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讓智能不負人工期待——華中科大電子信息與通信學院院長黃曉慶與《前沿科學》關于人工智能產業化的獨家對話

2019-06-24 07:40:22 來源: 《前沿科學》 作者: 翟玉梅 畢文婷

《前沿科學》編輯  翟玉梅  畢文婷 

海量互聯網數據持續積累、應用場景的不斷豐富、經濟結構轉型升級……人工智能不只停留在技術層面,正與社會、經濟加速融合,拓展人類生活的邊界,它也成為世界主要發達國家在新一輪科技競爭的新焦點。

2017年《新一代人工智能發展規劃》發布以來,全國已有20個?。ㄖ陛犑校┌l布了多項人工智能相關政策,并提出各自的發展定位與目標,國家政策和規劃緊鑼密鼓,人工智能產業發展也如火如荼。顯然,這不是一時的熱潮,而是一場實實在在的長征。人工智能發展的終極目標是什么?人工智能產業落地應用需要怎樣的生態?華中科技大學電子信息與通信學院院長黃曉慶在接受《前沿科學》獨家專訪時,從云端智能機器人的發展契機,分享了他對人工智能產業化發展的深刻思考。 

人工智能發展還需人類掌控

《前沿科學》:人工智能,已成為當前和未來人們生活不可或缺的部分,但公眾似乎并不清楚人工智能已發展到什么程度。作為人工智能專家,您對當前人工智能發展作什么評價?

黃曉慶:談到人工智能,放到人類的發展史大框架來看,三次工業革命的發生讓人類用300年的時間超越過去3000年的時間,我們人類過去3000年文化的發展超過了在那之前的30000年,我們人類過去30000年發展超過了再往前的30萬年,它是指數發展的歷程,是人類不斷制造和使用更高級工具的歷史,不斷智能化的過程。得益于英國科學家艾倫·麥席森·圖靈和美國科學家馮·諾依曼分別對計算機理論和架構的貢獻,計算機的發明使人類智慧創造達到巔峰。

1956年,由美國人約翰·麥卡錫在達特茅斯會議上首次提出人工智能概念,并定義它為“創造出智能機器的科學和工程”,是計算機科學的一個重要分支。經過60年演進,2016年3月,AlphaGo1.0以4∶1擊敗韓國圍棋冠軍李世石,讓大眾的目光再次聚焦到人工智能,但從某種程度講,AlphaGo1.0還是通過學習人類智能下圍棋的方法進行訓練。2017年,AlphaGo又有了新的突破,AlphaZero可以不需要學習任何人類過去的圍棋知識就可戰勝人類。AlphaGo是人類第一個用深度學習的方式訓練出來的神經網絡,可以解決無法窮盡的計算問題并做出決策,但它只專注在設定領域,還是處于弱人工智能階段。

盡管至今人類還無法解釋清楚人腦是如何自主學習、歸納學習且效率高、能耗低,但這也給我們啟發,機器神經網絡的設計和人的大腦類似,隨著科學家對關鍵技術突破,我堅信人工智能的未來,必然會在人類掌舵下駛向超人工智能。 

《前沿科學》:您剛提到人工智能和人類智能,這兩者之間有著怎樣的聯系?

黃曉慶:首先,人工智能發展到現有水平,離不開兩個重要的人物,Geoffrey Hinton和Yann LeCun,他們分別創造了回歸網絡RNN和卷積神經網絡CNN,人類基本的思維能力是建立在這兩種神經網絡之上的。所以人工智能其實一直試圖在模擬人類智能,就目前發展水平來看,它擅長處理數據,但不善于抽象思考;而人類則不善于處理數據,更擅長做抽象決策。人工智能的設計原理和動力是作為人類智能的輔助和補充,而不是要取代人類智能,兩者相輔相成,彌補了彼此的不足。因此,他們可以一起完成任何自己無法單獨完成的任務。

比如,很多人都持有一種觀點,即未來機器會取代人類的工作機會。人工智能的發展肯定會帶來社會分工的變化,它會將人類從一線的工作中解放出來,使社會生產力極大提高,并且可操控機器人不“造反”。人類將有更多的時間把我們的智慧用于具有創造性、社交性、藝術性等其他有價值的應用中。人工智能將解放人工又離不開人工,未來一定是人工智能和人類智能共同構建的世界。 

《前沿科學》:您曾多次談到,最初關于人工智能的直觀印象,來源于《星際迷航》的機器人Data。您怎么看待人工智能與機器人?

黃曉慶:作為科幻迷,《星際迷航》的機器人Data是我認為理想中的機器人模型,是感覺、運動和思考的結合體現。機器人的演進方向遵循著人工智能發展歷程。早在1942年,美國科幻小說家阿西莫夫就提出了機器人三定律:機器人不得傷害人類個體(第一定律);機器人必須服從人給予它的命令,與第一定律沖突時例外(第二定律);機器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護自己的生存(第三定律)。機器人三定律被稱為“現代機器人學的基石”,后來又補充了機器人零定律:機器人必須保護人類的整體利益不受傷害。人工智能的發展也應遵循機器人“四定律”。

我認為,人工智能是一種以模擬、擴展和延伸人的智能的理論、方法和技術,它是一門科學。機器人則是人工智能技術的集中應用,人工智能賦予機器人學習、思考的能力,乃至自主進化,它極好地驗證了人工智能的技術發展,兩者相互促進。

規?;涞貞靡o行業發展時間

《前沿科學》:現在,國內外業界都在談5G網絡,您覺得,5G對人工智能深度應用會產生怎樣的影響?

