4月22日，全球人工智能技術(shù)大會上，與會專家熱烈討論。

　　良 耳作

　　人工智能可以幫助人類更好地工作生活，圖為海爾公司研發(fā)的海貝管家機(jī)器人。

　　人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，逐步商業(yè)化并已形成風(fēng)口。圖為蕪湖瑞思機(jī)器人公司生產(chǎn)的四軸并聯(lián)機(jī)器人。

　　人工智能打造了虛擬與現(xiàn)實(shí)相結(jié)合的環(huán)境，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化體驗(yàn)。圖為普華永道數(shù)字化體驗(yàn)中心，工作人員正在利用人工智能技術(shù)做數(shù)字化測試。

　　人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，很多產(chǎn)品可代替人工作業(yè)。圖為天津大學(xué)黃田教授研發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的高速并聯(lián)機(jī)器人。

　　在中國科協(xié)組織的“雙創(chuàng)”展覽上，來自清華的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)正在展示提供虛擬現(xiàn)實(shí)家裝的VR產(chǎn)品。

　　從年輕的英國數(shù)學(xué)家圖靈第一次在論文“理想的計(jì)算機(jī)”中提出圖靈機(jī)模型，到麥卡錫正式提出“人工智能”這一概念，從費(fèi)根鮑姆等人研制出世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)程序DENDRAL，到今天谷歌圍棋計(jì)算機(jī)程序“AlphaGo”在與韓國棋手李世石的人機(jī)大戰(zhàn)中勝出，人工智能邁過一個(gè)又一個(gè)里程碑，如今已經(jīng)整整走過60年。

　　人工智能究竟離人類智慧有多遠(yuǎn)？機(jī)器向人的邁進(jìn)中遇到哪些挑戰(zhàn)？對于人工智能在某些方面的勝出我們該擔(dān)心還是慶幸？4月22日，在由人工智能學(xué)會發(fā)起的2016全球人工智能技術(shù)大會暨人工智能60年紀(jì)念活動啟動儀式上，《經(jīng)濟(jì)日報(bào)》記者作了深入采訪。

　　人工智能有多能

　　2015年，一款人工智能應(yīng)用“how-old.net”火爆朋友圈，只要上傳一張照片，系統(tǒng)就會猜出照片中人的年齡和性別。這款智能應(yīng)用僅僅用了20多行代碼去調(diào)用微軟認(rèn)知服務(wù)中的API（應(yīng)用程序編程接口），就可以輕松實(shí)現(xiàn)。

　　“人工智能的趨勢就是未來要像人類一樣看到世界、聽到世界、理解世界?！蔽④泚喼扪芯吭撼?wù)副院長芮勇說。對此，微軟發(fā)布微軟認(rèn)知服務(wù)，把一批API放在云上，希望第三方開發(fā)者能夠很容易地調(diào)用這些API，寫出更加智能的應(yīng)用。如今，已經(jīng)有眾多類似應(yīng)用被開發(fā)出來，人工智能在人臉識別方面的準(zhǔn)確度已經(jīng)超過人類。

　　既然計(jì)算機(jī)可以識別人臉，是否可以識別其他物體？計(jì)算機(jī)有沒有能力像人一樣理解看到的圖片？

　　事實(shí)上，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有一個(gè)很重要的比賽，就是要讓計(jì)算機(jī)看一幅它沒有看到過的圖片，告訴人們它看到了什么。這些圖片涵蓋文字、車輛、動物等1000個(gè)類別，有120萬個(gè)訓(xùn)練樣本，10萬個(gè)測試圖片。

　　“這對于計(jì)算機(jī)而言是相當(dāng)困難的，2011年時(shí)，計(jì)算機(jī)的錯誤率是25.8%。但在過去的七八年里，深度學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)視覺的分類能力得到了飛躍性提高，把錯誤率從20%多降到16.4%。去年底，微軟用深度學(xué)習(xí)的算法，把錯誤率降到3.5%。斯坦福一位博士把自己關(guān)在小屋子里面認(rèn)真學(xué)習(xí)了幾個(gè)月，然后去參加同樣的比賽，錯誤率也只達(dá)到了5.1%?！避怯抡f。

