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中國工程院院士論壇惠州召開,徐揚(yáng)生、高文、王海峰、吳楓帶你看 AI 發(fā)展與未來

本文作者: 汪思穎 2018-05-14 18:16
導(dǎo)語:他們或詳細(xì)地報(bào)告了最新的學(xué)術(shù)進(jìn)展,或幽默地展示了自己最新的研究,演講涉及到機(jī)器人、智能城市、AI 應(yīng)用、類腦計(jì)算、視頻編解碼等多個(gè)領(lǐng)域。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按,2018 年 5 月 11 日,中國工程院院士「智能與網(wǎng)絡(luò)前沿問題與應(yīng)用」論壇于惠州召開,本次大會(huì)由中國工程院指導(dǎo),香港中文大學(xué)(深圳)、鵬城實(shí)驗(yàn)室(深圳網(wǎng)絡(luò)空間科學(xué)與技術(shù)省實(shí)驗(yàn)室)承辦,惠州仲愷(國家級(jí))高新區(qū)管委會(huì)、星河控股集團(tuán)協(xié)辦。

會(huì)上,中國工程院院士、香港中文大學(xué)(深圳)校長徐揚(yáng)生,中國工程院院士、鵬城實(shí)驗(yàn)室主任高文,百度副總裁、研究院院長王海峰,中國科技大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院執(zhí)行院長吳楓帶來了四場精彩的主題報(bào)告,他們的演講涉及到機(jī)器人、智能城市、AI 應(yīng)用、類腦計(jì)算、視頻編解碼等多個(gè)領(lǐng)域,各位學(xué)術(shù)大?;蛟敿?xì)地報(bào)告了最新的學(xué)術(shù)進(jìn)展,或幽默地展示了自己最新的研究,現(xiàn)場座無虛席。

機(jī)器人與人工智能時(shí)代的教育

作為第一位演講的嘉賓,徐揚(yáng)生院士開場即表示,現(xiàn)在已經(jīng)到了人工智能時(shí)代,這一時(shí)代人工智能對社會(huì)的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生諸多影響,同時(shí)人工智能也將影響到教育。在報(bào)告中,他先是列舉了他們研制的各種機(jī)器人和智能機(jī)器,之后談到機(jī)器人從動(dòng)作到智能的發(fā)展,在演講的最后,他提到了智能革命以及心腦解放對人類社會(huì)的影響,以及人工智能時(shí)代應(yīng)該進(jìn)行什么樣的教育。

中國工程院院士論壇惠州召開,徐揚(yáng)生、高文、王海峰、吳楓帶你看 AI 發(fā)展與未來

他表示,機(jī)器人即感知、認(rèn)知再加上動(dòng)作。之后,他展示了他們研制的一系列機(jī)器人,比如單輪機(jī)器人、爬樹機(jī)器人、爬衫機(jī)器人、家庭服務(wù)機(jī)器人、安全監(jiān)控機(jī)器人、救災(zāi)機(jī)器人、智能交互機(jī)器人、智能帽控輪椅、智能鞋等等。

在他看來,機(jī)器人技術(shù)有四大特征:

  • 一是智能化技術(shù),即自主識(shí)別判斷能力;

  • 二是綜合性技術(shù),這是典型的交叉學(xué)科;

  • 三是實(shí)時(shí)性技術(shù),需要能對不可預(yù)知的突發(fā)情況進(jìn)行快速處理;

  • 四是交互性技術(shù),這里涉及到與人與機(jī)的各種交互。

他表示,這里面存在很多科學(xué)問題,比如圖像的理解、智能的描述、實(shí)時(shí)深度學(xué)習(xí)、人與機(jī)器的交互、普適性感知。

他表示,在之前的幾十年,機(jī)器人基本上圍繞著動(dòng)作在發(fā)展,而現(xiàn)在得益于大數(shù)據(jù)的支撐,是時(shí)候考慮機(jī)器人的智能了?!钢悄鼙葎?dòng)作更重要?!顾麖?qiáng)調(diào)。他以人來舉例,他說道,人的骨骼、皮膚、腸胃等等一直處于更新?lián)Q代中,但人的腦部中樞和神經(jīng)細(xì)胞終身不變,大腦和「心靈」,遠(yuǎn)比肉體重要。引申到技術(shù),他表示,現(xiàn)在越來越多的機(jī)械代替人肉體的勞動(dòng),但是,大腦與心靈的解放遠(yuǎn)比肉體要重要。

