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张钹院士:人工智能超过人类只是特定意义上的可能

人工智能现在还做不到具备像人类那样举一反三的能力。推广能力差、鲁棒性差等局限使得人工智能要超过人类只是特定意义上的可能,其实它在很多方面还不如人类。

作者:张钹来源:科学网|2017-08-09 16:32

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中科院院士张钹

中科院院士张钹

近年来,深度学习的提出,在人工智能领域中是一个重大突破。以往,人工智能只能用来解决人们对它非常了解,而且能够清楚的将它表达出来的问题,例如医疗诊断,人们大体上能够说清楚一个症状是由什么疾病引起的;例如下象棋,每下一步都能够说明它的理由,等等。但这些问题、领域都非常有限,而深度学习的意义在于,它拓展了人工智能所能解决问题的边界。

深度学习具有一定的通用性。比如现在人们利用深度学习来做图像识别,不一定要具备非常丰富、专业的图像知识,外行也能做。即使你不是这个领域的专家,也能把深度学习应用到这个领域。所以,深度学习是一种大众化的工具。而且,即便你对这个领域没有很深入的了解,但只要拥有充分的数据,就能够做研究。

正是因为有了深度学习,目前机器人在语音、图像识别、下围棋等很多以往都被认为是人类最擅长的领域,全面的超过人类。比如,谷歌研发的AlphaGo打败李世石、战胜柯洁就是例子。

为什么机器下围棋能够超过人类?为什么人工智能在图像识别的某些方面会超过人类?我认为有三大法宝:第一是数据,第二是计算资源,第三则是算法。这就是深度学习成功的三大法宝。日常生活中,人们常常感慨大数据的力量,计算资源的力量,但是没有看到背后算法的重要性。比如AlphaGo能够在两三周的时间内,学到几千万个棋局,能够自己和自己下围棋,靠的正是强化学习算法。

但是,人工智能的发展,依然受到多个条件的限制,即大量的数据、完全的信息、确定性的信息和单领域(单任务)。只有这四个限定条件达成后,机器才有可能达到或者超过人类的水平。比如说我们可以利用医疗数据来做大数据处理,像某些疾病的医疗诊断,医疗图像的识别,只要符合这四个条件,人工智能都可以做,而且经过努力,是可以达到或者超过人类的水平。但是,现实生活中,大量的工作并不符合以上四个条件,这样现在的人工智能技术就有困难。

应该说,人工智能现在还做不到具备像人类那样举一反三的能力。推广能力差、鲁棒性差等局限使得人工智能要超过人类只是特定意义上的可能,其实它在很多方面还不如人类。人工智能现在学习的是举一百反一。它需要经过几千万甚至上亿的样本的训练,学过的才能够识别。因此,这里面有大量的研究工作要做。

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