人工智能“短板”如何补

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  2019年中国人工智能年会现场

  ■记者 计红梅

  今年4月以来,支付宝、微信、银联相继推出了我每每每个人 的刷脸支付产品,刷脸支付俨然已成为备受青睐的下原本战场。有数据显示,预计到2022年,人脸支付使用用户将突破7.6亿人。

  然而,随着人脸识别、语音识别等人工智能技术的发展,其安全问题图片图片也日益凸显。近日,在接受《中国科学报》采访时,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹表示,随着人脸支付应用场合日益重要、应用规模日益扩大,其被盗用的潜在风险也那末大。“为某些 到现在还那末人盗用?是但会 获得的收益太小了,不值得。”

  算法、数据和计是是否是驱动人工智能前进的“三驾马车”。但会 ,在香港科技大学讲席教授、微众银行首席人工智能官杨强看来,就核心算法而言,人工智能距离“现代化”还有很长的路要走。

  从初阶到现代

  在近日于苏州举行的第九届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2019中国人工智能产业年会上,杨强获得了吴文俊人工智能杰出贡献奖。在发表获奖感言时,浸淫在人工智能领域400多年的他坦言,人工智能研究距离理想目标还有很长的路要走。

  他以物理学为例,“物理学的终极目标之一是用原本理论解释所有的宇宙问题图片图片,但我们儿儿打开一我每每每个人 工智能领域书籍时,会都看底下有各种各样的算法,但会 每四种 算法只针对原本问题图片图片”。他认为,某些 做法你是什么物理学发展初期时呈现的问题图片图片,而当物理学已发展到现代物理学时,人工智能未来也应该发展到现代人工智能,向通用型人工智能理论发展,用原本理论来解释N个智能问题图片图片。“这是我们儿儿应该做的事情。”

  作为中国人工智能自学理事长,中国工程院院士戴琼海也提出了另原本原本问题图片图片:当下人工智能繁荣的背后一定潜藏着隐患。你是什么,多学科交叉有益于了人工智能飞速发展,但在新办法 、新原理、新技术、新应用不断涌现的同去,“我们儿儿应该深入思考,仅只顺应某些 潮流是是否是会由于错失人工智能居于重大变革的机遇,是是否是应该将交叉融合从工程层面推进到基础科学层面”。

  结合近两年来学术界申请国家自然科学基金的具体情况,国家自然科学基金委员会人工智能处处长吴国政认为,目前人工智能还居于弱人工智能的初级阶段。其标志之一是,以目前的基础理论或核心算法现状,人工智能在做数据标识时主要靠人工、手动,而机器学习的卷积神经网络是400层还是4000层,实际上并那末科学办法 ,还是在“跟着感觉走”。他希望,并能与学术界和产业界通力战略合作,“调研出人工智能的根本科学问题图片图片”。

  新问题图片图片与新方向

  在获颁2019年度吴文俊人工智能最高成就奖某些 奖项后,张钹加快速度接受了《中国科学报》采访。谈及作为人工智能核心的算法和算力所居于的问题图片图片时,他表示 “深度1学习有原本阶段是出人意料的”,原本阶段是深度1学习刚问世的之后,它在降低相关领域知识要求方面表现出极大的优势。你是什么,之后做人脸识别,在向计算机输入信号前要做好多好多 预处置,要花好多好多 时间研究它。而深度1学习出来后,输入原始数据就都能不能 了。这就使得刚从事深度1学习的人和在某些 领域做了很长时间的人那末区别。“深度1学习一夜之间就成了我们儿儿都能用的工具。某些 点是大大出乎我们儿儿意料的。”

  第3个阶段是应用了一段时间之后,发现某些 办法 问题图片图片很大。张钹告诉《中国科学报》,这主要体现在3个方面。一是不可信,表现在算法的结果无法解释。二是不安全,如非常容易受攻击、被欺骗。三是不可靠,会出現重大错误。你是什么,人类但会 会把骡子看成驴,而机器却但会 把石头看成驴,这由于其在关键的之后是不可用的。四是推广能力差,都能不能 了举一反三。

  基于此,张钹及其团队提出发展“第三代人工智能”,即将数据驱动和知识驱动结合起来,突破目前人工智能所居于的局限,处置知识自动获取、表达及推理等原本问题图片图片。张钹告诉记者,“仅靠数据是不但会 产生智能的。人类智能的基石是知识。但会 计算机处置知识的能力达到了人类的水平,那末它的智力就都能不能 达到人类的水平。”

  而在杨强看来,觉得深度1学习觉得居于短板,你是什么无法处置数据孤岛的问题图片图片,对于分布式、零散数据无法有效利用,但会 他认为,深度1学习继续向前发展励志的话 ,“还是有好多好多 财富都能不能 挖掘”。你是什么,跟工业等各行各业深度1结合。而对研究者而言,除了深度1学习,并都能不能 另辟蹊径,如关注小数据,分布式、零散数据等。

  “卡脖子”问题图片图片何解

  在东南大学仪器科学与工程学院院长宋爱国看来,“人工智能领域‘卡脖子’的关键技术还是挺多的”。你是什么,人工智能是模仿人的感知、认知等智能行为的,但会 现在我们儿儿对于人的感知和认知机制并是是否是很清楚。而是是否是本来不清楚,既是科学问题图片图片,是是否是技术瓶颈的由于。“但会 在探测人类大脑的思维过程方面,欠缺相应的仪器,使得我们儿儿无法获悉人类思维过程中大脑神经元的动态成像过程。”

  平安集团首席科学家、吴文俊人工智能杰出贡献奖获奖者肖京将“卡脖子”技术分为四种 ,四种 是属于从0到1的,全世界都那末处置方案,我们儿儿要进行开拓性研究。还有四种 是人家有而我们儿儿那末的,你是什么开源软件等。“实际上,在‘卡脖子’领域我们儿儿有好多好多 但会 ,这是我们儿儿的机遇。”

  “现在好多好多 学生是是否是做人工智能方面的工作,但会 做得加快速度,但基本上是用国外的开源软件,下发的数据好多好多 是国外的。这两方面我们儿儿要从根本换成以改变。”杨强告诉《中国科学报》。他建议,为了处置“卡脖子”问题图片图片,我们儿儿要多多鼓励国内人工智能从业者开源并使用我们儿的软件,同去提倡贡献我每每每个人 用于测试的数据集。“某些 工作往往是是否是那末光环的,失败的但会 性很大,希望各方面都给予我们儿支持。”

  另外,要有更多的人来做基础研究。“但会 现在以深度1学习为核心的人工智能本来人工智能很窄的原本方面,还有好多好多 新的方向有待我们儿儿研究。在国外,好多好多 学者是是否是从事非常冷门的研究,而另原本的问题图片图片在国内很少都看。”杨强说。他希望,从事人工智能研究的青年学子们除了计算机知识,前要跨学科学习心理学、认知学、大脑神经学、医学等方面知识,但会 “另原本的人才既具有‘深’的能力,又具有‘广’的能力,并能更好地进行知识迁移”。

[ 责编:肖春芳 ]

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