人工智能学习难吗

一、人工智能学习难吗

深度学习目前人工智能最受关注的领域，但并不是人工智能研究的全部。张钹认为尽管产业层面还有空间，但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板，此前由这一技术路线带来的“奇迹”在AlphaGo获胜后未再出现，而且估计未来也很难继续大量出现。技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，而这些缺陷决定了其应用的空间被局限在特定的领域——大部分都集中在图像识别、语音识别两方面。

目前一个很有趣的现象是，全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，而学术圈的专家却比较谨慎，甚至悲观。他们认为人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。

这一轮人工智能热潮是本世纪初兴起的。首先是出现在学术界。学术界过去对人工智能是冷遇的，但是多层神经网络的出现带来了一些改变，神经网络的理论在上世纪50年代就有了，但是一直处于浅层的应用状态，人们没有想到多层会带来什么新的变化。真正引起大家注意的就是2012年斯坦福的实验（注：2012年谷歌和斯坦福利用多层神经网络和大量数据进行图像识别的实验），过去实验的图像样本数最多是“万”这个级别，斯坦福用了1000万，用多层神经网络来做，结果发现在人脸、人体、猫脸三个图像类别中，这个模型的识别率大概有7%-10%的提高。这给大家非常大的震动，因为通常识别率要提高1%要做好多努力，现在只是把层数增加了，竟然发生两大变化，一个是识别率提高这么多；第二个是能处理这么大数据。这两个变化给大家非常大的鼓舞，何况在2012年之前，人工智能没有解决过实际问题。

现在分析下来是三个原因，大家也都非常清楚了，一个大数据、一个是计算能力、一个是算法。认识到之后，一夜之间业内业外对深度学习都非常震动，然后就发生了三件历史性的事件。第一件事是2015年12月，微软通过152层的深度网络，将图像识别错误率降至3.57%，低于人类的误识率5.1%；第二件事，2016年微软做的语音识别，其词错率5.9%，和专业速记员水平一样；第三件事：Alpha-go打败韩国围棋选手李世石。通过人工智能，利用深度学习、大数据这两个工具，在一定条件下、一定领域内竟然能够超过人类，这三件事情给大家极大的鼓舞。特别是对于圈外的人，都认为我只要掌握了大数据，利用深度学习说不定还能搞出奇迹来，于是大家做了很多很多预测，比如在多短时间内计算机会在什么事情上能超过人。

但实际上，在这个之后，奇迹并没有发生。准确一点说，今后或许会在个别领域取得进展，但是不会像之前预计的那样全面开花。特别是中国市场乐观的认为“中国市场大、数据多，运用又不受限制，所以将来奇迹一定会发生在中国”。从目前的情况来看效果最好的事情还是这两件：图像识别、语音识别。我看了一下，中国人工智能领域20个独角兽30个准独角兽企业，近80%都跟图像识别或者语音识别有关系。

人工智能在围棋上战胜人类后产生了这种恐慌，“大师才能做的事，人工智能居然能做，我的工作这么平凡，肯定会被机器所替代”。这里需要考虑一下它的局限性，不要过于乐观。人工智能能做的那三件事（语音识别、图像识别、围棋）是因为它满足了五个条件，就是说只要满足了这五个条件，计算机就能做好，只要有任何一个或者多个条件不满足，计算机做起来就困难了。

是必须具备充足的数据，充足不仅仅是说数量大，还要多样性，不能残缺等。

是最重要的，需要完全的信息，围棋就是完全信息博弈，牌类是不完全信息博弈，围棋虽然复杂，但本质上只需要计算速度快，不要靠什么智能，可是在日常生活中，我们所有的决策都是在不完全信息下做的。

是静态，包括按确定性的规律演化，就是可预测性问题，在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条；实际上它既不满足确定性，也不满足完全信息。

就是特定领域，如果领域太宽他做不了。单任务，即下棋的人工智能软件就是下棋，做不了别的。

如果你的工作符合这五个条件，绝对会被计算机替代，符合这五个条件的工作特点很明显，就是四个字“照章办事”，不需要灵活性，比如出纳员、收银员。如果你的工作富有灵活性和创造性，计算机绝对不可能完全代替，当然部分代替是可能的，因为其中肯定也有一些简单和重复性的内容。如果认识到这一条就会认识到人工智能仍处于发展阶段的初期。不是像有些人估计的那样“人工智能技术已经完全成熟，而进入发展应用的阶段”。

深度学习技术，从应用角度已经接近天花板了。现在的深度学习本质是基于概率统计，什么叫做概率统计？没有那么玄，深度学习是寻找那些重复出现的模式，因此重复多了就被认为是规律（真理），因此谎言重复一千遍就被认为真理，所以为什么大数据有时会做出非常荒唐的结果，因为不管对不对，只要重复多了它就会按照这个规律走，就是谁说多了就是谁。

