作者/ 王瑩 《電子產(chǎn)品世界》編輯

摘要：2017年1月12日，清華大學計算機系教授鄧志東在“科學傳播與科技期刊論壇暨刊媒惠年度大會”上，做了《擁抱人工智能的春天》的報告。介紹了四個方面：2016年人工智能迎來了春天，人工智能引起社會的極大關注，人工智能上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略，發(fā)展我國人工智能技術與產(chǎn)業(yè)的建議。

1 2016年人工智能迎來了春天

　　2016年人工智能(AI)進入了第三個高潮。2016年3月9~15日，谷歌AlphaGo(阿爾法狗)以4：1的成績擊敗世界圍棋冠軍李世石職業(yè)九段，意義非常重大。因為過去機器主要做感知，現(xiàn)在出現(xiàn)了認知，這是人工智能的關鍵所在。

　　8個月后，2016年12月29日~2017年1月4日，AlphaGo的升級版——谷歌Master(大師)在30秒快棋網(wǎng)測中，以60勝0負1和的成績，橫掃柯潔、古力、聶衛(wèi)平、樸廷桓、井山裕太等數(shù)十位中日韓世界冠軍與頂級高手。從此以后，也許人類以后就沒有和Master進行圍棋比賽的機會了!除了圍棋，人工智能下一步將在國際象棋、中國象棋等棋類方面發(fā)展。

　　撲克牌方面，專家水平的人工智能首次戰(zhàn)勝一對一無限注德州撲克人類職業(yè)玩家，而且DeepStack讓機器擁有知覺。

　　人工智能還能玩游戲。其意義很重大，平時環(huán)境中很難得到一些數(shù)據(jù)，因為游戲相當于虛擬社會，例如“星際爭霸2”是復雜的虛擬社會，如果人工智能在這個虛擬社會中能戰(zhàn)勝人，這將是非常了不起的，未來可涉及到高級決策，在軍事上很有用處。2016年11月5日，谷歌DeepMind宣布與暴雪合作開發(fā)人工智能，挑戰(zhàn)實時戰(zhàn)略視頻游戲“星際爭霸2”。這件事情的意義非常重大。下一步可以用于軍事上的高級戰(zhàn)略決策。

　　無人駕駛方面，2016年11月15日，“在第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”期間，18輛百度“云驍”亮相烏鎮(zhèn)子夜路，在3.16公里的開放城區(qū)道路上自主行駛。2016年特斯拉Autopilot 2.0問世，該軟件只需要八千美元，就可讓軟件駕駛汽車。所有特斯拉新車將安裝“具有完全自動駕駛功能”的該硬件系統(tǒng)，并可通過OTA(空中下載技術)進行軟件升級;自動駕駛功能從L2(二級，半無人駕駛)直接跳躍到L4/L5();2017年底之前，特斯拉車將以完全自動駕駛模式從洛杉磯開往紐約。Uber提出在城區(qū)大范圍無人駕駛出租車試運行，Uber 2016年9月14日在美國匹茲堡市推出城區(qū)大范圍無人駕駛出租車免費載客服務并試運行，先期已測試近2年，說明無人駕駛真正落地了。

　　為何無人駕駛很重要?因為人工智能是無人駕駛的核心。除了百度、特斯拉、Uber，谷歌Waymo也在做自動駕駛測試。此外，沃爾沃、福特、寶馬、百度、英特爾等全球約20多家企業(yè)公開宣布，4年以后的2021年將會是無人駕駛/自動駕駛元年，部分SAE　L4車將會實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　*計算機視覺

　　針對ImageNet ILSVRC測試比賽的1000種物體識別，Deep CNN超過了人類的識別能力。人是5.1%(如圖1)，2016年2月23日谷歌人工識別的評測是3.08%。ImageNet ILSVRC中有1000種物體，例如猴子、馬、飛機、坦克等約1500萬張照片、包含2.2萬類種不同物體。深度學習一般能做到52層，極深度學習(very deep learning)現(xiàn)在已經(jīng)做到1000層。