黃曉慶:移動通訊,特別是第五代移動通訊帶來的新機遇,為人工智能應用提供了絕佳的設施。人類的神經網絡,從大腦連接到身體所有的器官,它是有通訊延遲的,從大腦到手大概是100ms,最短的距離,從大腦到眼睛是30ms。未來5G移動通信技術將延遲減少一個數量級以上,可以提供超人類的反應速度。再加上它連接數高,這就為萬物互聯創造了很好的環境。萬物互聯產生了數據洪流,使得數據爆炸性增長。

其實,2011年我在中國移動研究院時,就曾針對5G的應用做過調研,最后得出的結論是,5G的服務對象是機器人,而不是人。目前市場上現有的機器人因“腦容量”太小,以至于機器人能學習的東西十分有限。如果將機器人“大腦”放在云端,也就意味著它有無窮無盡的“空間”來存儲數據,學習能力更強,能表達的東西也就更多。

學院與達闥科技共同推進的云端智能機器人,從云端技術切入人工智能的核心領域,具體來講,云端智能機器人將是5G時代的“殺手級”應用,是人工智能的發展必然。

《前沿科學》:某種程度上,云端智能機器人發展是否已在實踐著人工智能產業化路徑?

黃曉慶:機器人神經網絡是由移動通訊網絡來實現,云端智能機器人是由一個云端大腦,通過網絡連接到集群的本體,但是它真正達到像保姆服務人類生產、生活,也是必須要人來作為機器訓練師,用人類來遠程的控制機器人。這個過程產生了數據,數據再回饋到云端大腦的人工智能平臺,這是一個偉大的過程:從訓練到推理,再從采集數據,再到機器人進化,最終機器人可被規?;瘡椭?。

2017年,我國出臺了《新一代人工智能發展規劃》,從多個角度描繪了建設世界人工智能強國的藍圖。其中智能機器人作為人工智能新興的一種產業,特別是云端智能機器人,我認為要實現大規模應用需要一個長期的過程,我給自己的時間是15年,與業界一起,做好機器學習和數據訓練等基礎關鍵技術的研發、商業模式探索、應用環境的構建。對人工智能的要求,當務之急是要規?;涞?,為社會創造價值。而云端智能機器人是突破工業紅線的人工智能,我預計它未來會像智能手機一樣普及,形成標準化應用,是一個萬億級美元的市場,將是目前汽車和移動通信的市場規模的總和。它最終以共享、跨界、人機協同智能形態,并擴散到經濟領域的各個角落。 

新技術帶來產業滲透方向

《前沿科學》:習近平總書記在致第三屆人工智能大會的賀信中提到,人工智能正受到移動互聯網、大數據、超級計算、腦科學等新理論新技術的驅動。您認為,影響人工智能發展的關鍵技術有哪些,這種驅動作用體現在哪些方面。

黃曉慶:當前人工智能的發展得益于算法、數據和算力三方面共同的進展。大數據是人工智能發展的基石。目前的深度學習算法主要是建立在大數據的基礎上,并從中歸納出可以被計算機運用的知識或規律。云計算是人工智能背后強大的助推器,云計算可以讓我們體驗每秒10萬億次的運算能力,這么強大的計算能力可以模擬核爆炸。

2013年以來,大數據和大計算驅動已成為深度學習算法的主流,正逐漸成為一種通用賦能工具。當前,以深度卷積神經網絡為基礎的新一代人工智能,能夠獲得更加接近于人類水平的感知能力和對自然語言的模式分析能力,帶來了超越人類的博弈能力。而對抗性神經網絡的最新進展則促進生成超分辨率具真實感的原創圖像、聲音、3D物體等。這些都為人工智能的產業滲透帶來了更多新的方向。 

《前沿科學》:云端智能機器人,是將機器人大腦放在云端,您覺得它是在構建應用環境還是控制系統,將面向人類怎樣的期待?

黃曉慶:在機器人的云端大腦中,我們將多媒體交互、人工智能算法、語言、視覺和運動控制相結合,形成了一個多模態環境。在此基礎上,我們將機器智能技術與人類智能輔助相結合,構建了一個不斷進化的深度學習系統。這樣,我們就可以讓機器人在人的支持下不斷學習新的技能。

考慮到人工智能目前存在局限性,人類將直接正向干預云端大腦,確保人工智能的安全性和決策可控性,實現人工智能與人類智能無縫融合架構,通過人類的干預形成強化學習的智能反饋到系統中,加快從“弱人工智能”到“強人工智能”的發展進程。

當然,中國服務機器人領域目前也方興未艾,云端智能機器人處于行業發展的初期,還缺乏專業標準,還需各方企業能夠協同創新,最終形成人工智能和機器人領域的有效標準,從而推動整個產業的發展。

(原載于《前沿科學》2019年第2期

責任編輯: 桂楷東
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