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            AI要有“心”了?!——朱松純教授談人工智能

            來源:港澳臺辦公室 發布時間:2021-08-10 12:15:55

                編者按:

                在電影宇宙里,人工智能發展到達了一個又一個巔峰,“智械危機”、“天網”、“終結者”,影響甚至控制人類生活?,F實生活中,人工智能便利著我們的生活,但是距離影視作品中,人工智能達到讓人“人機難辨”的程度。人工智能擁有人的思維甚至情感的地步,似乎又還差得很遠。

                為什么人工智能還沒有達到影視與文學中設想的“智能”高度?京港大學堂系列講座北京大學專場上,北京大學人工智能研究院院長朱松純教授,從“鸚鵡范式”到“烏鴉范式”,用生動的例子,講述通用人工智能的前沿、變局、機遇與戰略,重點講述了邁向通用人工智能的關鍵:是給AI裝上一顆“心”。


                作為全球著名的計算機視覺專家、統計與應用數學家與人工智能頂尖學者,朱松純教授不僅推動了人工智能在認知層面的新理論突破,更是通用人工智能領域的拓荒者。

                朱教授曾三次問鼎計算機視覺領域國際最高獎項——馬爾獎。早在1990年,朱教授便率先將概率統計建模與隨機計算方法引入計算機視覺研究,獨樹一幟地提出了一系列圖像與視頻結構化解譯的框架、數理模型和統計算法,發展了廣義模式理論。

                當祖國需要人工智能領域人才時,朱松純毅然放棄了在美國的事業,于2020年9月回到祖國,出任北京大學人工智能研究院院長,領導人工智能研究院的建設和發展。三十余年來,朱教授一直走在人工智能的前沿,探索無人之境。

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                兩種范式之爭:“鸚鵡”與“烏鴉”

                對于人工智能,朱松純教授以“鸚鵡”和“烏鴉”為例,進行了人工智能范式的區分:“鸚鵡范式”的人工智能,就是學界目前普遍認定的大數據+大算力+深度學習,這包括當前的大型預訓練模式;“烏鴉范式”,則是一種“小數據、大任務”的模式。

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                一般來說,“鸚鵡范式”開發出來的AI只能做一些由人類事先設定的某個特定任務,如人臉識別。這種范式對每項任務都要求重新標注數據,而AI只是依靠大量的數據訓練作出判斷,只能說話,但并不理解話語的意思,也因此不能對應現實的邏輯、因果鏈條、動機與意圖和價值判斷。所以在應對復雜的現實的過程中,這種人工智能就不“智能”了。

                相反,“烏鴉范式”開發出來的AI目標是達到烏鴉在城市中生活的自主智能:攝影師曾在日本拍攝到一只沒有受過人類訓練的野生烏鴉——它來到城市自己生活,需要尋覓食物。當它找到一個堅果時,只憑借自己的力量無論如何也打不開它,哪怕從高空扔下去也砸不開。但隨后它發現:如果把堅果放在馬路中間,堅果便能夠被路過的車輛碾壓開。但路上車來車往,對自身安全威脅太大,觀望了一陣后它最終發現:把堅果扔到斑馬線上,讓車輛壓開堅果,自己只需在一旁的電線桿處等待紅燈亮起、車輛都停下時,再大搖大擺地下去吃掉堅果即可。

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                烏鴉的例子給我們一個很好的啟示:它實際上為我們演示了一套AI解決方案。這套方案體積小、功耗低,且不需要大數據學習和人工的指導。例如,有人說如果AI要發展到人腦的發達程度,必須得訓練千億的神經元。但烏鴉的行為恰恰是對這種觀點的最好反擊。

                雖然烏鴉的神經元比較少,但是僅僅利用這樣的神經系統,烏鴉就能自主完成比現如今的AI更加智能的任務。當下的AI體系還遠沒有具備這種潛能。

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                兩種范式的轉換

                朱松純教授認為,“鸚鵡范式”有很大局限性,而“烏鴉范式”是更適合人工智能的未來方向。那么這兩種范式的轉換要怎樣去實現呢?朱松純教授認為:一只蜜蜂或螞蟻,一只雞或一頭牛,我們都可以把它們看作是一個智能系統。人也是智能系統之一。我們把全部智能系統看作一個集合,用一個橢圓表示,每種智能系統只是一個點。

                決定系統有三大基本要素,分別是架構、任務和數據。在朱教授看來,以人的智能系統為例,人腦架構就是決定一個學生成績好壞的最重要的因素,而人的架構估計90%都是天生的。讓一個特級教師去教一只猴子,不論如何盡心盡力都不可能讓猴子考上大學,更不用說去教一只雞或豬了。

