《评人工智能如何走向新阶段》后记(深谈人工智能发展前沿)

《评人工智能如何走向新阶段》后记(深谈人工智能发展前沿)_第1张图片 由AI科技大本营下载自视觉中国

 

来自国内外的跟贴留言 深谈人工智能发展前沿

自从我们发表《评人工智能如何走向新阶段》一文以来,至今约5个月,引来了中外专家、草根们的大量跟贴留言(也有人转录他人的公开言论作为跟贴来发表的)。迄今我们已收到160条跟贴,这些留言有深有浅,或许还带一些错误和歧见,但其中确有不少真知灼见,不乏具有启示、参考价值,尤令我们高兴的是,在全部跟贴留言中,有约20位全球绝对顶级的AI科学家的言论(虽然多数是有人转录而来的)。现将这一阶段的跟贴留言作一小结:

一、深度学习

向跟贴留言平台推荐的,迄今全球勇现出来的深度学习模型多达2000个,真是丰富多彩!
在跟贴留言平台上,不时有人提问:何时能打破深度学习这个黑匣子(变不可理解、不可解释、不可控制为可)?
何时能读出深度学习的数学理论?

ACM图灵奖获得者、算法大师约翰.霍普克罗夫回答了这个问题,他说:对于深度学习这个黑匣子,人类知道它在学习,但不知它怎么学习,人类可能会在5年后大体读出深度学习的数学理论。

国内有人说,当前深度学习技术的潜力已近天花板,在跟贴中有人认为,似乎言之尚早!今天深度学习还充满活力还有发展空间(并举出很多深度学习跨界发展的实例说明之)。

二、自动驾驶

人工智能资深专家吴恩达团队提出,2019年自动驾驶遇到寒冬(遇到发展瓶颈)。

Waymo、Lyft自动驾驶商业化进展不顺,GM、Cruise、斯特拉也放缓了自动驾驶商业化步伐。
Waymo的CEO John Krafcik更悲情预言:“自动驾驶汽车可能永远无法在全路况条件下行驶”。Waymo还关闭了自动驾驶研究机构。

百度正在探索自动驾驶的“中国思路”:由AI企业、城市、车企合作,对现有城市进行数字化改造,以适应并促进自动驾驶技术的发展(从此百度也不再训练自动驾驶汽车在现有的城市环境中进行导航)。

2019年12月,百度在长沙举办首届Apollo生态大会,探索AI企业(百度)、城市(长沙)和车企(一汽红旗)结成三位一体走出合作路径,在改造后的全路况条件下行驶自动驾驶汽车。

百度发布Apollo5.5版本,建设自动驾驶开源开发平台;长沙市推出车路协同的开源开放平台,推出建设智慧城市,完善路侧传感器设备的规划;红旗建设智能车联开源开放平台。

三、知识工程

在跟帖留言平台上,关于知识工程、认知算法、对IBM进行的医疗人工智能理论研究的评估成为讨论的热点。

2019年是自然语言处理飞跃的一年,大家讨论建设大规模语义网络如何改变、提升人工智能。

讨论新旧知识工程的特征与演化;
讨论知识工程各环节,如:知识表示和推理,知识驱动和数据驱动的结合,知识图谱和计算机建模,认知计算的机制,AI落地时的具人(embodiment)因素等。

四、开源平台

人工智能技术实行开源是为了突破其发展瓶颈,提升运维功能,建立完善生态系统。

构建神经网络模型取决于采用正确的框架。人工智能的开发工具或框架日益成熟,通用性较强且各具特色的开源框架是主流。
留言者向跟贴留言平台推荐了60个国外新发布的AI框架(工具),其中突出的为TensorFlow、PyTorch。

有人提出发展人工智能的抓手是:1数据、2.开源平台、3.应用场景。

五、人工智能新算法

在跟帖留言平台上,人工智能专家介绍了突破深度学习算法正在探索的新算法:

1. 基于生物脉冲神经网络的类脑算法(国内外处于研究的初级阶段);
2. 以真脑(神经元)与脑外计算机相连接的脑机接口算法(采用开颅手术或无创技术,国外有几例正在起步搜索中);
3. 以知识驱动(或数据知识双驱动),基于大规模语义的认知算法(经IBM Watson 10年探索研究和试点实践的医疗人工智能基础理论和试点实践的,目前有正、负两方面评价);
4. 量子计算(IBM、谷歌、百度都在尝试探索中);
5. 活性液态金属(清华大学发现、研究这种金属;试图用于人工智能)。

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