本文是《環(huán)球科學(xué)》總編、社長陳宗周先生撰寫的系列專欄“AI傳奇”的第十七回。現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)整體上正在迅猛發(fā)展，人類對世界的認(rèn)知日新月異，未來AI前程似錦，人類社會也會更加美好。
陳宗周是《環(huán)球科學(xué)》雜志社社長，《電腦報》創(chuàng)始人。
AI 2.0新篇章
AI科學(xué)家是務(wù)實的，面對AI威脅論的喧囂，他們選擇踏踏實實地規(guī)劃、建設(shè)AI和人類的美好未來。
與硅谷女科學(xué)家李飛飛認(rèn)為AI經(jīng)歷了60年試管階段，剛進(jìn)入生物活體新階段的看法相似，中國工程院潘云鶴院士同樣認(rèn)為AI正進(jìn)入一個新階段，即AI 2.0階段。他給出的初步概念是：信息新環(huán)境和發(fā)展新目標(biāo)下的新一代AI。其中，信息新環(huán)境是指互聯(lián)網(wǎng)與移動終端的普及、傳感網(wǎng)的滲透、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)和網(wǎng)上社區(qū)的興起等。新目標(biāo)是指智能城市、智能經(jīng)濟(jì)、智能制造、智能醫(yī)療、智能家居、智能駕駛等智能化新需求。
潘云鶴分析，可望升級的新技術(shù)有：大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、自主智能、人機(jī)混合增強(qiáng)智能和群體智能等。潘云鶴列舉了AI 2.0五個方面的技術(shù)特征：一，機(jī)器學(xué)習(xí)從大數(shù)據(jù)支持轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識指導(dǎo)相結(jié)合；二，從分類處理多媒體數(shù)據(jù)（如視覺、聽覺、文字等）邁向跨媒體認(rèn)知、學(xué)習(xí)和推理；三，從高水平人機(jī)協(xié)同融合，走向混合型增強(qiáng)智能的新計算形態(tài)；四，從“個體智能”到基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能，形成網(wǎng)上群體智能的技術(shù)與平臺；五，從機(jī)器人轉(zhuǎn)向更廣闊的智能自主系統(tǒng)，從而促進(jìn)改造各種機(jī)械、裝備和產(chǎn)品，走上智能化之路?？傊?，AI 2.0不但更接近人類智能，而且以提高人類智力活動能力為主要目標(biāo)。
通用AI的追求
谷歌公司DeepMind的CEO哈薩比斯也認(rèn)為AI進(jìn)入了新階段。2017年5月24日他在烏鎮(zhèn)發(fā)表主題演講時談到DeepMind的任務(wù)分兩步走。第一步要從根本上了解智能是什么，然后用人工方法去創(chuàng)造它。
第二步要解決AI的通用性問題。目前的單一機(jī)器系統(tǒng)或者算法組合并不能直接解決各種問題，更不用說以前沒遇到過的問題。而人腦可以把相關(guān)經(jīng)驗應(yīng)用于其他未遇到過的問題，即舉一反三。DeepMind就是想賦予機(jī)器這種能力。這種通用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)即通用型AI。
哈薩比斯說的通用型AI，與現(xiàn)在需要人工預(yù)設(shè)條件、預(yù)置程序的所謂弱人工智能不同，屬于與人類智能相當(dāng)、可以自主學(xué)習(xí)和決策的強(qiáng)人工智能，這是AI發(fā)展新階段的新目標(biāo)。
深度學(xué)習(xí)的未來
AI在全球科學(xué)家共同設(shè)定的目標(biāo)和共同努力下，正向著未來一步步推進(jìn)。而對AI科學(xué)和相關(guān)技術(shù)的研究與突破，永遠(yuǎn)在艱難中前行。
深度學(xué)習(xí)雖然在今天取得極大成功，引領(lǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)乃至于整個AI潮流，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會進(jìn)步。但深度學(xué)習(xí)依然在探索自己的未來。2015年6月，為紀(jì)念A(yù)I提出60周年（一般認(rèn)為AI誕生于年1956年達(dá)特茅斯會議，但召開這個會的建議是1955年提出）， 《Nature》雜志專門開辟了“人工智能·機(jī)器人”專題 ，專家們發(fā)表了多篇重要論文。其中最引人關(guān)注的，莫過于深度學(xué)習(xí)的最主要奠基人首次聯(lián)袂撰寫的一篇名為《深度學(xué)習(xí)》（Deep Learning）的綜述性文章。楊立昆（Yann LeCun）、約書亞·本希奧（Yoshua Bengio）和杰夫·欣頓（Geoffrey Hinton）三位在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域備嘗艱辛的開創(chuàng)者，在文章中介紹了深度學(xué)習(xí)的原理、方法及其形成的脈絡(luò)，也展望了未來。對未來，他們特別強(qiáng)調(diào)：“無監(jiān)督學(xué)習(xí)對于重新點(diǎn)燃深度學(xué)習(xí)的熱潮起到了促進(jìn)的作用，但是純粹的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的成功超過了無監(jiān)督學(xué)習(xí)。我們期望無監(jiān)督學(xué)習(xí)在長期內(nèi)越來越重要。無監(jiān)督學(xué)習(xí)在人類和動物的學(xué)習(xí)中占據(jù)主導(dǎo)地位，我們通過觀察能夠發(fā)現(xiàn)世界的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，而不是被告知每一個客觀事物的名稱。”
