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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自數(shù)據(jù)派THU

11月14日至15日，由中國人工智能學(xué)會、嘉興市人民政府主辦，嘉興市南湖區(qū)人民政府、嘉興科技城管理委員會、浙江未來技術(shù)研究院（嘉興）共同承辦的2020第十屆中國智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇（CIIS 2020）在嘉興南湖舉辦。在11月14日的主論壇上，國務(wù)院參事、CAAI 理事長、中國工程院院士、清華大學(xué)信息學(xué)院院長、CAAI Fellow戴瓊海教授為我們帶來了題為《人工智能幾點思考——算力、算法、測試》的精彩演講。

以下是戴瓊海院士的演講實錄：

今天我和大家一起討論關(guān)于人工智能本身發(fā)展里的幾個問題。

首先，從歷史發(fā)展的長河來看，各種時代的區(qū)別不在于生產(chǎn)什么，而在于怎么生產(chǎn)和創(chuàng)造，這是最重要的環(huán)節(jié)。信息時代計算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)三大發(fā)明的誕生，使得其他學(xué)科非常迅速發(fā)展起來，包括原子能、空間技術(shù)、生物能等。人工智能現(xiàn)在以深度網(wǎng)絡(luò)為代表的工具應(yīng)用，使得很多地方又發(fā)生了翻天覆地的變化，帶來了新的增長點。人工智能迅速地推動行業(yè)發(fā)展，對人類社會的發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。本次大會既然是產(chǎn)業(yè)峰會，我們先來對人工智能產(chǎn)業(yè)做一個分析。

我們經(jīng)過了幾次產(chǎn)業(yè)革命，來到了人工智能時代，就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的后時代。在人工智能的發(fā)展歷程中，美國人工智能企業(yè)、歐洲人工智能企業(yè)和中國很多公司起到了非常重要的作用。我們分析一下人工智能在國家戰(zhàn)略中的地位。美國非常重視人工智能，在科研經(jīng)費投入方面，諸多科研方向中對人工智能領(lǐng)域始終保持著非常大的投入；從 2018 年國防戰(zhàn)略，一直到 2020 白皮書的發(fā)布，人工智能在美國掀起了很大的浪潮，希望在全世界把握高科技發(fā)展的動力。從美國人工智能產(chǎn)業(yè)布局來看主要有幾個方面，從智能搜索，包括自然語言處理、智能語音助手和智能機(jī)器人，以及無人駕駛方面形成了完整的行業(yè)生態(tài)，使得人工智能企業(yè)蓬勃發(fā)展。典型 AI 技術(shù)應(yīng)用包括智能機(jī)器人、無人駕駛，代表了兩個硬方向的產(chǎn)業(yè)智能，推動非?？?；還有在無人機(jī)方面，這是他們的殺手锏，也是未來軍事智能里最重要的組成部分。

人工智能在歐洲國家戰(zhàn)略中定位與發(fā)展， 2018 年 25 個國家簽署了加強(qiáng)《人工智能合作宣言》。歐洲人工智能整個產(chǎn)業(yè)布局，系統(tǒng)深入分析有智能芯片，包括網(wǎng)絡(luò)安全和醫(yī)療健康作為人工智能最重要的應(yīng)用領(lǐng)域；歐洲人工智能產(chǎn)業(yè)布局在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、未來交通和智能健康，這是三個重大的產(chǎn)業(yè)布局。

人工智能在我國戰(zhàn)略中的定位也非常深入。2016—2020 年，中共中央五中全會專門提到人工智能、量子科學(xué)、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域，定位非常重要。習(xí)主席在九次講話中提到人工智能對科技創(chuàng)新的重要作用。從人工智能產(chǎn)業(yè)上，我國從2019 年開始提出了新基建，最重要的環(huán)節(jié)是人工智能，而且人工智能也作為新基建的基礎(chǔ)問題和基礎(chǔ)設(shè)施科技創(chuàng)新的題目展開。所以，2020 年我國人工智能市場規(guī)模遠(yuǎn)超全球市場規(guī)模增速的水平，尤其疫情時代不減反增，這是我國人工智能發(fā)展最重要的趨勢。

