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张首晟看人工智能:工业结合学术,这是个大有可能的时代

 心明显 2017-07-21

张首晟看人工智能:工业结合学术,这是个大有可能的时代

笔记侠<更多内容2017-07-17 23:12:02

内容来源:世界著名科学家、斯坦福大学终身教授张首晟在第四届网易未来科技峰会上所做分享,笔记侠作为合作方,经主办方审核授权发布。

责编 | kay

 第1591篇深度好文:1903字 | 2分钟阅读

我今天演讲的题目是“人工智能的三大支柱”。在过去十万多年中,人类一直是地球上最智慧的物种,但我们今天的确碰到一个新的挑战,就是人工智能。

 

人工智能这样新的、神奇的“物种”,为什么会出现在我们现在的时代?我认为主要原因是这个时代拥有使其得以发展的三大支柱:计算力、大数据和算法。

一,计算的能力。自从计算机被发明之后,在过去的五六十年中,计算机的计算能力几乎是按照摩尔定律描述的情况一样增长。这方面的“摩尔定律”,是指每过18个月,计算机的计算能力就会翻一次倍。这种神奇的增长,使我们正处于计算能力突飞猛进的时代,可以计算一些曾经不能被计算的内容了。

 

二,大数据。伴随着互联网产生,出现了大量的数据,人工智能从大量数据汇集中得到学习,我们生活的每一个角落都变得数据化。

 

三,算法。对我来说,是最神奇的发展,就是那些新算法。一开始,我们模拟人脑工作的原理做出一些人工智能、机器学习的算法,但在发展过程中,我们可能会推出一些算法、一些人脑根本不能实现的算法。比如说量子计算等数学上的全新算法。

 

我们这个时代被非常伟大的信息定理所刻划,这个定理就是摩尔定理,它描述的是信息计算能力,指计算能力每过18个月翻一次倍,按照指数级速度增长。摩尔定理奠基了信息社会的飞速发展,相比之下,传统行业往往会处于比较平行的、线性的增长情况。

将摩尔定理按照传统的方式推演,是不能依照过去发展的指数爆炸式增长的,为什么?运算过程中,每个三极管必然会产生热量,如果三极管的基本原理不变,那么每过18个月,三极管的数字翻一次倍时,产生的热量也翻了一倍,继续提升的情况下,芯片必然会烧毁。这是个危机,也是挑战。

 

我作为物理学家,认为这是一个美好的机会,我们可以回到一张白纸上重新思考这个原理:阻碍计算机按照原先的摩尔定理继续推进的是什么?

打个比方,在芯片的最底层,我们为电子造了一个信息的高速公路,高速公路最根本的原理就是车道的原理:各分其道、互不干扰,每个电子在固定的车道上在运行。而如果遇到赶集,电子会到处碰撞。

 

用同样的思维来思考今天的人工智能,第一步是通过神经网络模仿人脑的每个神经元,还处于简单的模仿时期,下一步应该怎么做呢?真正理解智能、智慧的数学原理。一旦理解了之后,就能设计出来更好的算法,这些算法不一定是大脑能够实现的,但是却可能比大脑做得更好。

我们如果想清这一点,就会想用一些好的算法来突破一些技术瓶颈。例如,在人工驾驶领域,众所周知,绝大部分的技术路线还是Google当年提出的,比如在人工驾驶汽车顶部装上激光雷达,需要高清的三维地图,这一点就给整个自动驾驶的进展带来很大的瓶颈。因为激光雷达非常贵,并且制造高清三维地图也很麻烦。

 

大数据时代,使得我们金融的数据、教育的数据,健康的数据都大量产生,现在机器的学习能力主要就是学习这些大数据中的智慧,帮我们提高金融、教育,健康领域的效率。但是现在碰到一个问题:能够处理数据、能够拥有数据的,是两个不同的人群,也可能是两个不同的公司。相互之间不一定存在完全地信任。这样导致很多数据不能被实时分析。

由此,我向大家推荐一个新型算法,叫同态加密,这个算法能够学习加密数据里的智慧,不一定要看到数据本身。这使得数据的拥有者和数据的处理者能够完全分开,并且能够在建立信任的基础上进行合作。

 

人工智能领域,现在大家最好奇的,莫过于哪一天机器的智慧会超过人。我们如何够衡量机器已经超过人脑?过去两年,我们看过人机大战,非常惊奇——Google的DeepMind在围棋上战胜了人类最厉害的选手,这是不是已经说明计算机已经能够超越人类?

另一个,也是最经典而简单的测试方法其实是“图灵测试”,让实验者隔着幕布与背后的机器或人对话,一段时间后,如果实验者不能分辨出来与其对话的是机器还是人,说明机器已经达到人的智慧。

 

我觉得这个测试还存在一定的误区,人类作为一个生物物种经历了几百万年的演化,的确拥有了一些非常理性的成分。让机器学习人的理性的部分比较容易,但是学人的非理性的情感,说不定还是不那么容易,要机器的智慧完全模仿人,还需要漫长的过程。

我认为,比如说爱因斯坦这样伟大的科学家,写出简单朴实的公式,我们做实验能够验证它,这是人类智慧最高的结晶。试问,机器人是否也能在人发现某科学定理之前,作为一个科学发现,写下对于宇宙的深奥的定理呢?如果是这样,机器的智慧应该是是真正的超过人了。

 

我们已经清晰地看到美国的优秀案例,在人工智能领域,想取得大发展,就需要让学术界和工业界做紧密的结合——学术界往往有一些聪明的人才,能够想出最好的算法;在工业界,尤其在互联网公司,像网易、中国的BAT,这些公司拥有大量的数据。如果他们进行紧密合作,那么过程中,定能真正更好地推进人工智能的下一步。

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