search
尋找貓咪~QQ 地點 桃園市桃園區 Taoyuan , Taoyuan

人工智慧研究的中國力量

光明圖片/視覺

【科學向未來】

人工智慧:從科幻到現實

1956年在美國舉行的達特茅斯會議,探討了人工智慧的發展。在這次會議中,人工智慧(AI)的概念被正式提出:「讓機器能像人那樣認知、思考和學習,即用計算機模擬人的智能」。參加這次會議的科學家開始在科研領域致力於人工智慧的發展,但受制於計算機技術的水平,當時人工智慧的進展有限。

在20世紀60年代,美國科幻小說家阿西莫夫在《紐約時報》開設專欄,對人類半個世紀后的科技生活進行預測。他預言:「到2014年,機器人有了自己存在的意義:把人類從瑣碎的家務中解放出來,人們只需頭一天晚上對機器做出設置,第二天早上就可以直接享用現成的美味早餐。」

計算機模擬與計算機集成製造專家、工程院院士李伯虎認為,人工智慧最近60年發展可以分為三個階段:20世紀50年代至70年代,人工智慧力圖模擬人類智慧,但是受過分簡單的演算法、匱乏得難以應對不確定環境的理論以及計算能力的限制,這一熱潮逐漸冷卻;20世紀80年代,人工智慧的關鍵應用——基於規則的專家系統得以發展,但是數據較少,難以捕捉專家的隱性知識,加之計算能力依然有限,使得人工智慧不被重視;進入20世紀90年代,神經網路、深度學習等人工智慧演算法以及大數據、雲計算和高性能計算等信息通信技術快速發展,人工智慧進入新的快速增長時期。

李伯虎說:「當前,正在發生重大變革的信息新環境和人類社會發展的新目標,催生人工智慧技術與應用進入了一個新階段。這一次人工智慧新高潮的最大特點是企業引領。」

確實是這樣,在國際上,IBM、亞馬遜等各自展開了對人工智慧領域的研究。人工智慧程序阿爾法圍棋(AlphaGo)在圍棋領域的「人機大戰」吸引了世界的目光。在,阿里巴巴、華為、百度等公司在人工智慧方面也各有建樹。比如,在,「人臉識別」這一人工智慧技術已在多家公司的刷臉支付產品中被廣泛應用。

人工智慧產業技術創新戰略聯盟理事長、工程院院士高文表示,新一輪的人工智慧浪潮由企業帶動,目前多國已關注到人工智慧巨大的發展潛力,加大了對人工智慧研究的資助。

2016年,美國白宮科技政策辦公室成立了機器學習與人工智慧分委會,先後發布了《準備迎接人工智慧的未來》《國家人工智慧研究和發展戰略規劃》《人工智慧、自動化與經濟》三份報告,深入考察了人工智慧驅動的自動化將會給經濟帶來的影響並提出了美國的三大應對策略。

英國於2016年制定《機器人與人工智慧》戰略規劃,發布了《人工智慧:未來決策制定的機遇與影響》報告,希望成為機器人技術和人工智慧系統研究領域的全球領導者。

在,「人工智慧」被寫入「十三五」規劃綱要。在2016年5月,國家發改委、科技部、工信部及中央網信辦四部委聯合下發《「互聯網+」人工智慧三年行動實施方案》,要「充分發揮人工智慧技術創新的引領作用,支撐各行業領域『互聯網+』創業創新,培育經濟發展新動能」。面向2030年的人工智慧規劃即將出台,的人工智慧研究與開發將進入頂層設計后的系統推進階段。

工程院院士潘雲鶴表示,對智能城市、智能醫療、智能交通、智能製造、無人駕駛等領域的研究需求與日俱增,「已在這些領域實現了信息化,現在迫切需要智能化」。

作為典型的前瞻性基礎研究領域,人工智慧得到了基礎研究最主要的支持渠道——國家自然科學基金委的持續關注和重視。自然科學基金較早地做出了前瞻部署,聚焦重點問題,資助了大批探索性研究項目,培養了一批基礎研究隊伍。