他強(qiáng)調(diào),心腦解放將帶來一場智能革命,人類將重新進(jìn)行社會(huì)分工,許多行業(yè)會(huì)面臨消失的困境。機(jī)器人的強(qiáng)項(xiàng)是記憶、邏輯、精準(zhǔn)、快速,人的強(qiáng)項(xiàng)是直覺、感情、想象、創(chuàng)造,所以人應(yīng)該發(fā)揮自己的強(qiáng)項(xiàng)。這就引出人工智能時(shí)代的教育問題,他認(rèn)為,應(yīng)該培養(yǎng)學(xué)生的想象力和創(chuàng)造力,引入非知識(shí)型的教育和考試。

深度剖析智慧城市大腦

接下來是高文院士的精彩報(bào)告,高文院士講了智慧城市的應(yīng)用,并從技術(shù)層面對智慧城市大腦進(jìn)行了剖析。

中國工程院院士論壇惠州召開,徐揚(yáng)生、高文、王海峰、吳楓帶你看 AI 發(fā)展與未來

他提到城市現(xiàn)存的交通問題、安保問題,對于交通堵塞問題,目前一般的做法只是根據(jù)每個(gè)路口的交通狀況做出分析,解決能力很差。他提到杭州的案例,他表示,杭州由于車輛、路口眾多,經(jīng)常存在堵車現(xiàn)象,他們通過云計(jì)算重新規(guī)劃信號(hào)燈,控制紅路燈的時(shí)間,達(dá)到了平均 17% 的駕駛速度優(yōu)化。他們稱這一系統(tǒng)為城市大腦。之后,他詳解了城市大腦系統(tǒng)的構(gòu)造,最底層是數(shù)據(jù)庫,中間是數(shù)據(jù)交換平臺(tái),上層是算法,再往上是操作和服務(wù)的平臺(tái),外圍是各種各樣傳感器。所有信號(hào)都會(huì)匯總到這個(gè)系統(tǒng)里,進(jìn)行統(tǒng)一優(yōu)化。

但他表示,雖然用以上系統(tǒng)根據(jù)以往的數(shù)據(jù)來做調(diào)度規(guī)劃表現(xiàn)不錯(cuò),但對突發(fā)事件無法及時(shí)做出判斷。主要原因如下:現(xiàn)在在設(shè)計(jì)系統(tǒng)的時(shí)候,是為存儲(chǔ)而設(shè)計(jì),不是為了實(shí)時(shí)響應(yīng)而設(shè)計(jì),不夠智能;系統(tǒng)里沒有統(tǒng)一的時(shí)間戳;沒有準(zhǔn)確的地理位置信息;無法在壓縮數(shù)據(jù)上直接解碼分析。

之后他提出數(shù)字視網(wǎng)膜的概念,這一系統(tǒng)可以解決數(shù)據(jù)和算法利用率低的問題。他提到其中的核心技術(shù),

  • 一是高效的編碼;

  • 二是視頻特征的緊湊表達(dá);

  • 三是視頻編碼與特征編碼的聯(lián)合優(yōu)化;

  • 四是聯(lián)合 R-D 和 R-A 優(yōu)化。

他表示,數(shù)字視網(wǎng)膜結(jié)合了視頻編碼+特征編碼,既能精細(xì)編碼視覺內(nèi)容,又具備面向識(shí)別理解的功能。之后,他提到數(shù)字視網(wǎng)膜的整體框架,詳細(xì)描述了構(gòu)建方案以及效果,例如可以進(jìn)行無牌車搜索、遮擋車輛搜索等。

在演講最后,他總結(jié)道,要想真正做好智慧城市,僅僅依靠現(xiàn)有的攝像機(jī)和系統(tǒng)是不行的,需要提升到帶有數(shù)字視網(wǎng)膜的攝像機(jī)。他表示,技術(shù)上的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)完成了,接下來就是產(chǎn)品和系統(tǒng)開發(fā)。

雷鋒網(wǎng)此前對高文院士的城市大腦進(jìn)行過相關(guān)報(bào)道,詳情參見:高文院士50張PPT,帶你看懂城市大腦的瓶頸與重大突破點(diǎn)

百度在人工智能上的布局

隨后上臺(tái)演講的是百度副總裁、研究院院長王海峰,王海峰的演講主題是《智能時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》,演講伊始,他說道,前面兩位院士不約而同都講到了人工智能,他今天的主題也是智能。他表示,互聯(lián)網(wǎng)近年來快速發(fā)展,帶來一系列強(qiáng)大的算法、大數(shù)據(jù)以及計(jì)算平臺(tái),這是人工智能得以高速發(fā)展的基礎(chǔ)。

