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中国离人工智能研究有多远

2016年03月14日 10:27   来源:文汇报   姚琪琳

记者在媒体间通过屏幕观看人机大战第三场对弈。新华社记者 姚琪琳摄

  休战一天后,围棋“人机大战”昨天继续第三局较量,结果“阿尔法围棋”(AlphaGo) 再次胜出。这意味着人工智能已经赢得了五盘大战的胜利。

  “阿尔法围棋”连续三局战胜李世石使得谷歌旗下公司DeepMind以及其联合创始人哈萨比斯受到全世界关注。但是哈萨比斯在此前接受采访时说,研究“阿尔法围棋”的终极目的并非下围棋或者是战胜人类,而是“结合机器学习和系统神经学两门前沿科学来‘解析智能,,将人类智力总结提炼为计算机算法”。在他看来,人工智能也许最终将会是人类最重要的发明,是解决人类所面临难题的终极手段。

  那么,在这场竞争中,我国的相关研究处在什么位置呢? 在昨天的采访中,有国内学者称,如果人工智能是未来科技发展的一个重要分支,那么我们不论是原创性的研究还是创新性的技术应用都刚刚起步,亟待加速追赶。

  人工智能在学习能力上的突破更应受关注

  “阿尔法围棋”在围棋赛中的获胜成为大家关注的焦点,但现在就讨论人工智能是不是要战胜人类或者毁灭人类

  都没有意义。所有哺乳动物的学习过程都很相似,人类大脑有上亿年的进化历程,但机器完全不同。“阿尔法围棋”的核心竞争力是人工智能的自我学习能力———随着数据量的叠加,算法能力不断提高,即“阿尔法围棋”采集对局数据来自我完善的需要,这和人类大脑有本质的区别。

  复旦大学的危辉教授告诉记者,深度学习这个概念并不是新的,但是深度学习等方法的应用在最近几年取得了很大进展,比如人脸识别采用深度卷积神经网络 (DCNN) 等方法后,目前识别准确率已经大大提高。但是,“阿尔法围棋”赢棋的意义在于是否可以用于其它任务。在围棋游戏中限制还比较多,但是在类似的场景中,学习能力是不是会有大的突破,这更值得关注。

  但是,就目前来说,电脑对棋的每一步选择,人并不知道,也就是说,虽然人设置了机器的学习机制,但是这个机制如何习得棋谱模式,目前并不知道,所以机器思考的过程至今还是一个黑匣子。人工智能还有很长的路要走。

  但是,哈萨比斯认为,无论如何人工智能最终都会是人类最重要的发明,并且成为人类难题的终极解决手段。他举了一个最简单的例子,人类社会目前面临的问题是信息过载。

  比如,面对基因研究领域、娱乐行业的数据洪水,我们究竟该如何使用? 其实人工智能的处理能力会远远超出人类,包括疾病问题、能源问题、宏观经济,如果攻克人工智能这个难题,就是解决这些更复杂问题的元手段。

  哈萨比斯的愿望是,未来能通用人工智能———同一个程序根据复杂环境产生的感官输入,自我学习技能,并不断加强在环境里的生存机会,以至于适应不同的任务。一旦得以实现,那么将能制造出人工智能科学家或者人工智能帮助下的科学机器人,与人类科学家一起工作。但是他也坦承,目前AI也面临许多伦理问题,需要积极研究。DeepMind本身就设立了道德委员会监管技术使用,技术本身是中立的,只是要用知识武装全人类。

  技术跟踪容易,但更需要原创研究和布局

  像DeepMind这样的公司已经在研究通用人工智能,这是全世界所有研究者的终极目标。而Facebook也有他们的人工智能DarkForest,日本也研究了他们的人工智能Zen。但是就目前来说,我国国内的相关研究还刚刚起步。一位学者在接受采访时说:“我们在技术跟踪上可以做得比较好,但是科研的原创,乃至原创性的应用方面却比较落后,人才也缺少储备。未来我们是不是有足够扎实的基础研究作支撑? 能不能有更多创新的应用?”

  “可以预见,人工智能和神经网络研究将会热起来。此次‘阿尔法围棋,和李世石的围棋大战,是一次强大的科普活动。”这位学者称,但是在国内将会引发什么样的热潮却让人担忧。每次国外有什么热起来,我们都会有跟踪,但却并没有原创。“深度学习和神经网络研究并非最新的成果,但是创新性的应用和研究却很少出现在国内,更不用说那些能够引领未来的研究了。”

  每当国际上一个新的技术出来,我们总是能快速地跟踪并且将之完善,比如国内的搜索引擎等技术的发展无一不是如此。仅以此次备受关注的谷歌为例,它在整个人工智能领域就有着前瞻性布局。截至2014年,谷歌收购的人工智能技术公司达到21家,而收购数量位列第二和第三的Facebook与苹果公司为10宗和6宗并购。谷歌大脑计划中硬件设施包括16000套系统阵列以及2000枚GPU阵列,能达到这个硬件级别的公司仅有亚马逊、微软和IBM。这套专门针对神经网络算法设计的计算机阵列极大帮助DeepMind优化算法并实现技术迭代。而DeepMind当时之所以在众多有意收购它的高科技公司中选择了谷歌,也是基于谷歌对整个行业的布局和强大的技术力量。

  但是相较之下,我国国内不论是科研院所的研究和布局,还是企业面向未来的布局和相关研究都要落后许多。一位学者在接受记者采访时说:“每年到了一些顶级的学术会议上就能够感受到中国科研原创性之落后,例如在神经信息处理系统大会(NIPS)这类神经计算方面的国际顶级学术会议上,很少能够看到有创新性的中国学者的论文。”

  就在不久前公布的一份调查显示,在全球科技实力排名中,所有的国家共分5个级别,其中中国的位置在第四级。全球十大科技顶尖公司,美国占据了八家。英特尔向全世界提供芯片,微软公司和甲骨文公司占据了软件业的基础市场,从百度到腾讯,都在使用甲骨文提供的数据库软件和技术。


(责任编辑 :石兰)

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