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楊學(xué)成:我們要如何理解人工智能技術(shù)?

2023-08-22 09:30 來(lái)源:中國(guó)企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
楊學(xué)成:我們要如何理解人工智能技術(shù)?

A代表AI,也就是人工智能。近年來(lái)尤其是2023年,人工智能的話題是非?;馃岬?。隨著ChatGPT的發(fā)展,我們見(jiàn)證了人工智能在全世界的普及。過(guò)去,我們提到人工智能時(shí)總是感覺(jué)技術(shù)高高在上,可望而不可及,但是ChatGPT卻可以像智能助手一樣和我們互動(dòng),我們有任何問(wèn)題都可以詢問(wèn)ChatGPT,而它的回答每每都讓我們感到驚艷。由此,我們看到人工智能技術(shù)正在快速大踏步向我們走來(lái),那么我們要如何理解人工智能技術(shù)?我們可以把人工智能技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響分為三個(gè)等級(jí)來(lái)看:一是運(yùn)算智能,也就是通過(guò)計(jì)算能夠得來(lái)的智能;二是感知智能,也就是要求機(jī)器做到會(huì)聽(tīng)、會(huì)說(shuō)、會(huì)看,比如智能音箱、Siri、人臉識(shí)別等;三是當(dāng)前最復(fù)雜的認(rèn)知智能,也就是要求機(jī)器做到會(huì)想、會(huì)思考、能理解,具備真正的思維能力。這是人工智能從誕生到現(xiàn)在走過(guò)的三個(gè)重要階段,現(xiàn)在我們的焦點(diǎn)是在認(rèn)知智能上。那么,我們要如何理解這三個(gè)等級(jí)的智能?那就是要統(tǒng)一認(rèn)識(shí)這三個(gè)等級(jí)的智能,也就是說(shuō)盡管各有側(cè)重,但基本上都是同時(shí)被用到的。

一、什么是運(yùn)算智能?

運(yùn)算智能講究大算力,實(shí)際上是指算力輸出而不講究算法。最開(kāi)始給人類社會(huì)帶來(lái)人工智能沖擊的,是發(fā)生在1997年,IBM公司開(kāi)發(fā)生產(chǎn)的超級(jí)國(guó)際象棋電腦——DeepBlue(深藍(lán))。深藍(lán)誕生之后就打敗了卡斯帕羅夫,在世界上引起了很大轟動(dòng),不亞于現(xiàn)在的ChatGPT對(duì)我們的影響,大家都在驚訝于計(jì)算機(jī)能夠有智力,甚至是進(jìn)化速度非??斓挠?jì)算機(jī)將很快在智力上把人類全部打敗。但是沒(méi)過(guò)多久,我們就明白過(guò)來(lái),深藍(lán)打敗卡斯帕羅夫?qū)嶋H上并不是由于具備智力,或者說(shuō)根本不需要用到智力,因?yàn)閲?guó)際象棋的走法是可以被窮盡的,我們完全可以把所有走法都教給深藍(lán)。這樣的話,深藍(lán)就具備了完備數(shù)據(jù)庫(kù),人每走一步棋都會(huì)回到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行比對(duì),得出哪種走法最終勝出的概率更高。我們發(fā)現(xiàn),深藍(lán)只需要通過(guò)計(jì)算勝率就能夠把人打敗。盡管卡斯帕羅夫下棋時(shí)要相對(duì)復(fù)雜,因?yàn)樗紤]的不是眼前這一步棋而是好多步棋的走向,但是他也有局限,那就是考慮更多將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出腦力范疇。然而,我們只需要給深藍(lán)足夠強(qiáng)大的算力,就能夠算出第十一、十二甚至二十步棋。通過(guò)這個(gè)例子,我們知道正是因?yàn)橛辛藰O強(qiáng)的算力,計(jì)算機(jī)才能夠體現(xiàn)出智能的感覺(jué)。到現(xiàn)在為止,任何一臺(tái)人工智能系統(tǒng)的發(fā)展都離不開(kāi)強(qiáng)大的算力,比如支撐ChatGPT計(jì)算與發(fā)展的仍然是上萬(wàn)張性能最高的芯片,并且每進(jìn)行一次大模型訓(xùn)練都要耗能甚巨。所以,算力是智能系統(tǒng)的基礎(chǔ),這就是運(yùn)算智能。

然而,過(guò)去的計(jì)算機(jī)都屬于經(jīng)典計(jì)算機(jī),其實(shí)際算力是有瓶頸的。我們能不能找到一種更好的辦法,能夠讓算力更大量地輸出?這就要換一個(gè)范式,從經(jīng)典計(jì)算機(jī)采用的二進(jìn)制發(fā)展到突破二進(jìn)制束縛的量子計(jì)算,進(jìn)入到更大范圍的算力提升上來(lái)。從上世紀(jì)70年代提出量子計(jì)算機(jī)原形到現(xiàn)在,經(jīng)過(guò)五十年左右的探索,我們能夠看到量子計(jì)算技術(shù)也已經(jīng)大踏步向我們走來(lái)。比如,2019年谷歌公司研制完成的“懸鈴木”量子計(jì)算原型機(jī),在計(jì)算一個(gè)非常復(fù)雜的線路問(wèn)題時(shí)只用了200秒就完成了,而對(duì)于同樣的問(wèn)題,運(yùn)算速度最快的經(jīng)典計(jì)算機(jī)也差不多要連續(xù)不間斷工作一萬(wàn)年時(shí)間,差距一目了然。2020年我國(guó)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建76個(gè)光子的量子計(jì)算原型機(jī)“九章”,其計(jì)算速度等效比“懸鈴木”快100億倍,這意味著量子計(jì)算技術(shù)已經(jīng)離我們的生活越來(lái)越近,當(dāng)有了更大算力支持時(shí),我們過(guò)去很難做到的事情將很快可以迎刃而解,如對(duì)氣象動(dòng)力學(xué)進(jìn)行精細(xì)化數(shù)據(jù)模擬,甚至能確定每分每秒的天氣情況??偠灾?#xff0c;更大的算力將帶給我們更大的智能。

二、什么是感知智能?

