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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自數(shù)據(jù)派THU

11月14日至15日，由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、嘉興市人民政府主辦，嘉興市南湖區(qū)人民政府、嘉興科技城管理委員會(huì)、浙江未來(lái)技術(shù)研究院（嘉興）共同承辦的2020第十屆中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇（CIIS 2020）在嘉興南湖舉辦。在11月14日的主論壇上，國(guó)務(wù)院參事、CAAI 理事長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)、CAAI Fellow戴瓊海教授為我們帶來(lái)了題為《人工智能幾點(diǎn)思考——算力、算法、測(cè)試》的精彩演講。

以下是戴瓊海院士的演講實(shí)錄：

今天我和大家一起討論關(guān)于人工智能本身發(fā)展里的幾個(gè)問(wèn)題。

首先，從歷史發(fā)展的長(zhǎng)河來(lái)看，各種時(shí)代的區(qū)別不在于生產(chǎn)什么，而在于怎么生產(chǎn)和創(chuàng)造，這是最重要的環(huán)節(jié)。信息時(shí)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)三大發(fā)明的誕生，使得其他學(xué)科非常迅速發(fā)展起來(lái)，包括原子能、空間技術(shù)、生物能等。人工智能現(xiàn)在以深度網(wǎng)絡(luò)為代表的工具應(yīng)用，使得很多地方又發(fā)生了翻天覆地的變化，帶來(lái)了新的增長(zhǎng)點(diǎn)。人工智能迅速地推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。本次大會(huì)既然是產(chǎn)業(yè)峰會(huì)，我們先來(lái)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)做一個(gè)分析。

我們經(jīng)過(guò)了幾次產(chǎn)業(yè)革命，來(lái)到了人工智能時(shí)代，就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的后時(shí)代。在人工智能的發(fā)展歷程中，美國(guó)人工智能企業(yè)、歐洲人工智能企業(yè)和中國(guó)很多公司起到了非常重要的作用。我們分析一下人工智能在國(guó)家戰(zhàn)略中的地位。美國(guó)非常重視人工智能，在科研經(jīng)費(fèi)投入方面，諸多科研方向中對(duì)人工智能領(lǐng)域始終保持著非常大的投入；從 2018 年國(guó)防戰(zhàn)略，一直到 2020 白皮書(shū)的發(fā)布，人工智能在美國(guó)掀起了很大的浪潮，希望在全世界把握高科技發(fā)展的動(dòng)力。從美國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)布局來(lái)看主要有幾個(gè)方面，從智能搜索，包括自然語(yǔ)言處理、智能語(yǔ)音助手和智能機(jī)器人，以及無(wú)人駕駛方面形成了完整的行業(yè)生態(tài)，使得人工智能企業(yè)蓬勃發(fā)展。典型 AI 技術(shù)應(yīng)用包括智能機(jī)器人、無(wú)人駕駛，代表了兩個(gè)硬方向的產(chǎn)業(yè)智能，推動(dòng)非?？欤贿€有在無(wú)人機(jī)方面，這是他們的殺手锏，也是未來(lái)軍事智能里最重要的組成部分。

人工智能在歐洲國(guó)家戰(zhàn)略中定位與發(fā)展， 2018 年 25 個(gè)國(guó)家簽署了加強(qiáng)《人工智能合作宣言》。歐洲人工智能整個(gè)產(chǎn)業(yè)布局，系統(tǒng)深入分析有智能芯片，包括網(wǎng)絡(luò)安全和醫(yī)療健康作為人工智能最重要的應(yīng)用領(lǐng)域；歐洲人工智能產(chǎn)業(yè)布局在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、未來(lái)交通和智能健康，這是三個(gè)重大的產(chǎn)業(yè)布局。

