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【IMIC2019】IEEE会士李世鹏:人工智能发展现状和

ʱ䣺 2019-10-07

  7月11日上午9时,由中国广播电影电视社会组织联合会、江苏省广播电影电视协会、江苏省广播电视总台(集团)、江苏省广电有线信息网络股份有限公司联合主办的第八届广电传媒产业论坛暨第六届中国广播电视紫金论坛在南京盛大开幕。

  今年论坛以“融合媒体•智慧视界”为主题,设有主旨论坛及广播电视、智慧广电发展、媒体融合三个分论坛,邀请国家广播电视总局、中央广播电视总台、工业和信息化部、北京大学、中国广播电视网络有限公司、中国联通网络技术研究院等单位的领导和专家就“媒体融合创新、5G、4K、AI等新技术应用”等热点,共同探讨如何更好地推进媒体融合的发展、打造智能化新型媒体,推进广电行业的转型升级,推动媒体融合向纵深发展等问题。

  IEEE会士/新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长李世鹏带来“人工智能发展现状和趋势”的精彩演讲。

  人工智能是目前一个特别热的领域,刚才讲了5G,人工智能这确实是一个国家战略型的。然后我今天这个演讲的内容应该是归功于高荣院士,因为这是他去年年底在我们政治局在讲课的时候的部分内容,所以我今天就代表高院士给大家稍微解读一下他这个人工智能方面的一些进展还有现状,尤其对于我们国家有哪些启示。

  首先是几个概念,这个我觉得这个可能就是最开始的,大概前10张PPT给大家讲一下人工智能到底怎么回事,大家把这个人工智能的神秘感去掉,就知道怎么把它应用到我们实际的工作中去。

  首先这个人工智能,它是指在机器,计算机、机器人上,实现超越人的感知、认知、决策行动的一些智能行为,这是一个大的概念,就是机器能做人的智能能做的事情。人工智能实际上是有很多分类,现在国际上通常就是我们现在最常用的把它分向类,强人工智能和弱人工智能,所谓强人工智能这个也称通用人工智能,它是指在这个达到人类或者超过人类的水平的,能够自适应,对于外界的环境挑战的,具有自我意识的人工智能。它实际上就是,就相当于你给它放在一个地方,它跟人的智能差不多,但是这个是很难的一个事情。再一个就是弱人工智能,或者狭义人工智能,它是人工智能达到专用或者特定技能的一些智能,比如说我们今天熟悉的人脸监测,语音识别,机器翻译,这是弱人工智能范畴里面的。不难理解到今天来讲,我们发展最迅猛的就是弱人工智能。

  今天主要的内容是分两部分,一部分是对世界上的人工智能的发展的进程,给大家做一个解读,另外一个就是我国人工智能发展水平和前景,战略。人工智能的发展,实际上有三个阶段。第一个阶段就是1956年,达特斯会议上把人工智能这个词造出来,从那之后就带动人工智能一个阶段一个阶段往前发展。第一个阶段是基于符号逻辑的推理证据阶段,这个阶段的话,其实它就是科学家说我机器可以做推理,我用机器推理的这个功能,可以实现这个定理的证明,这方面的(工作),它能适用的范围,它的问题在哪儿呢?他能适用的范围和能解决的问题特别少,规则都是特定的,都是根据逻辑规则来做,它的输入都是人给选好的,所以它对这个数学方面的一些证据是很有效的。但是当时大家这个期望值跟这个实际的实现还差很远,最后就是到了这个第一个阶段,因为期望值没有达到,所以大家对于人工智能的热情马上就骤减,但是这个技术进步还是往前发展的。大概1976年、1977年的时候,进入第二个阶段,人工规则专家系统阶段,这个阶段的话实际上是它说,我们机器现在能知道的规则太少了,我人来建,那么我很多数据没有整理,所以机器不知道怎么处理,人来处理,那么人工规则的专家系统的阶段。这个阶段的话,大家期望值,我把规则都定好,是不是跟人的这个智能差不多呢?那实际上也出问题了。首先就是专家是无法去估计这个所有的规则,或者是构造需要的所有的一些特征和数据,那这就造成了问题,第二个人工智能,专家系统阶段的线世纪初期也破灭了。当时我刚加入这个微软研究院,当时我们招聘的很多的学生,他们都不敢说自己是做人工智能的,因为那是很丢脸的一件事情,那时候人工智能是一个负面的词,就是意味着你做不了什么东西了所以叫人工智能。那么2006年的话,人工智能进入新一轮的阶段,大数据驱动的深入神经网络,这个时候就是一种算法,算力,大数据共同发力,推动人工智能在语音识别、图象识别、语音处理等感知智能上面的巨大进步,切切实实的能解决大量的问题。那么它的原理是,今天我们不像第二阶段人工的去建造很多规则,构建很多数据,那么今天是深度学习,它能自动地从大量海量的数据里面学习到一些规则,学习到一些这个数据的一些特征。今天的话,只要有数据,我在这个深度学习的网络里面就可以做事情。但是今天来讲,我们是不是说基于深度神经网络的AI所有的都达到了,其实离我们通用的人工智能需求上还差很远,他如果没有足够的数据的话,他人工智能达不到我们想要的目的。还有就是认知方面的,现在大数据基本上是根本没有推理的,所以基本上是这三个阶段。