三位深度學(xué)習(xí)最關(guān)鍵人物，一致認(rèn)為未來的深度學(xué)習(xí)要往無監(jiān)督學(xué)習(xí)方向發(fā)展。這是必然的，自然界和人類社會在絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都沒有經(jīng)過標(biāo)注，而數(shù)據(jù)標(biāo)注是一項繁重、有時是不可能完成的工作，如果機(jī)器學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)需要大量的監(jiān)督學(xué)習(xí)，即用標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，那一定會妨礙AI走向更廣泛的應(yīng)用，成為通用AI的發(fā)展障礙。但如何讓無監(jiān)督學(xué)習(xí)也能完滿完成復(fù)雜任務(wù)，是AI科學(xué)家們面臨的挑戰(zhàn)。
科學(xué)家也從另外的角度來思考機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）是比較有希望的未來技術(shù)之一。前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)和香港科技大學(xué)楊強(qiáng)教授等都很重視遷移學(xué)習(xí)的概念和實際應(yīng)用。楊強(qiáng)教授指出，現(xiàn)在AI的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但未來AI的成功并不一定都需要大數(shù)據(jù)，可以用遷移學(xué)習(xí)來解決相關(guān)問題，遷移學(xué)習(xí)可以把大數(shù)據(jù)得到的模型用于小數(shù)據(jù)環(huán)境。比如，在某一領(lǐng)域訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型遷移到另一有某種聯(lián)系和相似性的新領(lǐng)域，不一定需要那么多數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)。現(xiàn)在，基于樣本、特征、參數(shù)、模型、關(guān)系的若干種遷移學(xué)習(xí)方法正在深入研究之中。
人類具有遷移學(xué)習(xí)的能力。學(xué)會一門外語，學(xué)第二門外語就比較容易；會打羽毛球的人，學(xué)打網(wǎng)球就不難；精通吉他的人，學(xué)鋼琴比沒有音樂基礎(chǔ)的人更快；會騎自行車的人，騎電動車很容易掌握。如此等等。人類具有的遷移學(xué)習(xí)能力，未來機(jī)器也應(yīng)該有。
挑戰(zhàn)摩爾定律
與機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)一樣，計算能力的提高依然是推動AI蓬勃發(fā)展的強(qiáng)勁動力。摩爾定律曾經(jīng)造就了信息技術(shù)的繁榮，為AI走到今天鋪平了道路。雖然摩爾定律已經(jīng)放緩腳步，或者說已經(jīng)開始失效，但人類未來依然沒有放棄對獲得強(qiáng)大計算能力的追求。
英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出的摩爾定律在不同時期有不同的表述，大約是：價格不變時，集成電路上容納元件的數(shù)量，每18個月翻一番，性能也同時提升一倍。由于物理規(guī)律的限制，集成電路元器件密度現(xiàn)在已經(jīng)不能像過去幾十年那樣的速度增加。但芯片性能的提升，還有其他途徑。
以GPU促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)發(fā)展的英偉達(dá)，在2017年的5月的GPU技術(shù)大會（GTC17）上，宣布推出新一代GPU。這款名為Volta（伏特）的深度學(xué)習(xí)芯片，被英偉達(dá)稱為是通用并行計算架構(gòu)CUDA發(fā)明以來，這個時代最大的技術(shù)飛躍。它集成了211億個晶體管，采用12納米集成電路工藝生產(chǎn)，支持120萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。借助專門用于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算器，Volta與去年推出的前一代GPU Pascal架構(gòu)相比，AI訓(xùn)練速度是2.4倍，推理速度為3.7倍。更有人計算出，Volta的最高浮點(diǎn)運(yùn)算能力，比Pascal GPU架構(gòu)高5倍，比兩年前所發(fā)布的Maxwell架構(gòu)高15倍，性能躍升幅度，大約是摩爾定律描述的4倍。
英偉達(dá)推出的新一代GPU：Volta
