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聚焦益链科技区块链全球生态大会:人工智能的基础研究

2019-07-31 15:17:41 来源:新化月报网 点击:409

【大比特导读】卢策吾教授提到,从2012年开始,各种关于人工智能的新闻开始涌现,但是大部分新闻趋于表面,我们应该更多从人工智能基础研究看待这个行业的发展。

区块链从来都不是孤身一人在战斗,它与大数据、人工智能等新兴技术紧密相连,影响着未来世界的发展。2019区块链全球生态大会上,上海交通大学卢策吾教授带来了题为《人工智能的基础研究》的精彩分享,深度剖析了人工智能的底层技术指标及面临的瓶颈。

AI技术

卢策吾教授提到,从2012年开始,各种关于人工智能的新闻开始涌现,但是大部分新闻趋于表面,我们应该更多从人工智能基础研究看待这个行业的发展。

人工智能拥有什么样的特性?

按照从科学突破到产业革命的逻辑,电磁科学、计算机科学、人工智能科学等因为科学发展突破导致整个行业巨大的革命,因此人工智能是科学驱动型的产业。从基础科学到现实的产业革命,突破的时间越来越快,仅仅几年的时间就可以看到人工智能目前这么大的体量,由此可见各个国家也把人工智能当成科技发展的重点。

人工智能从1950年开始发展,途中有起有落,一旦有进展就会产生很大的波动。在70年代、80年代,人工智能是基于规则的专家系统,但是难点就在于规则很难写下来;到了90年代和00年代,出现了机器学习,机器学习默会知识表达,但是出现了计算力不足、算法表征能力不足、数据不够等问题。因此,人们在5到6年之前发展了深度学习,在三个方面产生了巨大的突破:GPU的出现,让计算能力大大提高;算法深度学习,让表征能力更强;大规模数据的驱动。恰恰在2012年,这三点都得到了突破。

为什么深度学习需要带来大量的数据?

这会带来什么问题?深度学习之后,人工智能会走向什么地方?人类可以通过几个特点就知道猫和狗的区别,但是对于机器来说,它需要在大量的数据当中寻找相似处。为什么需要大数据?因为深度学习就是在大量数据中找相似的地方做判断。数据是原油,也是枷锁。数据获取和计算力会存在人类可达边界,数据并不是什么都可以做,它在可达边界之外什么都做不好。因此,有多少人工就有多少智能,因为人工智能背后需要大量的数据,而每次的学习成本都会非常高。机器关联是通过信号相似性,小跨度的;而人类关联是基于理解,大跨度的,根本的区别决定当今人工智能会遇到什么样的瓶颈。

计算机看到车,它的深度学习是记下“车的模式”而不是“车的概念”,是基于信号相似和模式的记录而非基于理解。因此,学术界接下来会关注小样本学习、迁移学习、样本生成等问题,来推动人工智能下一步增长,每一小步的拓展都可以带来大领域的进步。

山西11选5APP下载卢策吾提出,人的学习代价是随着任务增加呈下降趋势的,但深度学习的学习代价是随着任务增加而增加,人们也在思考如何突破这些壁垒。关联能力、推理能力、学习能力、知识构建……这些概念要落实、要可计算、要可被建模都很困难。下一步应该怎么走?定义问题比解决问题更重要,例如学习关联推理,“如何定义如何验证”在某个层面来说比基础研究更重要。

回到产业界关心的话题

1、这一轮人工智能热潮的底层技术驱动是什么?有什么特点?

山西11选5APP下载人工智能的底层驱动就是深度学习,需要大数据,但是成本很高。

2、这轮AI产业热潮是否有泡沫,未来发展会不会进入瓶颈?

与互联网产业相比,互联网产业的科学根基是在80年代,而深度学习的科学根基是在2006年以前。从2002年互联网泡沫来看,一个基础科学成立之后,会产生很多有待完善的需求。互联网的科学根基达到了万亿美元规模的级别,人工智能的科学根基也逐步出现了无人车、行业机器人、智能医疗等项目,问题在于科学如何渗透到行业里面去。因此,深度学习的红利足以产生很大的产业规模,目前来看,这个红利还没有被完全消化。待深度学习的红利消化完之后,我们则需要有新的基础研究进展来突破瓶颈。

3、人工智能会不会带来更多的失业?

人工智能可能会带来工作方式的转换,越是有套路、关联跨度越小的工作,机器替代的能力会更强。

4、未来机器会不会威胁人类?

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