AI 2.0 时代给“五智”开道!

AI报道 2019/08/22 23:31

2019年,“人工智能”这个词被频繁的提及。

几天后,一场人工智能界的盛会—— 世界人工智能大会 将再次在上海揭幕,届时也将把“人工智能”推上社会热点。

作为世界人工智能大会的系列活动之一,8月20日,“数据驱动 智能天地---AI推进品牌经济高质量发展”论坛先行预热召开。论坛期间,中国工程院院士、同济大学副校长吴志强教授再次从 人工智能2.0核心理念“五智(数智/群智/合智/混智/自智)” 角度诠释了人工智能发展趋势。

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源起

其实,“五智”这一概念早在2016年便已提出。

2016年12月,潘云鹤院士在中国工程院院刊Engineering(主刊)发表了题为“Heading toward artificial intelligence 2.0”的论文, 首次明晰了人工智能2.0的核心理念 。随后中国工程院院刊信息与电子工程学部分刊Frontiers of Information Technology &Electronic Engineering(《信息与电子工程前沿(英 文)》于2017年第一和第二出版了“Artificial Intelligence 2.0”特刊,对 数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主无人系统 AI 2.0重要方向进行了解读。

AI 2.0初步定义是: 基于重大变化的信息新环境和发展新目标的新一代人工智能 。其中,信息新环境是指:互联网与移动终端的普及、传感网的渗透、大数据的涌现和网上社区的兴起等等。新目标是指: 智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶 等从宏观到微观的智能化新需求。

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数智---大数据智能

大数据是以数据为核心资源,将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示,最终实现数据的价值。 人工智能其实就是用大量的数据作导向,让需要机器来做判别的问题最终转化为数据问题

大数据为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源 ,比如百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。随着人工智能的快速应用及普及,大数据不断累积,深度学习及强化学习等算法不断优化,大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合,具备对数据的理解、分析、发现和决策能力,从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识,挖掘数据背后的价值,催生出新业态、新模式。

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在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下,大数据智能正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度,并不断增强技术落地的速度,例如,在 新零售领域 ,大数据与人工智能技术的结合,可以提升人脸识别的准确率,商家可以更好地预测每月的销售情况;在 交通领域 ,大数据和人工智能技术的结合,基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制;在 健康领域 ,大数据和人工智能技术的结合,能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在 技术层面 ,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步; 产业层面 ,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

最近,重庆大力发展大数据化产业,来自全国乃至全球的一大批智能企业进入重庆,在新一轮产业浪潮中,奋勇搏击。全球知名的存储器制造商、半导体行业中的“巨头”SK海力士也加大在渝投资,二期工程9月投产。

群智---群体智能

以互联网为基础的群体智能理论及方法是新一代AI的核心研究领域之一,对于AI的其他研究领域有着基础性以及支撑性的作用 。著名科学家钱学森先生曾经在上个世纪90年代提出了综合集成研讨厅体系,强调专家群体以人机结合的方法进行协同讨论,一起对复杂巨系统的挑战性问题进行研究

中国工程院院士潘云鹤曾表示:“全球人工智能正在从1.0走向2.0阶段, 基于互联网把计算机同人的智能有效结合,形成群体智能,是人工智能2.0时代的重要方向 。”

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《新一代人工智能发展规划》中,明确指出了群体智能的研究方向,对于推动新一代AI发展有着十分重大的意义。目前,以互联网及移动通信为纽带,人类群体、物联网和大数据已经实现了广泛和深度的互联,使人类群体智能在万物互联的信息环境中日益发挥着越来越重要的作用,借此深刻地改变了AI领域。

比如基于群体开发的开源软件、基于众筹众智的万众创新、基于众问众答的知识共享、基于群体编辑的维基百科、以及基于众包众享的共享经济等等。在 机器人和无人机领域 也有大范围的应用,乔治亚机器人与智能系统实验室(GRITS)的研究人员创造了一群简单的机器人,它们可以拼写单词和弹奏钢琴。这些机器人不能交流,但仅仅基于周围机器人的位置,它们就能够使用自己的特殊创建的算法来确定完成任务的最佳路径。2017年2月,中国的航空公司亿航制造了一千架无人机组成的无人机群,它们不仅完成了精彩的高空飞行表演,还展示了能完全自主地随机应变和排除故障的能力。 军事方面 ,美国国防部曾宣布其一大批微型无人机测试成功,它们可以更低能耗、更有效地执行复杂任务。他们声称:“微型无人机显示出了先进的群体行为,如集体决策、适应性编队飞行和自我修复。”

