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中国科学院院士鄂维南:建立下一代人工智能生态

2022-11-23 08:29:33 来源:通信世界全媒体


(资料图)

(CWW)从图像识别、AlphaGo下围棋,到蛋白质结构解析,以深度学习为核心的“这一代“人工智能,已经取得了巨大成功。11月18日,第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节上,中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示,以深度学习为核心的这一代人工智能已经取得了巨大的成功,但仍然存在多方面的挑战。因此,发展下一代人工智能,是人工智能领域许多人都在思考和探索的问题。

如何发展下一代人工智能?鄂维南介绍说,要回答这个问题,就必须从人工智能的底层逻辑出发。人工智能的底层逻辑包括社会逻辑、科学逻辑和商业逻辑。

在社会层面,我们要努力确保新的技术是有利于社会发展的。在科学层面,人工智能在工程方面已取得巨大成功,但是在科学方面仍然有很多问题。人工智能不应该仅仅是一些技术的组成,而是一个系统的Science。

商业逻辑方面有三个关键问题——能不能用,是不是可靠,以及成本如何。对于能不能用,还存在许多挑战。以皮肤状况鉴别诊断为例,虽然深度学习提供了高诊断精度,但不具备可解释性,这严重制约了实际应用。”对于可靠性问题,鄂维南院士举猴子照片的例子说到,虽然深度学习算法能够准确识别猴子,但是如果猴子前面存在遮挡,深度学习算法有可能将其识别为人类。在成本维度,深度学习有效但并不高效,需要大量训练数据、人力成本和算力消耗。

鄂维南提出,当谈及下一代人工智能时,“数据、算法、平台、模型、系统以及应用”是重要的六大维度。目前人工智能算法基本分为两大类,一类是基于学习(数据、经验)的算法,例如深度学习、强化学习等,也就是这一代人工智能。另一类就是基于规则的算法,比如逻辑方法、符号方法、专家系统,即上一代人工智能。其中,专家系统的可解释性相对好,但是对复杂系统的准确度不够。与此同时,深度或强化深度学习则对复杂系统的准确率比较高,但可解释性比较差。

如何能找到一个可解释性强,并且对复杂系统准确率高的新方法?鄂维南院士分享了自己的建议——墨奇算法。墨奇算法有四个关键点:首先是非结构化数据的多尺度表示;其次是知识驱动的自监督学习;再者是基于算法的规则提取;最后是迭代改进。同时,以指纹识别为例,分享了墨奇算法如何发挥作用,并建立起第一个十亿级指纹识别系统。这样的系统仅仅依靠深度学习是做不到的。

“深度学习为什么能取得这么大的成功?”鄂维南院士最后分享道,在2012年,写深度学习的程序是非常困难的。现在,基本上本科生都能很容易做到。巨大转变的背后是一个非常完善的生态,包括算法、算力、好的数据集、以及模型训练平台等。因此,下一代人工智能不是个单纯的算法,而是要建立起来一个良好的生态。

标签: 人工智能 深度学习

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