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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”

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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”



中國日報網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開， 首屆影響力峰會的主題為“預(yù)見未來” 。 會上， 中國工程院院士鄔賀銓擔任“預(yù)見科技未來”發(fā)布人， 發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講 。
鄔賀銓院士稱， 人工智能技術(shù)現(xiàn)在可以做的事情很多， 對經(jīng)濟效益也有很大的貢獻 。 目前來看， AI應(yīng)用效果比較好的領(lǐng)域有三個， 一是醫(yī)療保健， 二是汽車， 三是金融服務(wù)業(yè) 。
不過， 鄔賀銓院士也同時指出， 目前機器學習還有很多不足， 一個諾貝爾獎經(jīng)濟學獎得主（Judea Pear）說“人工智能不過是統(tǒng)計學”， 還是有很多不足的地方 。
對于人工智能下一步如何進化， 鄔賀銓院士引用清華大學張鈸院士的觀點說， 我們要把感知和認知放到同一個空間里， 不是簡單用概率統(tǒng)計的理論， 要用模糊級的理論來重新定義它 。 或者， 發(fā)展群體智能 。
鄔賀銓院士在演講中表示， 互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是第50年了， 50年的互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在還保持互聯(lián)網(wǎng)流量年增60%， 這些增速也會對未來人工智能技術(shù)的發(fā)展有很大的影響 。 “人工智能會使得我們的生活更美好， 或是走到我們的反面， 這一切取決于人類自己 。 ”鄔賀銓說到， 人工智能永遠在路上， 這也就是人工智能的魅力 。
以下為鄔賀銓院士演講實錄：
各位領(lǐng)導(dǎo)、各位專家早上好 。 我發(fā)言的題目是“迎接人工智能的未來” 。
我們可以看看支撐人工智能發(fā)展的技術(shù)， 比如CPU的芯片、存儲器、光纖、移動通信、超算、大數(shù)據(jù)??用十年的時間來看， 有些是60多倍， 有些是成本兩萬倍下降， 光纖通信10年100倍容量提升， 移動通信10年1000倍的速率提升， 超算能力1000倍的提升， 算法我在這里沒寫， 但等會兒會說到， 大數(shù)據(jù)量大概是32倍的提升 。 這是前幾年統(tǒng)計下來的網(wǎng)絡(luò)主要設(shè)備年均性能改進的增速 。
互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是第50年了， 50年的互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在還保持互聯(lián)網(wǎng)流量年增60%， 這些增速也會對未來人工智能技術(shù)的發(fā)展給予很大的影響 。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上是個分類器
現(xiàn)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 就算你寫本書告訴計算機什么是貓什么是狗， 它也學不會， 但如果像對待人類小孩的教學方式那樣， 感性地把一堆貓和狗的視頻送到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 它就會分類， 分類結(jié)束后， 如果照片視頻上有標簽， 它就會知道分的這類是貓 。 如果籃子里有個小狗， 放進去， 它照樣會分類為“狗” 。 所以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上是個分類器， 當你告訴它是什么， 它就學會了 。
機器學習是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要技術(shù)， 從近10年里機器學習的論文里可以發(fā)現(xiàn)， 現(xiàn)在機器學習的技術(shù)熱點， 可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進化編程等計算密集型算法在機器學習研究中的出色表現(xiàn) 。
人每天吃飯大概要輸入2500卡路里的能量， 卡路里換算成焦耳大概是1000萬焦耳， 下圍棋5個小時大概要消耗人類3.3兆焦耳 。 AlphaGo跟李世石下棋時用了1000多個CPU， 176個GPU， 一個CPU功率100W， 1個GPU200W， 換算出來是173000W（這是以秒計的）， 如果5小時就是3000兆焦耳， 這相當于李世石用的能耗是AlphaGo能耗的千分之一， 也就是說， 人工智能目前還需要很大的能量支持 。
后來隔了一年， 改進了AlphaGo Zero， 換算成TPU， 它只是AlphaGo原有1/12（能耗）， 用1/12的能耗跟AlphaGo下棋， 100比0， 當時AlphaGo還要搜集所有的圍棋棋譜， 然后訓(xùn)練三個月， AlphaGoZero只需要了解圍棋的規(guī)則， 兩個AlphaGoZero互相對應(yīng)， 能把所有人類沒有走過的棋譜都走完， 它就能戰(zhàn)勝了 。 所以優(yōu)化算法、改進硬件， 包括GPU替換CPU（提高了三倍）， TPU替換GPU（提高了15到30倍） 。

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