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                關于任務,舉例來說,人要活下來,就需要完成大量的任務:吃飯、喝水、穿衣等等都是任務,它們構成了一個集合。在朱教授看來,數據就是代表環境和經驗。

                所以“鸚鵡范式”和“烏鴉范式”的選擇,實際上是關于系統架構的選擇?!胞W鵡范式”的架構,就是選擇一個多層的神經網絡,用大量的數據解決一個任務,就出現一個系統,例如車牌識別和人臉識別系統等。這個架構缺乏很多人腦的模塊,不能處理大量的物理和社會常識。其中最致命的問題有兩點:(1)缺乏主觀的“心”,也就是缺乏定義在高維度各種空間的價值函數,缺乏我們通常所講的“價值觀”;(2)缺乏理解客觀世界的因果鏈條,也就是缺乏通過自主的行為來改變環境和社會的狀態。

                根據“心”和因果鏈條,就可以導出無窮的任務,實現自主智能。這是通用人工智能的關鍵。

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                “烏鴉范式”注重的是系統中的任務。比如在自然界里的一只馬、一只鹿,它們剛在草原上出生的時候,幾分鐘之內就可以站起來奔跑,開始進行各種活動。很顯然,剛出生的動物還未擁有大量數據,但它已然面臨著眾多生存任務。它們一出生就身處殘酷的環境,如果不能夠迅速適應環境,獅子和狼就會把它們吃掉。

                如果AI也能夠像動物、像人腦一樣,適于處理大量的任務。通過“小數據,大任務”的方式,就能實現從“鸚鵡”到“烏鴉”的范式轉換。

                這種“烏鴉范式”擁有自主的智能,可以去感知、認知、推理、學習和執行,也因此可以不依賴于大數據,進行無監督的學習。它具有比當前的人工智能更智能化、更節能化的特點。當人工智能由“鸚鵡范式”轉換到“烏鴉范式”,我們就真的可以期待見到“華人牌2060款手機‘傻妞’為您服務,請輸入開機密碼”的那一天了!

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                為AI裝上一顆“心”

                隨后,朱教授討論了如何讓機器人通過觀察人類的行為,學習人類的價值函數。以讓AI學習少量人類疊衣服的行為為例:假定人的行為是理性的、受到其內在價值函數驅動的,AI對人類行為進行反向學習,獲取人類的內在價值函數,其中也包含人的“審美”:如對稱、對齊、平行等。當機器人獲得了價值與審美,就可以泛化到疊新的、未見過的衣服,判斷人行為的“好壞”,發現人疊衣服的是時候是否“搗亂“,從而進一步推廣到其它任務。

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                當AI有了價值判斷, 就可以導出大量任務。比如,請一個家政人員到家里服務,你只需要告訴TA把屋子收拾“干凈”即可。這是一個價值判斷——從“混亂無序”到“干凈整潔”,并不需要交代具體步驟,家政人員自動就能分解、安排很多任務,將衣服洗干凈掛起來、地板拖干凈、家具擺放整齊等。

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                “心”的作用以及與“理”的關系是哲學的核心問題,也是人工智能理論與架構的關鍵所在。朱教授進一步提到了中國儒學兩大派別的一次的辯論——“鵝湖之會”。

                這場于南宋年間發生在江西鵝湖小鎮的哲學辯論具有十分重要的歷史意義:以朱熹(1130-1200)為代表的程朱理學認為,理或天理是自然萬物和人類社會的根本法則,物和人各自之理都源于天理。這個“天理“ 包含我們今天所看到的物質世界的“物理”,人文社會的“倫理”和社會規范。

                按照當今的人工智能的框架,“理”代表了知識、模型、與決策函數。理學提出“格物致知”——也就是今天的從數據到模型,“存天理、滅人欲”——這里的人欲在朱教授看來其實就是“心”。以陸九淵(1139-1193)為代表的“心學”(后來由明代的王陽明 (1472-1529)進一步發展)認為“心”是主體、是起到主導作用的關鍵因素,提出“心即是理,心外無物”。

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                “鸚鵡范式”和“烏鴉范式”之爭,其實是理學與心學辯論的延伸,只是這一次我們面臨的是要用數理語言來表達和闡述800多年前的哲思。


