人工智能不会以人为中心

2019-09-11 11:01 来源:未知 作者:石家庄生活网
人工智能不会以人为中心

1970 年,黄铁军出生在河北的一个农村。从小学到博士后,他的整个学习过程都在国内完成。“我1988年考大学第一志愿报考北京大学物理系,没被录取。有幸武汉工业大学计算机专业收留了我,本科到博士十年,我都在武汉,直到中科院读博士后时才到北京。”
黄铁军笑言,他之所以能够进入计算机领域,要感谢当初河北省招办老师的一句话。1988年,黄铁军高中毕业,本想填报自己尤其擅长的物理专业,省招办老师则建议他报考“未来会大有作为”的计算机专业。
自“误打误撞”入读计算机专业以来,黄铁军已与计算机打交道整整三十年。如今,他是北京大学信息科学技术学院教授,计算机科学技术系主任,并曾两次荣获国家科学技术进步二等奖。(点击查看相关介绍)

 

 


黄铁军的主要研究方向为视觉信息处理与神经形态计算,他本人还是我国《新一代人工智能发展规划》起草工作的主要参与者之一,同时担任“新一代人工智能产业技术创新战略联盟”秘书长,国家人工智能标准化总体组(国标委)副组长等职务。在他及其团队看来,与脑研究交叉的人工智能将是一个比较前沿,并且会有重大突破的方向。
黄铁军一直在积极推动构建类脑人工智能的技术路线:结构层次模仿脑,器件层次逼近脑,智能层次超越脑。黄铁军认为,虽然大脑是强人工智能的唯一参照物,但在揭开人脑的奥秘之前,人类也完全可能通过发展类脑计算机,真正实现从“弱人工智能”到“强人工智能”的突破。他曾在采访中提出,要先放下“理解智能”的迷思,以神经科学为基础,构建神经形态计算系统,再通过训练实现强人工智能。
今年7月,澎湃新闻在北京的一家咖啡馆约见了黄铁军教授,也就当前颇具争议的一些人工智能相关的问题采访了他。

“希望可以提出全新的人工智能模型”

 

可以用最简单的语言科普一下“深度学习”吗?以及人工智能和深度学习的关系是?

黄铁军:

人工智能的研究有各种各样的方法,其中受大脑的启发而产生的深度学习是可能会引起未来重大变化的一个方向,也是比较前沿的研究。我们国家的对脑的研究叫做“脑科学类脑研究”,2017年7月份国务院有一个规划,与脑研究交叉的人工智能是一个比较前沿,并且会有重大突破的方向。
深度网络模型在实际应用中收到了非常好的效果,现在看到的几乎所有人工智能的最新进展,背后都是深度神经网络技术在支撑,包括人脸识别、语音识别、翻译等等。
在深度学习之前产生的人脸和语音识别等的产品性能没有现在这么好,准确度也差很多,而深度学习使人工智能有了更大的可能性,发挥了很重要的作用。
现在所有人都在想,下一代人工智能是什么样的?我的看法是,不能永远停留在学习层次,需要重大突破,我们希望有更大的动作,不断改进,可以提出全新的人工智能模型。

 

 

黄铁军:

人的神经系统有1000亿个神经元,都是在大脑里。神经元上有很多树凸,就像树一样,有很多树干和树根,树根是吸收养分的,对神经元来说是接受输入信号的。树干是传输信号的,叫轴凸。
两个神经元之间连接的地方叫突触,神经脉冲是通过突触实现从一个神经元到另一个神经元,每一次的交换都会产生变化。这些生物神经元连成一个复杂网络,我们的大脑由几百亿神经元连在一起,这个连接方式叫神经网络。
对于脑神经的研究我们可能知道的只有百分之几,但是全世界的脑科学专家希望在10到20年之内都能搞清楚。
而人工神经网络,其实就是在模拟生物神经网络,但是是一种很粗糙的模拟,因为我们本来也不是那么了解。

澎湃新闻:

人工神经网络的人工神经元是怎么回事?

黄铁军:

1943年,有两个科学家提出了一种人工神经元模型,将神经网络中的运作简单描绘成一种数据函数和模型,神经脉冲的交流方式也可以模拟。从这之后,连续不断地出现了至少几百种人工神经元模型和人工神经网络模型。

澎湃新闻:

除了关注人脑这一块,你本人和团队是尤其着重视觉研究的。进行这样的研究,对于整个人工智能研究发展的意义具体体现在哪里?

黄铁军:

视觉识别是智能的一种,就像我们的眼睛连接着大脑的一部分一样。研究智能,你可以全脑一下子去解决,这是一种可能性。但是事实上一定是从各个部分慢慢地、一块一块地解决,将研究进程分解开来。
就像解剖麻雀,你总得先从一个小的、可操作的对象做起。我用视觉举例子,不仅仅是给大家讲这个理念,而是要先去做一个东西出来,告诉大家这件事不仅仅是一种想法,更是一种技术路线,是可以实现的。
对于大脑视觉神经的复杂结构,我们也只搞清楚了一部分,估计大概十年能全搞定。咱们的研究水平在全世界是领先的,但每个国家有自己的特点,对于这个问题全世界有太多的研究团队。我说十年能完全掌握,这其实已经是比较激进的了,是在有充分的资金、技术、人才资源的投入条件下才可能做到的。
我们希望首先解决一个科学问题,就是我们是怎么看见世界的,我们可以先不管大脑是怎么思考,这个问题更难。

澎湃新闻:

机器难道不是一定要向人类学习的么?

黄铁军:

智能从来不应该以人为中心、以人为模板。比如说人类是进化出来的,在人进化成人之前,地球上有没有智能?水平有高低,但生命诞生之初都有智能的。
智能的定义其实是比较宽的,现在看来只要它能对环境做出应激反应、出现变化,都可以称之为智能。一个单细胞动物在水里面,哪个地方营养丰富,就往哪个地方移动,那就是“智能”。
如果从这样的角度理解智能,那么机器也拥有一定的智能。今天我们家里买的扫地机器人,碰到东西会自己转弯,会回到插座去自己充电,在这个过程中它表现出来的就是一定的智能。

澎湃新闻:

《深度学习:智能时代的核心驱动力量》的作者特伦斯在美国负责脑计划的项目,我觉得你在中国和他正好是对应的关系,因为你在中国也参与脑计划。

黄铁军:

美国脑计划主要是脑科学的专家研究大脑,尽管也有研究信息、计算机等其他领域的专家,算是交叉的,但还是偏脑多一点。
美国人工智能研究是国家战略,白宫也出了很多文件。在中国也是类似的情况,现在中国的重大项目叫科技创新2030,从2016年到2030年这之间共有16项重大方向,其中第一个就是人工智能,还有脑科学、类脑等等的研究,都是并行的。
人工智能应该是目前体量最大的一个单体,这16个方向也有其他的重要研究,中间有很多交叉。简单的人工智能发展,不是说非要依赖于脑,脑科学也不仅仅是为人工智能服务。
在交叉领域最容易出现新发现,也是大家很感兴趣的,但是这两个东西不能等同。包括这本书它起了“智能时代的核心驱动力量”的名字,我觉得不太合适。因为我认为深度学习只能说是人工智能这一浪潮中的一个技术推动力(而已)。


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