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登录 站 内 检索 人类 迎来 与 人工智能 共舞 新时代 下 一 步 棋 怎么 走 ？ 
2016 年 05 月 07 日 07 : 00 来源 ： 经济日报 原 标题 ： 人类 迎来 与 人工智能 共舞 新时代 从 年轻 的 英国 数学家 图灵 第一次 在 论文 “ 理想 的 计算机 ” 中 提出 图灵机 模型 ， 到 麦卡锡 正式 提出 “ 人工智能 ” 这 一 概念 ， 从 费根 鲍姆 等 人 研制出 世界 上 第 一个 专家系统 程序 DENDRAL ， 到 今天 谷歌 围棋 计算机 程序 “ AlphaGo ” 在 与 韩国 棋手 李世石 的 人机 大战 中 胜出 ， 人工智能 迈 过 一个 又 一个 里程碑 ， 如今 已经 整整 走过 60 年 。 
人工智能 究竟 离 人类 智慧 有 多远 ？ 
机器 向 人 的 迈进 中 遇到 哪些 挑战 ？ 
对于 人工智能 在 某些 方面 的 胜出 我们 该 担心 还是 庆幸 ？ 
4 月 22 日 ， 在 由 人工智能 学会 发起 的 2016 全球 人工智能 技术 大会 暨 人工智能 60 年 纪念活动 启动 仪式 上 ， 《 经济日报 》 记者 作 了 深入 采访 。 
人工智能 有 多能 2015 年 ， 一 款 人工智能 应用 “ how-old . net ” 火爆 朋友 圈 ， 只要 上传 一 张 照片 ， 系统 就 会 猜 出 照片 中人 的 年龄 和 性别 。 
这 款 智能 应用 仅仅 用 了 20 多行 代码 去 调用 微软 认知 服务 中 的 API （ 应用程序 编程 接口 ） ， 就 可以 轻松 实现 。 
“ 人工智能 的 趋势 就是 未来 要 像 人类 一样 看到 世界 、 听到 世界 、 理解 世界 。 
” 微软 亚洲 研究院 常务 副 院长 芮 勇 说 。 
对此 ， 微软 发布 微软 认知 服务 ， 把 一 批 API 放在 云 上 ， 希望 第三方 开发者 能够 很 容易 地 调用 这些 API ， 写出 更加 智能 的 应用 。 
如今 ， 已经 有 众多 类似 应用 被 开发 出来 ， 人工智能 在 人脸 识别 方面 的 准确度 已经 超过 人类 。 
既然 计算机 可以 识别 人脸 ， 是否 可以 识别 其他 物体 ？ 
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” 芮 勇 说 。 
人工智能 除了 在 语音 识别 、 图像 识别 ， 包括 在 自然语言 理解 方面 取得 了 一 系列 的 进步 外 ， 还 在 走向 自 适应 的 智能 。 
“ 人工智能 的 进步 ， 让 机器 在 不同 的 环境 下 能够 自 适应 地 帮助 人类 。 
比如 现在 人们 用 的 自拍 软件 就 用 了 很多 人工智能 的 核心 技术 ， 使得 拍照 时 不用 考虑 外部 环境 ， 机器 会 自动 实现 噪声 去除 、 光线 补偿 和 画面 优化 。 
” 芮 勇 说 。 
三星电子 中国 研究院 院长 张 代 君 表示 ， 人工智能 的 发展 不仅 会 带来 新设备 ， 还 会 改造 已有 的 产品 和 服务 。 
家电 设备 智能化 后 ， 冰箱 不仅仅 可以 用来 储存 食物 ， 还 会 用 大数据 处理 分析 并 提出 健康饮食 建议 ， 甚至 进行 通信 和 人机 交互 、 厨房 娱乐 等 。 
语音 识别 改进 后 ， 每个 人 都 可以 有 一个 智能 语音 生活 助理 ； 移动 智能 健康 应用 进行 大数据 处理 以后 ， 每个 人 都 可以 有 一个 智能 健康生活 助理 。 
具有 智能 提醒 功能 的 个人 智能 助理 使用 范围 越来越 广泛 ， 这样 的 新 服务 领域 ， 是 人工智能 带给 人类 的 红利 。 
人工智能 已经 战胜 人类 智能 了 吗 谷歌 超级 人工智能 系统 AlphaGo 在 与 顶尖 围棋 高手 李世石 的 较量 中 取得 胜利 ， 是 人工智能 发展史 上 重要 的 里程碑 ， 显示 出 人工智能 在 复杂 的 博弈 游戏 中 开始 挑战 最高级 别的 人类 选手 。 
“ 在 AlphaGo 和 李世石 对弈 之前 ， 大家 的 评测 是 一边倒 的 ， 很多 人 认为 机器人 目前 与 人类 还有 很大 差距 ， 但 4 ∶ 1 的 大 比分 结果 让 人们 大跌眼镜 。 
