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人工智能离人有多远

2016-04-25

  “我们来听一段奥巴马对科大讯飞的评价。”中国人工智能学会副理事长、科大讯飞轮值副总裁胡郁播放了一段视频。奥巴马的声音响起,他评价说,科大讯飞是一家将在世界发挥引领作用的公司。“当然,这段声音是我们模拟的。”胡郁补充说。听到这话,来自美国的专家拍起了巴掌——他们也觉得挺像。

人工智能

  计算机的认知智能正在拓展,人工智能正身处第三次发展的浪潮。22日,中国人工智能学会发起主办的“2016全球人工智能技术大会”在北京召开。来自学界和产业界的专家,探讨起了人工智能的过去、现在与未来。

  gpu过后,需不需要“apu”?

  大计算能力和深度学习,成为人工智能发展的新动力。

  三星电子中国研究院院长张代君表示,人工智能不可能“平地起高楼”,它仰赖配套的基础设施。“计算机的运算与控制核心是cpu(中央处理器);那么现在,我们是不是需要专为人工智能而生的‘apu’(人工智能处理器)?”

  如同回应他的问题,中科院计算所副研究员、寒武纪首席执行官陈天石表示,深度学习需要专用芯片,而且,这样的芯片已经有了。

  “cpu/gpu这样的通用处理器,运行神经网络的效能比很低。”陈天石举例说,谷歌当年花了七天时间给计算机训练猫脸识别模型,动用了1.6万个cpu。而中科院计算所研发的寒武纪专用芯片,其性能功耗比可达通用芯片的数百倍以上。

  陈天石将“寒武纪”看作“深度学习芯片的拓荒者”,这是全球首个深度学习处理器芯片。如今,寒武纪芯片正在走上产业化之路。

  没有常识的机器如何习得常识?

  除了软硬件设施这样的“瓶颈”,百度深度学习研究员徐伟指出,人类智能的核心,是自我学习和创造的能力;而这,恰恰是现在人工智能系统的短板。

  人工智能的“进步”,往往依靠大量数据的“投喂”。为了让它认出一只猫,动辄需要准备成千上万只猫的图片。这种学习过程,显然和人类的学习方式相去甚远。“人工智能还很难从少量标注数据中学习。”徐伟指出。

  另外,人工智能也缺少“常识”。谷歌的自动驾驶车,目前已经开了数百万公里,还是没法实现彻底“自主驾驶”;而开车里程1000公里的人类驾驶员,便算得上“老司机”,可以游刃有余地面对路上的突发情况。

  目前,人工智能只能依赖数据学习,没法有效利用人的知识。徐伟认为,破解之道,或许是让机器通过某种载体,在虚拟世界中学习;让它在和环境交互的过程中,建立起对“常识”的认知;同时,让机器通过语言和人类交流,人类用语言表达对机器的需求,而机器也用语言描述结果。

  “从最基础的开始,让机器像幼儿一样,在环境里学习‘感知’、‘行动’和‘语言’,并把语言作为最核心的东西。”徐伟说。

  对人工智能还要有敬畏之心

  在处理特定任务上,人工智能智商提高的速度,个人无法企及。但实现通用的人工智能,还不容易。

  人工智能几乎不会“举一反三”。一般来说,会下棋的人工智能,开车就成了“马路杀手”;会开车的人工智能,可能在与人对话上就成了半个“哑巴”。

  中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅提出了另一种思路:如果我们先构造出驾驶脑、围棋脑、文秘脑和聊天脑等,这些人工智能,在微观上都不具有组织结构的相似性,但它在宏观上的智商,不输给特定人类。那么,如果用人工智能技术构建出千千万万个这样“一脑一用”的认知脑,再通过移动互联网、云计算等技术把它们连接起来,“团结力量大”,这种智能脑的智慧程度,“就可以逼近一个‘一脑万用’的人造生物脑”。

  李德毅认为,机器人给人类带来影响的深刻程度,将远超过计算机和互联网,人工智能奔跑的天梯,可谓云深不知处。“人类的发展史,就是人类学会运用工具、制造工具和发明机器的历史,机器使得人类更强大、更智能。”

  至于机器和人的关系,李德毅显得笃定:“人类一定是领舞者,但对人工智能也要有敬畏之心。”

 

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