  那么我重点说的就是现阶段,第三个阶段为主。2006年,卡尔斯发表了关于深度神经网络的论文,他就说,我们今天可以用深度神经网络做我们过去很多没有办法做的事情,为什么可以做这个事情。给大家介绍一些基础的神经网络,神经网络实际上就是模仿人的神经,我们有数独,我们有细胞体,它是对应的都是一些数学上的算式,那么这里面就是说,有这样一个神经元的话,我们人工智能做的目的,第一步就是训练,也就是说我们通过大量的数据,把这个全都算出来,香港挂牌正版彩图2017年第o68这就形成一个模式,叫模型,有这个模型的话,我再把其他的数据拿过来,帮助我们解决很多问题。那么人工智能传统的说,现在实际上说它就是找到这些权重。在过去,在算力不够的情况当中,或者数据不多的情况下的话,我们只能解决一些小的问题,所以即使在2006年之前的话,神经网络已经在很多这个,已经具体应用有一些应用,但是效果一般。为什么呢?因为它的层次还比较低。大概都是一层的。然后,深度神经网络的话,它就是把这一层变成很多层,这里面实际上是我们可以无程度的可以加序,理论上可以证明说我多层的神经网络,我通过训练,我一定可以,任何精度逼近现实的东西就是一些智能的东西,人的思维方式或者认识方式。这里面为什么,就是以前做不到的?最主要的是,一个是数据,我们没那么多数据,第二个,没有那么多算力。没有那么多的数据造成了我这里面的这些权重的话我没办法数列,你很小的数据的话没有办法做,第二个,这么多数据要训练起来太耗算力了,以前也没有这个算力,这是第一。第二,也没很好的算法,JAGI一下吧深刻赌博神经网络简化了,可以用现在的算力解决很多的问题。这是很好的贡献,通过这样的例子,大家可以对深度神经网络的浅显的概念有一些了解了。

  然后最重要的,它不但是把这个深度神经网络都构建起来,而且实际运用中都发挥作用了。这是15年,我以前在微软亚洲研究院的同事,他们构造了152层的深度神经网络,一下子在我们这个图象识别的这个大赛里面超过了,第一次超过了人类,给大家充分的信心,现在的神经网络可以超过人类,第二个就是大家知道的ALPHGO,ALPHGO通过学习3千多万的棋谱可以赢人类,另外他可以自己构建棋谱,自己造棋谱,自己训练自己,所以ALPHGO现在基本上没有人能战胜它了,所以这是一些划时代的成果。本阶段的人工智能三大要求,数据、算法、算力。它们共同在一起作用,才造出今天的人工智能的一些现状。

  所以在未来3到5年里,人工智能的应用将快速提升,这是一个事实。本阶段人工智能产业发展的特点就是:科学家奠定理论基础、引领技术发展的方向,学术界和产业界深度融合。还有一个很重要,开源开放构筑产业新生态。

  大家可以通过这些PPT了解几个名人,他们都是在深度神经网络有很多的贡献的。同时各大公司都在做很多这种AI的一些框架,包括大家熟悉的TENTEFU,KAFI,他们极大推动产业的发展。今天你有数据的话我就可以做事情,因为框架已经给你了,最关键的还是数据、算力。

