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之江实验室聚焦网络信息和人工智能两大领域,重点在未来网络计算、泛化人工智能、泛在信息安全、无障感知互联、智能制造与机器人等五大方向开展基础性、前沿性技术研究。

发布日期:2018-09-08

人工智能真的有了本质的突破了吗?听IBM资深科学家凌棕博士怎么讲!

《人工智能发展动态 》

——IBM资深科学家凌棕博士

结合我在IBM二十余年的工作经验,结合IBM公司百年来引领数字信息技术创新服务的历程,我今天想谈这么几件事,一是人工智能这件事情几个概念我是怎么看的,然后就是目前有关人工智能的几个应用场景遇到的问题,另外就未来的发展趋势谈一谈。

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一、概念简述

人工智能这件事有的人说有十几年的历史,有的人说50年的历史,其实应该有两三百年的历史了,也就是关于我们能不能造一个东西像人一样思考和工作,这个想法很早就有了。但是这个想法在1997年之前都是纸上谈兵,像图灵这些伟大的科学家都是在做铺垫工作。到了1997年, IBM制造“深蓝”,比赛把俄罗斯象棋大师赢了,这是一个分水岭,人工智能从纸上的论文、算法变成一个切切实实可以运作的设备,这是一个简单的历史。后面的历史大家都很熟悉了。

目前,我们把人类智能具备的功能划出一部分来,还有一部分是用机器模拟人类智能的一部分工作,这就是人工智能和人类智能,如强化学习、建构学习等等。人工智能现在一个重点研究领域就是深度学习,类似让机器模拟一个小孩从小到大的一个学习过程。但大家应该意识到,这只是我们人类智能领域中很小的一块。

另外一个领域,可以很好地评估人工智能发展的瓶颈问题,就是机器语言的翻译,现在我们做到的一般情况就是句子对句子翻译与转变,段落对段落的翻译就很难了,这就是机器翻译的瓶颈。怎么理解其中核心的意义,怎么保证翻译准确无误,目前还很难做到,就像我们其实不可能把中文的红楼梦翻译成英文。原因在于我们每个人对红楼梦的理解都不一样,你看这首诗泪流满面,另外一个人可能什么感觉都没有。这是机器很难理解的地方,这也就表明人工智能是有瓶颈的,不是无所不能的。

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二、应用场景

再简单讲一下目前我们看到的几个主要人工智能应用场景,及其遇到的问题。首先是智慧管理日常生活。当你的身份信息和物联网联系在一起,会越来越方便,但是数据量越来越大,就会包含很多噪声,格式结构不一。人脸识别、语音识别也是目前人工智能蓬勃发展的领域,我认为这只不过是从指标范围和学术范围去看,我们希望是它真正能够为人类社会服务,例如我们希望人脸识别和声音识别是可以联系起来的,这样当一个恐怖分子想要买炸药时,通过声音,这个人的脸也可以识别出来。

虚拟现实、增强现实这件事情目前也是非常热,但这不是社会的刚需,例如我们上课,让学生自己去设计一套系统,但关键是有什么用,我们强调用人工智能解决社会问题。还有就是自动驾驶,有些判断已经达到人的水平,但是依然有很多问题没有解决,如网络安全、黑客、病毒等问题,还有就是可能涉及的法律问题。

精准医疗现在也急等人工智能就场,这是我们看到的最大的应用领域,没有人工智能,精准医疗没办法进行下去了,特别是涉及到一些基因信息。智慧城市里面里面大量都是用到人工智能的观点,其实对于我们来讲就是三件事情,采集数据、整合信息、做出决策,但目前做到什么样的程度,似乎还要继续努力。还有一个比较滞后的场景就是管理,我们希望对管理人工智能的发展方向提出我们的建议,正如IBM WATSON智慧系统在精准医疗、智能律师、保险行业等场景的应用。


 三、发展趋势

最后,由于时间关系,简单介绍一下IBM对于人工智能未来发展趋势的看法,数据正在成为自然资源,认知时代已经到来,技术创新永不停止,在应用实践发展迅速,但在管理方面相对滞后,人工智能产品的设计者应该考虑到产品对人类生活可能产生的结果。目前,IBM发布了基于人脑特征的全新计算架构,该架构可以让下一代应用在感知、行为和认知方面的效率堪比人脑,研制出了量子计算原型机。未来,IBM将大力推进区块链应用。

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