人工智能產(chǎn)業(yè)布局從基礎(chǔ)、技術(shù)和應(yīng)用，以及硬件、軟件方面有很多公司開展了非常大的創(chuàng)新，比如智能醫(yī)療、智能金融、智慧教育、智慧交通、智能家居、智能零售等。人工智能在螺旋式上升，產(chǎn)業(yè)發(fā)展非?？鞎r，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也一直在討論人工智能應(yīng)該怎么往更加科學(xué)、更加透明、更加理性的方向發(fā)展。我們怎么做到強(qiáng)人工智能，怎么提升人工智能的算力，怎么開展測試，判斷未來人工智能應(yīng)該具有哪些法則、規(guī)則，這是大家要考慮的事情。通過上面的產(chǎn)業(yè)分析，回過頭來從技術(shù)角度要討論一下我們應(yīng)該做的三件事。

一、算力

人工智能發(fā)展非?？?，算力伴隨著人工智能出現(xiàn)一直都在提升和發(fā)展，相輔相成。1956 年感知機(jī)的誕生，這時候就提到算力問題；1965 年摩爾提出了摩爾定律，算力與人工智能也是相輔相成發(fā)展；1980 年專家系統(tǒng)；一直到 2012 年， GPU 的加速，如果沒有這個加速很難為產(chǎn)業(yè)服務(wù)；到 2016 年，圍棋 AI 在 170 個 GPU 上運行。流媒體視頻占全球互聯(lián)網(wǎng)下行流量的 58%。2019 年8 月國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)突破了 20 億，每月超過 20億的注冊訪問量，人工智能的蓬勃發(fā)展帶來了算力需求的指數(shù)增長。

從硬件的角度來看，摩爾定律在最近幾年已經(jīng)放緩，算力需求每三到四個月翻一番。從算力需求快速增長，到算力提升放緩，怎么去解決這個矛盾，國際上也做了各種探索。這是谷歌的TPU，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片，希望用它提升算力。包括中國的地平線、寒武紀(jì)等都開展了人工智能專用芯片的研究，這已經(jīng)和 CPU、GPU 不在一個量級了。還包括量子計算，可不可以存算一體架構(gòu)，類腦計算怎么提升，還有光電智能計算，從自然到科學(xué)都在討論這個問題，算力如何提升。對算力提升在國際上也是一個極具需求和發(fā)展的路徑。普林斯頓大學(xué)教授提到了全光計算，算力能提升3 個數(shù)量級，如果用上，功耗下降 6 個數(shù)量級。我們在提供算力的同時，功耗也在下降。其實光電計算并不是什么新東西，它和人工智能發(fā)展一樣是三起三落。光計算起來時，硅基的算力就夠了，后來貝爾實驗室做了人工智能、做了光電計算，但是沒有辦法用。一直到今年光電計算才提到議事日程。以三維受控衍射傳播實現(xiàn)全并行光速計算為例，這是一個顛覆，采集與計算無縫銜接，突破了存算分離速度制約，速度提升至少千倍，計算頻次 1 THz，遠(yuǎn)超 GHz 電子計算。國際上目前有三個架構(gòu)，一個是麻省理工的干涉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是明斯特大學(xué)和劍橋做的相變脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有清華大學(xué)做的衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都出現(xiàn)了不少研究和成果。如果光電計算實現(xiàn)，在無人系統(tǒng)中能夠體現(xiàn)非常大的能力，尤其是光電計算的自動駕駛，因為計算量非常快，導(dǎo)致力度特別大；在軍事武器，尤其導(dǎo)彈上，光電計算會使得現(xiàn)有的導(dǎo)彈速度再提升一個數(shù)量級，從而使無人系統(tǒng)更快、更小、更智能?，F(xiàn)在也在研究云上的光電芯片、端側(cè)的光電芯片，如果光電智能的芯片能研究出來，對新基建、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、計算機(jī)視覺、光通信和納米級目標(biāo)感知與識別這方面都能帶來非常大的作用，也是算力提升的一個最重要的方向。

二、算法

算法牽扯到我們的核心。要讓電腦像成人般下棋比較容易 , 讓它把一個東西放在一個桌子上也非常簡單。但是莫拉維克悖論指出，要讓電腦有如1歲小孩般的感知和行動能力卻是相當(dāng)困難，甚至是不可能的。因此，如何實現(xiàn)高效，而且這個算法還能解釋清楚，包括魯棒的新一代智能，現(xiàn)在國內(nèi)外都在研究。

