2019/05/28 11:19

经济观察报来源

专访院士张钹：AI奇迹难再现，深度学习技术潜力已近天花板

在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后，一些迹象逐渐显现，张钹院士认为到了一个合适的时点，并接受了此次的专访。

张钹，计算机科学与技术专家，俄罗斯自然科学院外籍院士、中国科学院院士，清华大学教授、博士生导师，现任清华大学人工智能研究院院长。

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。

同时，在张钹看来，目前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，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。

作为中国少有的经历了两个人工智能技术阶段的研究者，张钹在过去数年鲜少接受采访，其中一个原因在于他对目前人工智能技术发展现状的估计持有部分不同看法，在时机未到之时，张钹谨慎地认为这些看法并不方便通过大众媒体进行传播，即使传播也很难获得认同。

“现在很多方面大家看得比较清楚，已露出苗头来了，我现在也接触到很多企业，找我谈这个问题，说明企业在第一线已经发现了很多问题，就想找个机会稍微说说。”张钹对记者表示。

一、“奇迹并没有发生，按照我的估计，也不会继续大量发生”

人工智能在最近三年时间中受到的关注很大程度来自于其在围棋领域超越人类的“奇迹”，人工智能一次又一次的证明了人类“围棋智慧”优越的脆弱性。

容易被忽略的是，尽管围棋复杂多变，但是与牌类游戏相较，围棋的规则简单，信息完全且确定这恰恰是目前阶段人工智能所擅长的。

在张钹看来，尽管此前数年，人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域显现了“奇迹”，但此后，这个“奇迹”再未在其他领域出现，其技术应用的边界和条件已经逐渐清晰。

记者：您是如何估计和评价目前人工智能发展的现状？

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产业张钹深度学习

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Alpha-beta剪枝因果推理

来源：维基百科 Pearl

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来（Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)），自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展，但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个：首先，在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境，从而进行实时推论。第二，信息性决策需要准确的感知，目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率，这是自动驾驶导航所无法接受的。

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来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

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在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

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来源：张斌,全昌勤,任福继. 语音合成方法和发展综述

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来源：机器之心

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来源：维基百科

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来源：What is Automatic Speech Recognition?

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来源：维基百科