另辟蹊徑挑戰(zhàn)摩爾定律的還有谷歌。同樣在2017年5月，谷歌在I/O 2017大會上宣布推出新一代深度學(xué)習(xí)芯片TPU（張量處理器）。有人分析過，TPU代際性能提升幅度約為摩爾定律的3倍，同樣跨越摩爾定律定義的發(fā)展規(guī)律。
半導(dǎo)體工業(yè)自身也沒有因為摩爾定律可能失效而停步。2017年6月，IBM公司宣布了半導(dǎo)體方面的重大新突破，研制成功5納米芯片。這種新一代芯片每片可容納300億晶體管，速度比目前最先進(jìn)的10納米芯片快40%，節(jié)能提高75%?？赡茉?020年投產(chǎn)的5納米芯片，會大大提升CPU、GPU、TPU等常規(guī)和非常規(guī)計算芯片的性能。有人把這樣的成功稱為摩爾定律的延續(xù)。
AI發(fā)展不可或缺的計算能力，未來仍在大幅提升。
向人腦學(xué)習(xí)
AI的初心正是要探索人腦奧秘，研究人類思維規(guī)律，然后讓機(jī)器實現(xiàn)人腦的功能。正是懷抱著這樣的理想，人類開始了偉大的AI歷程。
在AI發(fā)展過程中，AI科學(xué)家常常受人腦工作機(jī)制的啟發(fā)，神經(jīng)科學(xué)家對人腦研究的成果，也往往為AI研究所借鑒。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到深度學(xué)習(xí)，就是很好的例子。盡管今天的AI技術(shù)相對具有獨(dú)立性，以致有人認(rèn)為AI與人腦沒有太大的聯(lián)系，但無論是AI科學(xué)家還是神經(jīng)科學(xué)家，都保持著對人腦這一宇宙精靈的高度尊敬與重視，期盼對人腦的深入研究，能夠在未來AI發(fā)展中發(fā)揮重要作用。
復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院院長馮建峰教授列舉了腦科學(xué)與類腦人工智能的四個研究方向：一，大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。用現(xiàn)代生物學(xué)手段采集遺傳、分子、神經(jīng)元等多模態(tài)的腦影像和各種數(shù)據(jù)。用高維大數(shù)據(jù)新算法，輔助解析大腦工作和信息處理機(jī)制，尤其是神經(jīng)元集群的學(xué)習(xí)與記憶、抉擇、語言等認(rèn)知功能的機(jī)制，加深對大腦信息處理機(jī)制的理解。二，認(rèn)知機(jī)制計算模型。研究腦系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，尤其是神經(jīng)反饋連接作用、認(rèn)知和學(xué)習(xí)功能，設(shè)計新型高效的類腦人工智能算法。三，類腦智能算法創(chuàng)新。用生物學(xué)發(fā)現(xiàn)來創(chuàng)新或改進(jìn)己有深度學(xué)習(xí)計算框架和相關(guān)理論。四，類腦智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。發(fā)展新的智能控制器和各種智能設(shè)備。
這樣的研究方向描述，是腦科學(xué)研究應(yīng)用于AI的一張路線圖。
2017年6月，《美國科學(xué)院院報》（PNAS）的一篇論文引人關(guān)注。瑞典隆德大學(xué)研究人員在論文中指出，他們發(fā)現(xiàn)人腦中的神經(jīng)元本身也具有編程能力，或者說學(xué)習(xí)的能力。他們的研究表明，單個神經(jīng)元中存儲信息的容量遠(yuǎn)超預(yù)期。這一發(fā)現(xiàn)可能將為設(shè)計全新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來啟發(fā)。
長期以來，人們認(rèn)為記憶和學(xué)習(xí)機(jī)制與人腦中神經(jīng)元之間的突觸連接方式和強(qiáng)度相關(guān)。被稱為“現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)之父”的西班牙神經(jīng)解剖學(xué)家、1906年諾貝爾生理或醫(yī)學(xué)獎得主圣地亞哥·拉蒙·卡哈爾（Santiago Ramóny Cajal）一百年前就認(rèn)為，記憶存儲于突觸間。他提出假說：增加突觸的數(shù)量或連接的強(qiáng)度，可能是學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。1949年，加拿大心理學(xué)家唐納德·赫布（Donald Hebb）把這一假說發(fā)展為原則，隨后成為主流觀點(diǎn)——學(xué)習(xí)的基本機(jī)制是突觸連接強(qiáng)度的變化。2000年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎得主、美國神經(jīng)科學(xué)家埃里克·坎德爾（Eric Kandel）也總結(jié)出學(xué)習(xí)和記憶的細(xì)胞生物學(xué)原則，認(rèn)為突觸連接強(qiáng)度變化足以改變原有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其信息加工能力、不同形式的學(xué)習(xí)可以弱化或強(qiáng)化突觸連接強(qiáng)度、短時記憶存儲時間也取決于突觸連接強(qiáng)化或弱化時間長短。
