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    對話院士張鈸:人工智能創(chuàng)業(yè)如何避免曇花一現(xiàn)

    6月6日下午,大數(shù)據(jù)文摘記者有幸在清華大學(xué)人工智能論壇專訪清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、中國科學(xué)院院士張鈸。針對人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)業(yè),年過八旬張?jiān)菏拷o出了自己的見解和意見。

      大數(shù)據(jù)文摘對話張鈸院士(大數(shù)據(jù)文摘記者袁璐 攝)

      人物簡介:張鈸,清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授,中國科學(xué)院院士。曾任信息學(xué)院學(xué)術(shù)委員會主任,智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任,中國自動(dòng)化學(xué)會智能控制專業(yè)委員會主任,《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》副主編等。主要從事人工智能理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、分形和小波理論等研究;以及把上述理論應(yīng)用于模式識別、知識工程、智能機(jī)器人與智能控制等領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)研究。

      張?jiān)菏科褚雅囵B(yǎng)73位博士生,“1/3是在研究院和高校任職,2/3在大公司的研究機(jī)構(gòu)任職,少數(shù)創(chuàng)業(yè)。參加創(chuàng)業(yè)的不到10%,6個(gè)人,這6個(gè)人中目前有2位基本成功了,有4位正在路上,至今還沒有一個(gè)完全失敗了的,他們創(chuàng)業(yè)的領(lǐng)域都跟信息技術(shù)相關(guān)。”張?jiān)菏吭趫A桌會議上如此驕傲的說。

      大數(shù)據(jù)文摘有幸聆聽了張鈸院士在清華人工智能論壇上的精彩演講,并在會后對張鈸院士進(jìn)行了“創(chuàng)業(yè)”專題的專項(xiàng)提問,希望以下回答能夠給已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域或馬上要踏入人工智能領(lǐng)域的你一些啟發(fā)。

      大數(shù)據(jù)文摘:您對人工智能和大數(shù)據(jù)這兩個(gè)方向的創(chuàng)業(yè)者有什么建議?

      張鈸院士:這兩個(gè)領(lǐng)域肯定是目前最重要的創(chuàng)業(yè)方向,當(dāng)然也要具體分析。我的博士生畢業(yè)之后打算創(chuàng)業(yè)的,我通常都和他們交談,我一般問的問題是,你有什么想法,你的想法別人有沒有。如果你的想法別人沒有,那就要看這個(gè)想法靠譜不靠譜,因?yàn)橹挥性诳孔V的情況下你才能走下去。如果說,你的想法別人也有,我就要問他,你憑什么會成功,會比別人搞得更好。往往最熱的領(lǐng)域,全世界最聰明的人都會投進(jìn)去,你憑什么戰(zhàn)勝那些人,靠什么?當(dāng)然靠你獨(dú)特的技術(shù)路徑和方法。在中國,如果要搞與互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的產(chǎn)業(yè),你就需要考慮這件事BAT有沒有興趣,一旦他們參與進(jìn)來,你如何與他們競爭。要記住你想做的事肯定要有一個(gè)門檻,如果這個(gè)門檻過低,那么當(dāng)大企業(yè)投入更多的人和錢來做這件事時(shí),你就很難堅(jiān)持了。

      歸根結(jié)底,你要有自己的創(chuàng)新,你采用的技術(shù)路線和商業(yè)模式要有獨(dú)到的地方。你要熟悉你想創(chuàng)業(yè)的領(lǐng)域,這樣你才能知道什么可以做,有什么困難等等。

      大數(shù)據(jù)文摘:如果讓您在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè),您會選擇哪個(gè)方向?

      張鈸院士:選擇創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域首先要知道你的優(yōu)勢在哪里,別人的弱點(diǎn)在何處。比如,我想搞醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)。目前從事醫(yī)療健大數(shù)據(jù)康服務(wù)與管理的人很多,首先需要考慮已有的工作有什么缺陷,我們有沒有機(jī)會。我們會發(fā)現(xiàn)盡管現(xiàn)在有很多人從事醫(yī)療健康大數(shù)據(jù),但大多沒有認(rèn)識到這項(xiàng)工作質(zhì)量的重要性,這是他們的弱點(diǎn)。為什么很多人做不好,就是因?yàn)樗麄円婚_始就想賺錢,急功近利,對質(zhì)量不重視,這樣肯定做不好。因?yàn)檫@項(xiàng)任務(wù)涉及到人身安全與健康,絕對不能在質(zhì)量上出問題。那么,如果我們要在這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè),就要把民生放在第一位,為人服務(wù)放在第一位。辦企業(yè)當(dāng)然最終目的是要賺錢,但不能把它放在第一位。如果我們沿著這條路線走,就有可以戰(zhàn)勝急功近利的人。

