雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：日前，中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院胡旭東研究員在一次內(nèi)部會議上發(fā)表了以《運籌學(xué)與人工智能》為題的專題報告。在報告中，他扼要介紹中美兩國政府、研究機構(gòu)、學(xué)界和業(yè)界專家對人工智能發(fā)展現(xiàn)狀分析、前景展望和應(yīng)對舉措，探討運籌學(xué)如何在其中找到未來發(fā)展的新方向。他的演講中包括葉蔭宇、姚期智、洪小文、丘成桐等多位大師對算法以及人工智能的探討，從這些大師們精煉的觀點中，我們可以得到新的啟發(fā)。

胡旭東，研究員，博士生導(dǎo)師；現(xiàn)任中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院院長業(yè)務(wù)助理，中國運籌學(xué)會理事長。1985 年畢業(yè)于清華大學(xué)，獲應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)士學(xué)位，1989 年畢業(yè)于中國科學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所，獲運籌與控制論專業(yè)博士學(xué)位。自 1989 年始，一直在中科院從事運籌學(xué)的理論研究和教學(xué)工作，主要研究方向為組合優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)博弈、近似算法。2012 年被評為第五屆「全國優(yōu)秀科技工作者」，2016 年獲「中國科學(xué)院朱李月華優(yōu)秀教師獎」。

以下為報告大綱：

本報告共有 80 頁，由于內(nèi)容眾多，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論篩選其中精華部分，向大家介紹如下（關(guān)注 AI 科技評論（aitechtalk），后臺回復(fù)胡旭東，即可獲得 PPT 完整版）：

運籌學(xué)的方法論

運籌學(xué)（Operations Research）是自二十世紀(jì)三四十年代發(fā)展起來的一門新興交叉學(xué)科。它主要研究人類對各種有限資源的運用及籌劃活動，以期通過發(fā)現(xiàn)其中的數(shù)學(xué)問題和規(guī)律，提出相應(yīng)的求解方法，并應(yīng)用于實際活動中，以發(fā)揮資源的最大效益，達到總體最優(yōu)的目標(biāo)。其中主要涉及到模型、理論、算法這三點。

美國未來新興科技趨勢

美國公布《2016-2045 年新興科技趨勢報告》，該報告是在美國過去五年內(nèi)由政府機構(gòu)、咨詢機構(gòu)、智囊團、科研機構(gòu)等發(fā)表的 32 份科技趨勢相關(guān)研究調(diào)查報告的基礎(chǔ)上提煉形成的。通過對近 700 項科技趨勢的綜合比對分析，最終明確了 20 項最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢。

在這 20 項科技中，物聯(lián)網(wǎng)、機器人與自動化系統(tǒng)、智能手機與云端計算、智能城市、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)安全、社交網(wǎng)絡(luò)、合成生物科技的均有著代表性技術(shù)和實際應(yīng)用。

下面是對數(shù)據(jù)分析的舉例：

除此之外的一些科技趨勢：

葉蔭宇談優(yōu)化

在杉數(shù)科技主辦的 2017AI 大師圓桌會上，葉蔭宇教授發(fā)表了學(xué)術(shù)演講「優(yōu)化算法的思想及應(yīng)用」。在會上，葉蔭宇教授詳述了運籌學(xué)的發(fā)展史，以及與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合案例。

他表示，運籌學(xué)的起源是一部分?jǐn)?shù)學(xué)，1947 年 George Dantzig 提出線性優(yōu)化具有里程碑的意義。后來運用到經(jīng)濟發(fā)展中，運籌學(xué)得到很大的發(fā)展，隨著之后計算機的高速發(fā)展，運籌學(xué)更是飛速發(fā)展。

「運籌學(xué)誕生的時間要比 AI 早，但與 AI 的關(guān)系密切。學(xué)者把運籌學(xué)描述為就組織系統(tǒng)進行各種經(jīng)營所作出決策的科學(xué)手段。二戰(zhàn)結(jié)束后，人們將運籌學(xué)應(yīng)用到了企業(yè)和政府之中，為經(jīng)濟發(fā)展加速，運籌學(xué)廣泛的引用在生產(chǎn)、服務(wù)、金融行業(yè)之中。在大數(shù)據(jù)時代，運籌學(xué)進一步蓬勃發(fā)展，而如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最優(yōu)決策成為了運籌學(xué)重點。

事實上，運籌學(xué)中『優(yōu)化』這一概念對于機器學(xué)習(xí)本身也是適用的——比如說算法方面。隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)時代的來臨，利用算法提高機器學(xué)習(xí)的能力成為了目前業(yè)界的焦點之一。而運籌學(xué)插上機器學(xué)習(xí)的翅膀，適用范圍和能力也變廣變強了。

一般優(yōu)化過程就是從建模到求解，然后再到?jīng)Q策，最后我們需要一套算法來求解?！?/p>

葉蔭宇教授在演講中給出了將機器學(xué)習(xí)與運籌學(xué)結(jié)合的具體案例。如物流選址及路徑優(yōu)化、庫存管理、投資組合優(yōu)化。以下為葉蔭宇教授對物流選址及路徑優(yōu)化的詳細(xì)解讀。

對于運籌學(xué)的發(fā)展，葉蔭宇教授觀點如下：

未來的話，我覺得是 AI、深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)提供了很多的支撐，模型規(guī)模也飛速增長，因為需要超大規(guī)模的優(yōu)化算法。以前我認(rèn)為，有個萬能的算法，解所有的線性規(guī)劃都要解得快，但是我后來反觀 AI，它是非常定制的，對某一類方法用的好就用那個方法，不是追求某一個統(tǒng)一的算法，或者類別法。從這點上看，AI 對運籌學(xué)有很大的促進作用。