  首先前两个阶段是科学家推动,主要是机器模拟人的智能,尽管在理论上取得了进展,但是由于目标不够,与应用结合不够,所以使得人工智能发展经历起伏。期望值太高最后一定是大家都没有希望。所以这个人工智能发展突飞猛进是不行的,要一步一步来。

  第三个阶段人工智能是基于实用的理论与技术的突破,这个投资界、企业界大规模的头,对人工智能起到催化剂的作用,虽然强人工智能还遥遥无期,但是呢,在弱人工智能就基于大数据的今天的人工智能,我们已经可以解决很多问题,它可以给各行业赋能,这已经变成大势。我们要拥抱这种趋势。

  然后当前人工智能的发展新趋势,在基础理论突破、信息环境支撑,还有这个经济社会需求拉动的共同作用下,人工智能化现在呈现加速突破应用驱动的新趋势,正在深刻影响甚至说从根本上改变科技、经济、社会和国家安全格局,它主要表现在以下几个方面:

  一、智能水平上感知智能日益成熟,认知智能持续突破。我们知道语音识别、人脸识别等感知智能已经超过人类,我们科大讯飞,今天在语音识别技术已经是远远超过,人听不懂的地方机器可以,这已经是人工智能已经突破的一些方向。

  在语义理解、情感计算等方面也出现新的突破,包括“沃森”和其他的领域实际上是我们科大迅飞在2017年底,我们有一个依考机器人超过了96.3%的人类考试,这是认知方面的突破。还有就是说ALPHGO和ALPHJEL,机器本身可以造数据,只要规则定了他可以自己去学习。还有在阅读理解这个竞赛里面,谷歌,微软还有其他的公司,已经全面超过了人类,第二个在技术路线上,数据智能还是主流,类脑智能蓄势待发,量子智能加快孕育。我们刚才跟大家解释说,大数据加智能学习现在是主流,已经在我们的各行各业发生巨大的作用,但是离强人工智能还是有很大的距离,怎样解决这个事情?有两条路?一条路就是说我们进一步去研究人脑怎样去工作。我们知道现在深入学习,加大数据特别好的算力,人脑算25瓦,我们可以解决所有的事情,今天我们的人脑对强人工智能的机理我们还没有解释清楚,这是第一条路。第二条路,算力不够,我们实现量子计算,量子可以是一个跳变,在计算能力上,怎样把量子计算运用到人工智能方面呢?这是另外一条路。第三个,在这个智能形态上,人机融合成为重要的方向。让人工智能朝着跟人类更加融合、互动的方向发展。它有一些新的智能形态,下面这五类就是我们在2017年发布的新一代的人工智能规划里的重要的五大研究课题。

  第二类,跨媒体的推理。我看今天我们很多融媒体的,融媒体主要是在内容方面,在智能方面怎么把各种信号源的信息融合在一起?去进行智能处理?这是一个很大的方向。

  第三类,人机混合智能。其实在一段时间里面,机器往往有它解决不了的问题,我们知道大数据基于基础的人工智能的话,它有一个弱点,也就是说机器知道,你训练里有的东西他可以做得很好,但是训练里没有做过的或者没有类似的东西的话他一定做不好,这是我对自动驾驶一直有一个怀疑的态度,因为它总有一些场景它没有见过,所以一定要人机耦合,把这些问题解决。就在机器不行的时候,它告诉你它不行了,人要接上,这是一个特别重要的方向。

  第五类,自主无人系统,这里面有很多,自动驾驶是一类,机器人是一类。然后还有很多工业制造方面的。

  第四,人工智能应用驱动加速推进。经济社会巨大潜力逐步显现。然后我们知道,这一论这个人工智能的广泛应用,企业,特别是龙头领军企业发挥了重要的作用,这个全球人工智能领军产业相继推动了自己的开源平台,这个谷歌、微软,我们国内的百度,迅飞,我们都有自己的开发平台,然后它这样的平台的话是促进了整个产业各行各业,都可以通过人工智能的平台来做自己的事情。还有就是劳动市场可以大幅度提升,很多行业的运营和研发成本将会显著降低。新产品的这会加速进入市场,谷歌,还有中国的很多方面,就是我们实用当中能够感受到他对我们工作效率的提高,增效降本,这是人工智能现在带来的实实在在的好处。总体经济规模将继续扩大。我们麦肯锡估计到2030年,人工智能将使我们的经济增加1.2个百分点,这是一个很大的增长。