      還有一個(gè)就是教育,比如,機(jī)器人教育,即把機(jī)器人作為教育的載體。有了互聯(lián)網(wǎng)之后,多數(shù)人的學(xué)習(xí)與娛樂都是在二維空間中進(jìn)行,這對人的認(rèn)知和成長很有缺陷。所以,需要在學(xué)習(xí)過程中融入實(shí)體,與真實(shí)世界交互。,搞教育是我們的專長和優(yōu)勢,憑借這個(gè)優(yōu)勢我們有可能做得比別人好。一定要記得:許多事情你想到了,別人也肯定能想到。因此當(dāng)你在某個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)時(shí),一定會有許多人在做同樣的事情。

      1907年《綠野仙蹤》正式出版,萊曼·弗蘭克·鮑姆在書中這樣寫道:“非常有責(zé)任感,能想出各種點(diǎn)子,并能完美會話的機(jī)器人。它能思考、說話、行動(dòng),以及做一切事情,除了活著。“1907年的鮑姆大概沒有想到,幾百年之后他筆下的“鐵皮人”會真實(shí)出現(xiàn)在人們的生活,并帶來一個(gè)稱為“人工智能”的時(shí)代。

      幾十年沉浮 人工智能時(shí)代到來?

      1956年,在美國達(dá)特茅斯學(xué)院舉行的一次會議上“人工智能”的研究領(lǐng)域正式確立。會議的參加者在接下來的數(shù)十年間成為AI研究的領(lǐng)軍人物。他們中有許多人預(yù)言,經(jīng)過一代人的努力,與人類具有同等智能水平的機(jī)器將會出現(xiàn)。同時(shí),上千萬美元投入到AI研究中,以期實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

      而在同一年清華大學(xué)設(shè)立了自動(dòng)控制專業(yè),第一屆學(xué)生僅有10個(gè)人,是分別從原有的電機(jī)系各個(gè)專業(yè)抽調(diào)過來的,當(dāng)時(shí)21歲的電機(jī)與電器制造專業(yè)三年級學(xué)生張鈸也在其中。

      六十年后的今天,人工智能的發(fā)展正進(jìn)入前所未有的大好時(shí)期,不少人開始高呼:“人工智能創(chuàng)業(yè)風(fēng)口似乎已經(jīng)到來。”

      人工智能的“熱潮”并非首次出現(xiàn)。在上世紀(jì)七八十年代,人工智能曾經(jīng)產(chǎn)生過第一次創(chuàng)業(yè)高潮,當(dāng)時(shí)把人工智能技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)界的創(chuàng)業(yè)公司也有成百上千家,但是,當(dāng)時(shí)的熱潮只是曇花一現(xiàn)。

      張鈸院士將三十年前人工智能技術(shù)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的失敗主要?dú)w結(jié)為,早期傳統(tǒng)人工智能模型—專家級系統(tǒng)的不完善。隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用的不斷深入,專家系統(tǒng)自身存在的知識獲取難、就事論事、推理能力弱等問題逐步暴露出來。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),這些困難涉及人工智能研究的根本問題。如何縮短學(xué)術(shù)與技術(shù),技術(shù)與應(yīng)用之間的距離,即可擴(kuò)展(Scaling up)問題。20世紀(jì)80年代中期多個(gè)國家很多計(jì)劃開始面臨重重困難,已經(jīng)看出達(dá)不到預(yù)想的目標(biāo)。

      三十年前發(fā)生的事情今天又重新提出來,我們今天如何看待它?它究竟會不會像三十年前那樣曇花一現(xiàn)?我們又該如何避免三十年前的失敗結(jié)局?

      AI機(jī)遇下如何引領(lǐng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)?

