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清華經(jīng)管EMBA講師:AI奇跡短期難再現(xiàn) 深度學(xué)習(xí)技術(shù)潛力已近天花板

清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院
2019-05-26 19:35 瀏覽量: 3530
?智能總結(jié)

在Alphago與韓國(guó)圍棋選手李世石對(duì)戰(zhàn)獲勝三年過后,一些跡象逐漸顯現(xiàn),張鈸院士認(rèn)為到了一個(gè)合適的時(shí)點(diǎn),并接受了此次的專訪。張鈸,計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專家,俄羅斯自然科學(xué)院外籍院士、中國(guó)科學(xué)院院士,清華大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師,現(xiàn)任清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)、清華經(jīng)管EMBA講師。

MBAChina網(wǎng)】深度學(xué)習(xí)目前人工智能最受關(guān)注的領(lǐng)域,但并不是人工智能研究的全部。張鈸認(rèn)為盡管產(chǎn)業(yè)層面還有空間,但目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板,此前由這一技術(shù)路線帶來的“奇跡”在Alphago獲勝后未再出現(xiàn),而且估計(jì)未來也很難繼續(xù)大量出現(xiàn)。技術(shù)改良很難徹底解決目前階段人工智能的根本性缺陷,而這些缺陷決定了其應(yīng)用的空間被局限在特定的領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識(shí)別、語音識(shí)別兩方面。

同時(shí),在張鈸看來,目前全世界的企業(yè)界和部分學(xué)界對(duì)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的判斷過于樂觀,人工智能迫切需要推動(dòng)到新的階段,而這注定將會(huì)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過程,有賴于與數(shù)學(xué)、腦科學(xué)等結(jié)合實(shí)現(xiàn)底層理論的突破。

在Alphago與韓國(guó)圍棋選手李世石對(duì)戰(zhàn)獲勝三年過后,一些跡象逐漸顯現(xiàn),張鈸院士認(rèn)為到了一個(gè)合適的時(shí)點(diǎn),并接受了此次的專訪。

張鈸,計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專家,俄羅斯自然科學(xué)院外籍院士、中國(guó)科學(xué)院院士,清華大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師,現(xiàn)任清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)、清華經(jīng)管EMBA講師。

“現(xiàn)在很多方面大家看的比較清楚,已露出苗頭來了,我現(xiàn)在也接觸到很多企業(yè),找我談這個(gè)問題,說明企業(yè)在第*已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了很多問題,就想找個(gè)機(jī)會(huì)稍微說說?!睆堚搶?duì)經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)表示。

“奇跡并沒有發(fā)生,按照我的估計(jì),也不會(huì)繼續(xù)大量發(fā)生”

人工智能在最近三年時(shí)間中受到的關(guān)注很大程度來自于其在圍棋領(lǐng)域超越人類的“奇跡”,人工智能一次又一次的證明了人類“圍棋智慧”優(yōu)越的脆弱性。

但在張鈸看來,盡管此前數(shù)年,人工智能在語音識(shí)別、圖像識(shí)別、圍棋三個(gè)領(lǐng)域顯現(xiàn)了“奇跡”,但此后,這個(gè)“奇跡”再未在其他領(lǐng)域出現(xiàn),其技術(shù)應(yīng)用的邊界和條件已經(jīng)逐漸清晰。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):人工智能突破的原因是什么?

