人工智能的研究現(xiàn)狀

人類首次提出“人工智能”一詞是在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上。這次會(huì)議確立了人工智能這一新的研究領(lǐng)域。在這次會(huì)議上學(xué)者們達(dá)成了基本共識(shí)：“人類學(xué)習(xí)過程的各個(gè)方面，或者說智能的任何特征都可以被機(jī)器精確地描述，并且進(jìn)行模擬。”從專業(yè)角度來說，一般把人工智能定義為“認(rèn)識(shí)、模擬和擴(kuò)展人的自然智能，目的是為人類服務(wù)”。研究人工智能是希望它能實(shí)現(xiàn)自然智能，然后擴(kuò)展甚至加速人類智能的發(fā)展，并將其提高到更高水平及實(shí)現(xiàn)超智能。人工智能的發(fā)展已經(jīng)走過六十三個(gè)年頭，取得了許多令人矚目的成就，給科技的進(jìn)步和人們的生活都帶來了翻天覆地的變化，改變我們的社會(huì)和生活，使人類進(jìn)入到一個(gè)更加高度發(fā)達(dá)和繁榮的智能時(shí)代。

人工智能研究主要分為三大學(xué)派：符號(hào)主義學(xué)派、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。它們的興衰沉浮構(gòu)成了人工智能發(fā)展的各個(gè)時(shí)期。三大學(xué)派在爭論中不斷積累并完善自身的理論，并沒有哪一種理論被證明過時(shí)或者完全拋棄，也沒有哪一學(xué)派統(tǒng)一了整個(gè)人工智能領(lǐng)域的研究。時(shí)至今日，這三種學(xué)派的研究仍然活躍在人工智能研究的前沿，并且相互融合、相互借鑒。

目前研究人工智能的主要方法包括：深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化/群智計(jì)算、半/非監(jiān)督訓(xùn)練、對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)等等。典型的應(yīng)用領(lǐng)域包括復(fù)雜優(yōu)化與仿真、語音/圖像識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器博弈、動(dòng)態(tài)控制技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等等。其中，一些具有里程碑的成果包括ImageNet大規(guī)模物體檢測、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)圍棋程序（AlphaGO）、神經(jīng)機(jī)器翻譯、機(jī)器作畫、聊天機(jī)器人、智慧醫(yī)療與教育、智能游戲等等。

中國人工智能的發(fā)展在不斷加快，行業(yè)競爭也在不斷加劇。由中國科研單位發(fā)表的關(guān)于人工智能的科研論文數(shù)量和申請專利數(shù)已經(jīng)位居世界前列。目前在中國，語音和計(jì)算機(jī)視覺是國內(nèi)人工智能市場最熱門的兩個(gè)方向，同時(shí)自動(dòng)駕駛技術(shù)、智能金融、智慧醫(yī)療、人工智能教育、智能游戲等也在蓄勢待發(fā)。此外，傳統(tǒng)行業(yè)的公司也在積極引入人工智能，希望借助人工智能的力量賦能以提升自己在行業(yè)中的競爭力，以便在激烈的競爭過程中占得先機(jī)、立于不敗之地。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的通知。這意味著我國的人工智能發(fā)展將進(jìn)入一個(gè)全新的階段。人工智能應(yīng)用將加快落地，并加深與各行各業(yè)的深度互連，促使經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域向智能化推進(jìn)。

在政策帶動(dòng)和資金支持下，我國在人工智能的技術(shù)落地、為人民的生活提供便利等方面已經(jīng)處于國際先進(jìn)或領(lǐng)先行列。但是也必須承認(rèn)，在各種人工智能技術(shù)的創(chuàng)新上，我國與國外一些研究機(jī)構(gòu)和公司還存在很大差距。目前絕大多數(shù)的主流人工智能模型和算法基本都是由國外的研究學(xué)者提出來的，我國對(duì)于人工智能技術(shù)發(fā)展的貢獻(xiàn)還只是處于對(duì)這些模型和算法進(jìn)行補(bǔ)充和提升的階段，即屬于跟蹤研究的行列。只是我們在將這些新的模型和算法進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化方面做得更積極和迅速，仿佛呈現(xiàn)出一種全面繁榮的表象。在這一點(diǎn)上，我們必須具有清醒的頭腦，積蓄力量勇于追趕，方能在未來的發(fā)展中把握核心技術(shù)，引領(lǐng)人工智能的未來發(fā)展。