有人 甚至 开始 思考 ， AlphaGo 战胜 了 李世石 是否 就 代表 人工智能 战胜 人类 。 
” 中国 人工智能 学会 副 理事长 、 科大 讯飞 轮值 总裁 胡 郁 说 。 
“ 实际上 ， 对于 围棋 这样 固定 规则 下 的 完全 信息 博弈 ， 计算 机能 打败 人类 是 迟早 的 事 ， 因为 计算机 的 计算 能力 在 不断 提升 。 
” 胡 郁 说 ， “ 让 人 惊讶 的 是 ， 深度学习 让 人工智能 获得 了 颠覆 性 的 成长 ， 人们 以为 会 在 10 年到 15 年后 才 会 有的 事情 ， 这么 快 就 发生 了 ” 。 
与会 专家 介绍 ， 人类 目前 下 完 的 所有 围棋 记录 达 16 万 盘 ， 但 AlphaGo 在 学习 下棋 的 过程 中 ， 自己 又 生成 了 3000 万 盘 ， 没有 人 记得 住 如此 多 的 数据 ， 但 计算机 可以 ， 因为 它 算 得 快 、 存 得 多 。 
中国 人工智能 学会 理事长 、 中国工程院 院士 李德 毅 分析 ， 机器 之所以 能 下 赢 整 盘 比赛 ， 是 因为 它 突破 了 传统 的 程序 ， 构建 了 两 道 模仿 人类 思维 的 深度 卷积 神经网络 。 
第 一道 网络 主要 担当 棋局 态势 的 评估 ， 第 二道 网络 评估 如何 落子 。 
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” 胡 郁 说 。 
即便 如此 ， 也 不能 代表 人工智能 已经 战胜 人类 智能 。 
芮 勇 表示 ， 人类 和 人工智能 各 有 强弱 之 处 。 
“ 如果 从 记忆力 和 计算 能力 上 来讲 ， 人类 拼 不过 计算机 。 
单纯 背 一个 圆周率 π （ 3.1415926 … … ） ， 没有 人 能 背 得 过 计算机 。 
但是 要论 创造力 、 抽象 能力 和 发明 的 能力 ， 人工智能 远远 比不上 人类 。 
人工智能 的 下 一个 60 年 ， 需要 把 人类 和 机器 二者 擅长 的 地方 相 结合 ， 这样 人类 会 拥有 一个 更加 增强 的 智能 。 
” 芮 勇 说 。 
人工智能 下 一 步 棋 怎么 走 计算机 的 运算 能力 和 存储 记忆力 已经 完胜 人类 ， 甚至 在 感知 能力 ， 如 听觉 、 视觉 系统 构建 上 ， 也 取得 了 飞速 发展 ， 但是 在 认知 智能 上 ， 计算机 还有 很 长 的 路 要 走 。 
对大 脑科学 深度 的 研究 有利于 人工智能 再认 知方 面的 突破 。 
胡 郁 介绍 说 ， “ 人 的 大脑 是 一个 非常 神奇 的 系统 ， 计算机 深度学习 的 基础 深度 神经网络 就是 来自 于 人脑 的 启发 。 
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从 这方面 寻求 突破 需要 很 长 的 时间 ” 。 
“ 当前 微软 、 IBM 、 Google 等 则 走 了 不 一样 的 道路 ， 在 人工智能 方面 取得 了 巨大 成绩 ， 全 依赖 于 现在 工业 上 所 使用 的 弱 人工智能 的 方法 ， 利用 大数据 寻求 认知 智能 的 突破 。 
” 胡 郁 说 。 
在 大数据 的 背景 下 ， 人工智能 需要 改变 传统 发展 思路 ， 应该 更加 注重 学习 。 
李德 毅 表示 ， 人工智能 的 核心 不仅仅 是 算法 。 
传统 的 思路 认为 ， 软件 等于 程序 加 数据 ， 程序 是 最 重要 的 ， 把 数据 放到 程序 里 ， 进而 形成 人工智能 。 
然而 ， 随着 大数据 的 发展 ， 要 形成 数据 驱动 的 人工智能 ， 用 记忆 认知 、 技术 认知 和 交互 认知 形成 决策 脑 ， 才 会 出现 当前 人工智能 井喷 的 局面 和 灿烂 的 前景 。 
除了 要 充分 利用 大数据 的 优势 发现 新 的 应用 ， 开疆拓土 ， 还 需要 更多 地 研究 小 数据 。 
香港科技大学 冠名 讲座 教授 、 国际 人工智能 学会 FELLOW 杨 强 表示 ， 未来 人工智能 的 成功 并 不 一定 需要 大数据 ， 小 数据 是否 也 可以 让 人工智能 成功 ？ 
