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人工智能2.0時代 如何為機器安裝智慧大腦

發(fā)布時間:2021-07-20 09:59:04來源:中國青年報


  人工智能計算中心預約排到半年后


  “海棠不惜胭脂色,獨立蒙蒙細雨中。”

  想象一下,假設給智能機器人讀這首詩,讓人和機器同時在圖像數據庫中尋找與這首詩最匹配的場景,結果會是怎樣?

  7月14日,在2021中國·寧波新一代人工智能學術峰會(后簡稱“學術峰會”)上,中國工程院院士、西安交通大學人工智能與機器人研究所教授鄭南寧提到,在這種場景下,機器人會按照規(guī)則辦事,從數據庫中找出一幅海棠圖,海棠的葉子上可能還掛著雨珠。而在這場對比實驗中,不同的人會作出不同的選擇,一個可能的結果是,有人會選擇一位亭亭玉立的少女,行走在幽靜的田間小道,天上還下著蒙蒙的細雨。

  這個實驗提醒科學家,“人工智能面臨著如何把知識賦予場景的挑戰(zhàn)。”鄭南寧解釋道。

  自2015年起,中國工程院批準啟動了《中國人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究》重大咨詢項目,以潘云鶴等院士為代表的科學家開始進行“人工智能2.0計劃”。

  “以往人工智能1.0只研究了語言知識,沒有對視覺知識進行研究。而到了人工智能2.0以后,深度學習解決了大量的視覺問題。”在學術峰會上,中國工程院院士、浙江大學教授潘云鶴提到,人工智能1.0的夢想是讓智能語言轉化成畫面,未來可以通過視覺知識等核心技術實現。

  在學術峰會上,鄭南寧分享了2006年一位德國心理科學家做過的兒童心理學實驗。

  實驗里,一個大人兩手抱著書,準備放置于書柜里,可自己無法騰出手打開柜子,而在房間的另一個角落,母親抱著1歲半的孩子在一旁坐著,此時大人沒有給孩子任何的指令,但是孩子跑過去,打開了柜門,大人把書放了進去。

  “這個心理學實驗給我們人工智能研究提出了一個嚴峻的挑戰(zhàn),那就是我們如何使智能系統(tǒng)也要具有像孩子這樣的合作性行為。”鄭南寧解釋,這個看似普通的心理學實驗讓科學家去思考,是否可以通過理解1歲半孩子的大腦所想,讓機器人也具有智能性、靈活性與合作性的行為。

  人工智能2.0時代,“機器人腦”被賦予了更多人性化期待。中國工程院院士、德國國家工程科學院院士吳志強描繪了一個智能化的城市生活場景。

  在智能化城市里,如何讓一位80多歲的空巢老人安享晚年?人工智能系統(tǒng)一方面要做好健康模塊的監(jiān)測,包括老年特別病護理、心血管與癌癥特別監(jiān)測等,另一方面做好基本生存條件的把控,涉及餐飲的熱量供給、生命危急情況報警、排泄物監(jiān)測等。此外,“智能大腦”也需要提供情感需求的滿足,包括支持老朋友互動、學習興趣模塊等。系統(tǒng)還要向外部延展,與樓棟、社區(qū)連接在一起,實現家庭設施和維修、安全報警防災的服務。

  “智能機器可以實現自己的迭代、服務和維修。”在吳志強看來,不同模塊的組合,形成了具備全盤化思維的人工智能“大腦”。

  “目前人工智能對于處理一般問題已經很成功,但在處理更大量、復雜的問題上,沒找到開啟復雜系統(tǒng)的智能鑰匙。”中國科學院院士、北京航空航天大學教授鄭志明在接受中青報·中青網記者采訪時表示,這把鑰匙是指理解非線性隨機在構成復雜系統(tǒng)過程中所起的作用。

  “人工智能面臨不可解釋性等重大瓶頸挑戰(zhàn),非線性問題是主要根源。”鄭志明把非線性比喻成一座山,而現在部分人工智能的研究片面地認為線性加上線性,一個加上另一個就能翻越一座山,就能做到非線性,例如當下的深度神經網絡,“這實際上是偽非線性”。

  而在應用領域,人工智能的落地也面臨了一些誤區(qū)。中國工程院院士、浙江大學求是特聘教授譚建榮提到,大數據、人工智能等技術用到制造業(yè)之中,形成了智能制造。

  他認為,智能制造是智能技術與制造技術的融合,用智能技術解決制造的問題。

  但“智能制造既不等于無人工廠,也不等于黑燈工廠。”譚建榮觀察到,存在這樣一種行業(yè)現狀,即有些企業(yè)為了保持工廠里面的黑燈,進而達到無人車間的目的,他們在工廠外面保持白燈,付出的成本代價更高。

  近年來,在中國人工智能2.0和新一代信息技術的引領下,出現了人機互聯(lián)、混合現實、大數據、人工智能等新興的技術領域和信息產業(yè),而新一代信息技術帶動了制造業(yè)的發(fā)展。譚建榮說:“在人工智能和大數據技術的驅動下,對制造企業(yè)產生了深刻影響,推動實體經濟轉型升級。”

  科學家們如何迎接人工智能2.0時代的挑戰(zhàn)?潘云鶴認為,與人工智能1.0的語言知識研究不同,人工智能2.0要向視覺知識的研究進行轉向。

  這背后涉及了視覺知識表達、視覺識別、視覺形象思維模擬、視覺知識的學習和多重知識表達等5個重要問題。潘云鶴提到,以視覺形象思維模擬為例,人工智能2.0可以實現1.0無法實現的場景,即根據智能語言生成畫面。

  “這是一塊荒蕪而肥沃的北大荒,我們要把這塊地開拓好,把這個無人區(qū)探索好,占領好。”潘云鶴說道。

  “海棠不惜胭脂色,獨立蒙蒙細雨中。”

  想象一下,假設給智能機器人讀這首詩,讓人和機器同時在圖像數據庫中尋找與這首詩最匹配的場景,結果會是怎樣?

