8月26日至27日,2016中國人工智能大會在北京召開,中國科學院副院長、中國科學院院士、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛在會議上發(fā)言稱,人工智能發(fā)展60年來正在進入非常特殊的一年,人工智能熱潮蔓延全球,近一年更是在專用人工智能領域取得突破性進展。
但通用人工智能的研究與應用依然任重道遠。譚鐵牛強調,人工智能熱潮下尤其需要冷思考,根據最新的新興技術成熟度曲線,人工智能相關技術正處于期望膨脹期,接下來可能是幻滅期,因而切忌跟風,注意尋找產業(yè)瓶頸而非風口。
譚鐵牛認為,人工智能需要國家做出頂層設計規(guī)劃,落實相應政策,建設中國自主可控的人工智能創(chuàng)新體系。
2018年將突破2000億美元,AI熱蔓延全球
人工智能產業(yè)化蓬勃發(fā)展,2015年全球人工智能市場規(guī)模為1270億美金,今年預計將達到1650億美金,譚鐵牛預計到2018年將超過2000億美元。
人工智能從1956年提出,到今年正好60年,譚鐵牛認為對人工智能來說,今年是非常特殊的一年。其中特別值得一提的是,專用人工智能領域近一年取得了突破性進展,阿爾法狗是一個重要標志性。
此外,譚鐵牛介紹,新版的人型機器已能穩(wěn)步行走,自動駕駛汽車、語音識別、人臉識別、虹膜識別也都取得了長足的發(fā)展,這是往年所看不到的景象。
他總結了人工智能領域的十大趨勢:
第一,人工智能熱潮全球化,從東方到西方,從發(fā)達國家到發(fā)展中國家,從大國到小國,都掀起了熱潮。
第二,產業(yè)競爭白熱化,各種并購和招聘人才,都希望來參與競爭。
第三,投資并購密集化,過去一年大小收購投資,從幾百億到幾個億,數不勝數,更小規(guī)模則更多。
第四,人工智能應用普適化,向各個領域滲透。
第五,人工智能的服務專業(yè)化,一個是研究通用化的人工智能,一個是專業(yè)化的人工智能。
第六,基礎平臺開源化,包括IBM、谷歌建立了開源的平臺是過去一年特別明顯的一個新的特征。
第七,關鍵技術硬件化,比如IBM的類腦計算平臺。
第八,技術方法集成化,單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下,集成創(chuàng)新勢在必行。
第九,學科創(chuàng)新協同化,多學科跨界融合、交叉協同,創(chuàng)新人工智能創(chuàng)新途徑,包括量子技術跟人工智能的結合。
第十,社會影響大眾化,人工智能的影響的社會化大眾化。
通用人工智能任重道遠,呼喚頂層設計政策
盡管發(fā)展迅速,但通用人工智能的研究與應用依然任重道遠。
“要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力,這四句話描寫了人工智能目前的水平:有智能沒智慧,有智商沒情商,會計算不會算計,有專才無通才?!弊T鐵牛說。
比如,人工智能在翻譯“中國隊誰也贏不了”,就會陷入不知道怎么翻的境地,在通用人工智能方面還有很多問題解決不好。
中國該如何應對這些趨勢,抓住這個機會?譚鐵牛認為首先應該有一個人工智能的規(guī)劃,“上面要有規(guī)劃,因為只有通過頂層規(guī)劃協調,才能實現一盤棋,最終實現人工智能強國,未來的世界科技強國一定是一個人工智能的強國?!?/p>
其次,譚鐵牛認為要推動人工智能諸多利好政策的及時落地,“歸根結底這些好政策能不能及時落地,否則政策也是空的,關鍵要落地,要建設我國自主可控的人工智能創(chuàng)新體系?!?/p>
這一體系被他概括成為“人工智能的核高基”:核就是核心技術,高就是高端設備與應用,基就是基礎理論設施。
譚鐵牛表示,要發(fā)揮互聯網大國的優(yōu)勢,把我們的數據和用戶優(yōu)勢資源轉化為人工智能技術優(yōu)勢,最后深化人工智能技術推廣應用,做大做強智能產業(yè),加強人工智能教育與科普,培養(yǎng)高素質人才隊伍,最后支持人工智能社會學的研究。
熱潮之下,人工智能切忌跟風
關于人工智能未來發(fā)展的若干思考,譚鐵牛認為,首先要保持警醒,熱潮下面尤其需要有一份冷思考。
他表示,阿爾法狗在圍棋上的表現,確實提高了人們對人工智能的期望,但是切記,不能對人工智能提出過高的期望,希望太高,如果沒有實現就會非常失望,甚至絕望,人工智能60年的發(fā)展過程中有很多這樣的教訓,因而在熱潮下一定需要冷靜地思考。
“有高潮一定會有低谷,這是發(fā)展的客觀規(guī)律,任何一個時段不可能一直蓬勃,引用最新的新興技術成熟度曲線,大家可以看到,智能機器人、認知專家顧問等熱門技術正處于期望膨脹期,接下來可能是幻滅期,所以需要我們冷靜的思考?!?/p>
在此基礎上,譚鐵牛強調人工智能要切忌跟風。“這幾年風口熱好像說的很多,站在風口上豬都會飛起來,臺風一過摔死的是誰啊,是被風吹起來的,所以我覺得后面是我的話,找風口不如找關口,就是要找發(fā)展的瓶頸在哪里,突破那個瓶頸,你就可能開創(chuàng)一個新天地,搶占先機。所以找風口不如找關口,大家不要再跟風?!?/p>
同時,對于人工智能來說,需要不忘初心、繼續(xù)探索,回歸人工智能的本源。譚鐵牛表示,隨著信息科技與腦類科技的交匯,人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。但要記得解決什么問題,別走偏了,從研究內容追問研究的目的,回歸本源。
此外,人工智能需要苦練內功,重視前沿基礎理論研究。譚鐵牛稱,人工智能現在是家喻戶曉,但不能被當下的熱點一葉障目,盡管現在效果很好,但深度學習不等于AI,深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法。
他認為,深度學習的成功不是理論方法的突破,而是在大數據和大規(guī)模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破,其本質是通過映射對復雜函數進行逼近,所以深度學習依舊存在明顯的局限性,尤其在任務的切換和對環(huán)境變化自身完善方面,對小樣本的舉一反三等方面,人工智能與人類還是相差甚遠。