人工智能的研究現(xiàn)狀
人類(lèi)首次提出“人工智能”一詞是在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上。這次會(huì)議確立了人工智能這一新的研究領(lǐng)域。在這次會(huì)議上學(xué)者們達(dá)成了基本共識(shí):“人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程的各個(gè)方面,或者說(shuō)智能的任何特征都可以被機(jī)器精確地描述,并且進(jìn)行模擬。”從專(zhuān)業(yè)角度來(lái)說(shuō),一般把人工智能定義為“認(rèn)識(shí)、模擬和擴(kuò)展人的自然智能,目的是為人類(lèi)服務(wù)”。研究人工智能是希望它能實(shí)現(xiàn)自然智能,然后擴(kuò)展甚至加速人類(lèi)智能的發(fā)展,并將其提高到更高水平及實(shí)現(xiàn)超智能。人工智能的發(fā)展已經(jīng)走過(guò)六十三個(gè)年頭,取得了許多令人矚目的成就,給科技的進(jìn)步和人們的生活都帶來(lái)了翻天覆地的變化,改變我們的社會(huì)和生活,使人類(lèi)進(jìn)入到一個(gè)更加高度發(fā)達(dá)和繁榮的智能時(shí)代。
人工智能研究主要分為三大學(xué)派:符號(hào)主義學(xué)派、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。它們的興衰沉浮構(gòu)成了人工智能發(fā)展的各個(gè)時(shí)期。三大學(xué)派在爭(zhēng)論中不斷積累并完善自身的理論,并沒(méi)有哪一種理論被證明過(guò)時(shí)或者完全拋棄,也沒(méi)有哪一學(xué)派統(tǒng)一了整個(gè)人工智能領(lǐng)域的研究。時(shí)至今日,這三種學(xué)派的研究仍然活躍在人工智能研究的前沿,并且相互融合、相互借鑒。
目前研究人工智能的主要方法包括:深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化/群智計(jì)算、半/非監(jiān)督訓(xùn)練、對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)等等。典型的應(yīng)用領(lǐng)域包括復(fù)雜優(yōu)化與仿真、語(yǔ)音/圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器博弈、動(dòng)態(tài)控制技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等等。其中,一些具有里程碑的成果包括ImageNet大規(guī)模物體檢測(cè)、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)圍棋程序(AlphaGO)、神經(jīng)機(jī)器翻譯、機(jī)器作畫(huà)、聊天機(jī)器人、智慧醫(yī)療與教育、智能游戲等等。
中國(guó)人工智能的發(fā)展在不斷加快,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也在不斷加劇。由中國(guó)科研單位發(fā)表的關(guān)于人工智能的科研論文數(shù)量和申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)已經(jīng)位居世界前列。目前在中國(guó),語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺(jué)是國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)最熱門(mén)的兩個(gè)方向,同時(shí)自動(dòng)駕駛技術(shù)、智能金融、智慧醫(yī)療、人工智能教育、智能游戲等也在蓄勢(shì)待發(fā)。此外,傳統(tǒng)行業(yè)的公司也在積極引入人工智能,希望借助人工智能的力量賦能以提升自己在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力,以便在激烈的競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中占得先機(jī)、立于不敗之地。2017年7月,國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的通知。這意味著我國(guó)的人工智能發(fā)展將進(jìn)入一個(gè)全新的階段。人工智能應(yīng)用將加快落地,并加深與各行各業(yè)的深度互連,促使經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域向智能化推進(jìn)。
在政策帶動(dòng)和資金支持下,我國(guó)在人工智能的技術(shù)落地、為人民的生活提供便利等方面已經(jīng)處于國(guó)際先進(jìn)或領(lǐng)先行列。但是也必須承認(rèn),在各種人工智能技術(shù)的創(chuàng)新上,我國(guó)與國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)和公司還存在很大差距。目前絕大多數(shù)的主流人工智能模型和算法基本都是由國(guó)外的研究學(xué)者提出來(lái)的,我國(guó)對(duì)于人工智能技術(shù)發(fā)展的貢獻(xiàn)還只是處于對(duì)這些模型和算法進(jìn)行補(bǔ)充和提升的階段,即屬于跟蹤研究的行列。只是我們?cè)趯⑦@些新的模型和算法進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化方面做得更積極和迅速,仿佛呈現(xiàn)出一種全面繁榮的表象。在這一點(diǎn)上,我們必須具有清醒的頭腦,積蓄力量勇于追趕,方能在未來(lái)的發(fā)展中把握核心技術(shù),引領(lǐng)人工智能的未來(lái)發(fā)展。
