《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網絡 > 業界動態 > 由明斯基談談對未來人工智能的看法

由明斯基談談對未來人工智能的看法

2019-09-28
關鍵詞: 人工智能 明斯基

  隨著人工智能發展如火如荼,人們在驚嘆于它所取得的巨大進步的同時,對人工智能的期望也在不斷提高,并逐漸發現它的一些不足,比如不夠魯棒(Robust),小數據的學習能力不強,缺少常識,缺少可解釋性等等。

  筆者之前看了明斯基的《情感機器》一書,由此又找到了明斯基關于這本書的一篇討論文章(根據他在2007年對該書的一次講演整理而成),讀到了更多的背景,感覺很受啟發。明斯基是人工智能研究的奠基人之一,被稱為人工智能之父,人工智能的不少方法都來源于他。在這篇文章里,明斯基列出了當時人工智能領域的各種方法,也就人工智能在當時為何仍然如此受限提出了自己的看法。他認為根本問題在于幾乎所有的研究者都只想著用單一的方法去實現人工智能這樣一個非常復雜的系統。

640.webp (18).jpg

  明斯基:單一方法的局限性

  來源:The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind,Marvin Minsky

  背景信息

  馬文·明斯基,人工智能框架理論的創立者,被譽為“人工智能之父”。和麥卡錫(J.McCarthy)一起在1956年發起“達特茅斯會議”并提出人工智能(Artificial Intelligence)概念,于1969年被授予圖靈獎。他是第一位獲此殊榮的人工智能學者,代表作包括《情感機器》、《心智社會》等。

  從人工智能發展的歷史來看,我非常認同明斯基的這個觀點,單一方法很難徹底解決人工智能這樣一個復雜的問題。最為主流的兩種方法,不論是符號方法還是統計方法,都在快速發展一段時間后遇到瓶頸,而且試圖使用單一方法解決這些瓶頸問題的嘗試目前都未取得好的成果。

  二十多年前在上海交大攻讀自然語言處理方向的博士時期,我就意識到混合多種方法的必要性,所以把博士論文題目定為《基于混合方法的自然語言處理》。當時正是統計方法被用于自然語言處理的初期,不過我也能感覺到這種基于數據的方法對于處理比較細微的語言現象應該會有不足的地方。當時也是根據自己比較樸素的直覺來判斷的。最近看了明斯基的分析,感覺更是心有戚戚焉。按照他的分析,未來需要各種方法相結合的人工智能系統,我認為這也是未來人工智能取得進一步突破的重要途徑。近幾年英特爾中國研究院在自適應機器人交互方面的研究也是沿著多種方法結合的路徑在走,感覺還是很有成效的。

  可能有人會問,多種方法結合并不是一個新鮮課題,過去已有不少這方面的研究,比如多模態融合就是研究各種模態融合的方法,包括特征級別的早期融合(Early fusion),或是分類器輸出之后再做融合的晚期融合(Late fusion)等方法。不過它們和本文所指的多種方法融合還是有很大的差別,因為多模態融合里的多個分類器實際上只是一種同質的方法,比如都是某種統計學習分類器,那么這種結合可能還是存在較大的局限。所以,所謂多種方法結合其實應該是更異質的多種方法的結合,比如符號方法和統計方法相結合等。

  明斯基在《情感機器》這本書中列出了他對未來人工智能系統的一些設計,其中比較有意思的是“批評家-選擇器結構”。在多種方法結合的人工智能系統中,對同一個事物的判斷可能有多種不同方法可以給出結果,那么到底選用哪個方法的結論呢?這里將每個單一方法看作是一個批評家,而選擇器能夠選取當前最適合的批評家。那么具體而言,這個選擇器該如何實現呢,它又如何知道在目前的情境下應選用哪個方法呢?對于這一點,書中并沒有非常具體的介紹,但我認為它提到的“自我反省”非常重要,有了自我反省就能知道系統有什么不足,就能不斷進行改進,也就具備了連續學習的能力。這種能夠自我反省、連續學習的系統很有可能可以解決現在人工智能的不少問題,包括魯棒性,可解釋性等。

  大致的方向確定了,接下來該如何開發更先進的人工智能?

  首先,要改變研究思路。未來基于單一方法的研究一定還會長期存在,畢竟這個是基礎。但可能更需要一批對多種人工智能方法結合的系統感興趣的研究人員。根據明斯基在另一次訪談中的說法,研究思路轉變了以后,人工智能的進展速度會是以月來計的,而不是現在的幾年到十年。從人工智能各個領域的研究歷史來看,確實有不少時期內研究進展比較緩慢,不少研究只是在做一些小修小補。也許現在已是我們不得不做出改變的時候了,與其重復一些價值不大的研究,不如另起爐灶嘗試可能做出突破性成果的新領域。

  混合多種異質方法的下一代人工智能系統必將是一個等待廣大有志于人工智能研究的科研人員去挖掘的巨大金礦。這樣的研究無疑對研究者個人和團隊的綜合能力提出了更高的要求。過去的人工智能研究,基本上都是按子領域劃分的,比如機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。未來可能會需要更多不同領域的專家共同合作,甚至會需要全能型的AI人才。這些人才需要在人工智能的多個子領域都是專家,并且對各方面都有廣泛的涉獵。

  目前是人工智能研究的一個很好的時代,不少領域在飛速發展,打下了良好的基礎,使得大家可以專注于更具挑戰性的問題。希望這些由明斯基引發的一系列討論能給大家帶來啟發,未來還有更多未知領域等待我們去探索。“路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索”,與大家共勉,一起探索未來的人工智能。

  參考文獻

  1. The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind,Marvin Minsky, http://www.terasemjournals.com/PCJournal/PC0303/mm3.html

  2. 情感機器,  (美) 馬文·明斯基 (Marvin Minsky)著,王文革,程玉婷,李小剛譯


本站內容除特別聲明的原創文章之外,轉載內容只為傳遞更多信息,并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話:010-82306118;郵箱:aet@chinaaet.com。
主站蜘蛛池模板: 26uuu另类亚洲欧美日本| 久久久久国产精品免费免费搜索| 精品欧美成人高清在线观看2021| 国产精品入口麻豆高清在线| 三上悠亚电影全集免费| 朝桐光亚洲专区在线中文字幕| 免费二级毛片免费完整视频| 风间由美100部合集| 国产美女91视频| 一本色道久久88亚洲综合| 日韩电影免费在线观看网| 亚洲熟妇少妇任你躁在线观看无码| 羞羞网站在线免费观看| 国产成人高清视频| 97色偷偷色噜噜狠狠爱网站97| 成年女人18级毛片毛片免费 | 5g影讯5g探花多人运视频| 强挺进小y头的小花苞漫画| 久久精品国产亚洲香蕉| 欧美日韩国产综合视频一区二区三区 | 国产精品jizz在线观看直播| 国语自产精品视频在线看| 三级小说第一页| 日本毛茸茸的丰满熟妇| 亚洲中字慕日产2021| 波多野吉衣在线电影| 动漫美女被羞羞动漫小舞| 视频一本大道香蕉久在线播放| 国产福利永久在线视频无毒不卡| CHINESE熟女老女人HD视频| 影音先锋男人看片资源| 久久久久亚洲av综合波多野结衣| 欧美xxxxx高潮喷水| 亚洲深深色噜噜狠狠爱网站| 秦老头大战秦丽娟无删节| 国产97在线看| 风间由美性色一区二区三区| 国产精品女同一区二区| 99久久99久久免费精品小说| 女老丝袜脚摩擦阳茎视频 | 四虎永久网址影院|