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人工智能将帮助人类创新未来

来源:中国科技网 作者: 2016年03月23日 10:29
[导读] 3月15日,谷歌围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石进行最后一轮较量,AlphaGo获得本场比赛胜利,最终双方总比分定格在4:1

人工智能将帮助人类创新未来

本报记者 马爱平

3月15日,谷歌围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石进行最后一轮较量,AlphaGo获得本场比赛胜利,最终双方总比分定格在4:1。AlphaGo的成功标志着人工智能取得了重大进展,具有划时代的意义。AlphaGo将走出围棋,帮助人们创新未来,在医疗、金融、机器人等领域大显身手,催生新的以互联网、大数据、云计算为核心的行业。

中国科学院计算技术研究所研究员、IFIP 人工智能专业委员会机器学习和数据挖掘组主席史忠植看来,AlphaGo如此厉害,主要采用人工智能技术,打败人类顶级的围棋手,

2010年史忠植提出心智模型CAM,成为智能系统和智能机器的通用框架。2013年史忠植获得中国人工智能学会“吴文俊人工智能科学技术奖”最高荣誉——“成就奖”。史忠植曾积极倡导智能科学的研究,撰写了国际上第一本《智能科学》专著。

在这本书里,史忠植在总结和分析人工智能50年研究的基础上,提出智能科学的研究要由脑科学、认知科学、人工智能等学科交叉研究,不仅要进行智能行为的功能仿真,而且要从机理上进行研究,为人工智能研究注入新的活力。

“我在主持国家自然科学基金重点项目‘基于感知学习和语言认知的智能计算模型研究’,就重点研究感知学习的机理。”史忠植说,当时研究出了面向知觉任务的有效编码模型,并有机地嵌入注意选择机制,提高了编码效率;提出一种格式塔法则的量化方法和知觉组织模型;基于信息几何和微分流形,提出了基于结构表示的神经信息处理框架“神经场理论”和对偶校正学习算法DCL。

“此次,谷歌围棋人工智能AlphaGo就采用了两种不同的深度神经网络:“策略网络”(policy network)和“估值网络”(value network)。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里。通过深度学习和强化学习,提高AlphaGo的下棋水平。” 史忠植说。

通过35年的研究,史忠植最新撰写了《心智计算》,该书得到中国计算机学会学术著作丛书基金资助,已由清华大学出版社出版。在《心智计算》一书中,史忠植创建了类脑计算的基本理论和构架。全书围绕心智模型CAM (Consciousness And Memory意识和记忆模型),系统地论述心智计算的理论基础。全书内容由九章构成。第一章绪论,概要介绍心智有关的哲学问题、生物基础、计算表征等问题。第二章讨论心智模型CAM的系统结构。第三章阐述记忆机理。第四章探讨意识的机理和功能。第五章讨论视觉感知。第六章重点阐述运动控制。第七章讨论心理语言和自然语言的处理。第八章探讨学习问题。第九章提出智能科学发展的路线图。“这本书指出类脑智能的基本科学问题,将创新未来” 史忠植说。

“未来人工智能将分为三个阶段不断推进。在2020年,实现初级类脑计算,即Elementary Brain Computing。在这个阶段,我们将实现的目标是计算机可以完成精准的听、说、读、写。虽然现在的计算机也已经部分具备了这些能力,但是我们希望通过机器学习,能够让那时的计算机实现高精度的认知能力。”史忠植说。

“到了2035年,我们将进入高级类脑计算阶段,即Advanced Brain like Computing,那个时候,计算机不但具备‘智商’,还将拥有‘情商’。”史忠植说,“这也是智能科学的魅力所在——它是一个交叉学科的产物,我们需要通过对情感的研究以及对脑科学的研究,来实现这一阶段的目标。”

史忠植对人工智能的发展还有更高的期待:“通过纳米技术,未来我们会制造出模拟神经形态的芯片。2050年,智能科学有望发展出神经形态计算机,实现超脑计算,即Super-brain Computing。到那个时候,计算机的高性能与人的高智能相结合,也许到那时我们有望看到机器人足球队打败人类明星足球队。”

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