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【视点】英特尔研究院院长眼里的AI格局

2016-08-29 10:53
科技那回事
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  眼下人工智能(AI)很热,门派也很多,在“人工智能(AI)”与“智能增强(IA)”经历了多轮“此消彼长”之后,未来的“江湖”会怎样?在“深度学习”被很多巨头奉为有关生死存亡的技术和能力之后,谁会是取代“deeplearning”的下一个“AI杀手”?当IT巨头都在角逐“类人脑计算”时,“类人脑”的现实之路还有多远?作为为全球芯片巨头,英特尔有什么样的AI布局?英特尔中国研究院院长宋继强会给出什么样的答案。

  “AI”和”IA”需要”在一起”

  这个世界上的很多东西是此消彼长、风水轮流转的,就像“人工智能”和“智能增强”这对兄弟,在产业界的交替。但要加快AI的商业化进程,他们需要“手拉手”。

  IT和武侠江湖很像,也分学派和流派。关于人工智能(ArgumentationIntellingence,AI)与智能增强(IntellingenceArgumentation,IA),科技预言家约翰·马尔科夫在他的书《与机器人共舞》有清晰的分类和定义。

  五六十年前,当一拨人投身于“未来的计算机能够建立起和人一样的智慧”(人工智能)的时候,另一拨人扎进了“交互式计算”里,认为计算机更多的是在增强人的智慧而非取代人类,去做了“智能增强”。前一拨人认为,计算机是可以独立完成一些事情,不需要人的参与。后一拨人认为,计算机始终是无法脱离人,需要以人为中心,所以他们更多去做“智能增强”。

  宋继强表示,要让机器独立具备人的能力,不是一件容易的事情,也遇到一些瓶颈,所以在早些年AI热过后,又沉寂下去。而去做机器与人协作的这拨人,希望提高机器效率,很重要的一个维度就是解决“Humanintheloop”(人机交互)。

  这两拨人平行研究,偶尔会有交集,并且此消彼长。当AI特别热的时候,人机交互就会沉寂下去,当人机交互热的时候,AI又会“消停”下去。就像上世纪80年代,专家系统很火,给计算机加上一些领域专家知识,貌似就可以替人去做一些决策,于是很多人工智能的人纷纷涌向不同的领域。但当发现专家系统遇到瓶颈,于是又沉浸下去。往往人工智能处于低谷之时,人机交互界就开始“粉墨登场”,比如2008年到2012年、2013年,IA领域的普适计算“PervasiveCompudting”很热,很多顶尖的学者又涌向这个领域。这两年AI热起来,人们有开始纷纷转向人工智能领域。

  从宋继强的观点来看,要想加速人工智能的商业应用,这个两条平行线是应该合二为一的。目前看,独立的AI,比如说AlphaGo在人给它进行大量训练之后,在与人下棋的那段时间是可以独立完成一些事情,甚至某些方面超过人,但是到目前为止我们还看不到AI在通用和全面能力上赶上和超过人的迹象,而且还非常遥远。

  在构造基于AI的自主机器里面有三个关键的维度,第一步是感知,二是认知,三是行动,要把这三个步骤连贯起来形成一个闭环。

  从“感知”信息的维度看,把物理世界的各种各样的信号变成计算机里的数字信号,目前已经取得了一定进展,也有了一定的套路,比如字符识别、语音识别,图像识别等,已经有非常大的进展,但也还未完全穷荆从“行动”的维度看,也有了很多突破,比如“机电一体化”方面的进步。

  而其实最难突破的是“认知”。因为他包含太多的不同行业的知识,包括对心理学、对人、对物体,对知识等如何建模。目前看,这个维度还没有达到人类可用的程度。

  宋继强举了从语意理解例子。比如一句话是声音信号,变成了文字,这个文字不同的语言文字有不同的表示。中文的“太阳”和英文的“Sun”,他们对应都是一个物体,这个符号太阳与你语句里边的其他的词,会形成一些关系,到底你说这句想表达什么,这个语意理解要从你这个感知层的一些符号去推算。

  这其中还要消除“语义歧义”。比如“乒乓球拍卖完了”这句话,有好几种意思表达,究竟是“乒乓球拍,卖完了1还是“乒乓球拍卖,完了1这需要结合上下文,需要结合语境才能准确了解。

  除了“语义歧义”还有“隐藏信息、没有给全的信息”。我们人在对话中不是每句话都把所有信息都说全的,人是很容易识别,但是计算机要做到很不容易。

  再比如你说“帮我去冰箱中拿可乐”这句话,人很容易就可以完成帮你拿可乐这一系列的动作。但机器人是“蒙”的,它得算很多,因为缺失很多信息,首先冰箱在哪儿?什么是可乐?长什么样?从这儿到冰箱那儿要怎么走过去?太多事情他不懂,这里面涉及很多知识,需要将很多知识库建起来,放进去,机器人才能很好地去完成这一动作。(知识库是AI竞争的下一个焦点,稍后我们会再专门探讨它。)

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