人工智能在我國(guó)戰(zhàn)略中的定位也非常深入。2016—2020 年，中共中央五中全會(huì)專門(mén)提到人工智能、量子科學(xué)、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域，定位非常重要。習(xí)主席在九次講話中提到人工智能對(duì)科技創(chuàng)新的重要作用。從人工智能產(chǎn)業(yè)上，我國(guó)從2019 年開(kāi)始提出了新基建，最重要的環(huán)節(jié)是人工智能，而且人工智能也作為新基建的基礎(chǔ)問(wèn)題和基礎(chǔ)設(shè)施科技創(chuàng)新的題目展開(kāi)。所以，2020 年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模遠(yuǎn)超全球市場(chǎng)規(guī)模增速的水平，尤其疫情時(shí)代不減反增，這是我國(guó)人工智能發(fā)展最重要的趨勢(shì)。

人工智能產(chǎn)業(yè)布局從基礎(chǔ)、技術(shù)和應(yīng)用，以及硬件、軟件方面有很多公司開(kāi)展了非常大的創(chuàng)新，比如智能醫(yī)療、智能金融、智慧教育、智慧交通、智能家居、智能零售等。人工智能在螺旋式上升，產(chǎn)業(yè)發(fā)展非?？鞎r(shí)，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也一直在討論人工智能應(yīng)該怎么往更加科學(xué)、更加透明、更加理性的方向發(fā)展。我們?cè)趺醋龅綇?qiáng)人工智能，怎么提升人工智能的算力，怎么開(kāi)展測(cè)試，判斷未來(lái)人工智能應(yīng)該具有哪些法則、規(guī)則，這是大家要考慮的事情。通過(guò)上面的產(chǎn)業(yè)分析，回過(guò)頭來(lái)從技術(shù)角度要討論一下我們應(yīng)該做的三件事。

一、算力

人工智能發(fā)展非常快，算力伴隨著人工智能出現(xiàn)一直都在提升和發(fā)展，相輔相成。1956 年感知機(jī)的誕生，這時(shí)候就提到算力問(wèn)題；1965 年摩爾提出了摩爾定律，算力與人工智能也是相輔相成發(fā)展；1980 年專家系統(tǒng)；一直到 2012 年， GPU 的加速，如果沒(méi)有這個(gè)加速很難為產(chǎn)業(yè)服務(wù)；到 2016 年，圍棋 AI 在 170 個(gè) GPU 上運(yùn)行。流媒體視頻占全球互聯(lián)網(wǎng)下行流量的 58%。2019 年8 月國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)突破了 20 億，每月超過(guò) 20億的注冊(cè)訪問(wèn)量，人工智能的蓬勃發(fā)展帶來(lái)了算力需求的指數(shù)增長(zhǎng)。