在會議的最后，葉蔭宇教授也針對「怎么看國內(nèi)運籌學(xué)人才緊缺」以及「未來 AI 的發(fā)展趨勢」這兩個問題表達了自己的看法。他表示，不是人才緊缺的問題，而是導(dǎo)向的問題。而對于 AI，他表示，「AI 永遠(yuǎn)不會死，因為它和統(tǒng)計、運籌學(xué)都一樣的，但是它會不會以另外一個名詞來出現(xiàn)，我覺得這個也是有可能的?！?/p>

姚期智談算法

圖靈獎獲得者姚期智智院士表示，過去這十年，算法、數(shù)據(jù)、計算能力都發(fā)展到了一個相當(dāng)驚人的地步。處理大數(shù)據(jù)的能力，還有深度學(xué)習(xí)所帶來的算法，正好結(jié)合起來，使人工智能突破了以前的瓶頸，并慢慢應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如金融科技、醫(yī)學(xué)診斷。在這些領(lǐng)域，這股人工智能的熱潮還在不斷產(chǎn)生科學(xué)和經(jīng)濟效益，至少還要過一陣子，它的紅利才真正會到達盡頭。

而下一波浪潮會發(fā)生在算法、數(shù)據(jù)、計算能力這三個核心技術(shù)的哪一部分？姚期智表示，一定是算法?！敢驗閿?shù)據(jù)量和計算能力到達一個差不多的極限后，就產(chǎn)生了局限。而現(xiàn)在的算法還有很大的提升空間，和人類大腦的『算法』比起來，它還很粗糙。人類自身一定還有一些算法需要被發(fā)現(xiàn)?！?/p>

人工智能的發(fā)展

在 2017 云棲大會上，阿里巴巴集團正式宣布成立「達摩院」，進行基礎(chǔ)科學(xué)和顛覆式技術(shù)創(chuàng)新研究，首批公布的學(xué)術(shù)咨詢委員會十人中有三位中國兩院院士、五位美國科學(xué)院院士。「達摩院」首批公布的研究領(lǐng)域就包括機器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法等多個人工智能相關(guān)領(lǐng)域。

2017 年 10 月，多位全球計算機科學(xué)和人工智能學(xué)術(shù)領(lǐng)域的大師級人物亮相第十九屆「二十一世紀(jì)的計算」大會，分享他們各自在人工智能領(lǐng)域的研究和觀點，共同探索人工智能的未來之路。

會上，圖靈獎獲得者、康奈爾大學(xué)計算機系教授 John Hopcroft 表示：人工智能目前仍只是高維度的模式識別，我們離實現(xiàn)真正的人工智能還有很長的路要走。

Raymond Mooney 表示，深度學(xué)習(xí)革命現(xiàn)今深度學(xué)習(xí)的三大推動力是算法、計算力和大數(shù)據(jù)，以及由此產(chǎn)生的幾大制約因素，包括從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、壓縮模型的規(guī)模等。此外，深度學(xué)習(xí)在面對針對性構(gòu)建的惡意樣本時仍然非常脆弱。

下面是加州大學(xué)伯克利分?？偨Y(jié)的人工智能系統(tǒng)研究九大挑戰(zhàn)：持續(xù)學(xué)習(xí)；魯棒決策；可解讀的決策；安全飛地；對抗學(xué)習(xí)；在保密數(shù)據(jù)上的共享學(xué)習(xí)；特定領(lǐng)域定制的硬件；組件化的 AI 系統(tǒng)；跨云端和邊緣的系統(tǒng)。

洪小文談人工智能

微軟亞洲研究院院長洪小文表示，如果真的要做人的智能，不應(yīng)該從大數(shù)據(jù)著手，而應(yīng)該基于小數(shù)據(jù)、甚至零數(shù)據(jù)展開研究。

他的主要觀點如下：人類和機器都需要持續(xù)學(xué)習(xí)和進化；機器學(xué)習(xí)依然會是未來的熱門研究領(lǐng)域，其中最為重要的是「learning to learn」；對偶學(xué)習(xí)等新方法讓缺乏大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)成為可能；人類可以利用機器更好地學(xué)習(xí)。

丘成桐談人工智能

在 CNCC 2017 上，菲爾茲獎獲得者、哈佛大學(xué)終身教授丘成桐在會上做了主題為《現(xiàn)代幾何學(xué)在計算機科學(xué)中的應(yīng)用》的特邀報告。

報告中，他首先介紹了現(xiàn)代幾何的發(fā)展歷史，隨后介紹了他與他的學(xué)生及朋友在計算機與幾何交叉方面的一些研究。對于人工智能，丘成桐認(rèn)為，現(xiàn)代以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的統(tǒng)計方法及機器學(xué)習(xí)在工程實踐中取得了很大的成功，但其理論基礎(chǔ)非常薄弱，是一個黑箱算法；人工智能需要一個可以被證明的理論作為基礎(chǔ)。

他認(rèn)為計算機學(xué)科的發(fā)展為現(xiàn)代幾何提供了需求和挑戰(zhàn)，也推動了跨學(xué)科的發(fā)展方向。

他舉了如下案例：人工智能中的機械定理證明推動了計算代數(shù)的發(fā)展；數(shù)據(jù)安全、比特幣、區(qū)塊鏈的發(fā)展推動了代數(shù)數(shù)論、橢圓曲線和模形式的發(fā)展；社交網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展催生了持續(xù)同調(diào)理論（persistent homology）的發(fā)展……

丘成桐教授舉了個形象的比喻：GAN 其實就是以己之矛克己之盾。

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