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从2012年人工智能再次爆发至今已经7年有余,人们逐渐走过了困惑、恐慌和兴奋,特别是中国的大众,由于是没有经历人工智能在70年代和90年代的两次高潮和跌落,表现得尤为明显。经过数年的沉淀,人们对深度学习引领下的人工智能有了更为深刻的认识。
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北大的黄铁军教授表示,人工智能经历两次起起伏伏后,这次已经翻过了一个坎,我们人类接下来将进入智能时代,而非智能的寒冬。
今天(11月3日),潘云鹤院士在人民大学“科学大讲堂”暨高瓴人工智能学院“高屋建瓴”的公开课首期上做了题为《人工智能2.0与数字经济》的报告。在报告中,潘云鹤院士同样对人工智能的发展做出了深刻的见解。
潘云鹤院士认为,从2015年起,由于1)社会新需求爆发;2)信息环境巨变;3)AI的基础和目标巨变,人工智能由此走向了2.0阶段。基于这种认识,国家在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》, 提出了五大人工智能发展技术方向:大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统。
潘云鹤院士随后从哲学的角度分析了人工智能走向2.0的本质原因:我们已经由传统的以“物理空间”和“人类社会”为主的二元空间逐步进入了“物理空间”-“人类社会”-“信息空间”所构成的三元空间。“信息空间”的出现势必会对人类生存的方方面面产生影响,例如通过信息空间,人类可以用新的方法改造物理空间;通过信息空间,人类可以以新的手段认识我们人类自己。
这种转变对于整个人类历史来讲都是革命性的,我们有幸生活在这样的一个历史阶段,应当把握历史的机遇。
以下是潘云鹤院士演讲的部分内容,内容未经本人确认。
注:潘云鹤院士的报告分为两部分,第一部分讲述了数字经济及中国数字经济的现状,此处从略;下文为第二部分“人工智能走向2.0”中的一部分,省略了“人工智能2.0技术已露端倪”、“新一代人工智能技术的应用”等内容。
63年前的1956年,在美国的达特茅斯诞生“人工智能”这个概念。当时有一批著名学者,包括斯坦福的McCrarthy教授、MIT的Minsky教授,卡内基·梅隆的Simont和Newell教授(以上四位后来都成为图灵奖获得者),还有贝尔实验室的Shannon、IBM公司的Rochester等。当时他们便确立了“人工智能”的概念:让机器能像人那样认知、思考和学习,即用计算机模拟人的智慧。
随后在70年代,人工智能研究学界主要瞄准了七个方向,这七个方向一直到现在都发挥着很重要的作用。包括
1、机器定理证明。现在是逻辑和推理。
2、机器翻译。现在是自然语言处理。
3、专家系统。现在是问题求解和知识表达。
4、博弈。现在是树搜索。
5、模式识别。现在是多媒体认知。
6、学习。现在是神经网络。
7、机器人和智能控制。现在是感知和控制。
这七个方向事实就是去模拟人的不同行为,这其中引入很多的学派,其中最典型的是符号学派、连接学派、行为学派。
人工智能中间经历了很多波折,时间所限不细讲了。
到了2015年,人工智能从低潮又开始迅猛地崛起。在2015年,中国工程院有一个课题叫“中国人工智能2.0发展战略研究”,我们在这里面提出一个重要的概念,就是人工智能正在走向2.0。
原因何在呢?我们讲了三个方面的原因。
第一,社会需求不一样了。过去人工智能研究的是用计算机模拟一个人的智能行为,人工智能前面60年是这么做的,但现在社会出现了新的需求,我们要解决的是智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、智能制造等等的问题,这些问题中间大部分问题都不是模拟一个人的智能解决,而是要模拟一群人的智能,要研究的是复杂巨系统的智能化运行的问题。所以,人的智能很重要,但系统的智能更重要。例如交通系统,以前智能交通用无人驾驶能解决问题,最近发现不行了,到最后要解决的问题是车路协同系统。