張鈸:通過人工智能,利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)這兩個(gè)工具,在一定條件下、一定領(lǐng)域內(nèi)竟然能夠超過人類,這三件事情給大家極大的鼓舞。但實(shí)際上,在這個(gè)之后,奇跡并沒有發(fā)生,按照我的估計(jì),今后也不會(huì)大量發(fā)生。

結(jié)果很多企業(yè)在做的時(shí)候發(fā)現(xiàn),不是那么回事。從目前的情況來看效果最好的事情還是這兩件:圖像識(shí)別、語音識(shí)別。我看了一下,中國(guó)人工智能領(lǐng)域20個(gè)獨(dú)角獸30個(gè)準(zhǔn)獨(dú)角獸企業(yè),近80%都跟圖像識(shí)別或者語音識(shí)別有關(guān)系。

“深度學(xué)習(xí)技術(shù),從應(yīng)用角度已經(jīng)接近天花板了”

圖靈獎(jiǎng)得主朱迪亞·珀?duì)栔赋觯罕M管深度學(xué)習(xí)算法具有大腦的靈感,但它們也可以算作另一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具,是“曲線的擬合”。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主托馬斯·薩金特則認(rèn)為人工智能其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)。

那么,人們是否需要機(jī)器給一個(gè)解釋呢?

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):我們應(yīng)該怎么去定義目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)路線,它是基于概率學(xué)的一個(gè)事物嗎?

張鈸:現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)本質(zhì)是基于概率統(tǒng)計(jì)。深度學(xué)習(xí)是尋找那些重復(fù)出現(xiàn)的模式,因此重復(fù)多了就被認(rèn)為是規(guī)律(真理),因此謊言重復(fù)一千遍就被認(rèn)為真理,所以為什么大數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)做出非?;奶频慕Y(jié)果,因?yàn)椴还軐?duì)不對(duì),只要重復(fù)多了它就會(huì)按照這個(gè)規(guī)律走,就是誰說多了就是誰。

我常常講我們現(xiàn)在還沒有進(jìn)入人工智能的核心問題,其實(shí)人工智能的核心是知識(shí)表示、不確定性推理這些,因?yàn)槿祟愔腔鄣脑慈谀模吭谥R(shí)、經(jīng)驗(yàn)、推理能力,這是人類理性的根本?,F(xiàn)在形成的人工智能系統(tǒng)都非常脆弱容易受攻擊或者欺騙,需要大量的數(shù)據(jù),而且不可解釋,存在非常嚴(yán)重的缺陷,這個(gè)缺陷是本質(zhì)的,由其方法本身引起的。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):學(xué)界在這上面還是有一個(gè)比較清晰的認(rèn)識(shí)?

張鈸:我可以這么說,全世界的學(xué)界大多數(shù)有清晰的認(rèn)識(shí);全世界的企業(yè)界大多持過于樂觀的估計(jì)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):那基于此,目前商業(yè)公司在底層技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上還是有很大的空間嗎?

張鈸:只要選好合適的應(yīng)用場(chǎng)景,利用成熟的人工智能技術(shù)去做應(yīng)用,還有較大的空間。目前在學(xué)術(shù)界圍繞克服深度學(xué)習(xí)存在的問題,正展開深入的研究工作,希望企業(yè)界,特別是中小企業(yè)要密切注視研究工作的進(jìn)展,及時(shí)地將新技術(shù)應(yīng)用到自己的產(chǎn)品中。當(dāng)然像谷歌、BAT這樣規(guī)模的企業(yè),他們都會(huì)去從事相關(guān)的研究工作,他們會(huì)把研究、開發(fā)與應(yīng)用結(jié)合起來。

但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,必須得走人類智能這條路,為什么?因?yàn)槲覀冏罱K是要發(fā)展人機(jī)協(xié)同,人類和機(jī)器和諧共處的世界。我們不是說將來什么事情都讓機(jī)器去管去做,人類在一邊享受。我們要走人機(jī)共生這條路,這樣機(jī)器的智能就必須和人類一樣,不然沒法共處,機(jī)器做出來的事情,我們不能理解,我們的意圖機(jī)器也不知道,二者怎么能合作?