人工智能的發(fā)展
目前,人工智能的工作范式是大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+計(jì)算能力。大數(shù)據(jù)為人工智能提供豐富的數(shù)據(jù)與信息結(jié)構(gòu),深度學(xué)習(xí)提供自動(dòng)學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)框架,計(jì)算能力為計(jì)算過(guò)程提速以支撐這種大數(shù)據(jù)的深度模型學(xué)習(xí)。未來(lái)的研究將以此為基礎(chǔ),全面發(fā)展半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、開(kāi)放性復(fù)雜問(wèn)題處理、多任務(wù)協(xié)同學(xué)習(xí)與處理以及類(lèi)腦智能技術(shù)開(kāi)發(fā)等。
未來(lái)的五到十年將是人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展時(shí)期。在學(xué)術(shù)方面,有關(guān)基礎(chǔ)理論的研究將更加深入和細(xì)化,應(yīng)用上將向不同的領(lǐng)域滲透,呈現(xiàn)出更加迅猛的發(fā)展勢(shì)頭。人工智能會(huì)快速取代某些傳統(tǒng)依賴(lài)手工作業(yè)的工作,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)快速升級(jí)換代,激生新型人工智能相關(guān)行業(yè)。人工智能將大大改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、社會(huì)服務(wù)、社會(huì)生活,加速智能社會(huì)的來(lái)臨,增強(qiáng)現(xiàn)有工業(yè),并在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、教育、金融等行業(yè)輔助人類(lèi)的生產(chǎn)和生活,為人類(lèi)帶來(lái)極大的便利。未來(lái),人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)將人類(lèi)社會(huì)發(fā)展推到一個(gè)前所未有的新高度,我國(guó)也將進(jìn)入智能時(shí)代。
人類(lèi)一直孜孜不倦地探索這個(gè)世界的本質(zhì),孕育了世界上所有的科學(xué)技術(shù)和奇思妙想,人工智能研究就是人類(lèi)對(duì)其本身的研究和探尋。經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的探索,人工智能研究迎來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇,人類(lèi)已經(jīng)全方位探尋和認(rèn)識(shí)智能的本質(zhì)。
當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的三個(gè)主要研究方向是機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理,分別對(duì)應(yīng)于人類(lèi)的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和語(yǔ)言能力。為了達(dá)到強(qiáng)人工智能水平,這些能力是必須的。得益于卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)器視覺(jué)在近年來(lái)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足發(fā)展,在物體識(shí)別準(zhǔn)確率和人臉識(shí)別準(zhǔn)確率上已經(jīng)達(dá)到或者超過(guò)了人類(lèi)水平。語(yǔ)音識(shí)別方面也已經(jīng)比肩人類(lèi)水平,識(shí)別效率近年來(lái)快速上升。自然語(yǔ)言領(lǐng)域也取得了很大進(jìn)步,在一些具體任務(wù)上成效也非常顯著。
機(jī)器視覺(jué)當(dāng)前的主要研究成就集中在對(duì)于具體物體的識(shí)別任務(wù)中,未來(lái)機(jī)器需要具備視覺(jué)場(chǎng)景理解能力,不僅要能夠準(zhǔn)確地識(shí)別物體,還要能夠結(jié)合人類(lèi)知識(shí)分析具體場(chǎng)景。該任務(wù)相比于簡(jiǎn)單物體的識(shí)別要困難很多,機(jī)器要能夠具備通用的理解能力,挖掘視頻圖像中的主要內(nèi)容。實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),從而創(chuàng)造人類(lèi)水平的視覺(jué)能力,一直是機(jī)器視覺(jué)研究人員的終極理想。語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展方向則體現(xiàn)在復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別效率,并有效結(jié)合其他信息。解決自然語(yǔ)言處理問(wèn)題是人工智能方向最重要的幾個(gè)方向之一。人類(lèi)語(yǔ)言被認(rèn)為是人類(lèi)發(fā)展中非常關(guān)鍵的因素,正是因?yàn)槟軌蚴褂谜Z(yǔ)言交流快速傳播知識(shí),人類(lèi)才能夠從物競(jìng)天擇中脫穎而出。然而,語(yǔ)言本身非常復(fù)雜,蘊(yùn)含了大量的邏輯、推理。目前的學(xué)習(xí)系統(tǒng)并不能夠很好地解決這些問(wèn)題。通過(guò)未來(lái)幾年的發(fā)展,自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域?qū)⒖赡苋〉煤艽蟮倪M(jìn)展,會(huì)逐漸揭開(kāi)語(yǔ)言理解的奧秘,使得機(jī)器具備通用語(yǔ)言理解和邏輯推理能力。