                人工智能人才培養

                以人工智能為代表的現代科技的發展,不僅需要技術上的硬實力,還需要科研者用博大的胸懷,在技術理性之外投入更多的人文關懷和家國情懷。

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                2020年9月11日,習近平總書記在科學家座談會上強調,“我國科技事業取得歷史性成就、發生歷史性變革。重大創新成果競相涌現,一些前沿領域開始進入并跑、領跑階段,科技實力正在從量的積累邁向質的飛躍,從點的突破邁向系統能力提升?!?/span>

                科技興則國家興,科技強則國家強。習近平總書記更提到,“加快科技創新是推動高質量發展的需要,是實現人民高品質生活的需要,是構建新發展格局的需要,是順利開啟全面建設社會主義現代化國家新征程的需要?!?/span>

                朱松純教授在美國學習工作了28年,其中在加州大學洛杉磯分校任教18年,在2020年回國后的第一件事就是著手把人工智能人才培養的課程體系建立起來。在他看來,自己只做了兩件事:一是和很多老師一起討論了兩三個月,敲定了這本北大通班課程體系設置(試用);二是做了這個通用人工智能的研發計劃,并籌建北京通用人工智能研究院,聯合北大清華來實施這個研發計劃,得到了科技部、北京市領導的大力支持。

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                朱教授做科技研究之余仍不忘家國所需的經歷,便是把人文關懷與家國情懷融入人工智能領域研究的典例。他也勉勵同學們:“這一代大學生需要進入前沿領域,而這前沿領域無疑便是通用人工智能”。

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                朱教授對人工智能前沿的深度介紹,為同學們帶來了對我國科技發展形勢的新認識,對同學們的問題,朱教授也知無不言,為他們充分地答疑解惑。資深學者與學生們的思想碰撞,是人工智能新希望的花火,更多同學將在未來肩負起面向國家、面向世界、面向前沿學術的責任。


                “三十功名逐一統,八萬里路懷家國”

                今年,北大清華聯手,開啟了通用人工智能實驗班,由朱松純教授領銜。知識無壁壘,學術無界限,通用人工智能實驗班是北大清華強強聯手開創人工智能人才培養的嘗試,意在為國家重大戰略需求培養人工智能領域的“通識、通智、通用”的世界頂級復合型領軍人才。正如朱松純教授所說,“從國家安全、經濟發展方面來看,我認為這是一個極為重大的領域,也是中國參與國際競爭的必爭之地,是一個主戰場”,通用人工智能實驗班針對性的人才培養,是急國家之所急。

                此次邀請朱松純教授前來分享的京港大學堂,是“京港大學聯盟”為進一步推動京港兩地教育交流、積極承擔社會責任而建設的共享平臺。京港大學堂面向京港兩地高校師生以及社會各界人士開放,邀請知名專家學者圍繞“人工智能”、“智慧教育”、“大數據”、“文化遺產保護”、“中國經濟發展”等時代熱點議題進行深入研討。

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                作為“京港大學聯盟”的一份子,北大與聯盟其他高校一道,關注社會重要話題,著眼國家所需,接軌時代,共同推動北京、香港兩地高校的學術和科研交流,貢獻著“北大智慧”。

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                “三十功名逐一統,八萬里路懷家國”,這是一位家鄉書法家對朱教授歸國的感觸,也是朱松純教授對于同學們的深刻期許。更多的科技高峰,正等待著朱松純教授和他的學生們一起攀登。在未來前行的道路上,他們將為中國的科技發展而奮斗,為了中華民族的偉大復興貢獻北大的一份力量。



            人物介紹:

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            朱松純教授

            全球著名計算機視覺專家、統計與應用數學家、人工智能專家。任北京通用人工智能研究院院長、北京大學講席教授、北京大學人工智能研究院院長、清華大學基礎科學講席教授。

            1991年畢業于中國科技大學,1992年赴美留學,1996年獲得美國哈佛大學計算機博士學位。2002年至2020年,在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計系與計算機系教授,UCLA視覺、認知、學習與自主機器人中心主任。在國際頂級期刊和會議上發表論文300余篇,獲得計算機視覺、模式識別、認知科學領域多個國際獎項, 包括3次問鼎計算機視覺領域國際最高獎項--馬爾獎,赫爾姆霍茨獎等,2次擔任國際計算機視覺與模式識別大會主席(CVPR2012、CVPR2019),2010-20202次擔任美國視覺、認知科學、人工智能等領域多大學、跨學科合作項目MURI負責人。朱松純教授長期致力于構建計算機視覺、認知科學、乃至人工智能科學的統一數理框架。


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