  第五,是人工智能的社会属性日益凸现,面临安全风险与社会治理新挑战。最严峻的挑战是国家安全和个人隐私,我们知道其实人工智能可能成为新的战略威胁,它甚至是可以颠覆和威慑战略的一个基础,我们知道这个剑桥分析,英国的剑桥公司,他就干预了美国的大选,实际上是干预了英国脱欧,自动驾驶,这个智能会不会受到黑客的攻击,把它变成危害人的杀人的机器,还有一些,哪怕是金融,一些很简单的功能,现在金融的高频交易,已经把人不当回事了,人不在这个回路里面了,这些是特别重要的一些社会现象。还有安全现象,个人隐私更不用说了如果你的隐私暴露将会给你造成很多很多的负面的影响。还有最重要的就是冲击产业结构,简单性的重复性的威胁产业工作将会大幅度被人工智能所取代,但是同时新的产业机会也不断涌现。这是我们作为一个从国家层面,从产业层面要认真考虑,将来我们这个行业哪些工作是可以被取代的?哪些新的机会出现了?然后还有最深远的冲击,是对我们社会伦理的影响。其实,有一些人机混合体,那么对人和人的关系,那么家庭伦理、家庭理念,道德观念,对我们有什么冲击,今天我们还有一些没有解决的问题。

  第三个的趋势是世界大国加紧人工智能战略与政策部署。我们知道人工智能成为国际竞争的新焦点,是主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划政策,力图在新一轮国际竞争中掌握主导权,主要表现在下面四个方面。

  一、从国家战略层面强化人工智能布局。我们知道从美国、法国、德国、英国、俄罗斯、甚至日本都在提出新的一些规划。就是怎么样在这个人工智能布局上不要落后。同时这也造成美国为什么对中国那么害怕。因为我们现在很多的布局的话实际上在很多领域,我后面会仔细讲,就是我们的优势在哪儿?中国,更不用说了,大家知道2007年,人工智能首次被写入中国的政府工作报告。那么7月份,这个国务院印发了新一代人工智能发展的规划。那么10月份,十九大又重新的把人工智能的高度给提到了更高的程度。18年10月份,高荣老师当时去我们政治局分享的时候,这一步确认了中央的重视。

  第二个就是各个国家竞相加大人工智能的研发投入。美国有民用大概20亿,军事的20亿,欧盟是2千亿欧元,法国,还有全球人工智能创业公司,2017年的融资总额达到152亿,这是巨大的,很多前所未有的(投资)。还有就是说各政府也在组建新一轮的人工智能的研发机构,包括美国、欧洲、法国、英国。还有各大人工智能的跨国公司和领军企业也在全球范围内加快布局人工智能的研究中心。这个不但发生在中国,也发生在其他国家。

  第四就是各个国家也在加紧推动人工智能这个治理体系的建设。联合国首先对这个事特别重视,我3月份去联合国的组织参加这个人工智能的分会,他们很大的一个议题就是人工智能怎么把它规范起来?不对人类造成新的威胁?美国也成立了人工智能安全委员会,欧洲更不用说了,有人工智能的合作宣言,都是在探讨一些针对人工智能伦理和法律方面的一些挑战。

  稍微做一个总结就是:目前全球人工智能正处于由弱人工智能向强人工智能的过渡阶段,弱人工智能大规模应用于城市,正在成为推动科技革命的重要力量。成为催生产业变革的重要方向,成为主导国家战略竞争力的重要支撑。今后十几年,人工智能将高速移动网络,包括5G网络将成为人类社会生活的基本条件,着眼更长远的将来,强人工智能将会带来更大的电负和全局性的影响,谁率先突破谁就能掌握未来的发展的主动权。

