人工智能的進展及發展建議

作者/ 王瑩 《電子產品世界》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展戰略，發展我國人工智能技術與產業的建議。

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九段，意義非常重大。因為過去機器主要做感知，現在出現了認知，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秒快棋網測中，以60勝0負1和的成績，橫掃柯潔、古力、聶衛平、樸廷桓、井山裕太等數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展。

　　撲克牌方面，專家水平的人工智能首次戰勝一對一無限注德州撲克人類職業玩家，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，平時環境中很難得到一些數據，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人工智能，挑戰實時戰略視頻游戲“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略決策。

　　無人駕駛方面，2016年11月15日，“在第三屆世界互聯網大會”期間，18輛百度“云驍”亮相烏鎮子夜路，在3.16公里的開放城區道路上自主行駛。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，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車將會實現量產。

　　*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)現在已經做到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

　　基于全卷積神經網絡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容，這種能力機器識別率已經超過人類。例如2016年12月，英國牛津大學與谷歌DeepMind等研發的自動唇讀系統LipNet，對GRID語料庫實現了95.2%的準確率;對BBC電視節目嘉賓進行唇語解讀，準確率為46.8%，遠遠超過專業的人類唇語專家(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，晚上還在發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實現了5.9%的詞錯率(WER)，媲美人類專業速記員，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，谷歌的神經機器翻譯系統(GNMT)實現了多語種翻譯，較之傳統方法，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絡(GAN)，為半監督學習/舉一反三式的學習發展提供新思路，2016年發展迅速。目前是監督式學習，需要依靠大數據，因此大數據需要非常完備。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;目前的大數據驅動的深度學習方式，是把世界上所有飛機照片都看過才行。現在進行舉一反三的半監督或無監督式學習，思路是采用對抗的方法，一個網絡造假，另一網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。

　　現在出現了基于超級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，谷歌數據中心的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的自動問答系統在美國最受歡迎的智力競答電視節目“危險邊緣”中戰勝了人類冠軍;IBM的沃森醫生在某些細分疾病領域已能提供頂級醫生的醫療診斷水平，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.包括神經機器翻譯在內的自然語言處理，性能也大幅度提升;6.生成式對抗網絡得到極大關注。

　　目前，發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，引起包括霍金、蓋茨和馬斯克等在內的世界名人對人工智能發展的擔憂。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。

　　現在，人工智能工業的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!

　　在半監督/無監督學習、通用人工智能方面，人工智能具有舉一反三，并有常識、經驗、記憶、知識學習、推理、規劃、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，在經歷了60年“三起兩落”的發展后，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業界高強度的關注。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展戰略

　　有人認為第四次工業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、電力和互聯網帶來的前三次工業革命。

　　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，一些職業會被取代或補充，一些新的行業又會誕生，例如18世紀出現了紡織工人，之后汽車代替了馬車等。因此，我們將經歷從“互聯網+”到“人工智能+”。

　　中國“互聯網+”與“中國制造2025”國家發展戰略的實施，對人工智能的巨大需求在迅速增長。未來2~5年，人工智能應用與產業發展將迎來爆發期。

　　中國政府在《“互聯網+”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業應用規模。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《國家人工智能研發戰略規劃》，提出了7大重點戰略方向。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日美國白宮發布了《人工智能、自動化與經濟》報告，考察了人工智能驅動的自動化將會給經濟帶來的影響，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之一(注：另一個是Cyber空間)。

　　英國政府2016年12月發布了《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新與生產力的促進作用，論述如何利用英國人工智能的獨特優勢，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革命。

4 我國對策

　　應以深度卷積神經網絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等人工智能產品的開發與大規模產業化應用。這需要大數據、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應用場景等飛速發展，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，建立大數據中心。實現大數據采集、清洗、標簽、存儲、管理與交易，建立大數據源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數據是人工智能產業制勝的關鍵和法寶。中國企業必須開始特別關注大數據的采集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業視之為戰略資源!

　　強力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發。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新，推動原創性基礎研究，為中國人工智能的應用與產業發展提供支撐。

　　創新體制機制，搶占人工智能戰略制高點。加強國家科技創新體系建設，改革學術與科研投入產出評估體系。面向國家重大戰略需求與經濟社會發展急需，通過體系的創新來保障技術與產業創新的實現，打通“政、產、學、研、用”各個環節。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。