合智:跨媒体智能

数据有结构化的数据和非结构化的数据。其中,非结构化的数据,如图像、视频,占到90%以上的比例。这些数据虽然形式上是异构的,但语义上相互关联。 跨媒体智能就是要在多元异构的大数据里进行分析、识别、检索和推理

跨媒体智能是新一代人工智能的重要组成部分,通过 视听感知、机器学习和语言计算等理论和方法 ,构建出实体世界的统一语义表达,通过跨媒体分析和推理把数据转换为智能,从而成为各类信息系统实现智能化的“使能器”。跨媒体智能引擎研究可在现有计算平台上进行,但是它的广泛应用需要研制 更为高效的智能芯片和硬件 ,才能像生物大脑和感知系统那样以极低功耗来高效地表达外部世界的复杂结构。

传统的人工智能 1.0 时代是基于单一媒体的分析与应用,人工智能 2.0 时代强调 跨媒体源的采集、分析、检索和推理 ,即跨媒体智能。

跨媒体智能的一个典型综合应用是 智能城市 。研究城市全维度智能感知推理引擎,解决城市发展过程中存在的感知碎片化、信息孤岛化等问题,建立以“大跨度、大视角、大信息和大服务”为特征的城市全维度智能感知推理引擎,实现对人、车、物、事件等的多维度、跨时空协同感知和综合推理。

另外,跨媒体智能技术还能够 推进企业智能制造转型 ,为经济增长注入新活力,提升中国经济的发展质量。跨媒体智能引擎还将在 智能医疗 等重要领域得到应用,从而将对国民经济、国计民生、国家安全等产生重要影响。

混智:混合增强智能

混合增强智能是指将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统,形成混合增强智能的形态。 这种形态是人工智能可行的、重要的成长模式。我们应深刻认识到,人是智能机器的服务对象,是“价值判断”的仲裁者,人类对机器的干预应该贯穿于人工智能发展始终。即使我们为人工智能系统提供充足的甚至无限的数据资源,也必须由人类对智能系统进行干预。

中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁表示:“把人的作用引入到智能系统的计算回路中,可以把人对模糊、不确定问题分析与响应的高级认知机制与机器智能系统紧密耦合, 使得两者相互适应,协同工作,形成双向的信息交流与控制,使人的感知、认知能力和计算机强大的运算和存储能力相结合 ,构成‘1+1>2’的智能增强智能形态。”

产业风险管理、医疗诊断、刑事司法 中应用人工智能系统时,需要引入人类监督,允许人参与验证,以最佳的方式利用人的知识和智慧,最优地平衡人的智力和计算机的计算能力。又如, 自动驾驶 是综合程度极高的人工智能系统,也是近年来的研究热点。随着智能交通系统的形成以及5G通信技术和车联网技术的应用,人机共驾日趋成熟,但要实现完全的自动驾驶依然面临艰难的挑战:通过智能人机协同技术如何协调两个“驾驶员”以实现车辆的安全和舒适行驶。解决这些问题,都需要将“混合增强智能”作为人工智能的发展趋向。

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从实际情况看,“混合增强智能”有望在 产业发展决策、在线智能学习、医疗与保健、人机共驾和云机器人等领域 得到广泛应用,并可能带来颠覆性变革。

自智:自主无人系统

研制自主无人系统,如今成为人工智能发展的标志性成果 。自主无人系统的智能化水平提高将更能够体现人类特征,更接近人类水平,因而可以大力推进科技与经济的快速发展、进一步提高人类的生活质量。

与传统自主系统相比,无人自主系统的研究内容更加宽泛。各种类型的智能无人自主系统的相继出现,并且他们将对人类生活和社会产生显著的影响。 包括无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人和无人车间、智能工厂,在现在或在不久的将来都可能发展成为智能无人自主系统

中国工程院院士、同济大学校长陈杰教授曾给出自主智能无人发展规划的建议:展开 九大研究方向 ,包含超材料感知、多尺度融合、类自然计算、自主智能学习、生机电共融、自主智能控制、优化与决策、群体与协同、类脑与仿生;重点进行智能传感器、类脑控制器、无人终端控制系统、网络协同技术、智能芯片与系统、安全保障 六大核心技术的研究 ;从而推动 七大产业变革 ,包含智能制造、智能交通、智能农业、智能医疗、智能城市、国家安全。

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如今, 人工智能走向2.0,给“五智”开道 ,产生出大量新的人工智能的需求和新的技术,给所有人打开了关于人工智能的全新世界。

图片来源于网络

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