國家自然科學基金委員會自1986年成立起就開始在機器智能基礎理論與方法、人工智慧應用、人工神經網路、計算機圖像與視頻處理等多個領域支持科學家自由探索,持續圍繞人工智慧領域開展基礎研究,專門針對人工智慧領域開設相關學科代碼,對人工智慧領域進行細緻劃分和規劃。在人工智慧與知識工程領域,基金委設置了人工智慧基礎、數據挖掘與機器學習、智能Agent的理論與方法、智能搜索理論與演算法、智能系統及應用等申請代碼,意在鼓勵科學家在這些前沿領域展開自由探索,進一步夯實人工智慧的科學基礎。

同時,還啟動了「視聽覺計算基礎研究」重大研究計劃,這項技術成果將最終運用在無人駕駛技術領域。該計劃實施8年來,清華大學、上海交通大學等十餘所高校和科研院所的科研團隊參與,在腦的視聽覺認知、無人駕駛、圖像、語音和文本(語言)信息處理等方面取得了一系列處於國際前沿的重要研究成果,在《神經元》等國際學術期刊上發表了大量高水平論文,對推動信息領域及相關產業的原始創新與發展起到了重大的引領作用。

在智能機器人研究方面,基金委2016年啟動了「共融機器人基礎理論與關鍵技術研究」重大研究計劃,擬資助經費2億元,面向高端製造、醫療康復等領域對共融機器人的需求,力圖為機器人技術和產業發展提供源頭創新支撐,還與深圳市人民政府共同設立機器人基礎科學中心項目。

在全球科學技術革新的時代浪潮下,對於人工智慧領域的基礎研究取得了不少突破性進展,科學家在學科前沿已經佔據了一席之地。根據SCImago期刊排名顯示,2015年,美國和在學術期刊上發表的相關論文合計近1萬份,而英國、印度、德國和日本發表的相關論文總和也只相當於美中兩國一半,人工智慧論文引用量排名世界第一,論文影響力方面則排名第三。麥肯錫公司全球總裁鮑達民說:「與美國是當今世界人工智慧研發領域的領頭羊。」

人工智慧有可能率先實現從跟跑到領跑

2016年,工程院根據人工智慧60年的發展,結合發展的社會需求與信息環境,提出了人工智慧2.0的理念。

工程院高文院士表示,人工智慧2.0的一個鮮明特徵是實現「機理類腦,性能超腦」的智能感知,進而實現跨媒體的學習和推理,比如人工智慧AlphaGo就是通過視覺感知獲得「棋感」:「它將圍棋盤面視為圖像,對16萬局人類對弈進行『深度學習』,獲得根據局面迅速判斷的『棋感』,並採用強化學習方法進行自我對弈3000萬盤,尋找對最後取勝的關鍵『妙招』。」通過這種感知,AlphaGo實現了符號主義、連接主義、行為主義和統計學習「四劍合璧」,最終超越人類。

楊衛認為,在研發活動的全鏈條——從基礎科學到技術及產品和市場中,基金委正是源頭供給者。順應時代發展要求深入探索人工智慧,不僅造福於民,更可為國家在重大研究領域的突破作出貢獻。

基金委發布的《國家自然科學基金「十三五」發展規劃》圍繞人工智慧發展戰略做出了明確部署與推動:「十三五」期間,基金委在學科布局中新增了「數據與計算科學」學科發展戰略,在發展領域中提出了包括面向真實世界的智能感知與交互計算、面向重大裝備的智能化控制系統理論與技術、流程工業知識自動化系統理論與技術以及大數據環境下人機物融合系統基礎理論與應用等多個優先發展領域。

此外,為推動人工智慧研究的拓展與豐富,科學基金將重點支持通信與電子學、計算機科學與技術、自動化科學與技術等分支學科之間的交叉研究,通過交叉研究孕育重大突破。

「人工智慧的發展前景閃爍著希望的曙光,有望領跑世界。」楊衛指出,在科技發展過程中,一個國家從跟跑到領跑的歷史性跨越既是華麗的,又是艱難的。它需要高瞻遠矚地把握創新規律,認識到領跑特有的表現形式,並審時度勢選擇正確的領跑方向,而人工智慧作為人機網共融的重要組成部分,和智慧數據、新物理、合成生命、量子躍遷一道,有可能成為科技率先實現從跟跑到領跑的跨越的五個重要領域。

科技前沿,權威視點,盡在「科普-科技前沿大師談」。歡迎轉發分享,轉載請註明出處。



熱門推薦

本文由 yidianzixun 提供 原文連結

寵物協尋 相信 終究能找到回家的路
寫了7763篇文章,獲得2次喜歡
留言回覆
回覆
精彩推薦