这是 发展 人工智能 需要 进一步 研究 的 问题 。 
除了 软件 方面 的 突破 ， 人工智能 的 实现 显然 还 需要 更多 的 硬件 支持 。 
张 代 君 表示 ， 人工智能 不 可能 “ 平地 起 高楼 ” ， 它 仰赖 配套 的 基础设施 。 
“ 计算机 的 运算 与 控制 核心 是 CPU （ 中央处理器 ） ， 随着 人工智能 的 发展 ， 我们 是否 需要 专为 人工智能 而 生 的 ‘ APU ’ （ 人工智能 处理器 ） ？ 
” 实际上 ， 这样 的 深度学习 所 需 专用 芯片 ， 已经 在 一家 新生 企业 寒武纪 中 诞生 。 
寒武纪 科技 创始人 及 首席 执行官 陈 天石 介绍 说 ， “ 现在 人工智能 深度学习 成功 的 全部 应用 都 是 基于 通用 处理器 ， 如 CPU 或者 GPU 处理器 。 
但是 ， 使用 通用 处理器 去 执行 智能 负载 ， 效能 比 很 低 。 
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陈 天石 表示 ， 在 未来 的 智能 时代 ， 不管 是 云 服务器 还是 终端 计算机 设备 ， 可能 都 需要 像 深度学习 这样 的 专用 处理器 ， 它 不会 去 替代 从前 已有 的 通用 芯片 ， 但是 会 专门 处理 智能 任务 这样 重要 又 及其 特殊 的 领域 。 
人工智能 面临 怎样 的 挑战 人工智能 经历 了 60 年的发展 ， 尤其 最近 10 年间 ， 其 语音 识别 、 手写 文字 识别 、 人脸 识别 这样 的 传统 识别 技术 ， 在 大数据 的 引导 下 已经 逐步 商业化 并 形成 了 一个 很大 的 风口 。 
“ 虽然 人工智能 在 60 年间 经历 了 三 次 发展 高潮 ， 但 因 没有 标准化 ， 人工智能 的 发展 还 处于 比较 初级 的 阶段 。 
” 张 代 君 说 。 
百度 深度学习 研究员 徐伟 指出 ， 人类 智能 的 核心 ， 是 自我 学习 和 创造 的 能力 ， 这方面 恰恰 是 现在 人工智能 系统 的 短 板 。 
人工智能 的 进步 ， 往往 依靠 大量 数据 的 “ 投 喂 ” 。 
为了 让 机器 认出 一 只 猫 ， 动辄 需要 准备 成千上万 只 猫 的 图片 。 
这种 学习 过程 ， 显然 和 人类 的 学习 方式 相去甚远 。 
“ 人工智能 还 很 难 从 少量 标注 数据 中 学习 。 
” 徐伟 指出 。 
相比 人类 而言 ， 人工智能 在 某些 方面 还 显得 相当 “ 笨拙 ” 。 
谷歌 的 自动 驾驶 车 ， 目前 已经 行驶 了 数 百 万 公里 ， 还是 没法 实现 彻底 “ 自主 驾驶 ” ； 而 开车 里程 1000 公里 的 人类 驾驶员 ， 便 算 得 上 “ 老 司机 ” ， 可以 游刃有余 地 面对 路上 的 突发 情况 。 
即便 当前 人工智能 十分 引 以为 傲 的 AlphaGo ， 也 存在 很多 缺陷 。 
李德 毅 指出 ， 从 技术 上 说 ， AlphaGo 的 卷积 神经网络 有 太 多 的 学习 参数 ， 在 学习 中 不能 保证 算法 是 正确 的 。 
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“ AlphaGo 的 学习能力 很 强 ， 因 其 是 我们 围棋 手 教 出来 的 。 
因此 ， 我 认为 人工智能 深度学习 发展 至今 ， 不管 是 卷积 神经网络 还是 其他 的 神经网络 学习方法 ， 都 不是 人工智能 的 终结者 。 
未来 ， 围棋 机器人 要 发展 成为 人类 的 伙伴 ， 他们 有 智慧 、 个性 和 行为 能力 ， 甚至 还有 情感 。 
” 李德 毅 说 。 
“ 尽管 人工智能 当前 遇到 很多 挑战 ， 但 未来 ， 机器人 给 人类 带来 的 影响 将 远远 超过 计算机 和 互联网 在 过去 几十 年间 对 人类 的 影响 。 
人工智能 已经 在 改变 世界 ， 曾经 的 很多 工作 岗位 都 将 被 机器人 替代 ， 但 同时 又 自然 地 涌现 出新 的 工作 岗位 。 
人类 应该 善于 更好 地 调教 帮助 机器人 ， 利用 机器人 的 优势 ， 弥补 机器人 的 不足 ， 用 新 的 机器人 淘汰 旧 的 机器人 。