我们现在还没有进入人工智能的核心问题，其实人工智能的核心是知识表示、不确定性推理这些，因为人类智慧的源泉在哪？在知识、经验、推理能力，这是人类理性的根本。现在形成的人工智能系统都非常脆弱容易受攻击或者欺骗，需要大量的数据，而且不可解释，存在非常严重的缺陷，这个缺陷是本质的，由其方法本身引起的。

深度学习的本质就是利用没有加工处理过的数据用概率学习的“黑箱”处理方法来寻找它的规律，这个方法本身通常无法找到“有意义”的规律，它只能找到重复出现的模式，也就是说，你光靠数据，是无法达到真正的智能。此外，深度学习只是目前人工智能技术的一部分，人工智能还有更大更宽的领域需要去研究，知识表示、不确定性处理、人机交互，等等一大片地方，不能说深度学习就是人工智能，深度学习只是人工智能的一部分。一直到去年人工智能大会交流的论文还是三分之一是机器学习方面，三分之二是其他方面。

全世界的学术界大多数有清晰的认识，全世界的企业界大多持过于乐观的估计。

为什么出现这样的情况呢？因为从事过早期人工智能研究的人，大多已经故去或者年老，已经没有话语权。现在活跃在人工智能研究第一线的都是深度学习、大数据兴起以后加入的，他们对人工智能的了解不够全面。

科学研究是很难精确估计的，但是深度学习如果从应用角度，不去改变它，我觉得已经接近天花板了，就是说你要想再出现奇迹的可能性比较小了。

只要选好合适的应用场景，利用成熟的人工智能技术去做应用，还有较大的空间。目前在学术界围绕克服深度学习存在的问题，正展开深入的研究工作，希望企业界，特别是中小企业要密切注视研究工作的进展，及时地将新技术应用到自己的产品中。当然像谷歌、BAT这样规模的企业，他们都会去从事相关的研究工作，他们会把研究、开发与应用结合起来。

目前有两种意见，一种观点认为智能化的道路是多条的，不是只有一条路能通向智能，我们通过自然进化产生了自然智能，那么我们为什么不能通过机器产生机器智能？这个智能和自然智能不会是完全一样的，条条大路通罗马，我们通过自然进化获得的智能也不见得是最佳的。这个观点我赞成，机器智能与人类不相同，其实是有好处的，恰恰可以互补，发挥各自的长处。

但是从长远来看，必须得走人类智能这条路，为什么？因为我们最终是要发展人机协同，人类和机器和谐共处的世界。我们不是说将来什么事情都让机器去管去做，人类在一边享受。我们要走人机共生这条路，这样机器的智能就必须和人类一样，不然没法共处，机器做出来的事情，我们不能理解，我们的意图机器也不知道，二者怎么能合作？

人工智能算法必须可解释性，你要它做决策，你不理解它，飞机就让它开，谁敢坐这架飞机？所以目前的阶段，车和飞机还是不能完全让机器开的。为什么司机坐在上面我们放心？因为我们和他同命运，要撞死一块撞死，机器和你可不是同一命运，它撞不死，你撞死了。

我们目前还有很多近忧，发展人工智能必须要考虑安全问题，这已是现实问题。

我们看语音合成，利用现有的技术可以做到以假乱真，和真人基本没有差别。现在看来这种技术不能推广应用，因为一旦推广就全乱套了，只要搞一段用语音合成技术做成的假录音，就可以让任何一位名人身败名裂。这些都是非常危险的技术。人工智能的治理已经提到日程上了。

清华大学人工智能研究院院长张钹教授提出一个新的概念，就是第三代人工智能的概念，人工智能实际上经历过两代，第一代就是符号推理，第二代就是目前的概率学习（或深度学习），我们认为现在正在进入人工智能的第三代。原因很明显，第一代、第二代都有很大的局限性。

第三代人工智能技术是是要建立可解释、鲁棒性（注：可以理解为稳健性）的人工智能理论和方法，发展安全、可靠和可信的人工智能技术。这个目前有两条路，一个是和数学结合，一个是和脑科学结合。你想想如果没有新的数学工具，没有来自于脑科学启发下的新思路，哪来的新理论？另一方面是要把数据驱动和知识驱动结合起来，因为通过数学、脑科学上寻求突破是比较艰难的，前面这件事现在则完全能够做。

这个结合是指之前几十年人工智能的经验统合到一块，至少有一个方向就是要把第一代和第二代结合，利用各自的优势。但是这两个结合很困难，因为他们在不同空间中操作，一个是向量空间，一个是符号空间，也需要有新的数学工具的加入。但是第三代人工智能技术因为需要攻坚，因为遇到的问题更困难。不过低潮会发生，但不会像过去那样，变成人们不太提及的“隐学”，因为有大数据、互联网和强大的计算资源，这些都会支撑人工智能继续走下去，尽管有的时候还只是表面上的繁荣。