從硬件的角度來(lái)看，摩爾定律在最近幾年已經(jīng)放緩，算力需求每三到四個(gè)月翻一番。從算力需求快速增長(zhǎng)，到算力提升放緩，怎么去解決這個(gè)矛盾，國(guó)際上也做了各種探索。這是谷歌的TPU，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片，希望用它提升算力。包括中國(guó)的地平線、寒武紀(jì)等都開(kāi)展了人工智能專用芯片的研究，這已經(jīng)和 CPU、GPU 不在一個(gè)量級(jí)了。還包括量子計(jì)算，可不可以存算一體架構(gòu)，類腦計(jì)算怎么提升，還有光電智能計(jì)算，從自然到科學(xué)都在討論這個(gè)問(wèn)題，算力如何提升。對(duì)算力提升在國(guó)際上也是一個(gè)極具需求和發(fā)展的路徑。普林斯頓大學(xué)教授提到了全光計(jì)算，算力能提升3 個(gè)數(shù)量級(jí)，如果用上，功耗下降 6 個(gè)數(shù)量級(jí)。我們?cè)谔峁┧懔Φ耐瑫r(shí)，功耗也在下降。其實(shí)光電計(jì)算并不是什么新東西，它和人工智能發(fā)展一樣是三起三落。光計(jì)算起來(lái)時(shí)，硅基的算力就夠了，后來(lái)貝爾實(shí)驗(yàn)室做了人工智能、做了光電計(jì)算，但是沒(méi)有辦法用。一直到今年光電計(jì)算才提到議事日程。以三維受控衍射傳播實(shí)現(xiàn)全并行光速計(jì)算為例，這是一個(gè)顛覆，采集與計(jì)算無(wú)縫銜接，突破了存算分離速度制約，速度提升至少千倍，計(jì)算頻次 1 THz，遠(yuǎn)超 GHz 電子計(jì)算。國(guó)際上目前有三個(gè)架構(gòu)，一個(gè)是麻省理工的干涉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是明斯特大學(xué)和劍橋做的相變脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有清華大學(xué)做的衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都出現(xiàn)了不少研究和成果。如果光電計(jì)算實(shí)現(xiàn)，在無(wú)人系統(tǒng)中能夠體現(xiàn)非常大的能力，尤其是光電計(jì)算的自動(dòng)駕駛，因?yàn)橛?jì)算量非常快，導(dǎo)致力度特別大；在軍事武器，尤其導(dǎo)彈上，光電計(jì)算會(huì)使得現(xiàn)有的導(dǎo)彈速度再提升一個(gè)數(shù)量級(jí)，從而使無(wú)人系統(tǒng)更快、更小、更智能?，F(xiàn)在也在研究云上的光電芯片、端側(cè)的光電芯片，如果光電智能的芯片能研究出來(lái)，對(duì)新基建、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、光通信和納米級(jí)目標(biāo)感知與識(shí)別這方面都能帶來(lái)非常大的作用，也是算力提升的一個(gè)最重要的方向。

二、算法

算法牽扯到我們的核心。要讓電腦像成人般下棋比較容易 , 讓它把一個(gè)東西放在一個(gè)桌子上也非常簡(jiǎn)單。但是莫拉維克悖論指出，要讓電腦有如1歲小孩般的感知和行動(dòng)能力卻是相當(dāng)困難，甚至是不可能的。因此，如何實(shí)現(xiàn)高效，而且這個(gè)算法還能解釋清楚，包括魯棒的新一代智能，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外都在研究。

腦科學(xué)對(duì)人工智能算法的啟示。人工智能算法的進(jìn)步都離不開(kāi)腦科學(xué)的積累和呈現(xiàn)，包括算法層次的解釋、啟發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hubel 從1958 年發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單和復(fù)雜的細(xì)胞，發(fā)現(xiàn)視覺(jué)系統(tǒng)的卷積特性。還有一類，類腦計(jì)算、腦啟發(fā)、腦科學(xué)怎么做的。上面是 1907 年脈沖神經(jīng)元的認(rèn)知問(wèn)題；1981 年美國(guó)加州提出了單板模擬百萬(wàn)神經(jīng)元的計(jì)算，IBM 公司做了這方面的工作；直到現(xiàn)在，清華大學(xué)的專家都在類腦和存算一體上做了非常重要的工作。人工智能算法怎么考慮，下面這些做人工智能算法的很多科學(xué)家都是認(rèn)知科學(xué)家，而不是人工智能的信息科學(xué)家；上面腦觀測(cè)成果，腦科學(xué)為人工智能啟示和認(rèn)知科學(xué)家對(duì)人工智能的理解搭建了橋梁。

