辩证地看人工智能

孙茂松

人工智能的“热”现状

人工智能很“热”，我们现在谈论人工智能更多是从应用来看，从大众角度来说。人工智能的研究初心是让机器人具有人类个体的智能，也就是感知和认知的能力。感知，虽然不是人类独有的，但与人类认知密切相关。认知则是人们获得知识或应用知识的过程，或信息加工的过程，像语言、记忆、推理、思维、想象等，都属于认知。人工智能这些年的发展，特别是随着互联网的兴起，产生了超越初心的部分——群体智能，这是个体智能所没有的，比如智慧城市等。人工智能发展历史经历了大的“三起两落”，发端于2010年的第三次“起”趋于真实，人工智能研究从象牙塔走向社会，其最早的显著性标志是语音识别。进入21世纪后大约有十年的时间，全世界研究者尝试了各种机器学习的方法，语音识别的错误率怎么也降不下去。2010年人工智能進化到以深层神经网络为代表的深度学习，使得语音识别的错误率大幅下降，开启了这一波人工智能的高潮。2012年图像识别、2015年机器翻译也取得了类似的效果。图像识别用的深层神经网络是卷积神经网络CNN，差不多可以说它是直接借鉴了脑的视觉处理机理，在国际公开测试集上前几年已超过了人类的识图能力。机器翻译用的是循环神经网络RNN。最近，有研究者发现人脑中存在类似的机制，这个脑科学的发现反而是受到了计算机科学的启发。2016年谷歌研发的人工智能AlphaGo，利用了人类历史上所……