[科学技术]让智能不负人工期待

让智能不辜负人为的期望

——华中科技大学电子信息与通信学院院长黄小青与前沿科学关于人工智能产业化的独家对话

翟，《前沿科学》主编毕

海量互联网数据不断积累，应用场景不断丰富，经济结构不断变化升级...人工智能不仅停留在技术层面，而且正在加速与社会和经济的融合，扩大人类生活的界限。它也成为世界主要发达国家在新一轮科技竞争中的新焦点。

自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来，20个省(直辖市)出台了多项与人工智能相关的政策，并提出了各自的发展方向和目标。国家政策和计划如火如荼，人工智能产业发展如火如荼。显然，这不是一时的高涨，而是真正的长征。人工智能发展的最终目标是什么？人工智能产业的应用需要怎样的生态？华中科技大学电子信息与通信学院院长黄小青在接受《前沿科学》独家采访时，从云中智能机器人的发展机遇出发，分享了他对人工智能产业化的深刻思考。

人工智能的发展仍然需要人类的控制

前沿科学:人工智能已经成为目前和未来人们生活中不可或缺的一部分，但公众似乎不知道人工智能发展到了什么程度。作为人工智能专家，你对目前人工智能的发展有何评价？

黄小青:说到人工智能，从人类发展史来看，三次工业革命的发生使人类在300年内超越了过去的3000年。我们人类三千年的文化发展已经超过了之前的三万年，我们人类三万年的发展已经超过了之前的三十万年。是指数级的发展过程，是不断制造和使用更高级工具的历史，是不断智能化的过程。由于英国科学家艾伦·马西森·图灵和美国科学家冯·诺依曼分别对计算机理论和建筑的贡献，计算机的发明使人类智力的创造达到了顶峰。

1956年，美国人约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出人工智能的概念，并将其定义为“创造智能机器的科学与工程”，是计算机科学的一个重要分支。经过60年的进化，2016年3月，alphago1.0以4: 1击败韩国围棋冠军李世石，让大众的目光再次聚焦于人工智能。但是，从某种程度上来说，alphago1.0是通过学习人类的智能来训练玩go的。2017年，alphago有了新的突破，alphazero可以在过去不学习任何go知识的情况下打败人类。Alphago是第一个通过深度学习训练出来的神经网络，可以解决无穷无尽的计算问题，做出决策。但它只专注于设定领域，或者处于人工智能弱的阶段。

虽然到目前为止，人类还无法解释清楚人脑是如何高效低能耗地自主归纳学习的，但它也启发了我们。机器神经网络的设计与人脑类似。随着科学家对关键技术的突破，我坚信人工智能的未来必然会驶向由人类掌舵的超级人工智能。

前沿科学:你刚才提到了人工智能和人类智能。他们之间有什么联系？

黄小青:首先，人工智能发展到现在的水平，离不开两个重要的人物，分别创造了回归网络rnn和卷积神经网络cnn的geoffrey hinton和yann lecun，人类的基本思维能力就是基于这两个神经网络。所以人工智能一直在尝试模拟人类智能。就目前的发展水平而言，擅长处理数据，不擅长抽象思维；人类不擅长处理数据，但更擅长做出抽象的决策。人工智能的设计原理和动力是作为人类智能的辅助和补充，而不是代替人类智能。两者相辅相成，弥补彼此的不足。因此，他们可以一起完成任何他们无法单独完成的任务。

例如，许多人认为机器将在未来取代人类的工作机会。人工智能的发展一定会带来社会分工的变化，将人类从一线工作中解放出来，极大地提高社会生产力，控制机器人不要“造反”。人类将有更多的时间将我们的智慧应用于创造性、社会性、艺术性和其他有价值的应用。人工智能会解放劳动，离不开劳动。未来一定是人工智能和人类智能构建的世界。

前沿科学:你说过很多次，人工智能最初的视觉印象来自《星际迷航》的机器人数据。你怎么看待人工智能和机器人？

黄小青:作为一个科幻迷，《星际迷航》中的机器人数据是一个理想的机器人模型，它是感觉、运动和思维的结合。机器人的进化方向遵循人工智能的发展历程。早在1942年，美国科幻作家阿西莫夫就提出了机器人的三大定律:机器人不得伤害人类个体(第一定律)；机器人必须服从人给它的命令，除非与第一定律(第二定律)相冲突；机器人应该在不违反第一、第二定律(第三定律)的情况下，尽可能保护自己的生存。机器人三定律被称为“现代机器人学的基石”，后来又加上了机器人学零定律:机器人必须保护人类的整体利益不受伤害。人工智能的发展也要遵循机器人的“四大定律”。