腦科學(xué)對人工智能算法的啟示。人工智能算法的進(jìn)步都離不開腦科學(xué)的積累和呈現(xiàn)，包括算法層次的解釋、啟發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hubel 從1958 年發(fā)現(xiàn)簡單和復(fù)雜的細(xì)胞，發(fā)現(xiàn)視覺系統(tǒng)的卷積特性。還有一類，類腦計算、腦啟發(fā)、腦科學(xué)怎么做的。上面是 1907 年脈沖神經(jīng)元的認(rèn)知問題；1981 年美國加州提出了單板模擬百萬神經(jīng)元的計算，IBM 公司做了這方面的工作；直到現(xiàn)在，清華大學(xué)的專家都在類腦和存算一體上做了非常重要的工作。人工智能算法怎么考慮，下面這些做人工智能算法的很多科學(xué)家都是認(rèn)知科學(xué)家，而不是人工智能的信息科學(xué)家；上面腦觀測成果，腦科學(xué)為人工智能啟示和認(rèn)知科學(xué)家對人工智能的理解搭建了橋梁。

整體分析可以看到，腦科學(xué)家對信息傳遞機(jī)制、信息解釋機(jī)制有一批獲諾貝爾獎；人工智能方面，尤其是心理學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家提出了一系列人工智能的算法，他們獲得了圖靈獎。所以人類如何思考和機(jī)器如何思考是有關(guān)系的，怎么建立這樣一個恰當(dāng)關(guān)系，是要研究的重要環(huán)節(jié)。大腦工作機(jī)理、信息的傳遞，工作的功耗非常低，只有 20 瓦，怎樣找到新機(jī)制，找到新一代人工智能算法非常重要。從大機(jī)制來看，我們對神經(jīng)細(xì)胞的理解，這時候是感知的智能?，F(xiàn)在大部分都通過核磁共振對宏觀圖像理解，也就是現(xiàn)在提出的弱人工智能，如果把這三個打通，從微觀、介觀到宏觀結(jié)合起來，對全腦的認(rèn)知能不能做一個強(qiáng)認(rèn)知智能。這是整體的腦科學(xué)和機(jī)理建立起來，構(gòu)建一個認(rèn)知橋，多模態(tài)的觀測，通過先進(jìn)神經(jīng)技術(shù)，揭示腦結(jié)構(gòu)、腦功能與智能產(chǎn)生的多層次關(guān)聯(lián)與多模態(tài)影射機(jī)制，建立認(rèn)知模型和類腦智能體系。

美國 2016 年就啟動了一個阿波羅項目，1 億美金，3 個課題組共同聯(lián)合，有做機(jī)器學(xué)習(xí)，有做腦科學(xué)的，有做腦成像，有做腦機(jī)理，要做 1個立方毫米、10 萬神經(jīng)元的解析，把它們的連接打通。上面是神經(jīng)元模型，下面是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能不能揭秘映射關(guān)系。盡管斑馬魚、小鼠神經(jīng)元都不同，斑馬魚才有 1 千神經(jīng)元，果蠅不到 10 萬神經(jīng)元，人類最多 8 百多億神經(jīng)元，但是它們都具有通用智能。所以通用智能怎樣看待它對環(huán)節(jié)的理解，人對復(fù)雜環(huán)境的理解，斑馬魚對復(fù)雜環(huán)境的理解，生存的環(huán)境它們都能理解，因此都具備通用智能。但是完全靠它很難解釋一個通用智能的誕生。最近 IBM 用果蠅通用智能方法研制了一套武器裝備系統(tǒng)。果蠅 10 萬神經(jīng)元有 8 萬是視覺系統(tǒng)。研究符合人腦進(jìn)化過程的新一代人工智能理論體系能不能構(gòu)建起來，這是大家要思考的問題。因此，我們對腦科學(xué)里，尤其是機(jī)理做了分析，既有記憶痕跡假設(shè)，也有海馬體和記憶，一直到記憶與腦區(qū)的關(guān)系。通過記憶能不能構(gòu)建起一個新的人工智能算法，這是另外一條通路，我們在做試驗。

