本报记者 秦枭 北京报道
随着越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级,人工智能行业产业规模不断壮大,发展速度明显提高。中研普华推测,在产业政策支持下,市场立法逐渐健全,未来中国人工智能市场规模将高速增长,到2025年将突破3000亿元。
华为战略研究院院长周红对《中国经营报》记者表示,在AI能力快速提升的情况下,我认为需要考虑AI的目标如何与人类一致,并且正确和高效地执行。除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外,从理论和技术的角度看,要达到这些要求,目前还面临众多挑战,建议从实用的角度来发展知识和智能。
AI面临三大挑战
迈克斯·泰格马克在其所著《生命3.0》书中,给出了一个AI能力地图。目前在山脚处很多能力上,AI已经超越人类,比如死记硬背、智力问答和下棋。在山腰上的一些能力上,人们还在不断研究提升中,例如自动驾驶、图像识别、语言文字处理等,当前AI在语言文字的学习、理解和生成上表现出来的能力,超出了很多人的想象。而在接近山顶的能力上,例如软件编程、科学研究、定理自动验证和自动证明等,学术界和产业界已经有一些探索。
在AI快速发展的背景下,周红认为AI目前还面临三个重要的挑战:AI的目标定义、正确性与适应性、效率。
早在上个世纪五十年代,人们基于“让机器产生像人类一样的智能”这样的美好愿望,提出了人工智能的概念,所以一切试图做到这一点的都可以看作“人工智能”的技术。在其数十年的发展过程中,伴随着理论与实践的不断丰富,形成了基于不同理论视角与学科背景的研究纲领,也诞生了众多流派,比如符号主义、贝叶斯主义、进化主义、行为主义,以及连接主义等。
不仅如此,不同的学术家也在重新定义人工智能,比如,杜克大学的物理学家Adrian Bejan在《生命的物理学》书中,列出了对智能的二十多种目标定义,有的强调理解和认知能力、有的强调学习和思考能力、有的强调适应和行动能力,等等。
这也是周红认为AI面临的第一个挑战,是缺乏共识的目标定义。周红表示:“如果没有定义清楚并达成共识,就很难确保AI发展的目标与人类一致,也很难合理地分类和科学地计算。人工智能在历史上有不同的流派,但它们还没有很好地融合起来,我认为缺乏共识的目标定义是重要的原因之一。”
周红认为,第二个挑战则是在当前的很多AI应用中,存在正确性和适应性的挑战。依靠大数据统计规律进行的学习,会依赖于采样的覆盖面和数据的正确性,如果错误使用,就可能导致结果不稳定和偏见的风险,出现“黑天鹅”事件。
第三个挑战是AI的效率。周红举例道:“从2022年第60届全球超级计算机Top500中看到,排名第一的Frontier,计算性能约1102PFLOPS,能耗是两千一百万瓦;排名第二的Fugaku,计算性能约442PFLOPS,能耗是三千万瓦,而相比之下,人脑只需要约20瓦就能等效实现30PFLOPS的计算性能。可见当前这些超级计算机单位能量的计算效率,要比人脑低三万倍到十万倍。”
除了人脑外,周红认为:“高效智能在动物界普遍存在,比如乌鸦大脑只用0.2瓦的能量,就聪明到将核桃衔到高空扔到水泥地上砸开,有一次我在柏林的阿尔伯特∙爱因斯坦大街上逛,差点被乌鸦从高空扔下的核桃砸中,在这张照片上,作为补偿,我抢了乌鸦的半个桃仁来吃;乌鸦还会将铁丝掰弯做成钩子来钩东西吃,它在观察环境、适应环境、解决问题上的能力,远不是当前的AI能比拟的。”
AI如何突破?
面对这三个挑战,如何进一步寻求突破?如何通过从外部环境和我们自身的事实和现象中,归纳抽象出概念和属性及其关系和运行规律,来形成知识?
周红认为,按柏拉图的理念,知识应该是被验证过的、正确的和被人们相信的。能不能提升达成追求或者目标的能力来发展智能。具体来说,可以通过感知与交互、计算或者试错,在复杂的环境和有限的资源下达成目标。我们要通过智能来认识环境、适应环境,甚至改造环境以及我们自身,其正确性、适用性与高效性就很重要。从已有大数据中提取概率分布来进行拟合和推演,是实现智能的一种手段。除此之外,周红认为,智能也要考虑因果推理、给出假设和进行试错,提出问题和创造性地解决问题等。
但是,在走向智能社会的过程中,可能有超过百倍、甚至千倍的信息需求增长,现有的很多理论和技术已经遇到瓶颈,难以支持未来的发展。
周红表示,我们要积极推动科学假设与商业愿景牵引的创新,在通信上,大胆探索有别于香农定理的前提条件和应用场景;在计算上,进一步明确人工智能的目标定义,提升正确性、适应性和高效性。
周红认为,从狭义人工智能,到通用人工智能与超级人工智能的过程中,我们首先要通过理论和技术的不断突破来实现万物智联,促进社会的进步;其次要勇于拓展思想的边界,增强对智能的认知和掌控能力;最终用正确的目标和有力的手段,牵引人工智能的发展,助力我们超越极限,增强生命,创造物质,控制能量,跨越时空,实现人类文明的进化。
(编辑:张靖超 校对:刘军)
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