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姚期智:要用物理学方法取得人工智能的进展|WAIC2018_yabo手机版网址

发布日期:2021-05-24 07:10浏览次数:
本文摘要:(微信官方账号:)9月17日,在上海举行的世界人工智能大会上,清华大学交叉信息研究所所长、图灵奖获得者姚期智就《人工智能的现在和未来》这一话题发表了演讲。姚期智首先谈到了人工智能的广泛应用,并阐述了清华大学跨信息研究所的研究和企业转型的成顺利。 他以马骁智行和迪法恩科技为例,阐述了清华校友在人工智能创业领域的卓越成就。后来,姚期智谈到了人工智能发展中深度自学的几个问题。

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(微信官方账号:)9月17日,在上海举行的世界人工智能大会上,清华大学交叉信息研究所所长、图灵奖获得者姚期智就《人工智能的现在和未来》这一话题发表了演讲。姚期智首先谈到了人工智能的广泛应用,并阐述了清华大学跨信息研究所的研究和企业转型的成顺利。

他以马骁智行和迪法恩科技为例,阐述了清华校友在人工智能创业领域的卓越成就。后来,姚期智谈到了人工智能发展中深度自学的几个问题。他回应说,深度自学的成功给了我们一些机会,让我们更好地思考自然智能是如何工作的;目前人工智能必须有大量的数据,自然智能只能通过思考较小的数据来做出决策;这是更好理解人工智能最重要的机会。姚期智回应说,量子物理是最容易理解、最美好的物理定律,是关于宇宙最基本、最本质的定律,是自然设计定律;但是最近随着量子计算的发展,我们终于有了模拟自然的方法。

如果有量子计算机,我们可以极大地模仿自然的量子定律。因此,姚期智指出,深度自学看起来更像是一种自然现象,我们可能不得不将其应用于一些标准和方法,即物理方法,以实现人工智能的进步。以下是姚期智演讲的全文:下午好,我很荣幸回到这里,我非常感谢组织者邀请我参加这次会议。今天,我想和大家分享《人工智能的现在和未来》。

我就从一个稍微不同的角度来探讨,我觉得这正好可以补充之前一些精彩发言的内容。然而,人工智能早已无处不在,它已经应用于许多不同的领域,无论是自动驾驶、机器人、医疗,但它已经为人类社会构建了巨大的福利和财富。

今天,这种现象在某种程度上反映在一般的机制中,尤其是在大学和机构中,许多学生想自学人工智能课程。整个行业也在渴求人才,很多课程都在大学开设,期望聘请到人工智能领域最优秀的教授和教员。

希望能给大家讲一点人工智能目前的发展情况,特别是国内的现象。我想从大学的角度以我工作的机构为例。我在清华大学跨学科信息研究所工作。

毫无疑问,我们的许多教职员工都对人工智能非常感兴趣。除了计算和科学,我们学院的人对其他行业和其他领域也很感兴趣。

他们将人工智能算法和系统应用到一些实际场景中,积极开展研究,如医疗、机器人、智能电网等。我来推荐一个人工智能应用于精密医学的例子,这是我们的项目之一。在精密医学中,我们尝试利用人工智能对杨的一些药物进行新的开发定位,思考是否可以局限于新的症状或预测药物的开发。另一个项目,关于蛋白质三维结构的修复,利用人工智能的方法,用十个仪器的二维图像进行处理。

第三个例子是应用深度自学技术扫描和分析医学图像,其中也包括例如肺结节和其他肿瘤。大学除了积极开展研究之外,还应该负责管理和教育学生,培养未来的青年人才。

但我真的认为,对于大学来说,教育比研究更重要,因为研究可以由工业实验室完成,但你必须创造足够的人才来满足社会未来的市场需求,满足人工智能的市场需求,这是大学必须做的。三年来,在清华跨学科信息研究实验室,我们已经建立了良好的研究生项目和优秀的本科精英项目。

我们的很多校友都已经成为人工智能领域的优秀研究人员,有的已经成为斯坦福、普林斯顿等著名大学教授。此外,许多校友成功创业,成为杰出的企业家,都是在人工智能领域。我举两个例子。

人工智能公司早就沦为独角兽企业了。第一个是马骁智行,已经转行到问题解决和无人驾驶应用这个行业,刚才有教授也讲了这个行业的应用。

他的创始人是彭军和娄天成,他们都是非常聪明的科学家和工程师,尤其是娄天成。我为他感到骄傲,因为他毕业于我们的项目班,也是我的博士生。

第二家公司,看不上技术。他的创始人是殷琦、唐文斌和杨牧,他们都是姚班的毕业生,所以我为他们感到骄傲。现在我要对马骁之星做一个详细的解释。虽然两年前就打算正式成立,但他们已经成为行业内最著名的企业之一,前景广阔,在无人驾驶方面处于领先地位。

