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或許人工智能遠(yuǎn)沒(méi)有你想象的聰明

姚小熊27 ? 來(lái)源:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 作者:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 2020-11-29 09:37 ? 次閱讀
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27日,世界5g大會(huì)舉行未來(lái)信息通信技術(shù)及國(guó)際戰(zhàn)略研討會(huì),是一場(chǎng)大牛們的“華山論劍”。因?yàn)槎际菢I(yè)界泰斗,嘉賓們難得共聚,臺(tái)下頻頻交流,“咬耳朵”,話題專業(yè)之余不乏輕松。

而在這個(gè)重量級(jí)論壇上,能讓所有嘉賓競(jìng)相拿出手機(jī)拍照的人,沈向洋是為數(shù)不多的一個(gè)。

他是硅谷科技圈最有分量、美國(guó)科技公司職位最高的中國(guó)人。今年新冠肺炎疫情期間效力回國(guó),消息轟動(dòng)中美科技界。

作為領(lǐng)軍全球人工智能的專家,沈向洋提出,人工智能雖然已經(jīng)獲得了巨大的發(fā)展,但仍需要從深度學(xué)習(xí)過(guò)渡到深度理解,他為大家公布了最新研究進(jìn)展,勾畫(huà)了一個(gè)能夠達(dá)到深度理解的人工智能框架系統(tǒng)。

他舉例說(shuō)明,哈士奇,是狗還是狼?這個(gè)對(duì)人腦不算事的判斷,卻可以困惑人工智能很久!

據(jù)悉,目前人工智能的發(fā)展,深度神經(jīng)網(wǎng)起到非常重要的作用。這是美國(guó)十年前的研究成果,由沈向洋和同事在微軟研究院做出。

他指出,十年以來(lái),人工智能在大數(shù)據(jù),運(yùn)算,和延時(shí)處理三方面取得了重大的進(jìn)展。但是對(duì)于真正的理解,人工智能實(shí)際上十年來(lái)沒(méi)有特別重大的突破。

在算力方面,英偉達(dá)過(guò)去超過(guò)英特爾引領(lǐng)潮流,相信未來(lái)會(huì)繼續(xù)奮勇向前。包括亞馬遜、谷歌等企業(yè)的自主研發(fā),已經(jīng)把云端算力做得非常強(qiáng)大,這方面,來(lái)自深圳鵬城實(shí)驗(yàn)室的鵬城云腦,同樣是非常典型的成功案例。

接下來(lái),他話鋒一轉(zhuǎn),開(kāi)始“潑冷水”,指出即使是這樣了不起的算力,真正應(yīng)對(duì)智能時(shí),得到的結(jié)果讓人啼笑皆非。哪怕是全球最大的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)ImageNet,仍然還差10的五次方的量級(jí)才能真正達(dá)到人的理解能力。所以就不難理解,整個(gè)領(lǐng)域還在拼命增加算力,這方面還遠(yuǎn)沒(méi)有到天花板。這是科研的一條道路。

他提出,或許還存在另一條,更加巧妙的前進(jìn)路線。

他給大家用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方面講了兩個(gè)例子,來(lái)解釋為什么今天有這么強(qiáng)大的算力,有這么多大數(shù)據(jù)以后,智能還不盡如人意。

他在微軟的朋友在華盛頓大學(xué)用深度神經(jīng)網(wǎng)訓(xùn)練了一個(gè)模型,讓人工智能分辨哈士奇是狼還是狗。這對(duì)于人腦來(lái)分辨,再簡(jiǎn)單不過(guò)。但人工智能的判斷,6個(gè)結(jié)果里最多只有5個(gè)正確。用模型尋找錯(cuò)誤的原因顯得非常艱難。最后研究發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于哈士奇是狗還是狼,判斷竟來(lái)自于旁邊的背景。背景是雪地,它判斷為狼,背景為草地,它判斷為狗。跟狗和狼面部等大量的數(shù)據(jù)特征分析一點(diǎn)關(guān)系都沒(méi)有。這讓人工智能顯得非常有趣,也非常危險(xiǎn)。

此外,運(yùn)用大數(shù)據(jù),大訓(xùn)練模型出來(lái)的人工智能結(jié)果,在按照設(shè)定程序來(lái)運(yùn)行,表現(xiàn)非常了不起,而如果遭受攻擊,得出的結(jié)果可能大相徑庭。

沈向洋指出,以上都值得反思,深度學(xué)習(xí)做到現(xiàn)在是不是離智能更近了?

為此他曾經(jīng)和比爾蓋茨以及紐約大學(xué)教授GaryMarcus討論,得出的結(jié)論是,預(yù)訓(xùn)練的模型、深度學(xué)習(xí)的東西,到現(xiàn)在為止只是獲取知識(shí),而不是理解知識(shí)。所以必須要清醒的知道,正在做非常了不起事情的人工智能,并不是最棒的模型。

他認(rèn)為,很有必要回歸初心,回過(guò)頭去認(rèn)真思考機(jī)器學(xué)習(xí)的目的到底是什么。

其次,人工智能今天驚人的成就,做仿真器是最大的代表作。接下來(lái)最激動(dòng)人心的事情,可能應(yīng)該是寫(xiě)更大的仿真器,去仿真真正的物理世界。

最后,接下來(lái)最重要的事情,是讓人工智能從深度學(xué)習(xí)過(guò)渡到深度理解。他正在嘗試的解決之道,是建立一個(gè)開(kāi)放域的對(duì)話模型,建立神經(jīng)會(huì)話模型,能夠做到深度理解的框架。
責(zé)任編輯:YYX

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