AI發(fā)展道阻且長 后深度學習時代成焦點

每經(jīng)記者 張韻    每經(jīng)實習編輯 魏官紅    

今天，AI已經(jīng)在全球上千所大學被廣泛研究，工業(yè)界也成立了許多高科技公司，其應用成果已深入至人類生活的方方面面。中國企業(yè)憑借著更豐富的數(shù)據(jù)、人才和市場資源，在人工智能核心領(lǐng)域站在了世界的前列。

當人工智能浪潮再次席卷全球，世界在如何改變？我們又該如何發(fā)展AI技術(shù)，讓他們朝好的方向助推各產(chǎn)業(yè)、催生新產(chǎn)品、實現(xiàn)生產(chǎn)力質(zhì)的飛躍？作為當前最具規(guī)模與影響力的行業(yè)盛會，2018世界人工智能大會于9月17日~19日在上海召開，《每日經(jīng)濟新聞》對此進行了持續(xù)報道，繼聚焦產(chǎn)業(yè)影響之后，本期重點是世界人工智能之技術(shù)發(fā)展。

“AI可以欺騙我們，我們也可以欺騙AI。”華為公司董事、戰(zhàn)略營銷總裁徐文偉如是表示?，F(xiàn)有人工智能面臨數(shù)據(jù)瓶頸、功耗瓶頸、可解釋性瓶頸等問題，為確保人工智能健康持續(xù)發(fā)展，業(yè)內(nèi)認為急需建立后深度學習的人工智能理論和技術(shù)體系。

數(shù)據(jù)不是萬能的

在人們都在討論大數(shù)據(jù)對人工智能領(lǐng)域的重要性時，約翰霍普金斯大學教授Alan Yuille在2018世界智能大會上帶來了全新的觀點：“標注數(shù)據(jù)顯然是不夠的，要形成類似人類能力的通用型AI系統(tǒng)，仍然存在很多挑戰(zhàn)。需要了解人類的大腦，了解認知科學、神經(jīng)科學，我們做的工作只是冰山一角，未來還任重而道遠。”

華為公司董事、戰(zhàn)略營銷總裁徐文偉表示，人類有史以來一共有26種GPT（通用技術(shù)），而人工智能就是其中之一。但現(xiàn)在的人工智能還遠遠達不到真正理想的智能，它應該是有邏輯判斷、有決策能力的智能，而且人工智能取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，所以離愿景差距還很大。

“我們知道人工智能是可以欺騙我們的，但歸根結(jié)底是我們欺騙了人工智能。”徐文偉解釋道，“人工智能的前提是數(shù)據(jù)要準確，如果給它一定的干擾，就會讓它產(chǎn)生錯誤的判斷，在這種情況下如果（人工智能）用在自動駕駛上，后果不堪設(shè)想。”

馭勢科技創(chuàng)始人、CEO吳甘沙向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，在人工智能領(lǐng)域，自動駕駛占據(jù)重要的一席之地，但是要達到真正大規(guī)模的商業(yè)化會受到技術(shù)、法規(guī)、成本、基礎(chǔ)設(shè)施和社會接受度等各方面的限制，“目前世界上最優(yōu)的無人駕駛汽車測試數(shù)據(jù)，也只能保持在每跑5596英里就需要有一次人工干預”。

對此，徐文偉表示，如果單純靠人工智能、靠汽車自動駕駛是不可能實現(xiàn)的，一定是要智慧的車、聰明的路，才能真正地實現(xiàn)自動駕駛。

中國信息通信研究院在9月發(fā)布的《2018年人工智能發(fā)展白皮書》顯示，在數(shù)據(jù)層面，主要存在流通不暢、數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊和關(guān)鍵數(shù)據(jù)集缺失等問題。尤其是數(shù)據(jù)標注主要通過外包形式，勞動力水平?jīng)Q定了產(chǎn)出的標注數(shù)據(jù)質(zhì)量。

《白皮書》還表示，計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源嚴重不足，同時我國產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)主要供給產(chǎn)業(yè)界，目前學術(shù)界數(shù)據(jù)集數(shù)量較少，可能影響科研及前瞻性的技術(shù)研究。

