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中科院院士张钹:大数据驱动的人工智能有大量毛病,且是根本性的

2019-12-01 10:19:01        浏览量: 970次

在大数据的“滋养”下,休眠的人工智能重获生机。自从谷歌阿法尔在第一次世界大战中成名以来,人工智能已经成为家喻户晓的名字。现在,人工智能发展瓶颈的声音又出现了。

人工智能经历了什么样的历程,目前的形势是什么,应该如何突破?

9月21日,第五届中国人工智能大会在青岛胶州举行。中国科学院院士、清华大学人工智能研究所所长张博在题为《迈向第三代人工智能的新征程》的报告中解释了上述问题。

总是在路上,这就是人工智能的魅力

20世纪60年代,人工智能的概念被提出。

张博说,这是第一代人工智能,技术突破是基于知识和经验的象征性推理模型。基于这一理论,当时有一个非常乐观的估计,即十年后,机器将击败所有国际象棋选手,二十年后取代所有人类工作。

"这是人工智能的一个特征,通常被高估了."张博说,只是在60年后,机器才打败了国际象棋选手,要取代所有人类的工作可能还有很长的路要走。

他还说,第一代人工智能具有明显的优势。它模仿人类,可以解释。然而,它的局限性也很大,最大的问题是人类的知识和经验难以准确表达,这也是人工智能进入冬季的根本原因。

由于大数据的发展和应用,人工智能迎来了第二个春天。

张博说,第二代人工智能最重要的成就是深入学习。基于足够的数据,可以建立一个有用的人工智能系统。

张博说,与第一代人工智能相比,第二代人工智能不需要预处理,只需要输入原始数据;此外,性能也有了很大提高。

例如,在语音识别领域,错误率越来越低。在图像识别领域,2011年图像的错误率为50%,由于深度学习,机器在四年内超过了人类水平。最值得注意的是,阿法尔击败了国际象棋选手。

基于上述的提升和变化,许多估计出现了,例如,机器将在十年内取代40%以上的人工工作。在三到五年内,智能驾驶可以大规模生产。

为什么人工智能经常是乐观的?张博解释说,首先,他低估了发展人工智能的难度,高估了所取得的成果。第二是历史事件的影响。蒸汽机发明之后是工业革命,计算机发明之后是信息革命。"人们想要一些东西来领导人工智能革命."然而,人工智能中没有“蒸汽机和计算机”。

“永远在路上。”张博说,这是人工智能的另一个特点及其魅力。

今天的人工智能没有自我意识。

现在哪个场景适合应用人工智能?

张博说,第一代和第二代人工智能的应用场景必须满足丰富的数据或知识、完整的信息、确定性信息、静态(或根据确定性规律进化)、单一领域和单一任务五个条件。“要满足这五个条件,计算机绝对可以打败人类。如果不满足某些条件,申请将变得困难。”他说。

以自动驾驶为例,张博说,为什么很难创造廉价可靠的自动驾驶,因为它不是完整的信息,具有不确定性,不是静态的,也不是涉及汽车、行人、其他车辆等的单一领域问题。

“如果应用场景满足上述五个条件,并且每个人都足够大胆地去做,那么机器肯定会超越人类。”他说。

人工智能接下来应该关注哪些领域?

张博说,用数据驱动方法制造的人工智能系统存在大量缺陷,这些缺陷是根本性的,也是极其危险的。例如,虽然机器的图像识别率高于人类,但它与人类的感知完全不同。在图像中加入噪声后,机器被识别为猎豹而不是知更鸟。"图像识别系统还没有达到人类的认知水平,只有低等动物的水平."他还表示,图像识别系统仍然非常脆弱,容易受到攻击。

此外,他强调人工智能是不自觉的。

"现在有了迈向第三代人工智能的新的历史机遇。"张博说,第三代人工智能应该纠正上述两个局限,建立可解释的、稳健的人工智能理论,发展安全、可信和可用的人工智能技术,促进人工智能的创新应用。

杜南大数据研究所研究员闻一伟

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