　　基于深度學(xué)習(xí)的算法，計(jì)算機(jī)如今不僅能夠準(zhǔn)確識別圖片中的桌椅板凳等物品，還能找出這些物品的準(zhǔn)確位置，甚至已經(jīng)做到了像素級別的精確分類?！耙苍S對于人類來說，這是一件極其簡單的事情，但是計(jì)算機(jī)看到的東西就兩個(gè)，除了零就是1，能在零和1之間理解所有的東西，做到物體的檢測，不是件容易的事情?！避怯抡f。

　　人工智能除了在語音識別、圖像識別，包括在自然語言理解方面取得了一系列的進(jìn)步外，還在走向自適應(yīng)的智能?！叭斯ぶ悄艿倪M(jìn)步，讓機(jī)器在不同的環(huán)境下能夠自適應(yīng)地幫助人類。比如現(xiàn)在人們用的自拍軟件就用了很多人工智能的核心技術(shù)，使得拍照時(shí)不用考慮外部環(huán)境，機(jī)器會自動實(shí)現(xiàn)噪聲去除、光線補(bǔ)償和畫面優(yōu)化。”芮勇說。

　　三星電子中國研究院院長張代君表示，人工智能的發(fā)展不僅會帶來新設(shè)備，還會改造已有的產(chǎn)品和服務(wù)。家電設(shè)備智能化后，冰箱不僅僅可以用來儲存食物，還會用大數(shù)據(jù)處理分析并提出健康飲食建議，甚至進(jìn)行通信和人機(jī)交互、廚房娛樂等。語音識別改進(jìn)后，每個(gè)人都可以有一個(gè)智能語音生活助理；移動智能健康應(yīng)用進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理以后，每個(gè)人都可以有一個(gè)智能健康生活助理。具有智能提醒功能的個(gè)人智能助理使用范圍越來越廣泛，這樣的新服務(wù)領(lǐng)域，是人工智能帶給人類的紅利。

　　人工智能已經(jīng)戰(zhàn)勝人類智能了嗎

　　谷歌超級人工智能系統(tǒng)AlphaGo在與頂尖圍棋高手李世石的較量中取得勝利，是人工智能發(fā)展史上重要的里程碑，顯示出人工智能在復(fù)雜的博弈游戲中開始挑戰(zhàn)最高級別的人類選手。

　　“在AlphaGo和李世石對弈之前，大家的評測是一邊倒的，很多人認(rèn)為機(jī)器人目前與人類還有很大差距，但4∶1的大比分結(jié)果讓人們大跌眼鏡。有人甚至開始思考，AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石是否就代表人工智能戰(zhàn)勝人類?！敝袊斯ぶ悄軐W(xué)會副理事長、科大訊飛輪值總裁胡郁說。

　　“實(shí)際上，對于圍棋這樣固定規(guī)則下的完全信息博弈，計(jì)算機(jī)能打敗人類是遲早的事，因?yàn)橛?jì)算機(jī)的計(jì)算能力在不斷提升?！焙粽f，“讓人驚訝的是，深度學(xué)習(xí)讓人工智能獲得了顛覆性的成長，人們以為會在10年到15年后才會有的事情，這么快就發(fā)生了”。

　　與會專家介紹，人類目前下完的所有圍棋記錄達(dá)16萬盤，但AlphaGo在學(xué)習(xí)下棋的過程中，自己又生成了3000萬盤，沒有人記得住如此多的數(shù)據(jù)，但計(jì)算機(jī)可以，因?yàn)樗愕每?、存得多?/span>

　　中國人工智能學(xué)會理事長、中國工程院院士李德毅分析，機(jī)器之所以能下贏整盤比賽，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)的程序，構(gòu)建了兩道模仿人類思維的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第一道網(wǎng)絡(luò)主要擔(dān)當(dāng)棋局態(tài)勢的評估，第二道網(wǎng)絡(luò)評估如何落子。

　　“計(jì)算機(jī)在戰(zhàn)勝人類的過程中，使用了和人類不一樣的方法，把感知能力、強(qiáng)大的運(yùn)算能力，與搜索的方法很好地結(jié)合起來，走出了一條自己的道路?！焙粽f。

