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中国工程院院士潘云鹤:勇闯无人区

发布时间:2020-07-07 09:24:40 来源:中央纪委国家监委网站

  人工智能是什么?语音助手、刷脸支付、智能打卡……没错,但远不止于此。作为第四次工业革命的引擎,人工智能的2.0时代已经来临,它有哪些惊喜等待人类发掘?本期“聆听大家”,我们邀请到了“人工智能2.0之父”潘云鹤院士,他是国际计算机应用专家,也是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者。一起走近这位勇闯科技“无人区”的潘院士,听听来自尖端科技工作者的声音。 

  潘云鹤接受专访(拍摄 | 中央纪委国家监委网站 孙诚)

  根据中国的国情提取和研究理论问题,就是科技“无人区”所在

  问:习近平总书记强调,要支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”。对此您的理解是什么?

  潘云鹤:“勇闯无人区”是习近平总书记2018年10月份提出来的,我认为讲得非常好。如果说在人工智能1.0时代,中国基本上是“跟跑”世界先进水平前进的;那么在人工智能2.0时代,某些领域中国就处于“并跑”和“领跑”地位,而且一些新概念都是我们提出的。

  总书记这句话更深一层的含义,是指出了中国科学技术研究需要重视的一个问题——什么是科学技术的前沿?全世界科学家普遍关注和热烈讨论的问题,就是学科前沿吗?是的,但我认为只对了一部分。从实际的需求出发提出基本问题,是更重要的学科前沿。总书记提出的另外一个命题——要把科学研究的成果写在祖国的大地上,更点明了这个方向,即学科前沿研究要依据中国的特殊国情、特殊优势和特殊需要去提取理论问题。新的理论问题研究进去,就是大片无人区所在。

  新一代人工智能正处于从实验室走向产业园的关键时刻,勇闯该领域的无人区,就能够抢占发展先机,实现从“跟跑”向“领跑”转变。中国的科技要上去,不但要关注世界的热点,更要关注实际的需求。这样做研究,中国的科学技术就可以走向一个新的高峰。

  1984年潘云鹤(左一)与浙江大学计算机科学与技术学院创始人何志均教授(左五)等在一起

  人工智能2.0:让系统更聪明

  问:您是人工智能2.0核心理念的重要推动者,请问人工智能2.0和1.0相比,最显著的区别是什么?

  潘云鹤:人工智能的概念是60多年前提出的,当时的目标是让计算机变得更聪明。这方面我们印象最深的可以说是下棋。现在任何一种棋类,计算机都可以完美地和人类对弈,甚至胜过我们。

  2015年我们向中国工程院提出,要进行一项重大的战略课题研究,叫人工智能2.0。它和人工智能1.0有显著的区别:

  第一,需求问题不一样。人工智能1.0研究的是让计算机模拟一个人的智能行为。但现在我们要解决智能城市、智能医疗、智能制造等问题,这不是模拟一个人的智能可以解决的,而是要模拟用网络互联的一群人和一群机器的智能,要研究此类复杂的巨系统的智能化运行的问题。

  第二,信息环境不一样。60年以前的人工智能瞄准的是一台计算机的智能模拟,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、物联网等构成一个复杂信息大系统。如果不充分利用这样的新信息环境,产生的必定是较弱的人工智能。

  第三,目标任务不一样。人工智能1.0的核心问题是让计算机——一种机器如何变得更聪明。但是,经过60多年的发展,我们认为计算机在某些方面可以比人更聪明,但很多方面它一定不如人。一定各有千秋。因为一个是硅片大脑,一个是生物大脑,用硅片来模拟脑细胞的工作原理是不可能100%完成的。必然是人有人的长处,机器有机器的长处。人工智能2.0应该把各自的长处结合在一起,形成一个更聪明的智能系统。

  基于以上的这些认识,我们认为人工智能必定走向新一代,且已显现五大端倪:基于大数据的深度学习与知识图谱等多重技术相结合而进化、基于网络的群体智能已经萌芽、人机融合增强智能发展迅速、跨媒体智能兴起、自主智能装备涌现。这五个方面,除“群体智能”和“自主智能系统”外都是中国提出的新概念。五大方向和5G、工业互联网、区块链等结合在一起,可能成为实体经济和虚拟经济变革的核心驱动力。它将催生更多的新技术、新产品、新业态、新产业、新区域的生成,使生产生活走向智能化,供需匹配趋于优化,专业分工更加生态化。

  2015年潘云鹤(右一)在中国人工智能2.0发展战略研究(一期)启动会上

  视觉知识将推动人工智能2.0取得突破

  问:去年,您首次系统地提出“视觉知识”概念,视觉知识是什么呢?