“我們培養(yǎng)不出愛因斯坦、培養(yǎng)不出圖靈”

人工智能在中國(guó)市場(chǎng)的快速商業(yè)化吸引了各類科研人員投身于此,在論文發(fā)表量和平均引用量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)上中國(guó)研究者表現(xiàn)出了競(jìng)爭(zhēng)力,一種樂觀的觀點(diǎn)是“中國(guó)人工智能研究已經(jīng)可以和美國(guó)并列”。

對(duì)此,張鈸院士則謹(jǐn)慎地認(rèn)為盡管在工程、產(chǎn)業(yè)化層面的某些方面中國(guó)人工智能已經(jīng)接近世界水平,但在技術(shù)創(chuàng)新上,中國(guó)與世界水平差距還很大,實(shí)際上,至今為止幾乎所有的人工智能原創(chuàng)研究成果都來自于美國(guó)。

作為中國(guó)人工智能科研的領(lǐng)軍機(jī)構(gòu),清華大學(xué)也正在嘗試改善這一情況,5月18日成立的清華大學(xué)“人工智能學(xué)堂班”(以下簡(jiǎn)稱“智班”)是其中的一個(gè)舉措。智班旨在培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)跑國(guó)際的拔尖科研創(chuàng)新人才,為未來一二十年的人工智能技術(shù)發(fā)展儲(chǔ)備中國(guó)尖端人才,智班將從2019年秋季開始招收招本科生,首批預(yù)計(jì)招收30人,圖靈獎(jiǎng)得主、清華大學(xué)交叉信息院院長(zhǎng)姚期智院士將擔(dān)綱智班首席教授。

“我們清華開辦一個(gè)人工智能班就是基于這個(gè)原理。中國(guó)在幾十年前曾經(jīng)喪失了一些和國(guó)際上同時(shí)起步的時(shí)機(jī),我想我們現(xiàn)在有一個(gè)非常好的機(jī)會(huì),在以后十年二十年人工智能會(huì)改變這個(gè)世界的時(shí)候,我們應(yīng)該在這個(gè)時(shí)候跟別人同時(shí)起步甚至比別人更先走一步,好好培養(yǎng)我們的人才,從事我們的研究”姚期智表示。

清華大學(xué)副校長(zhǎng)、教務(wù)長(zhǎng)楊斌教授招生信息交流會(huì)的開場(chǎng)演講中,拆解“人工智能”四字中所蘊(yùn)含著的清華大學(xué)人才培養(yǎng)理念。他圍繞“人”闡述了清華大學(xué)的“三位一體”教育理念、成人成才成群、人在才先、為國(guó)育士等;圍繞“工”描述了清華人以此為生、精于此道、樂此不疲的工匠精神、追求做第一等事業(yè)的境界追求;圍繞“智”解讀了跳出“能衡量才發(fā)展”的怪圈、重視教育價(jià)值自在的清華思考;圍繞“能”刻畫了一代代清華人勇于擔(dān)當(dāng)、積極貢獻(xiàn)的主人翁立場(chǎng)以及靠譜肯干、讓人信賴的風(fēng)格特質(zhì)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):一種觀點(diǎn)認(rèn)為中國(guó)有更多的數(shù)據(jù)和更多的工程師,這種規(guī)模能倒推帶來基礎(chǔ)研究層面的突破或者決定技術(shù)的路線?

張鈸:這里混淆了好多概念,科學(xué)、技術(shù)、工程。科技水平需要三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來衡量,一個(gè)是科研水平、一個(gè)是技術(shù)水平、一個(gè)是工程實(shí)踐能力,或者產(chǎn)業(yè)化能力。

我們中國(guó)什么情況?從工程角度來看,在一些領(lǐng)域我們“接近世界水平”;技術(shù)水平我用的詞是“較大差距”,因?yàn)椴簧贃|西還是外國(guó)會(huì)做我們不會(huì)做;科研究領(lǐng)域我用的詞是“很大差距”,科學(xué)研究就是原創(chuàng),實(shí)際上,所有人工智能領(lǐng)域的原創(chuàng)成果都是美國(guó)人做出來的,人工智能領(lǐng)域圖靈獎(jiǎng)得主共十一人,十個(gè)美國(guó)人,一個(gè)加拿大人。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):清華在這方面有什么優(yōu)勢(shì)嗎?