      隨著計(jì)算機(jī)能力的增長,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)在足夠大的數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的支撐下,人臉識別、字跡識別、語音識別技術(shù)不斷發(fā)展。

      “面對如此大的市場規(guī)模,大家寄予非常大的希望。面對這些機(jī)遇,我們該如何利用這樣的機(jī)會,如何真正地利用好人工智能技術(shù)避免出現(xiàn)曇花一現(xiàn)的結(jié)果成為了我們現(xiàn)在急需要解決的問題。”在清華人工智能論壇上,張?jiān)菏孔髁酥黝}為《人工智能技術(shù)引領(lǐng)創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)》的演講。

      “人工智能技術(shù)的研究做得好不好,體現(xiàn)在是否能建造高性能的智能機(jī)器上”,張鈸院士在演講中如此提到。這樣的智能機(jī)器基本包含三部分。第一部分:感知,感知周圍的環(huán)境,適應(yīng)周圍的環(huán)境,這是人工智能需要的條件之一。第二部分:認(rèn)知,就是理性思考。前面是感性,動(dòng)物也具有部分感知能力;后面是理性,基本上只有人類才有。第三部分:執(zhí)行,就是動(dòng)作控制與協(xié)調(diào)。如控制肢體和臉部的運(yùn)動(dòng)等。人工智能研究首先從認(rèn)知開始。認(rèn)知行為就是邏輯思維或者理性思考,這是最高一級的智能行為,第二個(gè)就是感知(視覺、聽覺、觸覺等),第三個(gè)是動(dòng)作協(xié)調(diào)控制(智能控制),最后我把情感、靈感、理解或者意識等放在單獨(dú)的一類。

      所謂人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)該具備以下幾個(gè)特征,。第一個(gè)要素是感知,就是利用傳感器和感知的信息,使得系統(tǒng)能夠感知周圍的環(huán)境、適應(yīng)周圍的環(huán)境。第二個(gè)要素是使用知識,第三個(gè)要素是使用大數(shù)據(jù)。只要產(chǎn)業(yè)中涉及其中之一,大體就可認(rèn)為屬于人工智能產(chǎn)業(yè)了。“用人工智能技術(shù)來引領(lǐng)創(chuàng)新,從而帶動(dòng)創(chuàng)業(yè),便是所謂的‘技術(shù)引導(dǎo)創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)’。“張?jiān)菏空f。

      面對各種挑戰(zhàn) 如何在創(chuàng)業(yè)洪流里從容面對?

      “人工智能現(xiàn)在走到什么地方,會遇到什么樣的挑戰(zhàn),怎么解決。”提到人工智能的創(chuàng)業(yè)挑戰(zhàn),張?jiān)菏拷o了詳細(xì)的闡釋和具體的解決辦法指導(dǎo):

      第一個(gè)挑戰(zhàn)是人工智能可解決問題的限制

      第一個(gè)問題是,“我們知道我們的知道”(we know what we know),即知其然又知其所以然的問題。在人類理性思考與分析中有許多屬于這類問題,原則上可以通過啟發(fā)式搜索模型,或者基于知識和經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的推理模型由機(jī)器來實(shí)現(xiàn)。,在一定范圍和限制條件下,機(jī)器可以做到和人類一樣好。

      第二個(gè)問題是:感知問題,它屬于“我們不知道我們的知道(we do not know what we know )”,就是知其然不知其所以然的問題,這類問題可以用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的辦法由機(jī)器來實(shí)現(xiàn)。而且在限定的場合下機(jī)器也可以做得跟人類一樣好,甚至超過人類。

      第三類問題是,“我們知道我們的不知道(We know what we do not know)”,比如理解、直覺、情感、意識等,我們既不知其然,又不知其所以然,這能做嗎?可以做,即通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),通過“黑箱”學(xué)習(xí)的方法去模擬。但是這樣機(jī)器模擬出來的性能水平一般來講要比人類的性能差得比較多。

      第四個(gè)問題是“我們不知道我們的不知道”(we do not know what we do not know),由于我們還不知道這個(gè)問題的存在,自然無法解決。等問題被發(fā)現(xiàn)之后,才有可能考慮解決的辦法。