  潘云鹤:举个例子,当我们的眼睛看到一个苹果时,大脑是通过什么来判定眼前的物体是“苹果”,而不是其他呢?机制在于我们的大脑中记忆了多种“苹果”的样式,不同颜色、不同形状;看到苹果时,大脑通过与记忆的对比匹配,作出是否是苹果的判断。这些颜色、形状就属于“视觉知识”。

  有很多思考和记忆,人类难以用语言符号表达,但可以用得很好,也就是我们常说的“常识”。人类大脑中,80%以上知识是视觉知识,而不是文字知识。视觉知识有着独特的优点:能够支撑综合生成能力、时空比较能力和形象显示能力,能够进行形象思维的模拟,这正是文字知识所缺乏的。因此视觉知识能在创造、预测和人机融合等方面为人工智能新发展提供新的基础动力。

  视觉知识与迄今为止人工智能所用知识表达方法不同。视觉概念具有典型与范畴结构、层次结构与动作结构等要素。视觉概念能构成视觉命题,包括场景结构与动态结构;视觉命题能构成视觉叙事。重构计算机图形学成果可实现视觉知识表达及其推理与操作,重构计算机视觉成果可实现视觉知识学习。

  以往人工智能研究的一大弱点,便是视觉知识研究不足。实现视觉知识表达、推理、学习,其中的理论和技术将是人工智能2.0取得突破的重要方向之一。

  1991年钱学森给潘云鹤回信,探讨形象思维的问题

  人工智能在社会管理、城市大数据应用、制造业应用方面进展较快,在科学研究方面进展较慢

  问:此次疫情防控中,人工智能在防控救治、资源调配等方面都发挥了重要作用。请您为我们讲解一下有哪些典型的应用?还存在什么不足?

  潘云鹤:首先,人工智能在疫情传染途径的追踪方面起到了很好的作用。最有代表性的应用就是健康码。2020年2月11日,浙江省杭州市率先推出健康码模式,对市民和拟进入杭州人员实施“绿码、黄码、红码”三色动态管理,并与相关企业复工申请平台打通。在疫情防控和复工复产中,健康码可以实现高效率的人员流动管理,它的背后正是有人工智能、大数据、移动通信、云计算、区块链等多种技术保驾护航。而且可以进一步设想,健康码会逐渐变成居民健康数据的综合载体。今后如果去医院挂号看病,之前的用药历史、健康记录都可以为医生诊疗提供参考。当然,也要保护好数据隐私。

  其次,在治疗方面,人工智能也大有作为。比如疫情中武汉市中心医院用人工智能读片,快速识别炎性病灶、分割定位,并准确勾画感染区域,对病灶区域进行量化评估。这项技术凝聚了很多个高水平医生共同诊断的经验,而且读片的速度比人更快,可以为医生提升50%的效率。还有很多医院开始使用机器人运输物资,大量运用远程医疗分析讨论病例。此外,在社区网格管理、物流调度、供销链调节、在线教育等方面,人工智能都做得很出色。我预测,疫情过后会有更大规模的人工智能应用出现,用自动化取代人工操作的方法会加速发展下去。

  当然,人工智能还有进步的空间。第一是病毒的溯源和预测方面,人工智能有能力通过比较、预测筛选出哪些病毒比较危险,从而提前把病毒识别出来。第二是药物的筛选和疫苗的培育方面,人工智能可以使我们少走弯路,尽快把疫苗研制出来。但这两方面用的都不够。据此可见,人工智能在社会管理、城市大数据应用、制造业应用方面进展较快,而在科学研究方面进展较慢,有待探索学科交叉深入之路。

标签:人工智能 编辑:潘洁

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