第二,信息环境巨变。60年以前的人工智能瞄准的是一台计算机的智能模拟,而现在我们面对的信息环境是互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、物联网、云计算、网上社区、万维网、搜索引擎,这些工具构成一个复杂信息巨系统。如果我们人工智能不充分利用这样的新的信息环境,它必定是个较弱的人工智能,我们人工智能必须要研究建立在计算机、计算机联成的网、计算机产生的大数据、各种穿戴设备、移动设备构成的一个巨系统的人工智能。
第三,人工智能的基础和目标发生了巨变。60年前的人工智能是希望计算机能够像人那样聪明。60年以后我们明白,计算机在某些方面可以比人更聪明,它可以记的比人更多,它可以算得比人更快,甚至我们发现它居然下棋都可以比人下得更好。这说明计算机在某些领域一定会比人做得更好,就像汽车在公路上一定走得比人更快,但人的两条腿有汽车不可替代的作用。因此人的某些智能,计算机是很难描述的。不能描述,就无法编程,不能编程就没法用计算机来实现。现在越来越多的人工智能科学家意识到,机器的智能和人的智能是两种有区别的智能,一种是硅片的智能,一种是人脑的智能,这两者之间一定是各有所长,最好的办法是将它们联成一体,自如运用,使它们构成一个比人和机器更聪明的智能体来为人服务,这应该是人工智能发展的新目标。
基于以上的这些认识,我们认为人工智能必定走向新一代。经历了一年多的时间,上下来回反复,终于到2017年中国发布了《新一代人工智能发展规划》。这个《规划》让全世界关注的是中国人发展人工智能的决心、信心。
另一个让全世界关注的是,中国人提出了五个方面的人工智能发展技术方向:大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统。这五个方面,除了“群体智能”是外国人提出的概念,其他四个都是中国提出的新概念。比如大数据智能,国外努力在搞的是大数据技术和深度神经网络。我们认为深度神经网络是大数据智能的一种,大数据智能当然也包括别的(例如知识图谱)。大数据和深度学习并不是大数据智能的全部。群体智能也是这样,我们认为,在这样的时代,把很多人的智慧聚集起来,形成新的智能系统将是重要研究方向。跨媒体也是这样,针对它的应用,我们提出要研究智能城市、智慧医疗、智能制造,这些领域都是研究复杂巨系统的智能。国家认为研究这些不够了,还有智能经济,在这方面人民大学富有重要的责任,今后经济学和工程学结合起来,形成“智能经济”的统一研究。
我们这个报告发上去以后,后来又进行深入研究,发现除了上面讲的三个原因以外,还有个根本原因,以前的世界是二元空间,一元是人类社会空间(Human society space),一元是物理世界(Physical space);但过去30年,世界正在形成一个新的空间——信息空间(cyberspace)。我们的世界正从原来的PH两元空间变成了一个CPH三元空间的构成。
以前我们也有很多信息,那些信息大部分都来自于人类社会,我们写了很多书,开了很多会,有媒体,有电视,有报纸,有计算机,甚至用计算机来处理数据。所有这些信息开始都是人发出的,因此它没有单独成为一个空间,它附着在人类社会。后来我们把这些信息互联,有了互联网,有了移动通信,有了搜索工具,我们的信息开始绕过人类,我们发了很多卫星到天上,卫星一天24小时,每小时3600秒不停地向我们发信息;我们装了很多摄像头在街上,这些街上的摄像头也在不停地向我们发信息。杭州市街上的摄像头,据说有30万个。30万个摄像头不停发信息,人是处理不了的,计算机也处理不了,这些数据不变成知识我们很难完整使用它。这就形成了一个新的时代,我们把它叫大数据时代。
国外的书上讲,大数据时代主要的特征是数据很大,这是对的。但我认为不仅是数据很大,还有隐含的特征,这些数据绝大部分都不是人主动发出的,它是绕过人类,是物理世界发出的。例如你的手机时时刻刻都在发送消息,把这些数据收集起来便可以定位出你到了哪里。这些信息是关于人的信息,但不是人发出来的,是物发出的。这就是大数据时代的本质特征。
这些事情证明有新的空间诞生了,这个空间就是信息否间,不附着在人类上面,是它独立自主的空间。这样的时代,数据如果不变成大知识,我们便用不了;只有用人工智能把它变成大知识,我们才能驾驭这个时代。
在原来的二元空间(PH空间)中,我们有物理空间和人类社会空间,人类不断研究物理空间:物质是什么,它有什么变化规律,变化以后会变成什么新的物质等等。所有这些知识构成了我们的物理学、化学、生物学等等,我们把它叫做自然科学。自然科学是关于物理空间的知识。