  经过多年的持续研发布局,我国在人工智能多个领域取得重要的成果,部分领域关键核心技术实现突破。具体表现在五个方面。

  一、人工智能基础理论快速沉淀。国内学者在问题求解、演化计算、模式识别、专家系统,智能控制等景点人工智能领域多有建树,在新兴的深度学习理论方面开展了大量的研究,比如北京大学的深学习方法,南京大学的深度森林模型都是国际上首创。在类脑计算方面,类脑芯片,类脑计算机系统里面,包括中科院,在这个脑机接口方面取得突破,清华大学也在类脑芯片里面取得重大突破,使芯片的功耗降低为原来的千分之一。这些都是里程碑的事。

  二、人工智能部分关键技术我们跻身世界先进水平。这也是美国对于中国特别怕的一个方向。我们在人脸识别、在语音识别方面,其实已经是可以毫无夸张地说我们是站在世界的最前面,那么我们在芯片方面,这个华为5G的芯片,它的专用的5G的芯片已经超过了CP和GPU,这个迅飞的语音识别,语音翻译已经真正实现了世界领先,这不是我说的,这是我们很多国内的专家到我们那儿,对我们赞不绝口。我昨天还接待图灵奖的获得者霍德博士,他也是这领域的专家,他看了科大讯飞,说美国大大落后于中国,他说你们可以进军美国市场,他可以提供帮助。这就是说我们在一些关键技术和领域已经机身国际先进水平。

  三、人工智能加速与各行各业领域的融合发展。我们在智能制造方面,海尔,这些智能工厂的建设,可以把这个定调定在降低50%,在智能医疗方面,腾讯,他在推影像识别方面达到很高的精度。在智慧城市里面,阿里的智慧城市已经在尝试实际应用。在物流方面,京东的一些技术,甚至在一些司法法院方面,我们科大讯飞的智能庭审系统在全国3千多个省份,400多家法院里面实际应用,极大提高我们庭审的一些功能效率。

  四、有利于人工智能发展的创新生态初步构建。那么科技部我们知道,像我们联盟成立的时候当时也是在科技部支持下,在自动驾驶、城市大脑、智能医疗、智能语音、智能视觉方面等领域构建起开放平台,分别由百度、阿里、腾讯、讯飞,商塔(音)建立这个开放平台,这些开放平台,我们极大去推动整个中国各个企业在落地人工智能应用方面的一些步伐。

  五、我国在全球人工智能领域占有重要位势。从国际上看,我国人工智能已经机身世界重要领军国家,特别是我国的应用已经走在世界前列,应用领域广、产业渗透深这也是世界少见的。我国人工智能企业的数量全球第二。已经成为全球人工智能投融资规模最大的国家。我国人工智能企业的社会融资占全球的48%,这是相当大的比例。在前沿基础研究,2017年,我国人工智能论文总量、论文数量也是居世界第一。我们国家的人工智能的专利略领先美国和日本,所以在这个方面处于领先地位。

  当前,全国新一代人工智能发展总体上是处于还是初级阶段,技术路线、商业模式产业形态还有不确定性,世界主要国家都在探索,但是同时都有机遇和空间。

  我国不仅在技术上持续快速积累,而且在战略政策、数据和市场应用上有很多的优势。它将成为人工智能实现跨越发展创造重要性条件。具体来说我国的人工智能发展具有以下四大支持。

  1、强有力的战略引领和政策支持。这个不用多说,大家都知道人工智能为什么今天这么火?大家都在做,这是我们国家的战略的方向。

  2、海量的数据资源。我国的互联网数据资源快速增长,拥有全球最多的7.5亿网民和7.2亿手机用户数,网民使用网络购物的比例超过55%,手机支付的规模达到5.27疑,这些都是我们可以获取很多数据的一些来源。

  特定应用领域数据规模庞大,医疗方面,我们在这个公共和私人领域,我们有快递业务,都是很多中国特色,这是我们的优势,中国最大的优势是我们的人。人口多了这个量上一定会超过其他国家。我们刚才讲了大数据实际上是人工智能,尤其是弱人工智能决定性的基础。第二个是有丰富的应用场景。我们国家现在是最强的,领先于世界的是我们把各种各样的技术快速落地到实际的应用方面去,我们有全球规模最大的最成熟的互联网应用和市场。人工智能在互联网领域的应用空间很大。第二个是我国是制造大国,各细分领域都面临转型升级。

