11月18日，第五屆世界聲博會暨2022科大訊飛全球1024開發(fā)者節(jié)在合肥拉開序幕。開幕式上，中國科學院院士鄂維南發(fā)表了《下一代智能》的主題演講，分享對未來的思考與展望。

鄂維南院士表示，關(guān)于下一代人工智能可能是人工智能領(lǐng)域里面討論的最多的一個話題。以深度學習為核心的這一代人工智能已經(jīng)取得了巨大的成功，但仍然存在多方面的挑戰(zhàn)。因此，發(fā)展下一代人工智能，是人工智能領(lǐng)域許多人都在思考和探索的問題。

巨大成功背后 這一代人工智能面臨的挑戰(zhàn)

從圖像識別、AlphaGo下圍棋，到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析，以深度學習為核心的“這一代“人工智能，已經(jīng)取得了巨大成功。那么為什么還需要發(fā)展“下一代”方法呢？鄂維南院士用一個簡單且深刻問題，引發(fā)大家的思考。

要回答這個問題，就必須從人工智能的底層邏輯出發(fā)。人工智能的底層邏輯包括社會邏輯、科學邏輯和商業(yè)邏輯。

在社會層面，我們要努力確保新的技術(shù)是有利于社會發(fā)展的。在科學層面，人工智能在工程方面已取得巨大成功，但是在科學方面仍然有很多問題，尤其是深度學習，像是一堆黑魔術(shù)。人工智能不應該僅僅是一些技術(shù)的組成，而是一個系統(tǒng)的Science，就像物理化學這類傳統(tǒng)學科一樣。

商業(yè)邏輯方面有三個關(guān)鍵問題——能不能用，是不是可靠，以及成本如何。對于能不能用，還存在許多挑戰(zhàn)。以皮膚狀況鑒別診斷為例，雖然深度學習提供了高診斷精度，但不具備可解釋性，這嚴重制約了實際應用。對于可靠性問題，鄂維南院士舉猴子照片的例子說到，雖然深度學習算法能夠準確識別猴子，但是如果猴子前面存在遮擋，深度學習算法有可能將其識別為人類。在成本維度，深度學習有效但并不高效，需要大量訓練數(shù)據(jù)、人力成本和算力消耗。

數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)……，下一代AI需要解決的基本問題

當談及下一代人工智能時，“數(shù)據(jù)、算法、平臺、模型、系統(tǒng)以及應用”是重要的六大維度。在大會現(xiàn)場，鄂維南院士著重分享了對“數(shù)據(jù)、算法和系統(tǒng)”三個方向的思考。

首先，談到系統(tǒng)層面，如果平臺上有幾百個，幾萬個，甚至幾十萬個模型，就需要一個模型管理系統(tǒng)。這里涉及不僅僅是技術(shù)問題，還包括社會學，以及社會制度的問題。對于數(shù)據(jù)，可以說， 目前深度學習模型都是建立在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上?，F(xiàn)在人工智能這么高的門檻，很重要原因就是需要處理大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如視頻、文本等。這些的處理成本比較高。對此，鄂維南院士分享了邰騁、湯林鵬等開發(fā)的AI數(shù)據(jù)庫的想法，即在原始數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)系統(tǒng)，加一層AI數(shù)據(jù)庫，其效果就像把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化一樣，可以用通常搜索語言實現(xiàn)搜索， 并且實現(xiàn)了高精度、高效率地實現(xiàn)精確或近似查詢。這為模型開發(fā)提供了新的、更加高效的模式。

關(guān)于算法，鄂維南院士則分享到，目前人工智能算法基本分為兩大類，一類是基于學習（數(shù)據(jù)、經(jīng)驗）的算法，例如深度學習、強化學習等，也就是這一代人工智能。另一類就是基于規(guī)則的算法，比如邏輯方法、符號方法、專家系統(tǒng)，即上一代人工智能。其中，專家系統(tǒng)的可解釋性相對好，但是對復雜系統(tǒng)的準確度不夠。與此同時，深度或強化深度學習則對復雜系統(tǒng)的準確率比較高，但可解釋性比較差。

如何能找到一個可解釋性強，并且對復雜系統(tǒng)準確率高的新方法？鄂維南院士分享了自己的建議——墨奇算法。墨奇算法有四個關(guān)鍵點：首先是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多尺度表示；其次是知識驅(qū)動的自監(jiān)督學習；再者是基于算法的規(guī)則提??；最后是迭代改進。同時，以指紋識別為例，分享了墨奇算法如何發(fā)揮作用，并建立起第一個十億級指紋識別系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)僅僅依靠深度學習是做不到的。

“深度學習為什么能取得這么大的成功？”鄂維南院士最后分享道，在2012年，寫深度學習的程序是非常困難的。現(xiàn)在，基本上本科生都能很容易做到。巨大轉(zhuǎn)變的背后是一個非常完善的生態(tài)，包括算法、算力、好的數(shù)據(jù)集、以及模型訓練平臺等。因此，下一代人工智能不是個單純的算法，而是要建立起來一個良好的生態(tài)。

面向未來，鄂維南院士也在大會現(xiàn)場呼吁，企業(yè)、高校與科研機構(gòu)攜手，建立這樣的良好生態(tài)，共同實現(xiàn)下一代人工智能。

審核編輯 ：李倩