雖然,目前人工智能在視覺(jué)、語(yǔ)音還有自然語(yǔ)言處理能力上已經(jīng)得到了較大提升,但是仍具有很大的發(fā)展和提升空間。在未來(lái)發(fā)展中,這三個(gè)主要領(lǐng)域的研究工作還會(huì)長(zhǎng)期持續(xù),并取得更加重大的研究成果。
人工智能的另外一個(gè)發(fā)展方向是從少量標(biāo)記數(shù)據(jù)中理解世界。目前人工智能,特別是深度學(xué)習(xí),需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練,而且數(shù)據(jù)越多效果越好。但是,人類(lèi)并不需要大量的示教就能理解世界,我們能夠在沒(méi)有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的時(shí)候便形成良好的認(rèn)識(shí)。比如,人們新見(jiàn)到一種植物的時(shí)候,就能馬上對(duì)這種植物構(gòu)建出一種識(shí)別模式,而不需要反復(fù)觀(guān)察。目前的學(xué)習(xí)系統(tǒng)不具備這方面的能力,無(wú)法通過(guò)少量的樣本得出一種簡(jiǎn)單的模式。所有這些系統(tǒng)目前都使用有監(jiān)督的學(xué)習(xí),在這個(gè)過(guò)程中, 機(jī)器是由人類(lèi)標(biāo)記的輸入訓(xùn)練的。未來(lái)幾年的挑戰(zhàn)是讓機(jī)器從原始的、未標(biāo)記的數(shù)據(jù) (如視頻或文本)中學(xué)習(xí)。這就是所謂的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。人工智能系統(tǒng)目前不擁有“常識(shí)”。人和動(dòng)物通過(guò)觀(guān)察世界,在其中行動(dòng),并且了解它的物理機(jī)制。部分專(zhuān)家認(rèn)為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是通向具有常識(shí)的機(jī)器的關(guān)鍵。為此,必須重新定義無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,比如通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)重新定義目標(biāo)函數(shù)。
基于目前全球?qū)τ谌斯ぶ悄苤聘唿c(diǎn)的重視,國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出了未來(lái)我國(guó)人工智能的發(fā)展重點(diǎn),包括“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)”。此外,對(duì)基于云計(jì)算、芯片等“邊緣化”的人工智能的相關(guān)研究以及關(guān)于類(lèi)腦智能的研究也蓄勢(shì)待發(fā)。芯片化、硬件化、平臺(tái)化是必然趨勢(shì)。
人工智能從某種程度上正在超越人類(lèi)本身,正如我們最初的期許那樣。然而人工智能的發(fā)展必須遵循人類(lèi)社會(huì)的基本道德規(guī)范和行為準(zhǔn)則,以防其對(duì)人類(lèi)社會(huì)造成巨大的災(zāi)難。人工智能是一個(gè)偉大的技術(shù),它本身是中性的,可能被用于好的地方或者壞的地方,所以我們必須確保它的使用者是負(fù)責(zé)任的。這樣的擔(dān)憂(yōu)并非空穴來(lái)風(fēng),在人工智能飛速發(fā)展的同時(shí),與發(fā)展相匹配的規(guī)范也需要建立,并隨之進(jìn)行完善。同時(shí)我們也要重視保證其發(fā)展過(guò)程中的公平性、可控性、替代性和道德性,讓人工智能技術(shù)更好地為人類(lèi)服務(wù),助力社會(huì)發(fā)展進(jìn)步,促使人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入全面的智能時(shí)代。
人工智能是一門(mén)多學(xué)科交叉的綜合性前沿學(xué)科,理論上還有待完善,技術(shù)上正逐漸突破,應(yīng)用上正快速擴(kuò)展和滲透到各行各業(yè)。隨著我國(guó)政府的強(qiáng)力支持和各大科技公司的大力投入,中國(guó)人工智能將在未來(lái)幾年進(jìn)入一個(gè)黃金時(shí)代,中國(guó)將會(huì)在人工智能領(lǐng)域中發(fā)揮舉足輕重的引領(lǐng)作用。
【本文作者為北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院智能科學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師】
責(zé)編:趙博藝 / 楊 陽(yáng)