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清華博導馬少平：互聯(lián)網(wǎng)拯救了人工智能
發(fā)布時間：
2020-07-21
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自AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后，人工智能再次成為輿論熱議焦點。這場世紀之戰(zhàn)意味著什么？為什么機器會贏？不遠的將來會出現(xiàn)具備超強人工智能的機器嗎？帶著這些問題， 近日LinkedIn（領(lǐng)英）中國旗下的職場社交App「赤兔」邀請到清華大學博士生導師、中國人工智能學會副理事長馬少平和IBM中國研究院研究總監(jiān)、大數(shù)據(jù)及認知計算研究方向首席科學家蘇中，兩位專家分別從各自的專業(yè)領(lǐng)域探討AI如何走進人們的生活。這是自赤兔上線以來，第一次線下、線上語音直播同步進行的熱點活動，當晚吸引了全國近千人參與并與嘉賓提問互動。
“互聯(lián)網(wǎng)拯救了人工智能”馬少平教授認為，隨著數(shù)據(jù)獲取方便，人工智能的方法也逐漸提高，互聯(lián)網(wǎng)、云計算的發(fā)展帶來的海量數(shù)據(jù)讓人工智能又火了一把，AlphaGo能戰(zhàn)勝李世石更多獲益于機器深度學習的發(fā)展。但他表示目前深度學習從某種程度上還只是解決了感知的問題，像人類一樣有推理能力，真正全面超過人發(fā)展到強人工智能，在其有生之年是很難看到曙光的。IBM科學家蘇中則對人工智能的應(yīng)用場景展開了暢想，他認為機器能否從海量的數(shù)據(jù)運算到幫助人做決策，這才是認知計算最核心。未來在醫(yī)學和教育行業(yè)，人工智能或?qū)€性化決策產(chǎn)生重大影響。
AlphaGo是靠100%的汗水打敗九段高手李世石
在回顧人工智能的發(fā)展歷程時，馬少平介紹說在AlphaGo出來之前，計算機圍棋最好水平也就是業(yè)余五段左右，現(xiàn)在應(yīng)該是到九段了。因為從業(yè)余五段到職業(yè)棋手就是很大的飛躍，從（職業(yè)）初段再到九段是很大的飛躍。所以不管在下棋這方面是里程碑，在人工智能方面也是一個里程碑。
AlphaGo戰(zhàn)勝李世石并不是因為機器有多聰明，因為機器能夠無限的復述、演繹，重新的復盤、操作窮舉在這里面用到的棋局、算法。因為對于這些數(shù)據(jù)的處理能力，機器比一個聰明棋手的大腦要強的多?！癆lphaGo連1%的天分都沒有，它的天分來自于它整個算法設(shè)計的團隊，它的海量運算。因為16萬盤棋，在那么大的深度學習網(wǎng)絡(luò)，讓人算我相信是算不完的，它能把里面最后的規(guī)律找到。”蘇中認為，AlphaGo有一點是利用了現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)，它用歷史上十多萬盤的專業(yè)棋手下的棋盤的對局，可能產(chǎn)生了上千萬盤對局的狀態(tài)。他們利用機器深度學習、網(wǎng)絡(luò)學習去學。因為深度學習是一個黑盒子，進去的東西，出來的東西人解釋不清，但是AlphaGo把里面規(guī)律性的東西找到了。此外，它不光把棋盤內(nèi)容放進去了，同時它把里面的輸贏關(guān)系，一些對棋局的判斷，人講不清楚道不明白的點，它用機器的模型理念把它放進去，而且它有擴展能力。
馬少平教授則補充說，AlphaGo的成功獲益于深度學習的突破性發(fā)展。它把深度學習加上強化學習的方法引入進來，但是它的整體框架還是蒙特卡羅數(shù)的搜索，一個是策略網(wǎng)絡(luò)，一個是估值網(wǎng)絡(luò)，使得它的搜索可能下的步驟橫向的步驟減少了。在此之前還是所有的可能性都要模擬，現(xiàn)在是限定在某個范圍內(nèi)。原來的每次模擬都要從上到下模擬到底，現(xiàn)在采用估值網(wǎng)絡(luò)以后模擬到中間可能就停止了，這樣的話節(jié)省了時間可以模擬的次數(shù)更多了，這樣效率就高了。