然后人类社会还要改造物理空间,怎么设计,怎么加工,怎么维修。所有这些知识的总和,包括建筑学、机械制造、电子工程等等,我们把它叫做工程技术。
然后人类社会还要研究我们自己,研究我们的经济行为、政治行为、文化行为、伦理行为,所有这些我们把它叫做社会科学。
现在出现了一个新的空间,就是信息空间。人类发现除了直接观测物理空间以外,通过信息空间可以看到物理空间新的一面,这是很重要的一个变化。比如说过去我们观察物理空间可以看到十字路口 交通是怎么拥堵的,但在信息空间里,我们可以看到一个十字路口的交通拥堵是怎么影响周围四个十字路口的交通变化,进而影响周围十六个十字路口的交通变化,过去我们看不到,现在通过信息空间容易看到。一个城市的发展是怎么影响周围若干个城市的发展;一个城市的发展是怎么影响周围若干个小镇的发展,过去这些要靠社会调查才能把这些事情搞清楚,现在在信息空间中由大数据来标定,把它转化到信息空间,进而通过信息空间可以直接改造物理空间。
我们可以通过信息空间改造物理空间,最早的例子是无人机。如果无人机早出现十年,我认为第五代机一定不是现在这个;如果现在出现第六代机,一定是带着无人机群的飞机。一个飞机带着一批无人机那就太厉害了。这肯定是新的作战模式,今后可能是一个人带着一批武器打仗,这批武器会自动前进,人就变得很重要,每个人都是军官。所以,通过信息空间去改造物理空间的方式在今后十年间必然会大量涌现。
我们还发现通过信息空间,人类社会可以重新认识人类自己。我国在五、六年以前做过一次人口普查,有人告诉我,人口普查花了半年时间,用了数以千万计的工作人员才把中国14亿人的年龄、性别、籍贯、工作、文化程度、人员关系、居住地等几十个参数确定下来。这是一个非常庞大的工程。但我相信五年以后,如果我们再做一次人口普查的话,估计只要几个星期,几百个人大概就够了,我们可以用大数据,把各种数据放在一起,不但可以搞清楚上面这些数据,还有你处于什么阶段,爱好什么东西,都加到人口数据里。再过五十年,也许可以给每一个人进行画像。
在社会科学的研究中间,对人的研究、对人各种行为的研究以及人与人之间关系的研究也将出现新的境界。
因此空间的变化(PH到CPH的变化)不仅影响人工智能这门学科,这个新的信息流变化也将影响认知的新变化,影响所有的科学、工程和社会科学,为所有的社会科学和工程科学提供新的研究方法、新的研究图景和新的研究通道。有的科学家讲科学将会有第四模式。过去三个模式,一个是观测的方法,一个是科学计算的方法,一个是计算机模拟方法,第四个模式是通过大数据进行研究的模式。
此外,还将会出现很多新的学科门类,就是复杂巨系统。比如城市学,过去研究城市的只有一门科学——城市规划,城市规划是研究城市物理系统的科学,而且城市规划的人不承认它是科学,承认它是经验集成,不是科学,没理论,这个理论都是片段的,不是整体的理论。所以我们要搞个规划,大到城市规划,小到小区规划,这都需要积累经验。现在同济大学吴志强院士提出“要重塑全世界的城市规划理论”,基础是城市大数据。同济大学号称建立了全世界最完整的城市大数据。人民大学如果要在经济上重振旗鼓,应该建立全世界最完整的经济大数据。
城市运行系统是这样,环境生态系统、健康医疗系统也是这样。健康不但和医院、病人,还有医保、制药、住家健康、穿戴式健康设备、制药,含在一起就是人类医疗健康系统。只有把这个系统运转好,一个国家或者是全世界医疗健康整体系统就会发展和进步的很快。所以,中国在人工智能的发展不仅会促进经济巨大变化,也会促进整个学科发展巨大变化,整个社会学科发展的巨大变化。
高瓴人工智能学院是中国人民大学下属正式学院,承担学校人工智能学科的规划与建设,开展本学科和相关交叉学科领域的本、硕、博人才培养和科学研究工作。人工智能学院按照“能创新一流体制机制、打造一流师资队伍、培养一流专业人才、产出一流科研成果”思路,开展各项工作,向着打造一所能够影响和塑造未来人工智能时代的世界一流学院的愿景持续努力。学院特别面向北京高校师生和社会各界人士,推出“高屋建瓴”人工智能公开课项目。项目将下设“大师讲”和“青年说”两个子栏目,分别邀请国内外人工智能领域学术界顶尖专家、产业界领军人物及杰出青年学者、业界新生力量,就其专注的领域作公开讲授。力图在高瓴人工智能学院的平台上,汇聚高端人才,发出人工智能领域“高屋建瓴、高瞻远瞩”的声音。
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