人工智能的發(fā)展

目前，人工智能的工作范式是大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+計(jì)算能力。大數(shù)據(jù)為人工智能提供豐富的數(shù)據(jù)與信息結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)提供自動(dòng)學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)框架，計(jì)算能力為計(jì)算過程提速以支撐這種大數(shù)據(jù)的深度模型學(xué)習(xí)。未來的研究將以此為基礎(chǔ)，全面發(fā)展半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、開放性復(fù)雜問題處理、多任務(wù)協(xié)同學(xué)習(xí)與處理以及類腦智能技術(shù)開發(fā)等。

未來的五到十年將是人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展時(shí)期。在學(xué)術(shù)方面，有關(guān)基礎(chǔ)理論的研究將更加深入和細(xì)化，應(yīng)用上將向不同的領(lǐng)域滲透，呈現(xiàn)出更加迅猛的發(fā)展勢頭。人工智能會(huì)快速取代某些傳統(tǒng)依賴手工作業(yè)的工作，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)快速升級(jí)換代，激生新型人工智能相關(guān)行業(yè)。人工智能將大大改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、社會(huì)服務(wù)、社會(huì)生活，加速智能社會(huì)的來臨，增強(qiáng)現(xiàn)有工業(yè)，并在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、教育、金融等行業(yè)輔助人類的生產(chǎn)和生活，為人類帶來極大的便利。未來，人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)將人類社會(huì)發(fā)展推到一個(gè)前所未有的新高度，我國也將進(jìn)入智能時(shí)代。

人類一直孜孜不倦地探索這個(gè)世界的本質(zhì)，孕育了世界上所有的科學(xué)技術(shù)和奇思妙想，人工智能研究就是人類對(duì)其本身的研究和探尋。經(jīng)過漫長的探索，人工智能研究迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，人類已經(jīng)全方位探尋和認(rèn)識(shí)智能的本質(zhì)。

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的三個(gè)主要研究方向是機(jī)器視覺、語音識(shí)別和自然語言處理，分別對(duì)應(yīng)于人類的視覺、聽覺和語言能力。為了達(dá)到強(qiáng)人工智能水平，這些能力是必須的。得益于卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器視覺在近年來已經(jīng)取得了長足發(fā)展，在物體識(shí)別準(zhǔn)確率和人臉識(shí)別準(zhǔn)確率上已經(jīng)達(dá)到或者超過了人類水平。語音識(shí)別方面也已經(jīng)比肩人類水平，識(shí)別效率近年來快速上升。自然語言領(lǐng)域也取得了很大進(jìn)步，在一些具體任務(wù)上成效也非常顯著。

機(jī)器視覺當(dāng)前的主要研究成就集中在對(duì)于具體物體的識(shí)別任務(wù)中，未來機(jī)器需要具備視覺場景理解能力，不僅要能夠準(zhǔn)確地識(shí)別物體，還要能夠結(jié)合人類知識(shí)分析具體場景。該任務(wù)相比于簡單物體的識(shí)別要困難很多，機(jī)器要能夠具備通用的理解能力，挖掘視頻圖像中的主要內(nèi)容。實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，從而創(chuàng)造人類水平的視覺能力，一直是機(jī)器視覺研究人員的終極理想。語音識(shí)別領(lǐng)域的未來發(fā)展方向則體現(xiàn)在復(fù)雜場景下的識(shí)別效率，并有效結(jié)合其他信息。解決自然語言處理問題是人工智能方向最重要的幾個(gè)方向之一。人類語言被認(rèn)為是人類發(fā)展中非常關(guān)鍵的因素，正是因?yàn)槟軌蚴褂谜Z言交流快速傳播知識(shí)，人類才能夠從物競天擇中脫穎而出。然而，語言本身非常復(fù)雜，蘊(yùn)含了大量的邏輯、推理。目前的學(xué)習(xí)系統(tǒng)并不能夠很好地解決這些問題。通過未來幾年的發(fā)展，自然語言處理領(lǐng)域?qū)⒖赡苋〉煤艽蟮倪M(jìn)展，會(huì)逐漸揭開語言理解的奧秘，使得機(jī)器具備通用語言理解和邏輯推理能力。