整體分析可以看到，腦科學(xué)家對(duì)信息傳遞機(jī)制、信息解釋機(jī)制有一批獲諾貝爾獎(jiǎng)；人工智能方面，尤其是心理學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家提出了一系列人工智能的算法，他們獲得了圖靈獎(jiǎng)。所以人類如何思考和機(jī)器如何思考是有關(guān)系的，怎么建立這樣一個(gè)恰當(dāng)關(guān)系，是要研究的重要環(huán)節(jié)。大腦工作機(jī)理、信息的傳遞，工作的功耗非常低，只有 20 瓦，怎樣找到新機(jī)制，找到新一代人工智能算法非常重要。從大機(jī)制來(lái)看，我們對(duì)神經(jīng)細(xì)胞的理解，這時(shí)候是感知的智能?，F(xiàn)在大部分都通過(guò)核磁共振對(duì)宏觀圖像理解，也就是現(xiàn)在提出的弱人工智能，如果把這三個(gè)打通，從微觀、介觀到宏觀結(jié)合起來(lái)，對(duì)全腦的認(rèn)知能不能做一個(gè)強(qiáng)認(rèn)知智能。這是整體的腦科學(xué)和機(jī)理建立起來(lái)，構(gòu)建一個(gè)認(rèn)知橋，多模態(tài)的觀測(cè)，通過(guò)先進(jìn)神經(jīng)技術(shù)，揭示腦結(jié)構(gòu)、腦功能與智能產(chǎn)生的多層次關(guān)聯(lián)與多模態(tài)影射機(jī)制，建立認(rèn)知模型和類腦智能體系。

美國(guó) 2016 年就啟動(dòng)了一個(gè)阿波羅項(xiàng)目，1 億美金，3 個(gè)課題組共同聯(lián)合，有做機(jī)器學(xué)習(xí)，有做腦科學(xué)的，有做腦成像，有做腦機(jī)理，要做 1個(gè)立方毫米、10 萬(wàn)神經(jīng)元的解析，把它們的連接打通。上面是神經(jīng)元模型，下面是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能不能揭秘映射關(guān)系。盡管斑馬魚(yú)、小鼠神經(jīng)元都不同，斑馬魚(yú)才有 1 千神經(jīng)元，果蠅不到 10 萬(wàn)神經(jīng)元，人類最多 8 百多億神經(jīng)元，但是它們都具有通用智能。所以通用智能怎樣看待它對(duì)環(huán)節(jié)的理解，人對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解，斑馬魚(yú)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解，生存的環(huán)境它們都能理解，因此都具備通用智能。但是完全靠它很難解釋一個(gè)通用智能的誕生。最近 IBM 用果蠅通用智能方法研制了一套武器裝備系統(tǒng)。果蠅 10 萬(wàn)神經(jīng)元有 8 萬(wàn)是視覺(jué)系統(tǒng)。研究符合人腦進(jìn)化過(guò)程的新一代人工智能理論體系能不能構(gòu)建起來(lái)，這是大家要思考的問(wèn)題。因此，我們對(duì)腦科學(xué)里，尤其是機(jī)理做了分析，既有記憶痕跡假設(shè)，也有海馬體和記憶，一直到記憶與腦區(qū)的關(guān)系。通過(guò)記憶能不能構(gòu)建起一個(gè)新的人工智能算法，這是另外一條通路，我們?cè)谧鲈囼?yàn)。

于是提出了生物機(jī)制，包括記憶環(huán)路。如果記憶環(huán)路超出界限，我們用物理的熵平衡把這個(gè)機(jī)理建模，最后能不能提出一個(gè)新的人工智能算法，這是清華提出的人工智能算法框架。這里需要反饋驗(yàn)證，所以提出了生物科學(xué)機(jī)制的發(fā)掘，包括數(shù)學(xué)物理機(jī)制的約束，一直到新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣一個(gè)自學(xué)習(xí)的作用。這里給出一個(gè)框架，科學(xué)家希望能在這個(gè)框架下研究算法和工作。我們要做人工智能新的算法，一定要去打通腦科學(xué)機(jī)理；第二通過(guò)知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)趨同共同構(gòu)架一個(gè)架構(gòu)，這是人工智能算法的初步分析。