      第二個(gè)挑戰(zhàn)是人工智能已有方法的局限性

      第一個(gè)方法稱為“知識驅(qū)動(dòng)法”。這個(gè)方法的好處在于跟人類解決問題的方法相近,易于理解。,由于既有的知識表示過于就事論事,難以推廣,需要考慮抽象一點(diǎn)的知識表述方法。比如,用概率統(tǒng)計(jì)手段,把文本中的“詞”抽象成向量等等。第二個(gè)方法是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法”,就是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)?,F(xiàn)在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)方面都是基于概率統(tǒng)計(jì),概率統(tǒng)計(jì)的好處是便于處理大數(shù)據(jù),簡單地講,概率方法的基本原理是:數(shù)據(jù)越多結(jié)果的質(zhì)量越高,所謂的“大數(shù)定理”,它是概率方法的基石。但是概率的方法是一種黑箱法,分不清因果,只要重復(fù)出現(xiàn)多了,就認(rèn)為是規(guī)律、是真理。所以用這種方法來處理質(zhì)量比較差的生數(shù)據(jù),就產(chǎn)生一個(gè)致命的問題,就是錯(cuò)誤的東西重復(fù)多了就變成正確的了,無用的東西重復(fù)多了就被認(rèn)為有用。不幸的是,網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)盡管很多,但大部分是生數(shù)據(jù)。這個(gè)問題應(yīng)該引起大家的注意。另外是數(shù)據(jù)稀疏問題,籠統(tǒng)地講,大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量很大,但是跟你研究的問題直接有關(guān)的數(shù)據(jù)不見得很多,這個(gè)就是所謂的數(shù)據(jù)稀疏,比如每天超市里的交易量很大,但是具體考慮到張三的交易量就很稀疏、很少了。表面上數(shù)據(jù)很多,直接對你有用的數(shù)據(jù)卻很少。

      人工智能無疑成為今天科技發(fā)展的重中之重,讓冷冰冰的設(shè)備更加“懂”人,人與設(shè)備之間的互動(dòng)變得更加自然而直觀,也是眾多創(chuàng)業(yè)者趨之若鶩的原因。面對這些挑戰(zhàn),加強(qiáng)技術(shù)支撐,對問題進(jìn)行理性分析、分類解決,則變得尤為重要。“只有綜合利用既有的技術(shù),改進(jìn)既有的技術(shù),才能引導(dǎo)創(chuàng)業(yè)。”張?jiān)菏空劦健?/p>

      在清華人工論壇離席之前,張鈸院士給所有“創(chuàng)業(yè)者”寄語如下:

      “有一句話,我自己深有體會,深思出智慧。你要想做某件事情必須經(jīng)過深思熟慮,把問題想清楚、想透徹。如果大家有決心搞這件事情就必須花時(shí)間用心去思考。特別是想創(chuàng)業(yè)的人,你想創(chuàng)業(yè)你有什么招沒有,你要搞的東西大家都能想到、都會去搞,你的優(yōu)勢在哪兒?萬一將來BAT也來搞,你憑什么搞得過它?這些問題都考慮清楚了,你就可以勇往直前地去干。”

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      清華人工智能RONG論壇背景:

      6月6日下午,由清華海峽研究院、北京清華工業(yè)開發(fā)研究院、數(shù)據(jù)科學(xué)研究院共同主辦的清華人工智能論壇盛大舉辦。本次活動(dòng)邀請了清華人工智能領(lǐng)域的權(quán)威專家和校友產(chǎn)業(yè)界代表相聚清華,學(xué)術(shù)泰斗與產(chǎn)業(yè)嘉賓思想碰撞,共同為人工智能發(fā)展問診把脈。來自學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、投資機(jī)構(gòu)、政府部門以及媒體單位共500余人到現(xiàn)場參加了此次論壇,另有3000余觀眾通過在線視頻直播收看了論壇實(shí)況。清華RONG系列論壇由清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院發(fā)起。每次針對一個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)研究方向,聯(lián)合清華大學(xué)相關(guān)院系和清華大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合會的成員共同參與。目前已成功舉辦“大數(shù)據(jù)與新聞傳播”、“大數(shù)據(jù)與醫(yī)療健康”等十期。

      清華人工智能論壇獨(dú)家贊助商捷通華聲公司:

      捷通華聲公司自2000年創(chuàng)建以來,專注全方位人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,2011年,推出國內(nèi)最大最全的人工智能開放平臺——靈云。2013年,清華大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金投資捷通華聲,共同確立實(shí)現(xiàn)“靈云科技源自清華服務(wù)全球”的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)。2014年、2015年,通過雙方戰(zhàn)略合作,相繼共同創(chuàng)建了“清華靈云人工智能研究中心”、“清華海峽研究院人工智能研究中心”,致力于清華大學(xué)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,確立并鞏固清華大學(xué)在中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的領(lǐng)導(dǎo)地位。

      文圖|大數(shù)據(jù)文摘記者袁璐

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