新一代人工智能新趨勢
社會(huì)發(fā)展史上，人類經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命，當(dāng)前正在經(jīng)歷信息革命。智能化是信息革命的一個(gè)新階段，信息革命從數(shù)字化開始發(fā)動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)化將其提升到了非常重要的階段，現(xiàn)在人類社會(huì)進(jìn)入了智能化階段。
人工智能是依托人工設(shè)計(jì)的裝置，為了完成人工規(guī)定的任務(wù)，通過人工設(shè)計(jì)的算法和由人工（直接或間接）提供的數(shù)據(jù)，經(jīng)學(xué)習(xí)形成自主的感知、認(rèn)知和決策能力。人工智能是滲透力很強(qiáng)的通用技術(shù)，是引領(lǐng)新一輪科技產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁效應(yīng)”。
近年來，有關(guān)人工智能的研究不斷增長。WoS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，2018~2020年，人工智能算法研究論文數(shù)量持續(xù)增長，從13萬增長到17萬多篇，應(yīng)用領(lǐng)域也逐年擴(kuò)大。
新一代人工智能技術(shù)是在克服現(xiàn)存瓶頸中開辟新道路的。當(dāng)前人工智能發(fā)展的瓶頸，包括數(shù)據(jù)可獲得性和質(zhì)量問題、模型可移植性問題、能效和能耗問題、語義鴻溝問題、算法可解釋性問題、可靠性問題等等。
數(shù)據(jù)的可獲得性和質(zhì)量是新一代人工智能面臨的第一個(gè)大問題。大量數(shù)據(jù)的獲得并不那么容易，一般的企業(yè)沒有能力獲得這么大量的數(shù)據(jù)，也花不起如此之高的成本去做大量標(biāo)注，而且還需要投入大量的算力。
其次是能耗瓶頸。2020年5月，人工智能非營利組織OpenAI發(fā)布了預(yù)訓(xùn)練語言模型GPT-3，其具有1750億參數(shù)，在許多自然語言處理數(shù)據(jù)集上均具有出色的表現(xiàn)，包括翻譯、問答和文本填空任務(wù)，還包括一些需要即時(shí)推理或領(lǐng)域適應(yīng)的任務(wù)等，可以說其在很多實(shí)際任務(wù)上已大幅接近人類水平。開源預(yù)訓(xùn)練模型大大降低了企業(yè)開發(fā)的門檻，但這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需的數(shù)據(jù)、算力和能耗非常大，GPT-3訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)量達(dá)到45TB，訓(xùn)練費(fèi)用更是超過1200萬美元。
值得關(guān)注的是，近年來AI加速器的需求快速增長，發(fā)展異常活躍，一批新生力量強(qiáng)勢崛起。一方面是通過將現(xiàn)有算法嵌入芯片，提高速度、降低能耗；另一面，也出現(xiàn)了一些高效的新算法。
比如，來自麻省理工學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)等機(jī)構(gòu)的團(tuán)隊(duì)，僅用19個(gè)類腦神經(jīng)元就實(shí)現(xiàn)了控制自動(dòng)駕駛汽車，使其能夠模仿學(xué)習(xí)，具有擴(kuò)展到倉庫用自動(dòng)化機(jī)器人等應(yīng)用場景的潛力，而常規(guī)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則需要數(shù)百萬神經(jīng)元。這種類腦小參數(shù)模型的能耗也大為降低。這一研究成果發(fā)表在2020年10月《自然•機(jī)器智能》上。
2020年8月，《自然》封面報(bào)道了清華大學(xué)的研究成果——“類腦計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的芯片問世”，成為全球關(guān)注的重大新進(jìn)展。
2020年10月，《自然》發(fā)表清華大學(xué)張悠慧等提出的“類腦計(jì)算完備性”概念以及軟硬件去耦合的類腦計(jì)算系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)。《自然》評(píng)論認(rèn)為：“‘完備性’新概念推動(dòng)了類腦計(jì)算”，對(duì)于類腦系統(tǒng)存在的軟硬件緊耦合問題而言，這是“一個(gè)突破性方案”。
2020年12月，北京大學(xué)楊玉超團(tuán)隊(duì)提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于相變存儲(chǔ)器（PCM）電導(dǎo)隨機(jī)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高速訓(xùn)練系統(tǒng)，可有效緩解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中時(shí)間、能量開銷巨大并難以在片上實(shí)現(xiàn)的問題，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在終端平臺(tái)上的應(yīng)用以及片上訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)提供了新的方向。
無論是從算法、理論、硬件還是基礎(chǔ)器件，都可以看到新一代人工智能技術(shù)的新趨勢：強(qiáng)功能、高效率、新體系。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院選擇以人工智能解決方案為主業(yè)的企業(yè)進(jìn)行研究，經(jīng)過持續(xù)三年的觀察發(fā)現(xiàn)，智能科技產(chǎn)業(yè)是企業(yè)、大學(xué)、科研院所、投資者、鏈接者（會(huì)議、聯(lián)盟）和政府六類主體通過資金、技術(shù)和人才關(guān)系相互作用的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)。
我們從2205家企業(yè)入手，發(fā)現(xiàn)他們聯(lián)系到200多家大學(xué)、100多個(gè)研究所，參加了1000多個(gè)會(huì)議，涉及到400多個(gè)聯(lián)盟、3741家投資者以及500多條地級(jí)以上政府的政策、1000多個(gè)地級(jí)以上政府產(chǎn)業(yè)園，連成一個(gè)密密麻麻的圖，我們稱之為“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)圖”。這個(gè)圖雖然看上去一團(tuán)亂麻，實(shí)質(zhì)上反映出人工智能產(chǎn)業(yè)緊密連接的形態(tài)特征。