　　即便如此，也不能代表人工智能已經(jīng)戰(zhàn)勝人類智能。芮勇表示，人類和人工智能各有強(qiáng)弱之處?！叭绻麖挠洃浟陀?jì)算能力上來講，人類拼不過計(jì)算機(jī)。單純背一個(gè)圓周率π（3.1415926……），沒有人能背得過計(jì)算機(jī)。但是要論創(chuàng)造力、抽象能力和發(fā)明的能力，人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上人類。人工智能的下一個(gè)60年，需要把人類和機(jī)器二者擅長的地方相結(jié)合，這樣人類會擁有一個(gè)更加增強(qiáng)的智能?！避怯抡f。

　　人工智能下一步棋怎么走

　　計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力和存儲記憶力已經(jīng)完勝人類，甚至在感知能力，如聽覺、視覺系統(tǒng)構(gòu)建上，也取得了飛速發(fā)展，但是在認(rèn)知智能上，計(jì)算機(jī)還有很長的路要走。

　　對大腦科學(xué)深度的研究有利于人工智能再認(rèn)知方面的突破。胡郁介紹說，“人的大腦是一個(gè)非常神奇的系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是來自于人腦的啟發(fā)。但人類對人腦的認(rèn)識還不夠，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦的真正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比還存有很大的差距。從這方面尋求突破需要很長的時(shí)間”。

　　“當(dāng)前微軟、IBM、Google等則走了不一樣的道路，在人工智能方面取得了巨大成績，全依賴于現(xiàn)在工業(yè)上所使用的弱人工智能的方法，利用大數(shù)據(jù)尋求認(rèn)知智能的突破。”胡郁說。

　　在大數(shù)據(jù)的背景下，人工智能需要改變傳統(tǒng)發(fā)展思路，應(yīng)該更加注重學(xué)習(xí)。李德毅表示，人工智能的核心不僅僅是算法。傳統(tǒng)的思路認(rèn)為，軟件等于程序加數(shù)據(jù)，程序是最重要的，把數(shù)據(jù)放到程序里，進(jìn)而形成人工智能。然而，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，要形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能，用記憶認(rèn)知、技術(shù)認(rèn)知和交互認(rèn)知形成決策腦，才會出現(xiàn)當(dāng)前人工智能井噴的局面和燦爛的前景。

　　除了要充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用，開疆拓土，還需要更多地研究小數(shù)據(jù)。香港科技大學(xué)冠名講座教授、國際人工智能學(xué)會FELLOW楊強(qiáng)表示，未來人工智能的成功并不一定需要大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)是否也可以讓人工智能成功？這是發(fā)展人工智能需要進(jìn)一步研究的問題。

　　除了軟件方面的突破，人工智能的實(shí)現(xiàn)顯然還需要更多的硬件支持。張代君表示，人工智能不可能“平地起高樓”，它仰賴配套的基礎(chǔ)設(shè)施?！坝?jì)算機(jī)的運(yùn)算與控制核心是CPU（中央處理器），隨著人工智能的發(fā)展，我們是否需要專為人工智能而生的‘APU’（人工智能處理器）？”

　　實(shí)際上，這樣的深度學(xué)習(xí)所需專用芯片，已經(jīng)在一家新生企業(yè)寒武紀(jì)中誕生。

　　寒武紀(jì)科技創(chuàng)始人及首席執(zhí)行官陳天石介紹說，“現(xiàn)在人工智能深度學(xué)習(xí)成功的全部應(yīng)用都是基于通用處理器，如CPU或者GPU處理器。但是，使用通用處理器去執(zhí)行智能負(fù)載，效能比很低。5年前，谷歌大腦項(xiàng)目耗費(fèi)了7天時(shí)間，動用了1.6萬個(gè)CPU訓(xùn)練貓臉識別的模型。而今，中科院計(jì)算所研發(fā)的寒武紀(jì)專用芯片，其性能功耗比可達(dá)通用芯片的數(shù)百倍以上，而且今后還會進(jìn)一步提高”。

