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姚期智:要用物理学方法取得人工智能的进展|WAIC2018“hg636体育”

时间:2021-07-21
本文摘要:(公共编号:)新闻9月17日,在上海召开的世界人工智能大会上,清华大学交叉信息研究院院长、图灵奖获得者姚期智同台,开展了以人工智能的现在和未来为题目的演说。姚期智先说人工智能的广泛应用,说明清华大学交叉信息研究院的研究和企业转型顺利,以小马智行和科学技术为例,说明清华出身者在人工智能领域创业的优秀成果。随后,姚期智谈到了人工智能发展过程中深度自学的一些问题。

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(公共编号:)新闻9月17日,在上海召开的世界人工智能大会上,清华大学交叉信息研究院院长、图灵奖获得者姚期智同台,开展了以人工智能的现在和未来为题目的演说。姚期智先说人工智能的广泛应用,说明清华大学交叉信息研究院的研究和企业转型顺利,以小马智行和科学技术为例,说明清华出身者在人工智能领域创业的优秀成果。随后,姚期智谈到了人工智能发展过程中深度自学的一些问题。

他回答说,深度自学的顺利给了我们机会,我们可以更好地考虑自然智能是如何发挥作用的现在,人工智能需要很多数据,自然智能只要考虑很小的数据就能决定,这是更好地理解人工智能的最重要机会姚期智应对,量子物理是最理解、最美丽的物理规律、最根本、最本质的宇宙规律、自然设计规律,但最近随着量子计算的发展,我们最后有模拟自然的方法,有量子计算机就能模仿自然量子规律。因此,姚期智指出,深度自学看起来更自然,我们必须确实应用于一些标准和方法,即物理学方法,获得人工智能的进展。姚期智的演说全文如下:下午好,我很荣幸需要回到这里。

感谢组织者邀请我参加这次会议。今天给大家分享一下人工智能的现在和未来。

我会从一个稍微不同的角度进行探索。我认为这也能弥补以前精彩的演讲内容。

但是,人工智能已经无处不在,它已经应用于许多不同的领域,无论是自行车、机器人还是医疗,都为人类社会构筑了巨大的福利和财富。迄今为止,这种现象在某种程度上反映在一般机制中,特别是大学、机构,很多学生都想自学人工智能课程。整个行业也渴望贤人,大学也开设了很多课程,希望聘请最优秀的人工智能教授和教职员工。

我想稍微说明一下人工智能现在的发展,特别是在中国的现象,从大学的角度来看,以我工作的机构为例。我在清华大学交叉信息研究院工作。

毫无疑问,我们的许多教职员对人工智能非常感兴趣。我们学院的人对计算和科学也非常感兴趣。

他们将人工智能算法和系统应用于一些实际场景,如医疗、机器人、智能电网等。推荐人工智能应用于正确医疗的例子。

这是我们的项目之一。在正确的医疗方面,我们希望通过人工智能定位杨家药物的新发展,考虑新的症状和药物的发展是否受到限制。

另一个项目,关于蛋白质三维结构的修复,使用人工智能的方法,用非常仪器的二维形象加工。第三个例子应用于深度自学技术作为医学影像的瞄准、分析,医疗影像包括肺结节和其他肿瘤。除了积极开展研究外,院校还要负责管理教育学员,培养未来年轻人才。

但是,我在教育方面,对大学来说教育比研究更重要。因为研究可以在工业实验室完成,所以为了满足社会未来的市场需求,必须创造充分的人才,满足人工智能的市场需求是大学必须做的事情。在过去的三年里,在清华交叉信息研究实验室,我们已经建立了良好的研究生项目和优秀的本科精英项目。

我们很多出身者现在已经成为非常优秀的人工智能研究者,也有成为斯坦福和普林斯顿等着名大学教授的人。此外,很多出身者顺利创业,成为优秀的企业家,在人工智能领域,举两个例子吧。人工智能公司现在已经成为独角兽企业。第一,小马智行,他转入了解决问题的无人驾驶应用行业,刚才教授也谈到了这个行业的应用,他的创始人叫彭军和大楼天成,他们是非常聪明的科学家、技术人员,特别是大楼天成,我对他感到骄傲第二家公司忽视了技术。

他的创始人有印奇、唐文斌、杨沐,这三位来自姚班毕业生,所以我对他们感到非常自豪。以下是小马智行的详细说明。尽管他们意味着2年前正式成立,但现在已经成为业界最有名的企业之一,有前途,在无人驾驶方面领先。他们从零开始,将先进的设备AI技术应用于该行业,制作算法和系统,加上我们说明的其他内容,包括传感、感觉、决策、计划、管理等算法解决方案,低精度地图等都进入自己的技术。

