新一代人工智能新趨勢

   社會發(fā)展史上，人類經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命，當前正在經(jīng)歷信息革命。智能化是信息革命的一個新階段，信息革命從數(shù)字化開始發(fā)動，網(wǎng)絡(luò)化將其提升到了非常重要的階段，現(xiàn)在人類社會進入了智能化階段。

   人工智能是依托人工設(shè)計的裝置，為了完成人工規(guī)定的任務(wù)，通過人工設(shè)計的算法和由人工（直接或間接）提供的數(shù)據(jù)，經(jīng)學(xué)習(xí)形成自主的感知、認知和決策能力。人工智能是滲透力很強的通用技術(shù)，是引領(lǐng)新一輪科技產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強的“頭雁效應(yīng)”。

   近年來，有關(guān)人工智能的研究不斷增長。WoS統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，2018~2020年，人工智能算法研究論文數(shù)量持續(xù)增長，從13萬增長到17萬多篇，應(yīng)用領(lǐng)域也逐年擴大。

   新一代人工智能技術(shù)是在克服現(xiàn)存瓶頸中開辟新道路的。當前人工智能發(fā)展的瓶頸，包括數(shù)據(jù)可獲得性和質(zhì)量問題、模型可移植性問題、能效和能耗問題、語義鴻溝問題、算法可解釋性問題、可靠性問題等等。

   數(shù)據(jù)的可獲得性和質(zhì)量是新一代人工智能面臨的第一個大問題。大量數(shù)據(jù)的獲得并不那么容易，一般的企業(yè)沒有能力獲得這么大量的數(shù)據(jù)，也花不起如此之高的成本去做大量標注，而且還需要投入大量的算力。

   其次是能耗瓶頸。2020年5月，人工智能非營利組織OpenAI發(fā)布了預(yù)訓(xùn)練語言模型GPT-3，其具有1750億參數(shù)，在許多自然語言處理數(shù)據(jù)集上均具有出色的表現(xiàn)，包括翻譯、問答和文本填空任務(wù)，還包括一些需要即時推理或領(lǐng)域適應(yīng)的任務(wù)等，可以說其在很多實際任務(wù)上已大幅接近人類水平。開源預(yù)訓(xùn)練模型大大降低了企業(yè)開發(fā)的門檻，但這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需的數(shù)據(jù)、算力和能耗非常大，GPT-3訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)量達到45TB，訓(xùn)練費用更是超過1200萬美元。

   值得關(guān)注的是，近年來AI加速器的需求快速增長，發(fā)展異常活躍，一批新生力量強勢崛起。一方面是通過將現(xiàn)有算法嵌入芯片，提高速度、降低能耗；另一面，也出現(xiàn)了一些高效的新算法。

   比如，來自麻省理工學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)等機構(gòu)的團隊，僅用19個類腦神經(jīng)元就實現(xiàn)了控制自動駕駛汽車，使其能夠模仿學(xué)習(xí)，具有擴展到倉庫用自動化機器人等應(yīng)用場景的潛力，而常規(guī)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則需要數(shù)百萬神經(jīng)元。這種類腦小參數(shù)模型的能耗也大為降低。這一研究成果發(fā)表在2020年10月《自然•機器智能》上。

   2020年8月，《自然》封面報道了清華大學(xué)的研究成果——“類腦計算與機器學(xué)習(xí)結(jié)合的芯片問世”，成為全球關(guān)注的重大新進展。

   2020年10月，《自然》發(fā)表清華大學(xué)張悠慧等提出的“類腦計算完備性”概念以及軟硬件去耦合的類腦計算系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)�！蹲匀弧吩u論認為：“‘完備性’新概念推動了類腦計算”，對于類腦系統(tǒng)存在的軟硬件緊耦合問題而言，這是“一個突破性方案”。

   2020年12月，北京大學(xué)楊玉超團隊提出并實現(xiàn)了一種基于相變存儲器（PCM）電導(dǎo)隨機性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高速訓(xùn)練系統(tǒng)，可有效緩解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中時間、能量開銷巨大并難以在片上實現(xiàn)的問題，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在終端平臺上的應(yīng)用以及片上訓(xùn)練的實現(xiàn)提供了新的方向。

   無論是從算法、理論、硬件還是基礎(chǔ)器件，都可以看到新一代人工智能技術(shù)的新趨勢：強功能、高效率、新體系。

人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

   中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院選擇以人工智能解決方案為主業(yè)的企業(yè)進行研究，經(jīng)過持續(xù)三年的觀察發(fā)現(xiàn)，智能科技產(chǎn)業(yè)是企業(yè)、大學(xué)、科研院所、投資者、鏈接者（會議、聯(lián)盟）和政府六類主體通過資金、技術(shù)和人才關(guān)系相互作用的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)。