　　在ILSVRC 2016國際評測中，包括視覺物體檢測、視覺物體定位、視頻物體檢測、場景分類、場景解析等性能均有提高。值得一提的是，在此次大會上，中國團隊大放異彩，幾乎包攬了各個項目的冠軍(圖2)。

　　*人工智能語義分割

　　基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡FCN的路面/場景像素級語義分割取得重要進展。為此，我們可以分割大部分道路。

　　*人工智能唇語專家

　　看電視時把聲音關掉，靠嘴唇說話的變化來識別談話內(nèi)容，這種能力機器識別率已經(jīng)超過人類。例如2016年12月，英國牛津大學與谷歌DeepMind等研發(fā)的自動唇讀系統(tǒng)LipNet，對GRID語料庫實現(xiàn)了95.2%的準確率;對BBC電視節(jié)目嘉賓進行唇語解讀，準確率為46.8%，遠遠超過專業(yè)的人類唇語專家(僅為12.4%)。

　　*人工智能人臉識別

　　人臉識別可以達到產(chǎn)品級別，例如支付寶的刷臉成功率超過了人類。如圖3，人的水平為97.46，百度為99.77。因此可以進行產(chǎn)品體驗。2017年1月6日，百度人工智能機器人“小度”利用其超強人類識別能力，以3：2險勝人類最強大腦代表王峰。

　　*語音識別

　　目前的社交新媒體和互動平臺中，AI虛擬助手和AI聊天機器人正在崛起。一天，美國GIT(佐治亞理工大學)的一個課堂上來了一位助教，教師講完課后說：“大家有問題就問助教吧”。這位助教原來是個會眨眼睛的機器人!這時學生們才知道每天網(wǎng)上給他們答疑解惑的是人工智能，此前學生們也感到很吃驚，這位助教非常敬業(yè)，晚上還在發(fā)Email。

　　*人工智能語音合成

　　指從文本聲音到真實聲音，可以自動翻譯成英文。2016年9月19日，谷歌DeepMind推出WaveNet，實現(xiàn)文本到美式英語或中國普通話的真實感語音合成。

　　*人工智能速記員

　　包括語音識別和NLP(自然語言處理)。2016年10月17日，微軟的語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)了5.9%的詞錯率(WER)，媲美人類專業(yè)速記員，且錯誤率更低;中國科大訊飛也有語音輸入法。

　　*人工智能翻譯

　　中國人往往從小學到讀博士都在學英語?，F(xiàn)在，谷歌、微軟和百度等公司在做人工智能翻譯。以谷歌為例，2016年9月27日，谷歌的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)(GNMT)實現(xiàn)了多語種翻譯，較之傳統(tǒng)方法，英譯西班牙翻譯錯誤率下降了87%，英譯漢下降了58%，漢譯英下降了60%，已接近人工翻譯的水平。也許今后學外語沒那么重要了，人們可戴著耳機，耳機能直接翻譯成各國語言。

　　*人工智能對抗訓練

　　Goodfellow(2014)提出的生成式對抗網(wǎng)絡(GAN)，為半監(jiān)督學習/舉一反三式的學習發(fā)展提供新思路，2016年發(fā)展迅速。目前是監(jiān)督式學習，需要依靠大數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)需要非常完備。而人是舉一反三式的學習。例如人沒有見過飛機，看過幾張照片就可以把世界上所有飛機都認出;目前的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學習方式，是把世界上所有飛機照片都看過才行?，F(xiàn)在進行舉一反三的半監(jiān)督或無監(jiān)督式學習，思路是采用對抗的方法，一個網(wǎng)絡造假，另一網(wǎng)絡鑒別照片是真是假，通過對抗式的學習來共同進步(如圖4)。