我們進(jìn)一步觀察到，2018年連接度最高的是BAT三個(gè)平臺(tái)，2020年華為的連接度上升到第一位。我們還發(fā)現(xiàn)，一批汽車制造企業(yè)由于融入了智能技術(shù)，已經(jīng)成為智能產(chǎn)業(yè)的重要力量。總體上來看，人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合越來越緊密，融合產(chǎn)業(yè)部門正在成為智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量，智能機(jī)器人成為人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要結(jié)合點(diǎn)。
在中國這樣的人口大國，為什么要發(fā)展機(jī)器人？我認(rèn)為，機(jī)器人不是要一般性地代替人的工作，而是要去做不適宜人做或人們不愿意做的工作。在工業(yè)化早期，正如卓別林在電影《摩登時(shí)代》中表現(xiàn)的那樣，工人每天做著緊張乏味的機(jī)械式勞動(dòng)，這種機(jī)械式勞動(dòng)把人變成機(jī)器。于是，人們強(qiáng)烈希望用某種機(jī)器來代替這種機(jī)械勞動(dòng)，代替人完成那些枯燥、單調(diào)、危險(xiǎn)的工作，于是機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。沒有機(jī)器人，工業(yè)化把人變?yōu)闄C(jī)器；有了機(jī)器人，人仍然是工業(yè)化的主人。
我國科學(xué)家對(duì)機(jī)器人的定義是：“機(jī)器人是一種自動(dòng)化的機(jī)器，所不同的是這種機(jī)器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動(dòng)作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動(dòng)化機(jī)器。”
機(jī)器人存在安全之憂、能力之憂、成本之憂、失業(yè)之憂、滅種之憂這五個(gè)“發(fā)展之憂”。要想解決這些問題，機(jī)器人需要上網(wǎng)，通過大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合，為機(jī)器人增能提智；同時(shí)，還要為機(jī)器人立心立德，把倫理植入系統(tǒng)，做到可檢測、可檢驗(yàn)。
新一代人工智能與新一代機(jī)器人融合趨勢下，信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造是主線，這體現(xiàn)在以機(jī)器人為載體、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，推動(dòng)新一代人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。
新一代人工智能和機(jī)器人共融發(fā)展
“與人共融”是新一代機(jī)器人面臨的共性挑戰(zhàn)。目前機(jī)器人在智力和行為能力上與人是不可比擬的。要做到與人共融，機(jī)器本體的行為能力仍需加強(qiáng)，要更加敏捷，同時(shí)智能技術(shù)和智能水平也應(yīng)增強(qiáng)，使其在智力和行為能力上與人的水平相匹配，這樣才能實(shí)現(xiàn)與人協(xié)同。
工業(yè)機(jī)器人要融入“有人的生產(chǎn)線”，與工人互助合作完成任務(wù)；服務(wù)機(jī)器人要融入普通人（老人、殘疾人、家庭主婦等等）的家庭生活；特種機(jī)器人則要更多提高自主智能，降低對(duì)人的遙操作的依賴。
傳統(tǒng)人工智能技術(shù)主要在非行為空間、確定性約束或規(guī)則下進(jìn)行推理決策，如問題求解、定理證明、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、人機(jī)博弈等等；而機(jī)器人所需的智能是在行為空間。因此，具有約束條件的非預(yù)知性、動(dòng)態(tài)性、操作/合作對(duì)象的隨機(jī)性以及行為決策所必須的實(shí)時(shí)、魯棒性，都對(duì)人工智能提出了技術(shù)挑戰(zhàn)。
機(jī)器人的智能是在與工作環(huán)境、合作對(duì)象、作業(yè)目標(biāo)的不斷交互過程中，通過自主學(xué)習(xí)而形成的“發(fā)育智能”，而非基于完備規(guī)則下的“計(jì)算智能”。因此，要把握機(jī)器人智能發(fā)育理論、方法與發(fā)展趨勢；利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能與腦科學(xué)的研究成果，研究基于模仿學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)的機(jī)器人知識(shí)、技能獲取與增長機(jī)制及實(shí)現(xiàn)方法；面向自主作業(yè)和自主移動(dòng)，研究機(jī)器人智能發(fā)育的軟硬件實(shí)現(xiàn)方法。
機(jī)器人的智能發(fā)育，是指機(jī)器人利用其自身所具備的感知能力，在其與環(huán)境以及操作者的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交互過程中，增量式、漸進(jìn)地提升自身自主行為能力的過程。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，智能發(fā)育需要具有以下特點(diǎn)使之更適合于機(jī)器人的智能獲取與提升：一是具有類人的、無需大樣本的學(xué)習(xí)模式；二是能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)、不確定環(huán)境和非特定使命；三是具備長期、增量式的經(jīng)驗(yàn)積累能力；四是可以融合人的智能，實(shí)現(xiàn)二者的高效協(xié)同，讓人工智能和機(jī)器人相向而行，共同支撐智能制造，實(shí)現(xiàn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合�！�
（作者系世界工程組織聯(lián)合會(huì)主席、中國電子學(xué)會(huì)副理事長，記者高雅麗整理）