他說道,人工智能正在影響各行各業(yè),為行業(yè)帶來更高的效率,更高的生產(chǎn)力。

接下來他講了百度在人工智能上的布局,他表示,百度成立之初即布局人工智能,在 2010 年開始全面布局,目前已經(jīng)形成相對比較完整的生態(tài)。

中國工程院院士論壇惠州召開,徐揚(yáng)生、高文、王海峰、吳楓帶你看 AI 發(fā)展與未來

百度人工智能技術(shù)布局主要有四個(gè)層面:

  • 一是基礎(chǔ)層,這里就是前面提到的大數(shù)據(jù)、算法、大計(jì)算;

  • 二是感知層,這里包括語音、圖像、視頻、AR/VR;

  • 三是認(rèn)知層,這里包括自然語言處理、知識(shí)圖譜、用戶畫像;

  • 四是平臺(tái)層,即AI開放平臺(tái)與生態(tài)。

他表示,百度所建立的平臺(tái)一方面服務(wù)于百度的業(yè)務(wù),比如做搜索,另一方面也可以讓各行各業(yè)受益。

接下來他講了百度的智能搜索,現(xiàn)在用戶需求越來越復(fù)雜,越來越多的內(nèi)容線上化,設(shè)備和場景越來越豐富,因此,搜索要改變。他將傳統(tǒng)搜索與智能搜索進(jìn)行對比,傳統(tǒng)搜索只存在網(wǎng)頁數(shù)據(jù),抓取之后進(jìn)行需求匹配、排序。

智能搜索依賴龐大的知識(shí)圖譜構(gòu)建計(jì)算,還有基于深度學(xué)習(xí)的搜索排序與應(yīng)答、基于知識(shí)圖譜和深度語義分析的需求理解。在交互層,除了搜索框里的文字,更多是用麥克風(fēng)進(jìn)行語音交互,同時(shí)也可以利用攝像頭進(jìn)行視覺交互。

之后他為大家展示了百度知識(shí)圖譜的一小部分以及如何構(gòu)建這一知識(shí)圖譜,他也談到需求理解中幾項(xiàng)典型技術(shù)如語義排序、多模交互問題等等。

在百度AI整體戰(zhàn)略布局上,主要有底層的智能云,中間的百度大腦,最上層的阿波羅自動(dòng)駕駛平臺(tái),DUER OS 對話平臺(tái)等。

他表示,第三方企業(yè)可以用他們開放出來的平臺(tái)解決問題,比如充電樁故障、生鮮商品銷售預(yù)測、制冷設(shè)備智能調(diào)控、人力資源篩選等。他也舉了很多語音技術(shù)應(yīng)用的典型案例,例如語音搜索、同聲傳譯、語音播報(bào)、語音交互、有聲閱讀、語音指令、語音質(zhì)檢。之后,他提到 OCR、視頻比對以及 AR 技術(shù)等。他表示,數(shù)據(jù)分析非常重要,可以解決很多問題,他也提到一些解決方案,例如數(shù)據(jù)倉庫解決方案、日志分析解決方案、數(shù)據(jù)挖掘解決方案、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解決方案等。

最后他講了自己對技術(shù)趨勢的理解,他表示,深度學(xué)習(xí)技術(shù)是AI的核心技術(shù),但這一技術(shù)在理論基礎(chǔ)上存在三個(gè)問題——小樣本、低能耗、可解釋性。從應(yīng)用技術(shù)上講,他表示感知技術(shù)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推動(dòng)下得到了非常好的發(fā)展,很多地方已經(jīng)可以超過人了。但認(rèn)知技術(shù)雖然發(fā)展很快,但整體還沒有到超過人的程度。未來認(rèn)知技術(shù)到底怎么樣發(fā)展,還有很多要探討的地方。

從產(chǎn)業(yè)角度來看,他表示這里涉及到軟硬件、深度學(xué)習(xí)框架、AI 芯片的發(fā)展。他表示,深度學(xué)習(xí)會(huì)成為未來產(chǎn)業(yè)很核心的部分。

最后他做出總結(jié),真正想將人工智能技術(shù)應(yīng)用于各行各業(yè),帶來各行各業(yè)生產(chǎn)力提升,更多不是單點(diǎn)技術(shù),而是多種人工智能技術(shù)綜合應(yīng)用,同時(shí)也要結(jié)合應(yīng)用場景進(jìn)行系統(tǒng)化創(chuàng)新。