雖然，目前人工智能在視覺、語音還有自然語言處理能力上已經(jīng)得到了較大提升，但是仍具有很大的發(fā)展和提升空間。在未來發(fā)展中，這三個(gè)主要領(lǐng)域的研究工作還會(huì)長期持續(xù)，并取得更加重大的研究成果。

人工智能的另外一個(gè)發(fā)展方向是從少量標(biāo)記數(shù)據(jù)中理解世界。目前人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)，需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練，而且數(shù)據(jù)越多效果越好。但是，人類并不需要大量的示教就能理解世界，我們能夠在沒有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的時(shí)候便形成良好的認(rèn)識(shí)。比如，人們新見到一種植物的時(shí)候，就能馬上對(duì)這種植物構(gòu)建出一種識(shí)別模式，而不需要反復(fù)觀察。目前的學(xué)習(xí)系統(tǒng)不具備這方面的能力，無法通過少量的樣本得出一種簡單的模式。所有這些系統(tǒng)目前都使用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，在這個(gè)過程中, 機(jī)器是由人類標(biāo)記的輸入訓(xùn)練的。未來幾年的挑戰(zhàn)是讓機(jī)器從原始的、未標(biāo)記的數(shù)據(jù) （如視頻或文本）中學(xué)習(xí)。這就是所謂的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。人工智能系統(tǒng)目前不擁有“常識(shí)”。人和動(dòng)物通過觀察世界，在其中行動(dòng)，并且了解它的物理機(jī)制。部分專家認(rèn)為無監(jiān)督學(xué)習(xí)是通向具有常識(shí)的機(jī)器的關(guān)鍵。為此，必須重新定義無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，比如通過對(duì)抗學(xué)習(xí)重新定義目標(biāo)函數(shù)。

基于目前全球?qū)τ谌斯ぶ悄苤聘唿c(diǎn)的重視，國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出了未來我國人工智能的發(fā)展重點(diǎn)，包括“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)”。此外，對(duì)基于云計(jì)算、芯片等“邊緣化”的人工智能的相關(guān)研究以及關(guān)于類腦智能的研究也蓄勢待發(fā)。芯片化、硬件化、平臺(tái)化是必然趨勢。

人工智能從某種程度上正在超越人類本身，正如我們最初的期許那樣。然而人工智能的發(fā)展必須遵循人類社會(huì)的基本道德規(guī)范和行為準(zhǔn)則，以防其對(duì)人類社會(huì)造成巨大的災(zāi)難。人工智能是一個(gè)偉大的技術(shù)，它本身是中性的，可能被用于好的地方或者壞的地方，所以我們必須確保它的使用者是負(fù)責(zé)任的。這樣的擔(dān)憂并非空穴來風(fēng)，在人工智能飛速發(fā)展的同時(shí)，與發(fā)展相匹配的規(guī)范也需要建立，并隨之進(jìn)行完善。同時(shí)我們也要重視保證其發(fā)展過程中的公平性、可控性、替代性和道德性，讓人工智能技術(shù)更好地為人類服務(wù)，助力社會(huì)發(fā)展進(jìn)步，促使人類社會(huì)進(jìn)入全面的智能時(shí)代。

人工智能是一門多學(xué)科交叉的綜合性前沿學(xué)科，理論上還有待完善，技術(shù)上正逐漸突破，應(yīng)用上正快速擴(kuò)展和滲透到各行各業(yè)。隨著我國政府的強(qiáng)力支持和各大科技公司的大力投入，中國人工智能將在未來幾年進(jìn)入一個(gè)黃金時(shí)代，中國將會(huì)在人工智能領(lǐng)域中發(fā)揮舉足輕重的引領(lǐng)作用。

【本文作者為北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院智能科學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師】

責(zé)編：趙博藝 / 楊 陽