每經(jīng)記者 張韻    每經(jīng)編輯 魏官紅    

圖片來源：攝圖網(wǎng)

當(dāng)人工智能走過技術(shù)爆發(fā)，進入落地應(yīng)用、創(chuàng)造價值的新時期，AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)的重要性日益凸顯。過去，AI科學(xué)家們常常被問及人工智能可以為人們的生活帶來哪些改變，而現(xiàn)在，他們更多地在思考基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)如何載入人類意識，實現(xiàn)可信AI。

7月9日，來自國內(nèi)外人工智能領(lǐng)域的院士及頂尖科學(xué)家們在2020世界人工智能大會上共話下一代人工智能新范式，聚焦和探索人工智能最前沿的科技發(fā)展趨勢，圍繞人工智能算法創(chuàng)新、多學(xué)科交叉融合等話題，描繪智能視覺、智能醫(yī)療、智能芯片等領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展路徑。

AI也要舉一反三

2020年注定是不平凡的一年。微軟亞洲研究院院長洪小文說道：“在全球共同應(yīng)對疫情、逐漸恢復(fù)生產(chǎn)、重建社會生活的過程中，以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)正發(fā)揮出越來越重要的作用。”

突如其來的新冠肺炎疫情讓醫(yī)療與公共衛(wèi)生領(lǐng)域成為全球焦點，如何應(yīng)對疾病及其引發(fā)的社會問題和全球經(jīng)濟緊縮，給所有人都提出了挑戰(zhàn)。事實證明，人工智能技術(shù)做出了快速反應(yīng)。機器學(xué)習(xí)三巨頭之一的蒙特利爾大學(xué)計算機科學(xué)教授約書亞•本希奧表示，數(shù)字追蹤技術(shù)已經(jīng)可以通過匯聚大量微小線索預(yù)測新冠疫情傳染性風(fēng)險。

而在國內(nèi)，如智能服務(wù)機器人、智能CT設(shè)備等被應(yīng)用到方艙醫(yī)院等場景，實現(xiàn)零接觸診斷、智能陪護等功能，有效控制醫(yī)護人員感染率。正如微軟高級首席研究經(jīng)理Katsushi Ikeuchi所言，人工智能給人們生活帶來的最大改變在于讓這個虛實結(jié)合的現(xiàn)實世界獲得了透視力和關(guān)鍵的感知能力。

不過，在中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸看來，目前的人工智能僅僅解決了完全信息和結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的確定性問題，盡管極大推動了AI應(yīng)用落地，但在環(huán)境感知、理解環(huán)境、AI安全和推理決策等方面存在不安全、不可靠、不可解釋的問題。

此外，中國科學(xué)院院士何積豐補充道，由于數(shù)據(jù)本身具有偏向性，基于機器學(xué)習(xí)算法所得到的數(shù)學(xué)模型在決策時的不公平性也是頗受關(guān)心的話題。

站在人工智能新起點，張鈸提出，必須充分利用知識、數(shù)據(jù)、算力和算法四要素，讓機器深度學(xué)習(xí)，做到隨機應(yīng)變、舉一反三，才能不斷推進人工智能向前發(fā)展。

多學(xué)科交叉融合是關(guān)鍵

人工智能賦能百態(tài)，當(dāng)世界將目光投向第三代人工智能之時，有一群人正在默默努力著，向人工智能基礎(chǔ)理論發(fā)起沖擊，不斷研究以期突破現(xiàn)有局限。

圖靈獎獲得者、中國科學(xué)院院士姚期智認為，神經(jīng)拓撲結(jié)構(gòu)、隱私保護學(xué)習(xí)、可控的SuperAI是人工智能理論研究的新方向。悉尼大學(xué)教授、澳大利亞科學(xué)院院士陶大程正在從人工智能模型的容量和復(fù)雜度出發(fā)，進行分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器人研究所主任Martial Hebert則講述了如何利用智能視覺快速進行估算，加速判斷過程。

從理論到算法，我們還能為AI發(fā)展做些什么？第四范式創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官戴文淵認為，當(dāng)下人工智能發(fā)展面臨三個挑戰(zhàn)：第一是數(shù)據(jù)科學(xué)家門檻高、數(shù)量少；第二是缺少數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)，可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)依然稀缺；第三是AI發(fā)展所帶來的算力成本激增。

美國康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)教授Ramin Zabih也說道，人工智能研究人員是一個不可分割、全球相連的社區(qū)，用技術(shù)改變生活的共同志趣將大家團結(jié)在一起。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院教授Luc Van Gool則認為，對于深度網(wǎng)絡(luò)，我們正在用很多個標準架構(gòu)，但更合理的方式是我們應(yīng)該設(shè)計一種為某種特定應(yīng)用優(yōu)化過的架構(gòu)。

對此，札幌市立大學(xué)校長中島秀之的結(jié)論是，人工智能技術(shù)的發(fā)展需要多學(xué)科交叉融合。香港中文大學(xué)教授、商湯科技創(chuàng)始人湯曉鷗談道：“人工智能是一個非常包容的學(xué)術(shù)領(lǐng)域，不僅跨越學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域、跨越工業(yè)應(yīng)用行業(yè)，也跨越學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)邊界。最重要的是，人工智能是跨越國界的，是需要國際合作的。”

智見未來，韓國首爾大學(xué)人工智能研究所主任兼教授Kyoung Mu Lee表達了其對AI未來數(shù)年的期待：“希望在醫(yī)療、自動駕駛、機器人以及個人助手等領(lǐng)域有更多的實際結(jié)果出現(xiàn)，也希望利用AI解決環(huán)境、能源、衰老和低增長等人類面臨的問題。最終AI可以給我們帶來更高質(zhì)量的生活。”