“海棠不惜做胭脂,在细雨中独立 。”
想象一下,如果你把这首诗读给一个智能机器人听,让人和机器同时在图像数据库中搜索与这首诗最匹配的场景 。
7月14日,在2021中国宁波新一代人工智能学术峰会(以下简称“学术峰会”)上,中国工程院院士、Xi交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁提到,在这种场景下,机器人会按照规则行动,从数据库中找到一张秋海棠的图片,秋海棠的叶子上可能挂着雨珠 。在这个对比实验中,不同的人会做出不同的选择 。一个可能的结果是,有些人会选择一个苗条的女孩走在安静的田野小径上,天空中仍然下着毛毛雨 。
这个实验提醒科学家,“人工智能面临着如何将知识赋予场景的挑战 。”郑南宁解释道 。
2015年起,中国工程院批准启动《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目,以潘云鹤等院士为代表的科学家启动“人工智能2.0计划” 。
“过去AI1.0只研究语言知识,不研究视觉知识 。人工智能2.0之后,深度学习解决了很多视觉问题 。”在学术峰会上,中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到,AI1.0的梦想是将智能语言转化为图片,未来可以通过视觉知识等核心技术来实现 。
在学术峰会上,郑南宁分享了德国心理学家在2006年做的儿童心理学实验 。
在实验中,一个成年人双手拿着一本书,准备放在书柜里,但他无法腾出手来打开柜子 。在房间的另一个角落,他的母亲抱着一个一岁半的孩子 。这时,大人没有给孩子任何指示,孩子却跑过去打开柜门,大人把书放了进去 。
“这个心理学实验对我们的人工智能研究提出了严峻的挑战,那就是如何才能让智能系统拥有像孩子一样的协作行为?”郑南宁解释说,这个看似普通的心理实验让科学家们思考,通过了解一岁半孩子的大脑是怎么想的,是否有可能让机器人拥有智能、灵活和合作的行为 。
在人工智能2.0时代,“机器人大脑”被赋予了更多人性化的期待 。中国工程院院士、德国国家工程院院士吴志强描绘了一个智慧城市生活场景 。
在智慧城市,80多岁的空巢老人如何安享晚年?一方面,人工智能系统要做好健康模块的监测,包括对老年人的特殊照顾、心血管和癌症的特殊监测等 。另一方面,它要做好基本生活条件的控制,涉及餐饮供热、生命危机报警、排泄物监测等 。此外,“智能大脑”还需要满足情感需求,包括支持老朋友互动和学习兴趣模块 。系统要向外延伸,与建筑、社区连接,实现家庭设施及维护、安全报警、防灾等服务 。
"智能机器可以实现自己的迭代、服务和维护."在吴志强看来,不同模块的组合,形成了具有整体思维的人工智能“大脑” 。
“目前,人工智能在处理一般问题上已经非常成功,但在处理更大数量的复杂问题时,并没有智能钥匙打开复杂系统 。”中国科学院院士、北航大学教授郑志明在接受《中国青年报》和中国青年网采访人员采访时表示,关键是要理解非线性随机性在复杂系统形成过程中的作用 。
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“人工智能面临不可解释性等重大瓶颈挑战,非线性问题是主要根源 。”郑志明把非线性比喻成一座山,而现在部分人工智能的研究片面地认为线性加上线性,一个加上另一个就能翻越一座山,就能做到非线性,例如当下的深度神经网络,“这实际上是伪非线性” 。
而在应用领域,人工智能的落地也面临了一些误区 。中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣提到,大数据、人工智能等技术用到制造业之中,形成了智能制造 。
他认为,智能制造是智能技术与制造技术的融合,用智能技术解决制造的问题 。
但“智能制造既不等于无人工厂,也不等于黑灯工厂 。”谭建荣观察到,存在这样一种行业现状,即有些企业为了保持工厂里面的黑灯,进而达到无人车间的目的,他们在工厂外面保持白灯,付出的成本代价更高 。
近年来,在中国人工智能2.0和新一代信息技术的引领下,出现了人机互联、混合现实、大数据、人工智能等新兴的技术领域和信息产业,而新一代信息技术带动了制造业的发展 。谭建荣说:“在人工智能和大数据技术的驱动下,对制造企业产生了深刻影响,推动实体经济转型升级 。”
科学家们如何迎接人工智能2.0时代的挑战?潘云鹤认为,与人工智能1.0的语言知识研究不同,人工智能2.0要向视觉知识的研究进行转向 。
这背后涉及了视觉知识表达、视觉识别、视觉形象思维模拟、视觉知识的学习和多重知识表达等5个重要问题 。潘云鹤提到,以视觉形象思维模拟为例,人工智能2.0可以实现1.0无法实现的场景,即根据智能语言生成画面 。
“这是一块荒芜而肥沃的北大荒,我们要把这块地开拓好,把这个无人区探索好,占领好 。”潘云鹤说道 。
中青报·中青网见习采访人员 杨洁 来源:中国青年报
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