  7月14日,在2021中國·寧波新一代人工智能學術峰會(后簡稱“學術峰會”)上,中國工程院院士、西安交通大學人工智能與機器人研究所教授鄭南寧提到,在這種場景下,機器人會按照規(guī)則辦事,從數據庫中找出一幅海棠圖,海棠的葉子上可能還掛著雨珠。而在這場對比實驗中,不同的人會作出不同的選擇,一個可能的結果是,有人會選擇一位亭亭玉立的少女,行走在幽靜的田間小道,天上還下著蒙蒙的細雨。

  這個實驗提醒科學家,“人工智能面臨著如何把知識賦予場景的挑戰(zhàn)。”鄭南寧解釋道。

  自2015年起,中國工程院批準啟動了《中國人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究》重大咨詢項目,以潘云鶴等院士為代表的科學家開始進行“人工智能2.0計劃”。

  “以往人工智能1.0只研究了語言知識,沒有對視覺知識進行研究。而到了人工智能2.0以后,深度學習解決了大量的視覺問題。”在學術峰會上,中國工程院院士、浙江大學教授潘云鶴提到,人工智能1.0的夢想是讓智能語言轉化成畫面,未來可以通過視覺知識等核心技術實現。

  在學術峰會上,鄭南寧分享了2006年一位德國心理科學家做過的兒童心理學實驗。

  實驗里,一個大人兩手抱著書,準備放置于書柜里,可自己無法騰出手打開柜子,而在房間的另一個角落,母親抱著1歲半的孩子在一旁坐著,此時大人沒有給孩子任何的指令,但是孩子跑過去,打開了柜門,大人把書放了進去。

  “這個心理學實驗給我們人工智能研究提出了一個嚴峻的挑戰(zhàn),那就是我們如何使智能系統(tǒng)也要具有像孩子這樣的合作性行為。”鄭南寧解釋,這個看似普通的心理學實驗讓科學家去思考,是否可以通過理解1歲半孩子的大腦所想,讓機器人也具有智能性、靈活性與合作性的行為。

  人工智能2.0時代,“機器人腦”被賦予了更多人性化期待。中國工程院院士、德國國家工程科學院院士吳志強描繪了一個智能化的城市生活場景。

  在智能化城市里,如何讓一位80多歲的空巢老人安享晚年?人工智能系統(tǒng)一方面要做好健康模塊的監(jiān)測,包括老年特別病護理、心血管與癌癥特別監(jiān)測等,另一方面做好基本生存條件的把控,涉及餐飲的熱量供給、生命危急情況報警、排泄物監(jiān)測等。此外,“智能大腦”也需要提供情感需求的滿足,包括支持老朋友互動、學習興趣模塊等。系統(tǒng)還要向外部延展,與樓棟、社區(qū)連接在一起,實現家庭設施和維修、安全報警防災的服務。

  “智能機器可以實現自己的迭代、服務和維修。”在吳志強看來,不同模塊的組合,形成了具備全盤化思維的人工智能“大腦”。

  “目前人工智能對于處理一般問題已經很成功,但在處理更大量、復雜的問題上,沒找到開啟復雜系統(tǒng)的智能鑰匙。”中國科學院院士、北京航空航天大學教授鄭志明在接受中青報·中青網記者采訪時表示,這把鑰匙是指理解非線性隨機在構成復雜系統(tǒng)過程中所起的作用。

  “人工智能面臨不可解釋性等重大瓶頸挑戰(zhàn),非線性問題是主要根源。”鄭志明把非線性比喻成一座山,而現在部分人工智能的研究片面地認為線性加上線性,一個加上另一個就能翻越一座山,就能做到非線性,例如當下的深度神經網絡,“這實際上是偽非線性”。

  而在應用領域,人工智能的落地也面臨了一些誤區(qū)。中國工程院院士、浙江大學求是特聘教授譚建榮提到,大數據、人工智能等技術用到制造業(yè)之中,形成了智能制造。

  他認為,智能制造是智能技術與制造技術的融合,用智能技術解決制造的問題。

  但“智能制造既不等于無人工廠,也不等于黑燈工廠。”譚建榮觀察到,存在這樣一種行業(yè)現狀,即有些企業(yè)為了保持工廠里面的黑燈,進而達到無人車間的目的,他們在工廠外面保持白燈,付出的成本代價更高。

  近年來,在中國人工智能2.0和新一代信息技術的引領下,出現了人機互聯(lián)、混合現實、大數據、人工智能等新興的技術領域和信息產業(yè),而新一代信息技術帶動了制造業(yè)的發(fā)展。譚建榮說:“在人工智能和大數據技術的驅動下,對制造企業(yè)產生了深刻影響,推動實體經濟轉型升級。”

  科學家們如何迎接人工智能2.0時代的挑戰(zhàn)?潘云鶴認為,與人工智能1.0的語言知識研究不同,人工智能2.0要向視覺知識的研究進行轉向。

  這背后涉及了視覺知識表達、視覺識別、視覺形象思維模擬、視覺知識的學習和多重知識表達等5個重要問題。潘云鶴提到,以視覺形象思維模擬為例,人工智能2.0可以實現1.0無法實現的場景,即根據智能語言生成畫面。

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