后人工智能时代的挑战与机遇

马宏宾 北京理工大学教授

点此查看完整报告

点此查看精彩观点

一、智能时代之景

三年前我在一次分享时提到过智能时代，那时大家还很少提到这个词，现在大家对这个词都有了普遍的认同。那么，这个时代是怎么来的？实际上这里面有3个“C”（computation、communication、cybernetics）：计算、通讯、控制。在计算方面，代表人物有阿兰·图灵。阿兰·图灵提出了图灵模型、图灵测试，奠定了计算理论基础。还有冯·诺依曼，我们今天用的计算机芯片，都是基于冯·诺依曼的体系来架构的。冯·诺依曼是神经网络的先驱。实际上，我们现在用的电话、互联网、移动互联网等等，都是通讯。香农三大定理其实揭示了通讯的一些极限，而我们现在只是在逼近这个极限，并没有超越。再有，维纳提出了控制论，维纳滤波反馈控制是非常重要的。控制，不光是认识世界，还是改造世界。所以说，控制是非常重要的。四色猜想，也经历了一个艰难的历程。到了1976年，通过人们100多年的努力，四色猜想才在计算机上得以证明。从早期来看，人工智能其实就是一个机器证明。

2017年，我获得了吴文俊人工智能科学奖。这个奖被认为是人工智能领域的最高奖。吴文俊是我国机器证明的先驱，他在看我国古书中讲的“鸡兔同笼”“韩信点兵”后，发现这与西方有很大不同，因此提出了数学机械化。再来看博弈，其实“阿尔法狗”就是人和机器的博弈。吴文俊先生曾写过博弈论方面的文章，他认为田忌赛马其实就是中国古代对博弈论的认识，他对我国博弈论的发展有很大贡献。

冯·诺伊曼撰写了《博弈论与经济行为》，这本书也是影响深远。说到对弈，我国很早就对其作过贡献，比如说尧造围棋，这是几千年前就有的。所以说，我们讲人工智能，不要只提西方国家，实际上我国在很早之前就在这方面作过很多贡献。从“阿尔法狗”与李世石的比赛来看，“阿尔法狗”之所以能成功，也是通过研发团队不断努力对其进行演化达到的。从AlphaGoZero到AlphaGo(100:0)，意味着人工智能领域取得了突飞猛进的进展。最开始的“阿尔法狗”有几千个CPU、几百个GPU，需要消耗的电力非常大。最早的“阿尔法狗”每天需要读几百万个棋谱，而后来的“阿尔法狗”已经完全不需要读任何棋谱，功耗也大大降低了，这就是技术发展突飞猛进的变化。

讲到对弈，很多人在这方面做过预言。1957年司马贺曾预言，十年内计算机下棋会击败世界象棋冠军，但是这个预言没有实现；1968年麦卡锡和象棋大师列维打赌，十年内下棋程序会战胜列维，这个预言也没有实现；1968年明斯基预言，三十年内机器智能可以和人有一拼，到了1997年，IBM超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2017年，人工智能“冷扑大师”战胜了顶尖的德州扑克牌手。当然，这与围棋不一样，围棋是完全信息的，而扑克牌是非完全信息的。这也说明人工智能发展的速度之迅猛。

在智能时代，很多东西都给人们带来了方便。比如，智能家电、智能家居、智能建筑、智能安防、智能交通、智能装修、智能助理，等等。但有时候，智能又让人们感觉困扰。比如说智能推送，为什么目前基于大数据的广告推送这么傻？出现这种情况，一是商家故意为之，二是由于技术的限制。

说到智慧医疗，我们还得说一下“阿尔法狗”。研究“阿尔法狗”并不是只为了下棋，它实际上是要通过这种技术来做智慧医疗。再有就是智慧教育，人工智能与教育的碰撞，也会给我们带来很大的挑战。在智慧教育中，包括远程教学、智能辅导、互动学习、仿真学习游戏、智能反馈测评、聊天机器人、拍照搜题、自动批改作业、人脸识别检测状态、教学助手、自适应学习，等等。我们经常讲因材施教，但实际上这在学校很难实现，因为同一个班的学生很多，但随着技术的发展，通过APP和网站，自适应学习是可以渗透到教育里面的。当然，我们现在也在做一些相关的工作，通过人脸来检测人的状态，也是希望能通过技术来为教育赋能。