因此落入到算法層面，深度學習算法模型存在可靠性及不可解釋性的問題。深度學習模型離開訓練使用的場景數(shù)據(jù)，其實際效果就會降低；而深度學習計算過程為黑盒操作，模型計算及調(diào)試的執(zhí)行規(guī)則及特征選取由機器自行操作，目前尚無完備理論能夠?qū)δＰ瓦x取及模型本身進行合理解釋，隨著相關(guān)算法在實際生產(chǎn)生活中的融合應用，存在產(chǎn)生不可控結(jié)果的隱患。

后深度學習時代的人工智能

科技部創(chuàng)新發(fā)展司副司長余健在分論壇致辭時表示，人工智能發(fā)展進入了加速發(fā)展期，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征?；ヂ?lián)網(wǎng)是新基礎(chǔ)設(shè)施，大數(shù)據(jù)是新生產(chǎn)要素，云計算是新服務(wù)模式，智能化是新發(fā)展動能。

“2018年中國人工智能企業(yè)數(shù)達到了1011家，位列世界第二位；規(guī)模達到了137億元，同比增長61.7%；人工智能研發(fā)人員總數(shù)達到了18000多人，占世界（人工智能研發(fā)人員總數(shù)）的8.9%。”余健表示。

誠然，中國在人工智能基礎(chǔ)前沿領(lǐng)域涌現(xiàn)出一批具有國際先進水平的創(chuàng)新性成果，論文發(fā)表數(shù)量為36000多篇；人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)也躋身世界前列，在中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識別等方面具有一定優(yōu)勢，已成為全球人工智能專利布局最多的國家。

不過，清華大學人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，目前的高潮是以深度學習為代表的人工智能，該方法奏效是有條件的，必須在一個封閉的空間內(nèi)完成，任務(wù)和規(guī)則是明確的。但是一旦到了開放的環(huán)境中，現(xiàn)有的方法理論都行不通，這也是國際上人工智能領(lǐng)域方法研究的最前沿，目前還沒有可以適用的研究成果。

不僅是基礎(chǔ)研究，企業(yè)在市場營銷、供應鏈管理、風險管制、服務(wù)運營等高價值決策類場景下應用AI面臨更大挑戰(zhàn)。第四范式創(chuàng)始人、CEO戴文淵發(fā)現(xiàn)，AI能夠創(chuàng)造更多價值，但高門檻將小場景拒之門外。

他表示，能夠引領(lǐng)AI發(fā)展的頂級人才，環(huán)顧全球尚不足千人，這讓AI成為了供不應求的搶手貨。只有AI的應用門檻需要降低到普通開發(fā)者甚至是業(yè)務(wù)人員也能做的程度，才能夠真正爆發(fā)。

當下，AI人才緊缺，復合型AI人才更是少之又少，戴文淵用自身經(jīng)歷告訴記者，要讓一個人同時具備AI科學家、工程師和業(yè)務(wù)員三種能力，是一件很難并且耗費時間的事情。于是如何賦能一整套“通用系統(tǒng)+專業(yè)平臺+行業(yè)應用”的AI應用全過程系統(tǒng)成為行業(yè)發(fā)力的焦點。

如今人工智能正在進入后深度學習時代。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，人工智能發(fā)展有兩大行業(yè)趨勢：第一，萬事萬物皆數(shù)據(jù)；第二，機器學習將不再需要人工干預。

接下來，如何實現(xiàn)從弱人工智能到強人工智能的迭代？中國通信院認為，遷移學習的研究及應用將成為重要方向，能夠有效提升深度學習模型的復用性。

與此同時，隨著人工智能應用在生產(chǎn)生活中的不斷深入融合，對于推斷軟件框架功能及性能的需求將逐漸爆發(fā)，催生大量相關(guān)工具及開源推斷軟件框架，降低人工智能應用部署門檻。國內(nèi)外的云服務(wù)和人工智能巨頭也將圍繞各自應用與設(shè)備商、系統(tǒng)集成商、獨立軟件開發(fā)商等聯(lián)合，共同打造基于服務(wù)平臺的生態(tài)系統(tǒng)，未來“平臺+智能+生態(tài)”的人工智能將成為趨勢。