總之，科學(xué)家們以前認(rèn)為學(xué)習(xí)和記憶取決于突觸連接。這樣的認(rèn)知也影響了AI，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的“突觸權(quán)重”的調(diào)整一直是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的重要內(nèi)容。這次瑞典隆德大學(xué)蓋蒙德·赫斯洛（Germund Hesslow）等科學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，不光是突觸連接，神經(jīng)元本身在學(xué)習(xí)過程中也扮演了重要角色，單個神經(jīng)元就可以編程，而且信息存儲能力也超過預(yù)期。神經(jīng)元本身具有學(xué)習(xí)和記憶的機(jī)制，這是一個新的發(fā)現(xiàn)。盡管目前還只是初步研究，這項研究針對的也只是小腦的Purkinje細(xì)胞，與我們常說的大腦神經(jīng)元有所不同。但這一研究確實改變了以前對神經(jīng)元細(xì)胞學(xué)習(xí)能力的認(rèn)知，讓人們對大腦學(xué)習(xí)的方式和潛能有新的認(rèn)識。
沿著這個方向，腦科學(xué)家們可能更深入地認(rèn)識大腦工作機(jī)制，AI科學(xué)家們也可能受到重大啟發(fā)。有人甚至認(rèn)為，這會影響新一代深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。
這還僅僅是腦科學(xué)研究影響AI未來的一個例子。而且，影響AI未來的也不只是一、兩門學(xué)科，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)整體上正在迅猛發(fā)展，人類對世界的認(rèn)知日新月異，未來的AI，前程似錦。而在AI的新階段，或者說AI2.0時代，人類社會也一定會更加美好。
人類的新征程
2017 年6月6~9日，聯(lián)合國第一次AI峰會在日內(nèi)瓦召開，包括各國政府官員、聯(lián)合國機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人、非政府組織代表、業(yè)界領(lǐng)袖和AI專家等全球重量級人物與會。由國際電信聯(lián)盟（ITU）等聯(lián)合國機(jī)構(gòu)共同組織的這次大會，名為“AI造福人類峰會”（AI for Global Good Summit）。大會宗旨也由此看出——集中討論如何讓AI作為工具幫助人類解決難題，造福于人類。峰會列舉了17 個可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，供全球思考AI的應(yīng)用：
消除貧困：將貧困與預(yù)測大數(shù)據(jù)分析建立聯(lián)系。
零饑餓：增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。
醫(yī)療健康和高質(zhì)量生活：大數(shù)據(jù)醫(yī)療分析。
素質(zhì)教育：用個性化教學(xué)變革教育。
性別平等：明確性別不平問題，發(fā)起性別平等招聘。
清潔用水和公共衛(wèi)生：有效改善清潔水源供給。
可承擔(dān)的清潔能源：改進(jìn)光電能源獲取。
體面的工作與經(jīng)濟(jì)增長：通過智能自動化增加生產(chǎn)率。
產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與基礎(chǔ)設(shè)施：幫助產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
減少不平等現(xiàn)象：建立更包容社會（如助殘機(jī)器人應(yīng)用）
可持續(xù)城市與社區(qū)：通過傳感器數(shù)據(jù)支持城市規(guī)劃決策。
負(fù)責(zé)任的消費(fèi)與生產(chǎn)觀念：預(yù)測最優(yōu)生產(chǎn)從而減少浪費(fèi)。
氣候行動：對氣候變化建模以預(yù)防災(zāi)難。
水生生命：通過模式識別軟件追蹤非法捕魚。
陸地生命：控制盜獵行為、監(jiān)控物種安全。
和平、公正和強(qiáng)大的機(jī)構(gòu)：減少政府歧視和腐敗。
有目標(biāo)的合作：多方合作至關(guān)重要。
盡管這17個目標(biāo)還不能完全涵蓋人類需要解決的全部問題，但涉及到的AI應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)相當(dāng)廣泛了。借助AI的力量來應(yīng)對人類面臨的巨大挑戰(zhàn)，是人們對機(jī)器的美好期待，AI任重道遠(yuǎn)。
聯(lián)合國秘書長安東尼奧·古特雷斯在峰會上說：“AI將有助于人們更快邁向有尊嚴(yán)的、和平與繁榮的新生活。所有人包括政府、行業(yè)和民間社會必須思考AI將如何影響我們的未來。這次大會就是一個很好的開始?！?/span>
國際電信聯(lián)盟秘書長趙厚麟在峰會開幕式致辭時也強(qiáng)調(diào)：“AI是一個新的前沿領(lǐng)域，這次大會也是一個新征程的開始?！?/span>
是的，新征程開始了?；赝麣v史，AI已經(jīng)走過了60年歷程，創(chuàng)造了無數(shù)傳奇。而現(xiàn)在又開始的新征程，那將展現(xiàn)充滿更多傳奇的美麗新世界?！ ?/span>
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