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清华大学邓志东:AI成主流 大数据人工智能兴起非空穴来风

发稿时间:2017-09-21 09:10:00 来源: 网易智能 中国青年网

  “我不否定目前人工智能有一定的虚假混杂和泡沫成分,比如将上一波人工智能热潮中已被证明是能力有限或很难继续走下去的东西,又在新的镁光灯下进行不加发展的‘复辟’与炒作,故意回避或混淆这一轮人工智能复兴的真正缘由;又比如夸大宣传,像强人工智能、超人工智能,目前来看这些都不太可能成为现实的,除非能够进行多任务学习的通用人工智能,确可取得实质性的突破。”邓志东说,大数据与大计算驱动的弱人工智能,目前确切地说,就是深度卷积神经网络和深度强化学习,对许多细分的特定应用场景,的确能够达到甚至超过人类的水平,但它远不完美。“比如目前的弱人工智能可以看得清、听得清,但是还没有达到看得懂、听得懂和读得懂这一程度。又比如不能处理小数据,没有推理能力,也不具有可解释性等。”在邓志东看来,这些极具挑战性的前沿问题如果想要有所突破,就必须真正与神经科学的研究相结合。

  如何结合,这是一个关键难点。

  也就是说,迄今的人工智能还没有受到神经科学太多的启发与贡献,只是在早期的一些人工神经网络模型中才有所体现。事实上,我们对人脑的了解太少,很多复杂高级的智能行为,比如人的记忆、注意力、抽象、想象、推理、规划、决策、知识学习、动机、意识等,大脑到底是如何工作的,这些我们都不甚清楚。用邓志东的话来说,现在的人工智能,其各种能力或表现只是形似而神不似。

  另外,在算法的发展上,邓志东也认为短期内很难有革命性的进展,而目前的突破点是如何解决小样本或小数据的学习问题,这也是目前深度学习算法产业应用的突出问题之一。”邓志东认为,前面说的没有理解能力、不能处理小数据、黑箱式不可解释、没有推理能力、不能进行多任务学习等,解决这些问题,也正是下一步人工智能需要努力的重要方向。

  谈自动驾驶:汽车产业将面临五次变革

  在清华大学的25年,邓志东做了很多方向的研究,包括自学习控制、机器人、人工神经网络、强化学习、虚拟现实、复杂网络理论、计算生物学、无线传感器网络、计算神经科学、自动驾驶等。2009年,邓志东开始从事自动驾驶的研发,迄今已有8年多的时间。

  邓志东向网易智能表示,最近8年多的自动驾驶研发是他研究生涯中做得最困难,也是挑战性最大的一个项目。”因为自动驾驶汽车除了在实验室进行算法和关键技术突破之外,80%以上的时间还要在真实的道路和交通环境中进行测试、调校和改进。而且我们不是做其中的一个部分,而是做自动驾驶汽车的整体解决方案。“邓志东解释到。

原标题:AI英雄 | 专访清华大学邓志东:AI从边缘到主流 机会到底在哪
责任编辑:赵瑛
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