整个行业应该共同去努力解决的方向。” 新华日报·交汇点记者 蔡姝雯 蒋明睿

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