互聯(lián)網(wǎng)拯救了人工智能 超強人工智能尚不可能出現(xiàn)
人工智能（AI）這個概念到今年為止已經(jīng)六十年了，然而它的發(fā)展卻一波三折。經(jīng)歷了從早期計算條件、硬件條件的限制，到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺少理論支撐的瓶頸。但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能又逐漸熱起來了。“互聯(lián)網(wǎng)拯救了人工智能?！瘪R少平教授說，隨著數(shù)據(jù)獲取方便，人工智能的方法也逐漸提高，互聯(lián)網(wǎng)、云計算的發(fā)展帶來的海量數(shù)據(jù)讓人工智能又火了一把。
不過，馬少平教授認為人工智能是一個目標，不是具體的方法，它是希望機器能夠在某些方面達到人或者是像人這樣一個目標。語音識別好像是有人工智能的一種能力，人可以走路，現(xiàn)在的掃地機器人，也是人的能力，但除此之外人還有更高級的能力。因為人的能力實在是沒有邊界的，“可以說我們一直在路上，沒有說哪天人工智能能實現(xiàn)?！?/strong>
“目前的人工智能還是在一定的限度內(nèi)進行的，它的模型實際上是限定了它的解的空間，你只能在這個范圍內(nèi)。比如我們說要現(xiàn)在要找一個唱歌最好的，現(xiàn)在就在這個房間里面的，再好也是在這個房間里面唱歌最好的，外面的不算在內(nèi)?！碧K中表示，很多時候講機器利用大數(shù)據(jù)，是指它可以輔助人做決策。就像飛機一樣，飛機有自動駕駛，飛行員在任何時候基本上是很輕松的。但是仍然沒有人敢說，就讓機器去駕駛。因為自動駕駛的基本還是在于正常情況下，當把數(shù)據(jù)輸入以后，它可能駕駛的比人還準確，不容易犯錯。但是在非正常情況下，機器缺少思維擴張能力。人工智能不知道人怎么去思考，不知道我們那些無限可能的東西在里面的邏輯是什么，所以現(xiàn)在的人工智能從某種程度上來講它是弱的。
人工智能或?qū)⒃卺t(yī)療、教育領(lǐng)域發(fā)揮重大作用
據(jù)IBM科學家蘇中介紹，因為大數(shù)據(jù)的存在，機器的運算能力越來越快，但從運算到幫助人類去做個性化決策，這是才是認知計算最核心的部分，也是人工智能最有價值的部分。他希望IT技術(shù)未來在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上能夠幫助人們從賺取一美元到一百萬美元，再到一億美元這樣的決策里面提供很好的服務(wù)決策。
IBM之所以進入這個市場，是希望IT從原來以計算為核心的提升到能通過海量的數(shù)據(jù)來輔助人類決策。比如說在醫(yī)療里面，未來機器可以通過認知計算，通過理解圖像，理解病例里面的文字信息，理解新的醫(yī)療機構(gòu)來出具可供醫(yī)生做決策研究報告?！贝送庠诮逃矫?，“每個孩子都想因材施教。但是真正做到因材施教個性化也是一樣的，每個人的特質(zhì)不一樣，他對同樣的問題反應(yīng)不一樣，你這個數(shù)據(jù)的采集現(xiàn)在有辦法了，我能不能幫他來做。所以人工智能會在這些行業(yè)帶來新的變革?！?/strong>
針對人工智能未來在人們生活中的應(yīng)用，除了兩位專家給出了前瞻性的思考，赤兔的兔友也提出了很多有意思的觀察。一位在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域就職的赤兔用戶還專門針對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與AI的結(jié)合應(yīng)用，與兩位專家進行了有趣的探討。路漫漫其修遠兮，未來或許當人類能把人的大腦邏輯搞明白，或許才能真正制造一個智能的機器系統(tǒng)。