感知智能基于自然語(yǔ)言處理或者稱語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),現(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)突破得很好了。國(guó)外最先把語(yǔ)音交互入口作為商用化應(yīng)用的就是蘋(píng)果公司推出的Siri,國(guó)內(nèi)也先后涌現(xiàn)出一批在感知智能方面做得非常好的企業(yè),如曠視科技、商湯科技、依圖科技、云從科技等。他們?cè)谡Z(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等方面的技術(shù)都是全球領(lǐng)先的,在人臉識(shí)別方面基本上都可以把準(zhǔn)確度提高到98%以上,也就意味著在會(huì)看這一領(lǐng)域,機(jī)器的能力已經(jīng)超越了人的眼睛。

三、什么是認(rèn)知智能?

認(rèn)知智能要求機(jī)器能做到會(huì)想、會(huì)思考、能理解,在這個(gè)方面我們已知的就有很多表現(xiàn)得非常驚艷的公司,比如DeepMind公司開(kāi)發(fā)的專門(mén)用來(lái)下圍棋的人工智能系統(tǒng)——AlphaGo。自誕生之后,AlphaGo先后挑戰(zhàn)了人類最頂尖的圍棋高手,如4:1戰(zhàn)勝了李世石,一次性打敗日本和韓國(guó)排名前六十的圍棋高手,在中國(guó)烏鎮(zhèn)挑戰(zhàn)柯潔,三盤(pán)全勝。至此,機(jī)器又在圍棋這個(gè)領(lǐng)域獲得了超越人類的絕佳優(yōu)勢(shì),而且我們還有理由相信,一旦機(jī)器能夠下圍棋,人類就再難找到翻盤(pán)的機(jī)會(huì)了。在此基礎(chǔ)上,DeepMind公司又推出了AlphaGo的進(jìn)化版本——AlphaGo Zero,又稱阿爾法元。阿爾法元只訓(xùn)練了三天,就完全打敗了AlphaGo,之后只花了三個(gè)小時(shí)的時(shí)間又掌握了國(guó)際象棋,成為國(guó)際象棋的頂尖高手。后來(lái),DeepMind公司又讓阿爾法元去發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。在阿爾法元的支持下,人類對(duì)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的認(rèn)知被擴(kuò)大了無(wú)數(shù)倍。

人類作為一個(gè)整體、總體,擁有大量的知識(shí),然而我們每個(gè)個(gè)體卻又很渺小,哪怕任何一個(gè)人從出生開(kāi)始學(xué)起,傾其一生能夠掌握的人類知識(shí)也只占總體知識(shí)微不足道的一部分。由此,一條巨大的鴻溝出現(xiàn)在我們面前,我們能不能找到并建立起來(lái)一種機(jī)制,讓任何一個(gè)個(gè)體學(xué)到更多的人類整體的知識(shí),這就是關(guān)于認(rèn)知智能的另一條路線。在這條路線上率先做出成績(jī)的是IBM公司推出的沃森系統(tǒng)。沃森系統(tǒng)有一項(xiàng)非常重要的能力,那就是只需要一秒就能夠讀完一百萬(wàn)本書(shū),這個(gè)讀完特指認(rèn)知計(jì)算完,也就是理解這本書(shū)的意思。有了這樣的能力,沃森系統(tǒng)可以瞬間成為任何一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域里面的專家,我們可以把某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域里所有人類已有的知識(shí)迅速教給沃森,這種學(xué)習(xí)能力是任何一個(gè)人類個(gè)體都沒(méi)法相比的。沃森學(xué)完了之后,就可以反過(guò)來(lái)賦能個(gè)體。這就是認(rèn)知智能的另一條路線,即并不給人類整體增加新知識(shí),而是使人類積累的知識(shí)得以更加高效地輸出和使用。

由此可見(jiàn),未來(lái)的工作場(chǎng)景更像是人類負(fù)責(zé)提問(wèn),而機(jī)器負(fù)責(zé)回答。比較個(gè)體有沒(méi)有能力或競(jìng)爭(zhēng)力的核心,取決于能不能提出好問(wèn)題,因?yàn)閱?wèn)題提得越好,人工智能系統(tǒng)就能夠發(fā)揮出更大的潛力。由人類提問(wèn)、由機(jī)器回答的結(jié)合也將成為我們?nèi)碌纳顮顟B(tài),也就是未來(lái)任何一個(gè)人都會(huì)是人機(jī)融合或者稱人機(jī)交互的系統(tǒng)。人工智能成為人類的“僚機(jī)”,全生命、全時(shí)空伴飛。綜上所述,三個(gè)等級(jí)的智能結(jié)合起來(lái),奠定了未來(lái)人工智能技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ),進(jìn)而在大數(shù)據(jù)之上演化出智能經(jīng)濟(jì)。

(根據(jù)北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副院長(zhǎng)楊學(xué)成《數(shù)字中國(guó)與未來(lái)產(chǎn)業(yè)的展望》講稿摘編整理)


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