張鈸:在人工智能重要的會(huì)議雜志上,這十年期間論文數(shù)量、平均質(zhì)量CMU(美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué))排第一,清華大學(xué)排第二。我們培養(yǎng)的人,在計(jì)算機(jī)這個(gè)領(lǐng)域,清華的本科、博士生都是世界一流的。

目前我們的跟蹤能力是比較強(qiáng)的,一旦有人起個(gè)頭,我們能迅速跟上去。但是很可惜,我們?nèi)狈敿馊宋铮才囵B(yǎng)不出頂尖的人才,如愛因斯坦、圖靈等。

我個(gè)人認(rèn)為原因之一,可能與中國(guó)的文化有點(diǎn)關(guān)系,我們的從眾心理很嚴(yán)重,比如在人工智能領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)很熱,發(fā)表的論文作者中幾乎70%是華人,但是其他非熱門領(lǐng)域,包括不確定性推理、知識(shí)表示等幾乎沒有華人作者。這就是從眾扎堆,不愿意去探索“無人區(qū)”。

當(dāng)然也不要著急,科學(xué)研究本來就是富人干的事情,是富國(guó)干的事情,我們還是發(fā)展中國(guó)家,科學(xué)研究起點(diǎn)比較低,暫時(shí)落后是難免的,我們會(huì)迎頭趕上。

“低潮會(huì)發(fā)生,但不會(huì)像過去那樣”

新的技術(shù)路線應(yīng)該要解決目前存在的不可理解性,脆弱性等缺陷,而這些可能還需要計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)和腦科學(xué)的結(jié)合與突破。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):如果說深度學(xué)習(xí)已進(jìn)天花板,那么人工智能未來的前進(jìn)方向?qū)?huì)在哪?

張鈸:最近我們準(zhǔn)備提出一個(gè)新的概念,就是第三代人工智能的概念,人工智能實(shí)際上經(jīng)歷過兩代,第一代就是符號(hào)推理,第二代就是目前的概率學(xué)習(xí)(或深度學(xué)習(xí)),我們認(rèn)為現(xiàn)在正在進(jìn)入人工智能的第三代。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):是不是還得回歸到數(shù)學(xué)等理論層面里再去找新的方法?

張鈸:這個(gè)目前我們有兩條路,一個(gè)是和數(shù)學(xué)結(jié)合,一個(gè)是和腦科學(xué)結(jié)合。你想想如果沒有新的數(shù)學(xué)工具,沒有來自于腦科學(xué)啟發(fā)下的新思路,哪來的新理論?另一方面是要把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)結(jié)合起來,因?yàn)橥ㄟ^數(shù)學(xué)、腦科學(xué)上尋求突破是比較艱難的,前面這件事現(xiàn)在則完全能夠做。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):看人工智能歷史,每一代技術(shù)之間有很長(zhǎng)的間隔期,第三代人工智能技術(shù)也會(huì)這樣嗎?

張鈸:我認(rèn)為會(huì)更長(zhǎng),因?yàn)樾枰?jiān),因?yàn)橛龅降膯栴}更困難。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào):會(huì)不會(huì)再過10年、20年,人工智能在學(xué)界或者公眾心中,又變成一個(gè)“隱學(xué)”,就像70、80年代那樣,大眾又不會(huì)再經(jīng)常提起來這個(gè)詞?

張鈸:低潮會(huì)發(fā)生,但不會(huì)像過去那樣,原因在哪?因?yàn)橛写髷?shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和強(qiáng)大的計(jì)算資源,這些都會(huì)支撐人工智能繼續(xù)走下去,盡管有的時(shí)候還只是表面上的繁榮。(來源:經(jīng)濟(jì)觀察報(bào))

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