馬宏賓 北京理工大學教授
一、智能時代之景
三年前我在一次分享時提到過智能時代,那時大家還很少提到這個詞,現在大家對這個詞都有了普遍的認同。那么,這個時代是怎么來的?實際上這里面有3個“C”(computation、communication、cybernetics):計算、通訊、控制。在計算方面,代表人物有阿蘭·圖靈。阿蘭·圖靈提出了圖靈模型、圖靈測試,奠定了計算理論基礎。還有馮·諾依曼,我們今天用的計算機芯片,都是基于馮·諾依曼的體系來架構的。馮·諾依曼是神經網絡的先驅。實際上,我們現在用的電話、互聯網、移動互聯網等等,都是通訊。香農三大定理其實揭示了通訊的一些極限,而我們現在只是在逼近這個極限,并沒有超越。再有,維納提出了控制論,維納濾波反饋控制是非常重要的??刂?,不光是認識世界,還是改造世界。所以說,控制是非常重要的。四色猜想,也經歷了一個艱難的歷程。到了1976年,通過人們100多年的努力,四色猜想才在計算機上得以證明。從早期來看,人工智能其實就是一個機器證明。
2017年,我獲得了吳文俊人工智能科學獎。這個獎被認為是人工智能領域的最高獎。吳文俊是我國機器證明的先驅,他在看我國古書中講的“雞兔同籠”“韓信點兵”后,發(fā)現這與西方有很大不同,因此提出了數學機械化。再來看博弈,其實“阿爾法狗”就是人和機器的博弈。吳文俊先生曾寫過博弈論方面的文章,他認為田忌賽馬其實就是中國古代對博弈論的認識,他對我國博弈論的發(fā)展有很大貢獻。
馮·諾伊曼撰寫了《博弈論與經濟行為》,這本書也是影響深遠。說到對弈,我國很早就對其作過貢獻,比如說堯造圍棋,這是幾千年前就有的。所以說,我們講人工智能,不要只提西方國家,實際上我國在很早之前就在這方面作過很多貢獻。從“阿爾法狗”與李世石的比賽來看,“阿爾法狗”之所以能成功,也是通過研發(fā)團隊不斷努力對其進行演化達到的。從AlphaGoZero到AlphaGo(100:0),意味著人工智能領域取得了突飛猛進的進展。最開始的“阿爾法狗”有幾千個CPU、幾百個GPU,需要消耗的電力非常大。最早的“阿爾法狗”每天需要讀幾百萬個棋譜,而后來的“阿爾法狗”已經完全不需要讀任何棋譜,功耗也大大降低了,這就是技術發(fā)展突飛猛進的變化。
講到對弈,很多人在這方面做過預言。1957年司馬賀曾預言,十年內計算機下棋會擊敗世界象棋冠軍,但是這個預言沒有實現;1968年麥卡錫和象棋大師列維打賭,十年內下棋程序會戰(zhàn)勝列維,這個預言也沒有實現;1968年明斯基預言,三十年內機器智能可以和人有一拼,到了1997年,IBM超級計算機“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2017年,人工智能“冷撲大師”戰(zhàn)勝了頂尖的德州撲克牌手。當然,這與圍棋不一樣,圍棋是完全信息的,而撲克牌是非完全信息的。這也說明人工智能發(fā)展的速度之迅猛。
在智能時代,很多東西都給人們帶來了方便。比如,智能家電、智能家居、智能建筑、智能安防、智能交通、智能裝修、智能助理,等等。但有時候,智能又讓人們感覺困擾。比如說智能推送,為什么目前基于大數據的廣告推送這么傻?出現這種情況,一是商家故意為之,二是由于技術的限制。
說到智慧醫(yī)療,我們還得說一下“阿爾法狗”。研究“阿爾法狗”并不是只為了下棋,它實際上是要通過這種技術來做智慧醫(yī)療。再有就是智慧教育,人工智能與教育的碰撞,也會給我們帶來很大的挑戰(zhàn)。在智慧教育中,包括遠程教學、智能輔導、互動學習、仿真學習游戲、智能反饋測評、聊天機器人、拍照搜題、自動批改作業(yè)、人臉識別檢測狀態(tài)、教學助手、自適應學習,等等。我們經常講因材施教,但實際上這在學校很難實現,因為同一個班的學生很多,但隨著技術的發(fā)展,通過APP和網站,自適應學習是可以滲透到教育里面的。當然,我們現在也在做一些相關的工作,通過人臉來檢測人的狀態(tài),也是希望能通過技術來為教育賦能。
已有0人發(fā)表了評論