三、測(cè)試

既然人工智能算法這樣做了，現(xiàn)在我們一直要想到，算法好、算法壞是不是應(yīng)該測(cè)試一下。所以，人工智能從 2016 年到未來(lái)這一段時(shí)間發(fā)展非?？欤鞣N游戲、工具，以及各種與人類相關(guān)的這種工作都被人工智能取代。但是，這些東西能不能做的更好，是不是已經(jīng)完結(jié)，需要做一套測(cè)試。圖靈首先給出了一個(gè)測(cè)試判斷人工智能的水平。第一代圖靈測(cè)試進(jìn)行過(guò)分析，圖靈測(cè)試的提出，包括到 1986 年早期自然語(yǔ)言處理，到現(xiàn)在程序首次通過(guò)了圖靈測(cè)試，人工智能終于能像人類一樣學(xué)習(xí)并通過(guò)了圖靈測(cè)試。第二代有很多科學(xué)家都在研究圖靈測(cè)試，對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)怎么測(cè)試，現(xiàn)在已經(jīng)從通用測(cè)試到專用測(cè)試，具有了測(cè)試機(jī)器常識(shí)推理的能力，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)考試的能力。以前是給一個(gè)通用測(cè)試，70%，現(xiàn)在通用智能測(cè)試不能起作用，專用測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象推理能力。這是第二代，專用測(cè)試。

新一代圖靈測(cè)試，現(xiàn)在講新一代的認(rèn)知智能，從專用智能要走向通用智能，以前我們所提到的圖靈測(cè)試還能夠測(cè)試認(rèn)知智能嗎？這又提出了一個(gè)新問(wèn)題，也是一個(gè)新方向。我們從腦、認(rèn)知、智能，人工智能理論從局部發(fā)展到全局發(fā)展，怎么做這樣的測(cè)試，這是需要挖掘和發(fā)展的。如何實(shí)現(xiàn)具有功能識(shí)別、邏輯還能推理、認(rèn)識(shí)還能決策的新一代認(rèn)知智能，要達(dá)到這三個(gè)要素，我們稱為新一代人工智能特征。

我們測(cè)試什么，按照功能識(shí)別、邏輯推理和認(rèn)知決策這三方面測(cè)試，可以分布測(cè)試也可以整體測(cè)試，這是對(duì)新一代人工智能提出的目標(biāo)和要求，給出新的測(cè)試方向。我們以前做認(rèn)知智能時(shí)，微觀、宏觀和全腦的介觀尺度觀測(cè)，類腦計(jì)算技術(shù)起到很大作用，也對(duì)測(cè)試帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。大腦的信息 80% 來(lái)自視覺(jué)，包括人類獨(dú)有的語(yǔ)言功能，感知外界環(huán)境，理解建模外界環(huán)境，與外界環(huán)境交互，怎樣做決策、記憶與學(xué)習(xí)，感知世界、理解世界是人工智能最重要的目標(biāo)。從這里大家可以看到，多模態(tài)回路觀測(cè)技術(shù)揭示了腦結(jié)構(gòu)、腦功能與智能產(chǎn)生的多層次關(guān)系，所以認(rèn)知測(cè)試應(yīng)該是未來(lái)一個(gè)新方向。新一代圖靈測(cè)試邏輯推理，功能識(shí)別到認(rèn)知決策，目前部分方面國(guó)際上已經(jīng)做了很多貢獻(xiàn)，也在初步發(fā)展這條路徑。希望在座的，包括科學(xué)家、包括產(chǎn)業(yè)界都能夠在圖靈測(cè)試上發(fā)掘一些力量。

最后總結(jié)一下。在算力上包括光電計(jì)算在這里起到很大作用，從算法上我們更希望能不能更接近、更逼近本原的認(rèn)知計(jì)算理論與方法；第二，腦科學(xué)啟發(fā)人工智能；第三，認(rèn)知測(cè)試層面，能不能提出新一代圖靈測(cè)試，功能識(shí)別、邏輯推理、認(rèn)知決策這方面給出一個(gè)新方向。

（本報(bào)告根據(jù)速記整理）

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