　　陳天石表示，在未來的智能時(shí)代，不管是云服務(wù)器還是終端計(jì)算機(jī)設(shè)備，可能都需要像深度學(xué)習(xí)這樣的專用處理器，它不會去替代從前已有的通用芯片，但是會專門處理智能任務(wù)這樣重要又及其特殊的領(lǐng)域。

　　人工智能面臨怎樣的挑戰(zhàn)

　　人工智能經(jīng)歷了60年的發(fā)展，尤其最近10年間，其語音識別、手寫文字識別、人臉識別這樣的傳統(tǒng)識別技術(shù)，在大數(shù)據(jù)的引導(dǎo)下已經(jīng)逐步商業(yè)化并形成了一個(gè)很大的風(fēng)口?！半m然人工智能在60年間經(jīng)歷了三次發(fā)展高潮，但因沒有標(biāo)準(zhǔn)化，人工智能的發(fā)展還處于比較初級的階段?！睆埓f。

　　百度深度學(xué)習(xí)研究員徐偉指出，人類智能的核心，是自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力，這方面恰恰是現(xiàn)在人工智能系統(tǒng)的短板。

　　人工智能的進(jìn)步，往往依靠大量數(shù)據(jù)的“投喂”。為了讓機(jī)器認(rèn)出一只貓，動輒需要準(zhǔn)備成千上萬只貓的圖片。這種學(xué)習(xí)過程，顯然和人類的學(xué)習(xí)方式相去甚遠(yuǎn)?！叭斯ぶ悄苓€很難從少量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。”徐偉指出。

　　相比人類而言，人工智能在某些方面還顯得相當(dāng)“笨拙”。谷歌的自動駕駛車，目前已經(jīng)行駛了數(shù)百萬公里，還是沒法實(shí)現(xiàn)徹底“自主駕駛”；而開車?yán)锍?000公里的人類駕駛員，便算得上“老司機(jī)”，可以游刃有余地面對路上的突發(fā)情況。

　　即便當(dāng)前人工智能十分引以為傲的AlphaGo，也存在很多缺陷。李德毅指出，從技術(shù)上說，AlphaGo的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有太多的學(xué)習(xí)參數(shù)，在學(xué)習(xí)中不能保證算法是正確的。此外，還有非常直觀的不足表現(xiàn)在，AlphaGo程序還沒有手、沒有眼睛、沒有感受和行為能力，下棋時(shí)還要有一個(gè)助理員拿棋子。它還沒有情緒和情感，不能現(xiàn)場分析對手的心理狀態(tài)，不能夠現(xiàn)場和對手展開心理戰(zhàn)，缺少交互認(rèn)知的能力。

　　雖然AlphaGo的成功震驚世界，但李德毅還是對AlphaGo提出幾點(diǎn)假設(shè)：如果讓AlphaGo和李世石再下一次，AlphaGo能不能復(fù)盤？在比賽之前以及比賽之后，AlphaGo的程序變了沒有？如果AlphaGo從此以后不再跟高棋手下棋，AlphaGo的程序水平會不會降低？

　　“AlphaGo的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，因其是我們圍棋手教出來的。因此，我認(rèn)為人工智能深度學(xué)習(xí)發(fā)展至今，不管是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，都不是人工智能的終結(jié)者。未來，圍棋機(jī)器人要發(fā)展成為人類的伙伴，他們有智慧、個(gè)性和行為能力，甚至還有情感。”李德毅說。

　　“盡管人工智能當(dāng)前遇到很多挑戰(zhàn)，但未來，機(jī)器人給人類帶來的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在過去幾十年間對人類的影響。人工智能已經(jīng)在改變世界，曾經(jīng)的很多工作崗位都將被機(jī)器人替代，但同時(shí)又自然地涌現(xiàn)出新的工作崗位。人類應(yīng)該善于更好地調(diào)教幫助機(jī)器人，利用機(jī)器人的優(yōu)勢，彌補(bǔ)機(jī)器人的不足，用新的機(jī)器人淘汰舊的機(jī)器人。機(jī)器人一定會讓人類自身更智能，各色各樣的機(jī)器人為我們迎來了人與機(jī)器人共舞的新時(shí)代，在這樣的時(shí)代，人類始終是領(lǐng)舞者?！崩畹乱阏f。（記者 杜芳）