   我們從2205家企業(yè)入手，發(fā)現(xiàn)他們聯(lián)系到200多家大學(xué)、100多個研究所，參加了1000多個會議，涉及到400多個聯(lián)盟、3741家投資者以及500多條地級以上政府的政策、1000多個地級以上政府產(chǎn)業(yè)園，連成一個密密麻麻的圖，我們稱之為“價值網(wǎng)絡(luò)圖”。這個圖雖然看上去一團亂麻，實質(zhì)上反映出人工智能產(chǎn)業(yè)緊密連接的形態(tài)特征。

   我們進一步觀察到，2018年連接度最高的是BAT三個平臺，2020年華為的連接度上升到第一位。我們還發(fā)現(xiàn)，一批汽車制造企業(yè)由于融入了智能技術(shù)，已經(jīng)成為智能產(chǎn)業(yè)的重要力量�？傮w上來看，人工智能和實體經(jīng)濟的結(jié)合越來越緊密，融合產(chǎn)業(yè)部門正在成為智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量，智能機器人成為人工智能與實體經(jīng)濟的重要結(jié)合點。

   在中國這樣的人口大國，為什么要發(fā)展機器人？我認為，機器人不是要一般性地代替人的工作，而是要去做不適宜人做或人們不愿意做的工作。在工業(yè)化早期，正如卓別林在電影《摩登時代》中表現(xiàn)的那樣，工人每天做著緊張乏味的機械式勞動，這種機械式勞動把人變成機器。于是，人們強烈希望用某種機器來代替這種機械勞動，代替人完成那些枯燥、單調(diào)、危險的工作，于是機器人應(yīng)運而生。沒有機器人，工業(yè)化把人變?yōu)闄C器；有了機器人，人仍然是工業(yè)化的主人。

   我國科學(xué)家對機器人的定義是：“機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器。”

   機器人存在安全之憂、能力之憂、成本之憂、失業(yè)之憂、滅種之憂這五個“發(fā)展之憂”。要想解決這些問題，機器人需要上網(wǎng)，通過大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合，為機器人增能提智；同時，還要為機器人立心立德，把倫理植入系統(tǒng)，做到可檢測、可檢驗。

   新一代人工智能與新一代機器人融合趨勢下，信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造是主線，這體現(xiàn)在以機器人為載體、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，推動新一代人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。

新一代人工智能和機器人共融發(fā)展

   “與人共融”是新一代機器人面臨的共性挑戰(zhàn)。目前機器人在智力和行為能力上與人是不可比擬的。要做到與人共融，機器本體的行為能力仍需加強，要更加敏捷，同時智能技術(shù)和智能水平也應(yīng)增強，使其在智力和行為能力上與人的水平相匹配，這樣才能實現(xiàn)與人協(xié)同。

   工業(yè)機器人要融入“有人的生產(chǎn)線”，與工人互助合作完成任務(wù)；服務(wù)機器人要融入普通人（老人、殘疾人、家庭主婦等等）的家庭生活；特種機器人則要更多提高自主智能，降低對人的遙操作的依賴。

   傳統(tǒng)人工智能技術(shù)主要在非行為空間、確定性約束或規(guī)則下進行推理決策，如問題求解、定理證明、模式識別、專家系統(tǒng)、人機博弈等等；而機器人所需的智能是在行為空間。因此，具有約束條件的非預(yù)知性、動態(tài)性、操作/合作對象的隨機性以及行為決策所必須的實時、魯棒性，都對人工智能提出了技術(shù)挑戰(zhàn)。

    機器人的智能是在與工作環(huán)境、合作對象、作業(yè)目標的不斷交互過程中，通過自主學(xué)習(xí)而形成的“發(fā)育智能”，而非基于完備規(guī)則下的“計算智能”。因此，要把握機器人智能發(fā)育理論、方法與發(fā)展趨勢；利用機器學(xué)習(xí)、人工智能與腦科學(xué)的研究成果，研究基于模仿學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)的機器人知識、技能獲取與增長機制及實現(xiàn)方法；面向自主作業(yè)和自主移動，研究機器人智能發(fā)育的軟硬件實現(xiàn)方法。

   機器人的智能發(fā)育，是指機器人利用其自身所具備的感知能力，在其與環(huán)境以及操作者的實時動態(tài)交互過程中，增量式、漸進地提升自身自主行為能力的過程。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法相比，智能發(fā)育需要具有以下特點使之更適合于機器人的智能獲取與提升：一是具有類人的、無需大樣本的學(xué)習(xí)模式；二是能夠適應(yīng)動態(tài)、不確定環(huán)境和非特定使命；三是具備長期、增量式的經(jīng)驗積累能力；四是可以融合人的智能，實現(xiàn)二者的高效協(xié)同，讓人工智能和機器人相向而行，共同支撐智能制造，實現(xiàn)人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合。■

（作者系世界工程組織聯(lián)合會主席、中國電子學(xué)會副理事長，記者高雅麗整理）