在他的報(bào)告結(jié)束之后,吳楓教授帶來了以《類腦人工智能及應(yīng)用》為主題的報(bào)告,這也是今天的最后一場報(bào)告。

類腦人工智能以及利用 AI 進(jìn)行視頻編碼

他帶來的內(nèi)容涉及三方面,一是深度學(xué)習(xí),二是類腦計(jì)算,三是人工智能的應(yīng)用。

報(bào)告伊始,他談到人工智能這幾年取得了很多突破,這些突破實(shí)際上是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過強(qiáng)大的計(jì)算能力,對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),然后得到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。他提到目前深度學(xué)習(xí)和人腦主要有兩個(gè)相似度:第一,深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)元模型是由人腦神經(jīng)元推導(dǎo)出來的。第二,從早期的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今,現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)有很多層次,這和腦比較相似。

他提到目前深度學(xué)習(xí)的局限性:

  • 一是離不開大數(shù)據(jù)、高質(zhì)量的標(biāo)注;

  • 二是自學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等能力弱;

  • 三是消耗大量計(jì)算資源;

  • 四是現(xiàn)有機(jī)器沒有形成概念和知識(shí),缺少邏輯分析和推理。

接下來,他談到類腦人工智能,在國家去年發(fā)布的人工智能發(fā)展規(guī)劃里,明確提到類腦智能計(jì)算理論,他表示,歐盟、美國和中國都在發(fā)展腦計(jì)劃,進(jìn)行腦認(rèn)知和模擬方面的研究。他談到中科大的類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室,實(shí)驗(yàn)室的使命就是要建立腦科學(xué)研究和人工智能研究的橋梁,把腦科學(xué)研究得到的成果應(yīng)用到人工智能發(fā)展里。

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接下來是類腦智能的發(fā)展瓶頸:

  • 第一,對腦機(jī)理的認(rèn)知不夠清楚,在這里,他對腦結(jié)構(gòu)與功能進(jìn)行解析,其中涉及到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)重構(gòu)、數(shù)據(jù)可視化、量化分析多個(gè)層面。

  • 第二,類腦計(jì)算模型和算法不準(zhǔn)確。他提到 2014 年網(wǎng)格細(xì)胞的發(fā)現(xiàn)以及 2018 年 DeepMind 發(fā)表的一篇 nature 論文。他表示,腦科學(xué)研究會(huì)給人工智能發(fā)展帶來啟發(fā)。

  • 第三,計(jì)算架構(gòu)和能力的制約,他表示,現(xiàn)在的計(jì)算系統(tǒng)是計(jì)算與存儲(chǔ)分離,這樣的系統(tǒng)功耗高、并行度低、規(guī)模有限。而借鑒人腦的計(jì)算模式,可以提出高密度、低功耗的計(jì)算系統(tǒng)。

他提到現(xiàn)在亟需借鑒腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),發(fā)展低功耗計(jì)算,從電路、架構(gòu)層次等方面展開研究,實(shí)現(xiàn)存算一體的網(wǎng)絡(luò)化計(jì)算。他們也在模擬神經(jīng)元計(jì)算上做了一些嘗試,比如實(shí)現(xiàn)了基于 180nm 標(biāo)準(zhǔn) CMOS 工藝的低功耗數(shù)?;旌仙窠?jīng)元芯片,實(shí)現(xiàn)了多種高精度、低功耗的模數(shù)轉(zhuǎn)換器。

演講最后,他提到人工智能的相關(guān)應(yīng)用——視頻編碼。他表示,現(xiàn)在的智能編碼框架可以用學(xué)習(xí)的方法從大規(guī)模數(shù)據(jù)中獲得模型,替代原來基于經(jīng)驗(yàn)或者少量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來的模型。他也詳解了智能視頻編碼的框架,以及基于學(xué)習(xí)的后處理技術(shù)、基于學(xué)習(xí)的熵編碼,在對比中,可以看到基于學(xué)習(xí)的編碼方案名列前茅。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論總結(jié):以上為中國工程院院士「智能與網(wǎng)絡(luò)前沿問題與應(yīng)用」論壇內(nèi)容介紹。在半天會(huì)議中,徐揚(yáng)生院士的報(bào)告普及了人工智能與機(jī)器人的相關(guān)知識(shí), 并讓我們對教育問題進(jìn)行重新思考;高文院士的匯報(bào)了目前城市大腦的突破,該如何發(fā)展城市大腦;王海峰院長讓我們了解到深度學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用,以及百度在人工智能上的布局;吳楓院長則帶來了對于計(jì)算的前沿思考——借鑒腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來發(fā)展計(jì)算系統(tǒng),以及深度學(xué)習(xí)在視頻編碼上的應(yīng)用。

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