2022新智者大会|王晓阳:自动获取知识是人工智能新阶段的重要体现

文章来源:网络整理编辑:采集侠2022-07-28 08:20

导读:

[2022新智者大会|王晓阳:自动获取知识是人工智能新阶段的重要体现

7月27日,由中国互联网协会指导、微博和新浪新闻主办、主题为“融合生态 价值共创”的2022新智者大会召开。作为人工智能领域的行业峰会,本次大会汇聚20余位人工智能及元宇宙相关领域的顶级科学家、企业家及学者。复旦大学计算机科学技术学院教授、CCF/CAAI Fellow王晓阳应邀出席大会,以《新一代人工智能的加速效应》为题发表了主题演讲,向观众们介绍了新一代人工智能的特性以及人工智能的加速效应。

2022新智者大会|王晓阳:自动获取知识是人工智能新阶段的重要体现

复旦大学计算机科学技术学院教授,CCF/CAAI Fellow王晓阳做主题演讲

以下为王晓阳先生演讲实录,内容经编辑略有删减:

大家好,很高兴今天能够来到新浪的新智者大会。今天很有幸跟大家讲讲我的一些看法,今天我讲的题目叫《新一代人工智能的加速效应》,我希望从这几个方面跟大家分享一下我最近的一些想法。

首先,我想从新一代人工智能的特性,从我的理解来稍微地讲一下,之后讲它的加速的效应,人工智能的加速效应到底体现在哪里。

之后我想专注一下,因为我是做计算机的,信息系统的构建或者信息系统本身是我们研究的一个对象。我们在咱们的新媒体、咱们的所有的目前很多媒体的传播当中,其实用到了非常多的信息系统。在这儿,我希望提一下信息系统在咱们人工智能的加速效应下,它的一种新的构建的方法论。

首先是这样,咱们也都知道,老生常谈,知识就是力量,我们知识是人类进步的一大源泉。知识目前的状况是知识不仅以书本的形式出现。在计算机出现之前,我们的知识都是从口口相传到书本的记录,这个是很重要的一个方式。

现在的知识不仅是以书本的形式出现了,知识是以数字化,数字的模型化、编码化、执行的自动化、规模化来展现在我们社会当中。咱们传统上的体现就在于计算机的软硬件上,这个是非常明显的一个进步。也就是说我们知识有了一种新的形态,这是一个很大的转变。

在咱们新的一代人工智能的情况下面,知识的模型、知识的传播,以及知识的使用等等,这个已经在一个非常新的状态下面进行。

我们有新的知识模型的出现,我们的知识模型不再是之前的那种计算机代码的形式,而以比方说神经网络这样的一种编码。

它的另外一个很大的改变,就是所谓的新知识的来源这样一个不同。之前咱们新的知识大部分基本上所有都是人类去总结、去编写,不管是以前书本上面也好,我们把它——知识总结出来写在书里,传给下一代,这是一种做法。还有就是咱们计算机的过程当中,咱们人类把知识写成代码,让计算机去执行。在我们新的一代人工智能知识的来源就改变了。

从人类的设计转变成了一个自动学习的过程,这个使得我们新一代的人工智能它的特点就非常明显。

原来最早的时候人类是知识的积累者、知识的传播者,以及知识的执行者。后来有了计算机的发展,使人类在这个过程当中可以把知识交给机器,交给计算机,由计算机去执行。

而目前一种发展的方式,是说知识的积累也不需要人了,人从整个知识的这样一个闭环里面,可以撤出,从机器当中自己去总结知识,形成编码,然后自动地执行,这是咱们目前人工智能一个新阶段的重要体现。

这个跟之前几次人工智能的风波、几次的浪潮不太一样,很有特色。目前重点的手段,咱们是向数据要知识,知识哪儿来?机器可以像科幻一样,这个机器人到处走走,它就把知识给积累起来了,但是目前可能还没有做到这一点。目前重要的手段是向数据要知识,就是人把这个数据交给机器,机器在数据里面去总结出知识来,把这个知识变成编码等等。

知识数据的重要性,以及存储介质的价格持续的下降。

以及我们各种各样新的通信的形态,互联网、物联网等等,使得我们数据的积累达到了很大的程度,使得我们目前这一阶段的人工智能能够做到向数据要知识这样一个过程。

成功案例也很多,我们其实也是老生常谈了,大家也知道AlphaGo是一个典型的向数据要知识的做法。我们还有很成功的,像自然语言理解、机器翻译、图像识别等等,都是因为我们有了大量的数据的积累,使得我们整个的人工智能能够形成这样一个闭环。

现在我们其实人类可能也搞不清楚图像是怎么识别的,就是这个人过来能认得出这是谁。

但是机器能够从大量的数据里面总结出来这样的一些知识,然后把它编成一种代码。这个代码可能是一个像我刚才说的,用神经网络的方式来编码,编了之后还能去做所谓的推理,能够推出来眼前这个人是不是某某某,这样的一个做法。所以整个的环路,都由人工智能来做。

自动驾驶目前是一个好像进展比较慢,但是我相信在不断收集数据之后,向数据进行学习,我们的人工智能完全能够做到我们所谓的自动驾驶这样一种方式。所以成功的案例非常地多,整个使得人工智能给了我们一个美好的向往。

那么它的加速效应也就是我刚才讲的这些,咱们传统的信息系统里面,以代码的形式来进行知识的编码。我们计算机其实弄到最后不复杂,都是一些If  and  else,就是如果这样就做这个,如果那样就做那个,这种一连串很复杂的纵横交错的组合,形成了我们知识的一种编码,这就是我们写的代码,我们写的计算机的Code虽然非常多,但是最终的形态还是非常简单的。但是这种简单的代码,就能够执行很复杂的一些计算、各种各样的输入输出。

我们传统的计算机代码是由人类的程序员做的,我们的工具是我们的编程语言。

我们最早是简单的很低层的代码,之后我们的编程语言越来越高级,能够讲几句话计算机可以执行很复杂的指令。但是无论如何,它还是一种人类来编码的这样一个过程。

这样的话这个代码能不能交给人工智能去构建呢?能不能学习呢?这个肯定是可能的。这个加速其实我们已经看到了,我刚才给的例子里面,我们已经看出来人工智能应该是可以替代整个知识的获取,以及编码等等这些功能。虽然可能它的编码目前不是以我们人类编码的这种形式,但是它以它独特的形态,比方说神经网络这样的形态来进行工作。

所以新一代人工智能它的加速其实就是在这儿,就是把很慢的这样一个人,把它从知识的积累到知识的编码、知识的执行等等,都把人给去除了。这样的话,可以大大地加快速度,能力也大大地提升。

也就是说新一代的人工智能给咱们知识领域带来这样一个重大改变,就是知识得以自动地获取。我们需要的所谓知识原来是比较慢,人类还是一个慢动作,从计算机的角度来看它是一个慢动作的东西。世界上事物在不断地变化,知识其实应该随着事态的变化来更新。

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