　　*人工智能引擎

　　芯片三巨頭——英特爾、英偉達和高通全部轉(zhuǎn)到了人工智能上。為此英偉達的股票漲了幾倍。英特爾也在大搞人工智能。高通為了進入人工智能領域，收購了恩智浦，恩智浦此前收購了飛思卡爾。

　　現(xiàn)在出現(xiàn)了基于超級GPU/TPU集群的離線訓練，采用超級GPU/TPU集群服務器，例如英偉達的深度學習芯片Tesla P100及DGX-1深度學習計算機，谷歌數(shù)據(jù)中心的TPU。

　　終端應用采用GPU/FPGA-based DPU，例如英特爾Apollo Lake A3900的“智能互聯(lián)駕駛艙平臺”，高通驍龍的820A處理器。

　　*通用人工智能與認知智能

　　1997年，IBM的超級電腦程序“深藍”擊敗國際象棋大師加里?卡斯帕羅夫;2011年2月，IBM的自動問答系統(tǒng)在美國最受歡迎的智力競答電視節(jié)目“危險邊緣”中戰(zhàn)勝了人類冠軍;IBM的沃森醫(yī)生在某些細分疾病領域已能提供頂級醫(yī)生的醫(yī)療診斷水平，例如胃癌診斷。

　　可見，1.AlphaGo和Master等已可橫掃人類圍棋職業(yè)頂尖高手，下一步，將能下中國象棋等所有棋類，此外還可以打牌、炒股等，即什么都可以干，是強人工智能。2.人工智能已成為無人駕駛汽車商業(yè)落地的關鍵。3.視覺物體識別、人臉識別、唇語識別等在許多國際公開評測中，達到或超過人類的水平;4.速記等語音識別已可媲美人類;5.包括神經(jīng)機器翻譯在內(nèi)的自然語言處理，性能也大幅度提升;6.生成式對抗網(wǎng)絡得到極大關注。

　　目前，發(fā)展通用人工智能成為普遍共識。

2 社會極大關注

　　未來，可能很多工作就會消失了。

　　人工智能引起社會的極大關注和熱議，人工智能發(fā)展很快;而且人工智能的學習速度快，很勤奮，未來可以達到人類所有的智能，這時到達了從強人工智能到超越人工智能的奇點;人工智能有超越人類智能的可能;理論上，人工智能還可以永生。

　　這也引起了很多人們的擔憂。奇點到來、強人工智能、超人工智能、意識永生、人類滅絕等聳人聽聞的觀點出現(xiàn)，引起包括霍金、蓋茨和馬斯克等在內(nèi)的世界名人對人工智能發(fā)展的擔憂。在每年的世界人工智能大會上，專門有一個論壇探討人工智能與法律、倫理及人類未來的會場。

　　現(xiàn)在，人工智能工業(yè)的OpenAI成立。

　　2016年全社會對人工智能的極大關注，可能是2016年AI的最大進展!

　　在半監(jiān)督/無監(jiān)督學習、通用人工智能方面，人工智能具有舉一反三，并有常識、經(jīng)驗、記憶、知識學習、推理、規(guī)劃、決策，甚至還有動機。這最后一點有點恐怖，人是有意識和動機的，機器做事也有動機，太可怕了。

　　智能學習進步很快，Alpha Go八個月后就可以戰(zhàn)勝所有圍棋手，因為它能每天24小時學習、不吃不喝地學習，比人強多了。

　　因此，在經(jīng)歷了60年“三起兩落”的發(fā)展后，以深度學習為主要標志的人工智能正迎來第3次偉大復興，這次引起社會尤其是產(chǎn)業(yè)界高強度的關注。因為上世紀60年代和80年代，人工智能沒有達到這樣的水平。

　　硅谷精神教父、預言家凱文?凱利說，未來人工智能會成為一種如同電力一樣的基礎服務。斯坦福大學推出了“人工智能百年研究”首份報告——《2030年的人工智能與生活》。

3 人工智能上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略

　　有人認為第四次工業(yè)革命即將由人工智能與機器人等引爆。英國政府認為，人工智能有望像19世紀的蒸汽機革命那樣徹底改變我們的生活，甚至人工智能給人類社會帶來的變革與影響，有可能遠遠超過蒸汽機、電力和互聯(lián)網(wǎng)帶來的前三次工業(yè)革命。

