科學家楊強：談機器思維早了點兒

知識 07-21

人工智慧會產生自主意識嗎?

這就是科學和科幻的區別。人工智慧協會首位華人會員、第四範式首席科學家、香港科技大學計算機系主任楊強教授20日接受《第一財經日報》記者專訪時表示。

和霍金等科學家的擔憂不同，所謂人工智慧產生意識、奇點臨近，在楊強看來並不存在。

但人工智慧的確會對人類工作和生活創造便利。比如說未來的智能機器人，它可以看你怎麼工作、模仿你，你覺得重複性的工作都可以被它取代，而你只需專註作一些創造性的工作。楊強說。

人工智慧做了什麼？

20世紀60年代，人工智慧先驅圖靈提出著名的問題：機器可以有思維嗎? 圍繞這個問題，人工智慧的先驅開展了諸多探索。

他們有一個假設：智能包括計算機可能賦予的智能，來自於計算物理符號的排列組合，只要能很聰明地把這些物理符號排列組合，人類可以從一系列的零和一的組合來得到智能。前三十年，眾多人工智慧領域的科學家研究圍繞符號搜索展開。

前三十年圍繞符號搜索領域開展人工智慧研究的顯著成果，就是深藍計算機，楊強說，包括這次的AlphaGo，一半演算法都是搜索演算法，另一半演算法是機器學習。機器學習，正是人工智慧研究後三十年的主要成果，特別是新世紀以來，以神經網路為代表的機器學習技術不斷獲得突破。

一些人工智慧技術已應用於多個領域，例如廣告、智能客服。同時也可應用於金融領域，幫助人們更好地做出金融決策。

不過，儘管人工智慧技術發展取得了許多里程碑，但依然面臨瓶頸。

在楊強看來，人工智慧當前面臨的一項瓶頸是過於依賴大數據，現在的AI只是很初級的AI，因為它利用大數據來補足演算法的不足，只要數據足夠大的話，很多演算法上補丁都不用打了。如何在小數據情況下也能發展人工智慧，這是我們當前的一個關注焦點。

遷移學習，就是解決大數據對人工智慧制約問題的一項關鍵技術。

未來還能做什麼？

什麼是遷移學習 ? 比方說你建了一個薦書網站，又建了一個推薦食品的網站，那麼我們可以拿薦書網站模型遷移到新場景下應用。如果不用遷移學習，就得等很長時間獲得足夠多的數據來做智能推薦。楊強向記者舉例說。

除了遷移學習，科學家還試圖賦予人工智慧更多能力，例如終身學習。

未來，人類和人工智慧的關係就像是長機和僚機，僚機會跟隨長機做一些動作。比如說未來的智能機器人，它可以觀察人類如何工作，並模仿人類的工作。你覺得重複性的工作都可以被人工智慧取代，而你只需專註做一些創造性的工作。楊強說。

總的來說，人有哪些能力，未來都會對應著一個人工智慧。展望未來，楊強說。不過，人工智慧在不同領域的應用，需要一個領域一個領域地突破。

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