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怀进鹏:人工智能仍有计算瓶颈 智能汽车值得关注

2016-08-29 11:49
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  以下为怀进鹏全部演讲内容:

  怀进鹏:尊敬的李生理事长、高文理事长,尊敬的洪小文院长,王坚总裁,还有各位朋友。今天非常高兴受邀来参加这个会,见到了很多的专家。

  就像刚才两位理事长所提的人工智能现在风生水起。前一段时间开会的时候,信息领域的投资者好象不谈人工智能和虚拟现实就觉得已经OUT了,这反映了一个情况,这个产业在快速生长和发展,大家在谈的几个热词,云计算、大数据非常火,现在是AI、VR、区块链,现在只要搞技术的人,搞产业的人都在关注这方面,这本身对产业的发展和技术有很多的期待,特别是语言智能引起了很多人的联想,使物有人一样的智能,是人一直的追求,就像登月一样。今天在这里我想跟各位简单交流一下对这方面技术理解和思考,期待我们共同努力,能够对技术产业未来得发展出一点力。

  李老师讲过今年AIphaGo所引起的广泛影响,人们预测再过30年,大概人类的文明将进入一个新的时代,有关这方面的表述也特别多,但是更多我们可以看到在社会当中,从AIphaGo之后,无人机、无人驾驶,人工智能新材料,特别是语言的理解、语音的理解方面,一下子全都集中起来,实际这些年在这些方面取得了非常重要的进步。如果人工智能最近这些年在应用当中发生了很大变化,我们思考其中有三个因素在推动技术的形成和进一步的应用发展。一是数据本身是智能产生的一个原材料,大数据的发展和数据资源的快速积累,给人工智能创造了很多发展的前提。二是深度学习在这十年左右,实际上给信息技术的处理和信息应用带来更多的机会。三是关键技术和基础设施,比如说手机,三年前的手机已经相当于40年前的一个计算机,现在手机以苹果5S为基础,已经相当于当时的计算机。如果按照计算能力的提升,71年有了第一款数据处理器,人们也在按照摩尔定律简单地做计算。2018年的时候,大概我们的计算机晶体管的集成度将要超过以前,创造了数据处理的新变化。

  第一个层面的思考,有了大量的数据和数据处理能力的时候,是不是就能够产生智能?从语法到语义,人除了数据还有情感,数据到情感这条路线、这个桥梁是怎么过渡过来的,所以语法和语义的区别是基于数据和情感的,和人们的认知和决策是有区别的。

  微软前一段时间做人工智能的报告也在讲,我们也都在问,他知道他在说什么吗?他能知道他在说什么吗?过来知道他曾经有过什么?有关这样的一些问题,也就是从认知方面,是不是我们还有很多新的机遇?如果我们去简单理解的话,一些无关的数据是否能被认为有关的知识或者信息,我们也希望按照数据处理的方式,从无序到信息、到知识,再到所谓我们的智慧,能够真正构造出这样一种方式,从数据而来,从计算产生我们的技术。也许人工智能第一个重要的路径就是走向上数据计算的发展模式,数据计算、商业计算,以及我们现在说的云计算。

  过去5年大家都很清楚,数据的突破带来很多智能性的发展,包括计算技术、感知处理的技术和数据处置技术,也有很多重大辅助系统和问答系统的出现。同时数据处理有关人类智能方面的很多工作,特别是用机器的方式来发展。

  从数据的智能到人类的智能过程当中究竟还有多远?我们举一个简单的例子,数据的处理是不是能给我们创造智能?但数据处理和我们传统的理解,经验计算模式就会产生差别。第一个差距,工业革命以来所有的计算是采样计算,都是精确的、均匀的。在发展过程中到信息数据进行关联的时候,由于大规模数据的出现,也不可能处理到每一个节点上,如果做饭的时候,炒青菜不熟的时候我们会尝一尝,在大数据时代,尝一尝的方式已经失效了,已经很难反映出这样的规律。在这个过程当中,我们现在依赖的仍然是基于统计学的基本假设。

  第二是精确与非精确,精确性不再是绝对追求目标,需对宏观趋势给出快速预测,如果买一双鞋不会跑遍北京所有商店,当然现在上网就可以买,不用到所有的都比较完之后再买,现在可以做定点销售,做画像,以更好的去传播。

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