于是提出了生物機(jī)制，包括記憶環(huán)路。如果記憶環(huán)路超出界限，我們用物理的熵平衡把這個機(jī)理建模，最后能不能提出一個新的人工智能算法，這是清華提出的人工智能算法框架。這里需要反饋驗證，所以提出了生物科學(xué)機(jī)制的發(fā)掘，包括數(shù)學(xué)物理機(jī)制的約束，一直到新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣一個自學(xué)習(xí)的作用。這里給出一個框架，科學(xué)家希望能在這個框架下研究算法和工作。我們要做人工智能新的算法，一定要去打通腦科學(xué)機(jī)理；第二通過知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)趨同共同構(gòu)架一個架構(gòu)，這是人工智能算法的初步分析。

三、測試

既然人工智能算法這樣做了，現(xiàn)在我們一直要想到，算法好、算法壞是不是應(yīng)該測試一下。所以，人工智能從 2016 年到未來這一段時間發(fā)展非常快，各種游戲、工具，以及各種與人類相關(guān)的這種工作都被人工智能取代。但是，這些東西能不能做的更好，是不是已經(jīng)完結(jié)，需要做一套測試。圖靈首先給出了一個測試判斷人工智能的水平。第一代圖靈測試進(jìn)行過分析，圖靈測試的提出，包括到 1986 年早期自然語言處理，到現(xiàn)在程序首次通過了圖靈測試，人工智能終于能像人類一樣學(xué)習(xí)并通過了圖靈測試。第二代有很多科學(xué)家都在研究圖靈測試，對深度網(wǎng)絡(luò)怎么測試，現(xiàn)在已經(jīng)從通用測試到專用測試，具有了測試機(jī)器常識推理的能力，通過標(biāo)準(zhǔn)考試的能力。以前是給一個通用測試，70%，現(xiàn)在通用智能測試不能起作用，專用測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象推理能力。這是第二代，專用測試。

新一代圖靈測試，現(xiàn)在講新一代的認(rèn)知智能，從專用智能要走向通用智能，以前我們所提到的圖靈測試還能夠測試認(rèn)知智能嗎？這又提出了一個新問題，也是一個新方向。我們從腦、認(rèn)知、智能，人工智能理論從局部發(fā)展到全局發(fā)展，怎么做這樣的測試，這是需要挖掘和發(fā)展的。如何實現(xiàn)具有功能識別、邏輯還能推理、認(rèn)識還能決策的新一代認(rèn)知智能，要達(dá)到這三個要素，我們稱為新一代人工智能特征。

我們測試什么，按照功能識別、邏輯推理和認(rèn)知決策這三方面測試，可以分布測試也可以整體測試，這是對新一代人工智能提出的目標(biāo)和要求，給出新的測試方向。我們以前做認(rèn)知智能時，微觀、宏觀和全腦的介觀尺度觀測，類腦計算技術(shù)起到很大作用，也對測試帶來了新挑戰(zhàn)。大腦的信息 80% 來自視覺，包括人類獨有的語言功能，感知外界環(huán)境，理解建模外界環(huán)境，與外界環(huán)境交互，怎樣做決策、記憶與學(xué)習(xí)，感知世界、理解世界是人工智能最重要的目標(biāo)。從這里大家可以看到，多模態(tài)回路觀測技術(shù)揭示了腦結(jié)構(gòu)、腦功能與智能產(chǎn)生的多層次關(guān)系，所以認(rèn)知測試應(yīng)該是未來一個新方向。新一代圖靈測試邏輯推理，功能識別到認(rèn)知決策，目前部分方面國際上已經(jīng)做了很多貢獻(xiàn)，也在初步發(fā)展這條路徑。希望在座的，包括科學(xué)家、包括產(chǎn)業(yè)界都能夠在圖靈測試上發(fā)掘一些力量。

最后總結(jié)一下。在算力上包括光電計算在這里起到很大作用，從算法上我們更希望能不能更接近、更逼近本原的認(rèn)知計算理論與方法；第二，腦科學(xué)啟發(fā)人工智能；第三，認(rèn)知測試層面，能不能提出新一代圖靈測試，功能識別、邏輯推理、認(rèn)知決策這方面給出一個新方向。

（本報告根據(jù)速記整理）

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戴瓊海院士：人工智能幾點思考——算力、算法、測試

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