他们从零开始,将先进的设备AI技术应用到这个行业,创造了算法和系统,并加入了我们讲解的所有其他内容,包括传感、感官、决策、规划与控制、低精度地图等一整套算法解决方案。所有这些都包含在他们自己的技术中。迪法恩斯成立于五六年前,现在他们已经成为一家非常主流的公司。

他们在计算机视觉和面部识别方面做得很好,尤其是在中国的应用领域,很多最重要的公司都使用他们的解决方案。比如支付宝和招商银行在基层使用AI引擎,帮助各大城市的公安机关和派出所抓捕罪犯。刚刚给大家非常简略的看了一下我们学院,可以看到人工智能做的非常好,涉及方方面面,在不同的大学积极开展研究。这已经发生了,但未来会发生什么?我指出可以考虑AI的未来和前景。

近年来被称为“深度自学”,仅次于一门技术,但往往出现在三四十年前。当时那个领域的研究人员指出,深度自学可能无法战胜其他方法。但现在,三四十年后,往往环境不同,大数据和功能强大的电脑就应运而生了。突然之间,传统的深度自学方法第二次开花结果,让我们有了非常可靠的结果,也带来了很多过去被指出难以建立的目标。

我指出深度自学及其不同变体仍然具有强大的生命力。我指出深度自学在未来几年不会带来很多新的项目或产品,会在新的领域有所建树。但在某一点上,我坚信,大约五六年后,他们可能会达到快速增长的无限期。

问题是下一波AI创意应该从哪里来,它的源头从哪里来。其中一个问,你可以想一个米凯尔I乔丹给我们解释过的系统,但是从算法的角度来说,下一波算法突破从何而来,让我们再创纪录,再攀高峰。

在某种程度上,人们在这方面有一种感觉。我们不明白为什么深度自学在AI里这么顺利。

有人指出,深度自学这么顺利,很奇怪。原因之一是不读很难提高。

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我想分享三点细心的观察。一、为什么深度自学这么顺利有效?这不是一个新问题,但科学家们在过去的四五年里积极开展研究,带来了许多有趣的结论,很有吸引力。

我们对他了解不多,但随着时间的推移可以更好的解读深度自学。第二,你想在更高的层面上抛弃世俗的东西,让APP建立更多的学术。我们从更深的层面考虑最近的人工智能发展是什么,它对科学意味着什么,这迫使我们考虑长期存在的问题。

我们还是试着去解读和追问,也就是说,它只是最让人兴奋的领域,也就是神经科学。现在的问题是如何比较人工智能和神经科学,也就是自然智能。当然,神经科学对人工智能做出了巨大的贡献,获得了神经网络模型。

深度自学的成功给了我们一些机会,让我们更好地思考自然智能是如何工作的。我真的觉得这是很重要的救赎。现在人工智能中有些东西优于自然智能。

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我们都告诉人工智能,它需要大量的数据,自然智能只能通过思考更小的数据来做出决策。所以我真的认为这是我们更好地了解自然智能运行机制的一个非常重要的机会。

第三,如果进一步考虑学术问题,通过宇宙来考虑问题,自古以来就有很多哲学家感兴趣。一个问题是科学知识的边界在哪里,我们能学到多少,能离真正的凶手有多近。

然而,量子计算取得了长足的进步,这本身就不断扩大了人类理解科学知识、获取科学知识和以明显的方式理解宇宙的能力。一个有趣的问题是,是否有可能将量子计算与人工智能结合起来,这样我们就真的有机会用这种方式战胜自然。让我向你解释这意味着什么。

我指出,就我们所知,量子物理是最理解、最美好的物理定律,是关于宇宙最根本、最本质的定律,是大自然的设计定律。这么多年来,我们只是佩服伟大的自然是如此的精致和雄伟,以及量子原理是如何如此精致地创造出如此壮丽的世界。

但是最近随着量子计算的发展,我们终于有了模拟自然的方法。如果你有量子计算机,你可以模仿自然的量子定律。

我们现在得到的这种能力越来越多,就是可以近距离的了解大自然。另外,我们很佩服生物学上的进步和进化反应,非常好理解,非常美好。但是到现在为止,我们还是100%不相信自然界和生物的进化是什么样子的。

但如果能在这方面有所进步,需要解读自然的智能,就可以有机会将量子和AI融合起来,发展出量子人工智能,可以带来一些我们在宇宙中从未见过的东西,如此美妙的我们从未见过的公式。最后,深度自学和人工智能的发展给了我们新的视角。似乎从计算机科学的新视角,可以定义计算机科学的本质。

我们过去指出,计算科学是人造科学,有点像数学,但是互联网的数据,深度自学的数据,自学的不道德等等。我们必须把这些现象看作自然现象,从自然科学的角度去看待。因为我们的深度自学是一种自学,利用非线性元素开展自学,而这种非线性很难从数学的角度进行准确的分析,所以我们现在有了机会,可能要把它应用到一些标准和方法上,也就是物理方法上,才能在人工智能上取得进步。我真的觉得这就是尚志信的进步。

我也希望计算机科学在一定程度上需要获得自然科学的深度和广度。谢谢您们。

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