旷视是五六年前创立的,他们现在已经成为非常主流的公司,在计算机视觉方面,脸部识别方面很好,特别是在中国的应用领域,最重要的公司也使用了很多。例如,支付宝、招商银行在基层使用AI引擎,通过该引擎协助公安机关和警察局在各大城市逮捕刑事案件犯罪者。我刚给大家看了我们的学院,人工智能非常好,在各个方面都积极开展了研究。现在已经是这样了。

未来会怎样,我指出有可能考虑AI。近年来,只有一项技术被称为深度自学,但它是三四十年前经常出现的技术,当时来自该领域的研究人员指出,深度自学可能无法确实打败其他方法。但是,现在三四十年后,突然出现了不同的环境,产生了大数据和强大的计算机,突然传统的深度自学方法开放了新的第二次生命,我们得到了非常信赖的结果,给了很多过去很难构筑的目标。

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我指出深度自学和其不同的变体,他们还有很强的生命力,我指出今后几年深度自学还没有给很多新项目和产品,在新领域取得了成绩。但是到了某一点,我相信大约五六年后,他们可能会到达快速增长的无限大。问题是下一波AI的创造力应该来自哪里,其来源应该来自哪里。

其中一个问题是,Micaeli、Jordan可以考虑向我们说明的系统,但从算法的角度来看,下一个算法可以突破哪里,达到新的记录,达到高峰。在某种程度上,人们在这方面有一种感觉。

我们不明白在人工智能行业,为什么深度自学如此顺利,有些人指出深度自学如此顺利会让人感到奇怪,其中一个原因是如果我们不解释它,很难改进它。我想分享三个仔细观察的结果。第一,为什么深度自学如此顺利有效。这不是新问题,科学家已经在过去四五年积极开展研究,给予很多有趣的结论,很有魅力,我们对他不太了解,但随着时间的推移,我们可以更好地解读深刻的自学。

第二,你想抛弃更高层次的世俗,做APP建设更多的学术,我们从更深的层次来考虑最近AI的发展是什么,科学的意思是什么,这让我们考虑到年代的长期问题,我们还是想解读和问题,那是最激动人心的领域,神经科学,现在的问题是人工智能和神经科学,也就是自然智能。当然,神经科学也为人工智能做出了贡献,得到了神经网络模型,深刻的自学给了我们机会,更好地考虑了自然智能是如何发挥作用的。我真的是最重要的救赎,现在人工智能有自然智能优势的地方,我们说人工智能需要很多数据,自然智能只要考虑小数据就能决定。

因此,我真的是更好地理解自然智能的运行机制。第三,如果我们进一步考虑学术问题,通过宇宙考虑问题,很多哲学家自古以来就很感兴趣的问题之一是科学知识的界限在哪里,我们能学到多少,我们对真凶有多近。只是在量子计算方面现在有相当大的进展,其本身不断扩大人类理解科学知识、获得科学知识、明显理解宇宙的能力。

有很有趣的问题。量子计算是否有可能与人工智能相结合,以这种方式确实有机会打败自然。我向大家说明这意味着什么。

据我们所知,量子物理是最理解、最美丽的物理规律、最根本、最本质的宇宙规律、自然设计规律,这么多年来,我们只是赞叹自然如此精致、雄伟、量子原理如何精致地创造这样一个壮丽的世界。但是,最近随着量子计算的发展,我们最后有模拟自然的方法。

如果有量子计算机,可以模拟自然量子法则。我们现在有更多的能力,也就是说,我们可以接近自然。另外,对生物学方面的进展、进化的反应感到钦佩,非常了解,非常美丽,但是至今为止我们还没有100%相信自然界生物界的进化是怎样的,但是如果我们能在这方面取得进展的话,需要解读自然智能的话,我们就有机会把量子和AI的使用融合在一起展开量子人工智能,在宇宙中最后,深度自学的发展,人工智能的发展,给我们带来了新的视角,计算机科学的新视角,我们可以新定义计算机科学的本质,我们过去指出计算科学与人为科学相似,但英特网的数据、深度自学的数据、自学的不道德等,我们必须把这些现象视为自然现象因为我们实际上深度自学是一种自学,它是利用非线性元素开展自学,这种非线性化很难从数学的角度精确分析,所以我们现在有机会,我们可能必须确实应用于一些标准和方法,即物理学方法获得人工智能的进展。我真的这是尚之信的进展,我也期待计算机科学在某种程度上取得自然科学的深度和广度,非常感谢。

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