人工智慧大討論：2045年人工智慧超越人類靠譜么？

OFweek機器人網訊：一場GoogleAlphaGo與圍棋世界冠軍李世石的對弈吸引了全世界的目光，也讓人工智慧再度成為業界討論的熱點話題。人工智慧自1943年誕生以來，在幾十年的發展歷程中經歷了多次潮起潮落，人們卻從未停止過對人工智慧的研究與探索。當下，摩爾定律驅動計算力不斷增長，雲計算、大數據、移動互聯網這些趨勢在影響著人類社會的生活與生產方式，也成為人工智慧的催化劑，促使著人工智慧不斷的演進。那麼，在大數據時代到來的背景下，人工智慧未來會朝著什麼方向發展？人工智慧在未來能夠超越人類么？人工智慧兩大流派：聯結主義和符號主義孰優孰劣？近日，在百分點數據與價值國際論壇上，來自北京大學數學學院教授林作銓、東南大學計算機與工程學院教授漆桂林、普惠金融首席數據科學家李文哲以及百分點集團技術副總裁劉譯璟等多位人工智慧領域的專家就這些話題進行了深度討論。

眾所周知，人類的智能主要包括歸納總結和邏輯演繹，與之對應的就是人工智慧中的聯結主義和符號主義兩大最主要的流派。前者典型方法為神經網路、統計學習、深度學習等；而後者則包括形式語言、邏輯推理、專家系統等。這兩大流派在人工智慧發展歷史中互有起落。而隨著2006年加拿大多倫多大學教授、機器學習泰斗GeoffreyHinton在《科學》雜誌發表深度學習方面的論文，深度學習在學術界以及商業界持續升溫，語音識別、圖像識別、自然語言處理、搜索廣告等深度學習相關的應用為之大熱。作為聯結主義的代表，深度學習儼然成為人工智慧當下最為熱門的領域。

對此，北京大學林作銓教授認為：「2006年開始迅速發展的深度學習恰恰在人工智慧的基本原理方面並沒有太大貢獻。深度學習的本質是靠大量數據進行層級計算，第一層學習之後變成另一種表示，然後特徵的抽取變成第二層，層級越多所達到的效果一定會更好；另外，深度學習每一層的計算或者所謂的學習其實本質就是應用數學問題，即解出一個信息函數，但是原則上這些非線性函數都是難計算的。因此，帶來兩大問題就是：首先，深度學習網路不斷增加深度層級的意義；另外就是每一層級的計算的理論問題，計算數學解決不了，深度學習也解決不了。」

東南大學計算機與工程學院教授漆桂林則認為，讓機器學習具備認知和推理能力是人工智慧領域下一步需要真正思考的難題，「不是所有公司都擁有Google這樣的大數據能力，Google跑深度學習的效果非常好。但是換了另外一家公司卻可能沒那麼好的效果。如何在更小數據量上面提高機器的學習能力，其實需要讓它具有認知和推理能力。目前幾個深度學習領域的權威專家已經在不同場合表示需要把人類的規則推理引入到神經網路，使得神經網路具有更好的解釋性。」

「人們對於深度學習的理解還沒到我們想要的人工智慧的程度，想要通過深度學習的模型達到人的智慧還非常難做到。」普惠金融首席數據科學家李文哲補充道。

對於符號主義而言，認為人工智慧源自數學邏輯，核心思想就是應用邏輯推理法則，在人工智慧中體現就是機器定理證明。符號主義認為知識是信息的一種形式，是構成智能的基礎，知識表示、知識推理、知識運用是人工智慧的核心，知識通過符號表示，認知即為符號的推理過程，推理過程又可通過形式化語言來描述，並且主張通過邏輯方法來建立人工智慧統一體系。林作銓教授表示：「符號主義的核心目標仍然是探尋人工智慧的基本原理，屬於基礎研究。人工智慧的原始目的之一就是通過計算機來模擬人的智能行為，探尋智能的基本原理，這個目標還遠遠沒有達到。」

人工智慧之所有在當下受到廣泛關注，除了類似Watson參加危險遊戲、GoogleAlphaGo對戰圍棋世界冠軍這些熱門事件外，更多的是來自基於人工智慧的應用開始得到廣泛使用，比如銀行領域的自動欺詐檢測系統應用、零售商的銷售定價、智能家居機器人、人臉識別系統、自動語音識別等等。那麼對於公司而言，在人工智慧領域方向是選擇聯結主義還是符號主義呢？

對此，普惠金融首席數據科學家李文哲以金融業為例表示兩種方向都非常有用，他表示：「金融領域的特點是，公司剛成立不會擁有大量數據，因此不會嘗試聯結主義這種做法，因為像深度學習肯定需要大量的數據才能得到一個較好的結果。在數據量較少的時候，專家的經驗才是最重要的，這就屬於符號主義。比如對欺詐的分析、信用風險的評估，這些都是基於專家先前的經驗來做的。而當公司發展多年之後，積累了大量的數據樣本，則可以嘗試聯結主義的演算法。」在李文哲看來，採用符號主義還是聯結主義最大的考慮因素就是數據量，「具體到公司業務上考慮聯結主義還是符號主義就是公司的數據量和數據複雜度，符號主義很多都是靠經驗，很多邏輯是人為去定義。而當數據量非常龐大、而且屬性又非常複雜的時候，就很難用這種方式去定義，這時候就需要採用深度學習的方式。」

不過，在李文哲看來，深度學習仍然處於發展的初級階段，用戶仍然在做很多嘗試和實驗，他表示：「深度學習從2006年開始逐漸火起來，但還是較初級的階段，很多做深度學習的人在『蠻幹』，嘗試不同的方法。當發展到一定階段之後，就會有人研究理論層面。」

通常，人工智慧往往劃分為三個層級，即弱人工智慧、強人工智慧以及超人工智慧。像Google的AlphaGo就是弱人工智慧的典型代表，在某一單個領域擁有強大的人工智慧程序；另外，像機器人寫稿、Siri、微軟小冰等都屬於這個層級；通常弱人工智慧並沒有自主意識，按照固定結構去計算，並獲取答案。而隨著大數據以及計算能力的普及，弱人工智慧可以被看成已經基本實現。那麼，能夠主動尋找問題、構造問題的模型、並解決問題的強人工智慧什麼時候到來？甚至超過人類的超人工智慧時代離我們又有多遠？

眾多專家認為強人工智慧或者超人工智慧時代將會在不遠的將來到來。美國未來學家、Google工程主管Ray.Kurzweil在其《奇點臨近》一書中更是預言：「2045年左右，人工智慧將會來到一個"奇點"，跨越這個臨界點，人工智慧將超越人類智慧，人類歷史將會徹底改變。」不過，林作銓教授並不認同這種觀點，他表示：「關於人工智慧威脅人類的話題這幾十年以來都一直持續不斷，我並不認同2045年會是人工智慧超越人類的時間奇點，最近幾年搞的強人工智慧，也有人稱之為通用人工智慧，基本都不了了之，在短時間能很難看到實現的可能。」

「人工智慧已經有很多成熟的方法得到了應用，已經成為基礎設施中重要的一部分。歷史上，人工智慧也熱過好幾次，這次人工智慧熱對於人工智慧發展有推動作用，雖然可能有泡沫，但是這個過程其實對人工智慧發展有幫助。」林作銓教授最後表示道。

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