  新型城镇化加速亏进,城镇规模不断扩大,利用人工智能改进城市基础设施,提升城市治理水平潜力巨大。

  还有刚才讲的我国人口规模世界第一,老龄化问题日益突出,居民收入水平不断提升,这个消费结构加快升级、对医疗、教育、养老等智能化产品服务需求迫切。这个造成我们很大的人工智能的潜力。

  第四,具有潜力的青年人才快速成长聚集。首先国家自然科学基金加大对青年人才的支持。还有很多这个学校现在开始建立人工智能学院,扩大本科和研究生的这个培养的规模。然后在于人工智能相关的国际顶级会议和学术期刊里面我国的青年学者已经成为最活跃的群体之一。还有我们看到很多今年的,现在的人工智能独角兽公司大部分都是由青年领先的。还有就是2017年新一代人工智能智能发展规划发布以后,海外归来的青年学者大幅度增加。

  一、人工智能基础理论和原创算法差距较大。我国人工智能研究起步比较晚,原创性工作,尤其一些划时代的工作,在理论上我们实际上还是不如发达国家。我们虽然在这个论文数量上明显增加,但是我们在顶级论文还有重大的理论创新上还是主要来源于这个美国、加拿大、英国和一些发达国家。

  二、在高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面基础薄弱。我们知道现在AI里面计算用的GPU,丰盛集团遭遇债务危机 “同胞公2019-09-19!基本上是用的阿里的,占到全球70%的市场,我们在FPGA上面,是美国的阿尔特拉实际上是占90%的(份额),在一些关键的机器人(市场),美国波士顿可以看到那种精巧的机器人,可以做各种各样的事情,我们还远达不到,这里面有很多关键的技术我们还不能去应用。美国在人工智能芯片方面的投资规模还是遥遥领先的,我们国家虽然在整个的人工智能上面投资是最大的,但是在芯片这个领域的话,我们还是落后的。

  第三个是还没有形成具有国际影响力的人工智能开源开放平台。我们刚才讲的实际上是很多跨国公司很大的布局就是,建立一些人工智能开源开放平台,打通硬件、系统、产业链条,主导建设创新平台,你用他的东西,很多数据可能是有意无意就会沉淀在他的平台上,是吗?那么今天,我们科技部也是在新一代人工智能产业规划发布之后就意识到这一点,就是扶植了我们刚才讲的国家开放平台,就是为了这个。

  但是在这个通用算法这个方面布局还是不够,这几个平台都是一些特定领域,我们讲的这个中国无人驾驶、智慧城市、医疗图象、语音、还有这个视觉,在这方面怎样有一些通用的开源开放平台,对产业链有增强作用,这是我们新一代人工智能产业发展联盟里面重要的议题。

  四、高水平人才不足成为最大的瓶颈,人才,在AI方面尤其重要,没有人,啥事做不了,有数据没有人不知道怎么用。

  所以我们的AI人才基本上在2017年底大概是18000人,仅次于美国,但是高水平的人才比较少,不足美国的1%。大部分的领军人才都是从海外回来的,要么是在外企培养的,所以这个是我们需要补足的短板。笢弊腔楷桯岆岍賜腔儂郣ㄗ鏍夤萸ㄘ 2019-09-21,那么下面就是,因为时间关系,我大概总结一下我的演讲内容。

  综上所述,我们认为我国发展人工智能既有很好的基础和优势,也面临巨大的挑战,需要探索一条符合国情的发展道路,所以建议坚持科技引领、应用驱动的战略导向,以促进人工智能与经济社会国防融合为主线,以提升科技创新能力为主攻方向,全面推动人工智能。一方面我们要把握人工智能跃迁的重大机会窗口,针对我国原创理论基础薄弱、重大系统平台缺失的突出问题,面向中长期持续加强研发攻关。

  另一方面,密切结合当前人工智能应用驱动的显著特征,依托我们在大数据,应用场景,政策环境等方面的巨大优势,大规模推动人工智能的深度融合。

  通过科技引领和应用驱动的双向发力,实现我国人工智能在理论上尽快补上短板,技术上自主可控,产业上占领制高点,全面增强经济创新力和国际竞争力。



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