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突破關鍵核心技術 讓人工智能更智慧

關鍵核心技術


突破關鍵核心技術 讓人工智能更智慧



人工智能的發(fā)展水平令人矚目 ， 但目前的人工智能系統(tǒng)有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才無通才
人工智能的三個層面都有不少尚未解決的技術瓶頸 。 以應用層為例 ， 假如停車場沒有地圖 ， 無人車可能無法閱讀標志標線 ， 從而無法順利找到停車位或通往出口的路
看基礎理論研究——
人工智能可分為專用人工智能和通用人工智能 ， 目前的進展主要是專用人工智能取得的 ， 通用智能系統(tǒng)的研究與應用仍然任重道遠
阿爾法狗戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍；人工智能在大規(guī)模人臉識別中超越人類一般水平；語音識別系統(tǒng)準確率和專業(yè)速記員不相上下……近幾年 ， 人工智能的發(fā)展水平令人矚目 。
為何還要加強人工智能前沿基礎理論的研究？
中國科學院自動化研究所研究員譚鐵牛院士認為 ， 人工智能可分為專用人工智能和通用人工智能 ， 目前的進展主要是專用人工智能取得的 。 真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)是一個通用智能系統(tǒng) ， 能像人腦一樣舉一反三、融會貫通 。 但是目前的人工智能系統(tǒng)有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才無通才 。 通用智能系統(tǒng)的研究與應用仍然任重道遠 ， 人工智能總體發(fā)展水平仍處于起步階段 。 “人工智能前沿基礎理論是人工智能技術突破、行業(yè)革新、產業(yè)化推進的基石 。 要想取得最終的話語權 ， 我國必須在人工智能基礎理論和前沿技術方面取得重大突破 。 ”
受訪專家指出 ， 目前人工智能前沿基礎理論的探索空間非常巨大 。 以當前最火爆的人工智能基礎理論——深度學習方法為例 ， 它既非完美無缺 ， 更不是人工智能基礎理論研究的全部 。
“深度學習方法具有局限性 。 ”英特爾中國研究院院長宋繼強說 ， 比如深度學習能識別人臉 ， 但做不到通過一個人的講話預測與另一個人之間的情感關系 ， 因為它缺乏這方面的知識輸入 。
馭勢科技負責人吳甘沙舉例說 ， 一旦數(shù)據(jù)標得不準、數(shù)據(jù)集有偏見甚至“對抗”輸入假數(shù)據(jù) ， 深度學習就可能出錯 。 明明是一只熊貓 ， 只要改動幾百個像素 ， 深度學習有可能將其識別為海豹 。
浙江大學計算機學院副院長、人工智能研究所所長吳飛認為 ， 從數(shù)據(jù)驅動的領域人工智能向人類通用智能邁進 ， 尚有神經科學、認知科學乃至新數(shù)學模型等交叉的未知領域需要跨越 ， 路途依然遙遠 。
“應該鼓勵科研人員瞄準人工智能學科前沿方向 ， 開展引領性原創(chuàng)科學研究 ， 通過人工智能與腦認知、神經科學、心理學等學科的交叉融合 ， 重點聚焦人工智能領域的重大基礎性科學問題 ， 形成具有國際影響力的人工智能原創(chuàng)理論體系 ， 為構建我國自主可控的人工智能技術創(chuàng)新生態(tài)提供領先跨越的理論支撐 。 ”譚鐵牛說 。
看關鍵核心技術——
人工智能可分為基礎設施層、賦能層和應用層 。 三個層面都有很多核心技術 ， 都有不少尚未解決的技術瓶頸
近年來我國的人工智能技術取得了長足進展 ， 但一些關鍵核心技術仍需攻克 。
在吳甘沙看來 ， 人工智能可分為三層：基礎設施層、賦能層和應用層 。 其中 ， 基礎設施層是指基礎理論算法和算力；賦能層涉及特定的應用場景 ， 比如語音識別、計算機視覺、專家系統(tǒng)、博弈系統(tǒng)和機器人；應用層指的是無人駕駛、智能醫(yī)療等綜合場景 。
“三個層面都有很多核心技術 ， 都有不少尚未解決的技術瓶頸 。 ”他說 ， 從基礎設施層來看 ， 前沿基礎理論和算法仍有很大的突破空間 ， 芯片等硬件設備有待進一步國產化 。 從賦能層來看 ， 跟語音識別相關的人工智能整體進步很大 ， 但一些智能機器有時翻譯出來的語言仍然不像“人話” ， 缺乏對語義的深刻理解；工業(yè)機器人可以處理某幾個環(huán)節(jié)的問題 ， 卻無法在總裝環(huán)節(jié)像人一樣通過肌肉和神經的靈敏操縱實現(xiàn)精確控制 。 從應用層來看 ， 無人駕駛是一個開放、動態(tài)、不確定的環(huán)境 ， 人類無法“喂”給機器世界上所有的交通場景 ， 無人車可能無法處理某類狀況 。 假如停車場沒有地圖 ， 無人車可能無法閱讀標志標線 ， 從而無法順利找到停車位或通往出口的路 。

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