在我看来，人工智能是模拟、扩展和延伸人类智能的理论、方法和技术，是一门科学。机器人是人工智能技术的集中应用。人工智能赋予机器人独立学习、思考甚至进化的能力。它很好地证明了人工智能的技术发展，两者相互促进。

大规模应用应该给行业发展时间

前沿科学:现在国内外业界都在谈论5g网络。你认为5g会如何影响人工智能的深度应用？

黄小青:移动通信带来的新机遇，尤其是第五代移动通信，为人工智能的应用提供了极好的设施。人的神经网络，从大脑到身体的所有器官，都有通讯延迟，从大脑到手大约100ms，最短的距离是从大脑到眼睛30ms。未来5g移动通信技术将延迟降低一个数量级以上，可以提供超人的响应速度。此外，它拥有大量的连接，为万物互联创造了良好的环境。万物互联产生了数据洪流，使得数据爆炸。

其实我2011年在中国移动研究院的时候，就做过5g的应用研究，最后得出的结论是5g的服务对象是机器人，不是人。目前市场上现有的机器人，因为脑容量小，学的东西非常有限。如果机器人的“大脑”被放置在云中，这意味着它有无穷无尽的“空空间”来存储数据，因此它有更强的学习能力和更多的东西要表达。

由学院和戴利科技联合推广的云智能机器人，从云技术切入人工智能的核心领域。具体来说，云智能机器人将是5g时代的杀手级应用，这是人工智能的必然发展。

前沿科学:某种程度上，云智能机器人的发展是否一直在实践人工智能的产业化道路？

黄小青:机器人神经网络是通过移动通信网络实现的。云智能机器人是通过网络连接到集群本体的云大脑。但是，它真的像保姆一样为人类的生产和生活服务，也需要人做机器训练师，用人类遥控机器人。这个过程产生数据，然后反馈给云大脑的人工智能平台。这是一个很棒的过程:从训练到推理，从收集数据，到机器人进化，最后机器人可以大规模复制。

2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，从多个角度描绘了构建人工智能世界强国的蓝图。作为一个新兴的人工智能行业，尤其是云端智能机器人，我觉得实现大规模应用需要很长时间，我给自己15年。我会和业界一起，做好机器学习和数据培训、商业模式探索、应用环境建设等基础关键技术的研发工作。对于人工智能的要求，当务之急是扩大规模，为社会创造价值。云智能机器人是突破工业红线的人工智能。我预计未来会像智能手机一样普及，形成标准化应用。这是一个万亿美元的市场，将是目前汽车和移动通信市场规模的总和。最终以共享、跨界、人机合作智能的形式传播到经济领域的各个角落。

新技术带来了工业渗透的方向

前沿科学:习近平总书记在致第三届人工智能大会的贺信中提到，人工智能正受到移动互联网、大数据、超级计算、脑科学等新理论和新技术的推动。在你看来，影响人工智能发展的关键技术有哪些，驱动力有哪些？

黄小青:目前，人工智能的发展得益于算法、数据和计算能力的共同进步。大数据是人工智能发展的基石。目前，深度学习算法主要基于大数据，从中总结出计算机可以使用的知识或规则。云计算是人工智能背后强大的助推器。云计算可以让我们体验每秒10万亿次的计算能力。如此强大的计算能力可以模拟核爆炸。

2013年以来，大数据和大计算驱动成为深度学习算法的主流，并逐渐成为一种通用的赋能工具。目前基于深度卷积神经网络的新一代人工智能可以获得更接近人类水平的感知能力和自然语言的模式分析能力，带来超越人类的游戏能力。拮抗神经网络的最新发展促进了超分辨率、逼真的原始图像、声音、3d物体等的生成。这些都为人工智能的产业渗透带来了更多新的方向。

前沿科学:云智能机器人将机器人大脑放在云中。你觉得它是在搭建一个应用环境还是一个控制系统，面对人类会有什么样的期待？

黄小青:在机器人的云脑中，我们结合多媒体交互、人工智能算法、语言、视觉和运动控制，形成多模态环境。在此基础上，我们将机器智能技术与人类智能辅助相结合，构建了一个进化的深度学习系统。这样，我们就可以让机器人在人类的支持下学习新技能。

考虑到目前人工智能的局限性，人类将直接、积极地介入云脑，保证人工智能的安全性和决策的可控性，实现人工智能与人类智能的无缝集成架构，通过人类的介入形成强化学习对系统的智能反馈，从而加快从“弱人工智能”到“强人工智能”的发展进程。

当然，中国的服务机器人领域目前也方兴未艾。云智能机器人处于行业发展初期，缺乏专业标准。各方企业需要合作创新，最终在人工智能和机器人领域形成有效的标准，从而推动整个行业的发展。

(原载《前沿科学》2019年第2期)