埃隆馬斯克帶著新女友格里姆斯亮相了。據(jù)說，兩人是因為這位女歌手三年前在MV里埋藏的一個關(guān)于人工智能段子結(jié)緣，馬斯克無意間看到并看懂了，于是他聯(lián)系上格里姆斯，開始了這段戀情。

一個送跑車上天的超級富豪，一個裝扮走哥特風(fēng)的女歌手，畫風(fēng)不搭的二人因為人工智能結(jié)緣。這是最新發(fā)生的與人工智能有關(guān)、影響力卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出專業(yè)人群的新聞。誰都不否認(rèn)人工智能的重要性和光明前景，然而言必稱人工智能的人，卻未必能說明白何為人工智能、它離取代人腦還有多遠(yuǎn)。

人工智能是清華大學(xué)軟件學(xué)院副教授鄧仰東的主要研究方向之一。在他看來，雖然人工智能吊足了人們的胃口，但是大家還不必?fù)?dān)心AI會全面取代人類。

“AlphaGo確實是成功的，但是圍棋實際上遠(yuǎn)沒有生活復(fù)雜。為什么這么說呢?圍棋是一個確定性的世界：每一步下法的可能性是確定的，整個棋局的歷史是公開的，現(xiàn)在的盤面中的關(guān)鍵棋子也是可知的。我們的生活就不一樣了。每一個觀測到的現(xiàn)象，背后可能都有多種可能性，而每一種可能性都設(shè)計到很多隱藏變量。這些不確定性，目前的人工智能技術(shù)還難以處理 。” 鄧仰東正在研究怎樣借鑒人腦處理不確定性的方法，構(gòu)造新的人工智能技術(shù)，“人腦很擅長處理不確定性，特別是，人腦一方面能夠通過分布注意力和施加動作，去主動降低不確定性，一方面還可以使用貝葉斯推理和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，不斷降低不確定性。”

鄧仰東的研究方向，從一開始的集成電路、集成電路計算機(jī)輔助設(shè)計、到GPU通用計算逐步進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在他攻讀博士學(xué)位的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，在人工智能方面的研究是全球頂尖的，特別是計算機(jī)學(xué)院的機(jī)器人研究所、語言技術(shù)研究所、人機(jī)交互研究所等，始終站在AI的前沿，只不過在他讀書時“沒有現(xiàn)在這么火。”

人工智能的發(fā)展漫長曲折。六十年前的達(dá)特茅斯會議奠定了學(xué)科的開端，最早出現(xiàn)的是用邏輯、概率推導(dǎo)數(shù)學(xué)定理的符號學(xué)派，在人們逐漸意識到人類本身就不全是靠邏輯解決問題后，這一學(xué)派已經(jīng)不再是主流，取而代之的是模擬人腦的連接派。

“人腦就是一個大網(wǎng)絡(luò)，有一百多億個細(xì)胞，連接若干層的網(wǎng)絡(luò)。”鄧仰東說，最初模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一層，由于發(fā)現(xiàn)一層網(wǎng)絡(luò)無法擬合某些函數(shù)(例如異或)，六十年代成為人工智能的“冬天”，后來大家發(fā)現(xiàn)兩層以上網(wǎng)絡(luò)就能擬合任意函數(shù)，而杰夫辛頓等人提出用更深層網(wǎng)絡(luò)可以降低網(wǎng)絡(luò)整體規(guī)模， 但受限于上世紀(jì)80年代的計算能力，“雖然理論很好，算不出來也解決不了實際問題。”

直到2000年前后，計算能力提高，Yan LeCun構(gòu)造了著名的人工神經(jīng)識別網(wǎng)絡(luò)LeNet，能夠準(zhǔn)確識別支票，讓人工智能第一次進(jìn)入了人們的生活。隨后，斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊通過給幾百萬張圖片打上準(zhǔn)確標(biāo)簽的方式，組織了多次圖像識別比賽，有力的推進(jìn)了針對圖像識別的人工智能技術(shù)。2012年，斯坦福大學(xué)建立的深度網(wǎng)絡(luò)將機(jī)器圖片識別的錯誤率從過去20-30%降低到12%，2015年微軟將這一數(shù)字又降低到3.8%，超越了5%的人工識別錯誤率。“這是人工智能第一次超越了人類。”

AlphaGo打敗人類圍棋大師徹底點燃了大眾對人工智能的熱情。連接派基本成為主流，人們嘗試用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決各種問題。人工智能正在融入各個領(lǐng)域，鄧仰東表示，目前應(yīng)用最多的是視頻識別，比如交通領(lǐng)域?qū)嚺频淖詣幼R別已經(jīng)很成熟，其次是人臉識別，國內(nèi)科大訊飛的語音也是比較成功的案例。很多人開始相信人工智能能解決任何問題，很快會超越人類，甚至上升到倫理的高度。

“人們總是把長期的事估計的過快發(fā)生，短期的事估計的過長發(fā)生。”在鄧仰東看來，即使是AlphaGo, 所要解決的還是高度確定的事件，但人類生活環(huán)境并不是黑白分明的，有很多不確定性、不可預(yù)期的情況發(fā)生，這是人工智能處理不了的。包括他正在進(jìn)行的高鐵列車數(shù)據(jù)分析，也必須結(jié)合軌道交通領(lǐng)域的專業(yè)知識才可能把數(shù)據(jù)變成有價值的東西。

鄧仰東指出，目前美國人工智能的相關(guān)人才比中國多，但中國的優(yōu)勢在于樣本量大、可供機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)多。2017年，鄧仰東的學(xué)生在PASCAL VOC和COCO兩項圖像識別競賽中，擊敗了牛津、微軟、Facebook等強(qiáng)勁對手，獲得兩項第一。這種比賽有點像人工智能的奧運會，但沒有比賽現(xiàn)場，而是讓選手們分頭訓(xùn)練算法和模型，然后網(wǎng)上提交結(jié)果并使用不公開的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行評價。在鄧仰東看來，這種競賽對提高人工智能的能力非常重要。

今年他計劃派學(xué)生參加自然學(xué)家競賽，從40多萬張圖片中識別動植物，難點在于對物體的細(xì)微分類，甚至要具體到門綱目科屬種。

造一臺可以像人腦一樣思考和學(xué)習(xí)，具有自我意識的機(jī)器(AGI，通用人工智能)，是鄧仰東的遠(yuǎn)景目標(biāo)，“人工智能的根本還在于人腦，目前自由能原理(Free Energy Principle)已經(jīng)形成了一種從宏觀上解釋生物認(rèn)知過程的可能理論，有點像阿西莫夫基地系列小說里面的謝爾頓提出了心靈史學(xué)理論的草稿，我們可以從對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯推理以及計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方面共同努力。”

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