AI赋能:驱动产业变革的人工智能应用
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

序言

人工智能60多年的发展之路并非一帆风顺,其间经历了两次高潮和低谷。剖析其原因,一方面是由于缺乏高质量的数据以及计算机运算能力薄弱;另一方面是当时的研究者对人工智能研究的难度估计不足,提出了一些不切实际的预言,难以实现其承诺的“宏伟目标”。近年来,随着高质量的“大数据”的获取、计算能力的大幅提升、以深度学习为代表的算法模型不断丰富,人工智能研究再次进入了快速发展的时期,同时不断地影响、渗透、推进着相关众多产业、行业的快速发展。人工智能“精彩回归”,重新受到政府、学术界、产业界等社会各界的广泛关注。

60多年来,科学家们一直在追逐着“人工智能梦”,探索着更广阔的科学世界。我们期望人工智能学科本身能够继续进步,并进一步与神经计算科学、生命科学等领域深度融合,催生颠覆性技术。未来其研究成果将在社会管理、生命健康、金融、能源、农业、工业等众多领域大放光彩,人工智能将渗透到人们生活中的各个角落,成为人们生活中不可或缺的组成部分,造福人类。

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,合理有效地利用人工智能,意味着能获得高水平价值创造和竞争优势。人工智能并不是一个独立、封闭和自我循环发展的智能科学体系,而是通过与其他科学领域的交叉结合融入人类社会发展的各个方面。云计算、大数据、可穿戴设备、智能机器人等领域的重大需求不断推动着人工智能理论与技术的发展。当前,人工智能的发展超乎想象,正在深刻改变着人们的生活,改变着整个世界。

目前,人工智能在发展中也面临三大挑战。第一大挑战是让机器在没有人类教师的帮助下学习。即机器无须在每次输入新数据或者测试算法时都从头开始学习。然而,目前的人工智能在这方面的能力还很薄弱。迄今为止,最成功的机器学习方式被称为“监督式学习”。与老师教幼儿园孩子识字一样,机器在每次学习一项新技能时,基本上要从头开始,需要人类在很大程度上参与机器的学习过程。要达到人类水平的智能,机器需要具备在没有人类过多监督和指令的情况下进行学习的能力,或在少量样本的基础上完成学习。近期,我们欣喜地看到很多学者在迁移学习、元学习方面取得了各种进展。期待不久的将来,人工智能在这方面会有所突破。

第二大挑战是让机器像人类一样感知和理解世界。触觉、视觉和听觉是动物物种生存所必需的能力,感知能力是智能的重要组成部分。如果能让机器像人类一样感知和理解世界,就能解决人工智能研究长期面临的规划和推理方面的问题。虽然我们已经拥有非常出色的数据收集和算法研发能力,利用机器对收集的数据进行推理已不是开发先进人工智能的障碍,但这种推理能力建立在数据的基础上,也就是说机器与感知真实世界仍有相当大的差距。如果能让机器进一步感知真实世界,它们的表现也许会更出色。

第三大挑战是让机器具有自我意识、情感以及反思自身处境与行为的能力。这是实现类人智能最艰难的挑战。具有自我意识以及反思自身处境与行为的能力,是人类区别于其他生物最重要、最根本的一点。另外,人类的大脑皮层能力是有限的,如果将智能机器设备与人类大脑相连接,不仅会增强人类的能力,而且会使机器产生灵感。让机器具有自我意识、情感和反思能力,无论对科学和哲学来说,都是一个引人入胜的探索领域。

人工智能的发展能不断帮助人类,但它同时也是一把“双刃剑”。我们要警惕人工智能给人类带来的负面影响,关注人工智能的发展带来的深刻伦理道德问题。我们需要的是帮助人类而不是代替人类的人工智能。发展人工智能的目的不是把机器变成人,也不是把人变成机器,而是要扩展人类的智能,解决人类社会发展面临的重大问题。这是科学界、各国政府和社会在人工智能发展上应认真对待的问题。各国需要确立伦理道德的约束、监督机制,使人类免受人工智能的不当发展带来的负面影响。

但我们也要深刻认识到,人工智能会使人类社会发展面临许多不确定性,不可避免地带来相应的社会问题。解决人工智能发展带来的问题,一个重要趋势是发展“混合增强智能”。“混合增强智能”是指将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统,形成“混合增强智能”的形态。这种形态是人工智能可行的、重要的成长模式。我们应深刻认识到,人是智能机器的服务对象,是“价值判断”的仲裁者,人类对机器的干预应该贯穿于人工智能发展始终。即使我们为人工智能系统提供充足的甚至无限的数据资源,也必须由人类对智能系统进行干预。

发展人工智能要做到“顶天立地”,一方面要敢于“异想天开”,催生浪漫想象和大胆探索;另一方面要“脚踏实地”,扎实推进相关基础理论研究,重视人工智能在重大学科领域和重大工程中的实践应用。青山遮不住,毕竟东流去。在科学家、产业界人士、政府决策者的共同努力下,人工智能的研究成果必将为人类文明进步和美好生活贡献新的力量。

郑南宁

中国工程院院士

中国自动化学会理事长

中国人工智能产业发展联盟常务副理事长