　　智能制造、無人駕駛汽車、消費類智能機器人、虛擬助手、聊天機器人、智能金融、智能醫(yī)療、智能新聞寫作、智能律師、智慧城市等可能被人工智能代替。人工智能將無處不在，可望替換人類的部分腦力勞動，一些職業(yè)會被取代或補充，一些新的行業(yè)又會誕生，例如18世紀出現(xiàn)了紡織工人，之后汽車代替了馬車等。因此，我們將經(jīng)歷從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“人工智能+”。

　　中國“互聯(lián)網(wǎng)+”與“中國制造2025”國家發(fā)展戰(zhàn)略的實施，對人工智能的巨大需求在迅速增長。未來2~5年，人工智能應用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展將迎來爆發(fā)期。

　　中國政府在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能3年行動實施方案》提出：計劃在2018年形成千億級人工智能產(chǎn)業(yè)應用規(guī)模。2017年1月10日，科技部部長萬鋼稱，將編制完成人工智能專項規(guī)劃，加快推進人工智能等重大項目的立項論證。

　　美國政府在2016年10月13日出臺了《為人工智能的未來做好準備》的報告，提出了23條建議措施。同一天，美國政府又出臺了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》，提出了7大重點戰(zhàn)略方向。美國參議院于2016年11月30日召開了關于人工智能的首次國會聽證會，主題是“人工智能的黎明”，認為中國是對美國人工智能全球領導地位的一個真正威脅。在2016年12月20日美國白宮發(fā)布了《人工智能、自動化與經(jīng)濟》報告，考察了人工智能驅(qū)動的自動化將會給經(jīng)濟帶來的影響，并提出了國家的三大應對策略方向?？梢姡瑠W巴馬把人工智能看作其政治遺產(chǎn)之一(注：另一個是Cyber空間)。

　　英國政府2016年12月發(fā)布了《人工智能：未來決策的機遇與影響》的報告，關注人工智能對社會創(chuàng)新與生產(chǎn)力的促進作用，論述如何利用英國人工智能的獨特優(yōu)勢，增強英國國力。

　　日本政府2017年開始，要讓人工智能與機器人推動第四次工業(yè)革命。

4 我國對策

　　應以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等人工智能產(chǎn)品的開發(fā)與大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應用。這需要大數(shù)據(jù)、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應用場景等飛速發(fā)展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。

　　面向若干細分垂直領域，建立大數(shù)據(jù)中心。實現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、清洗、標簽、存儲、管理與交易，建立大數(shù)據(jù)源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數(shù)據(jù)是人工智能產(chǎn)業(yè)制勝的關鍵和法寶。中國企業(yè)必須開始特別關注大數(shù)據(jù)的采集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業(yè)視之為戰(zhàn)略資源!

　　強力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發(fā)。包括基于FPGA的深度學習芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。

　　布局通用人工智能與認知智能前沿技術探索。加強與腦科學、認知科學、心理學等的多學科交叉融合創(chuàng)新，推動原創(chuàng)性基礎研究，為中國人工智能的應用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。

　　創(chuàng)新體制機制，搶占人工智能戰(zhàn)略制高點。加強國家科技創(chuàng)新體系建設，改革學術與科研投入產(chǎn)出評估體系。面向國家重大戰(zhàn)略需求與經(jīng)濟社會發(fā)展急需，通過體系的創(chuàng)新來保障技術與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的實現(xiàn)，打通“政、產(chǎn)、學、研、用”各個環(huán)節(jié)。例如建立國家DARPA(美國國防高級研究計劃局)和中國的阿拉莫國家實驗室。

本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第2期第23頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。