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马宏宾:后人工智能时代的挑战与机遇

摘要:人工智能的发展不能是无序的、随意的。从内在本质来讲,人工智能必须是由人类设计、为人类服务的,它体现为机器,本质为计算,核心是数据;从外在联系来看,人工智能可以感知环境、产生反应、模拟人类、与人交互、与人互补,但它并不能把人替换掉。当然,人工智能也有根本局限,包括无创造能力、无直觉能力、无通用平台、无人类常识、无人类感情。未来,在发展人工智能时,更关键的还是要把它与人的相互协作、相互互补的特点体现出来。

马宏宾_副本

马宏宾 北京理工大学教授

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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。

责任编辑:张一博校对:吴自强最后修改:
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