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柯潔對(duì)戰(zhàn)AlphaGo——如果贏不了,那就“馴化”人工智能

作者:張江評(píng)論
來(lái)源:頭條號(hào)
日期:2017-05-25 09:05:36
摘要:距離上次AlphaGo和李世石的比賽已經(jīng)過(guò)去了一年,如果說(shuō)上次比賽之前,人們對(duì)比賽結(jié)果還抱有很大期待,此次的對(duì)決,我想大多數(shù)人應(yīng)該都會(huì)覺(jué)得沒(méi)有什么懸念了。
關(guān)鍵詞:AlphaGo柯潔人工智能

  距離上次AlphaGo和李世石的比賽已經(jīng)過(guò)去了一年,如果說(shuō)上次比賽之前,人們對(duì)比賽結(jié)果還抱有很大期待,此次的對(duì)決,我想大多數(shù)人應(yīng)該都會(huì)覺(jué)得沒(méi)有什么懸念了。

  這只“狗”的能量已經(jīng)帶動(dòng)了整個(gè)人工智能領(lǐng)域的“火爆”。短短1年見(jiàn),人工智能已經(jīng)改變了人們的思想。最初對(duì)于人工智能的驚訝、恐懼褪去后,務(wù)實(shí)的人們想得更多的是如何“馴化”人工智能,將人工智能和我們的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來(lái),從根本上改變我們的生活方式。

柯潔對(duì)戰(zhàn)AlphaGo——如果贏不了,那就“馴化”人工智能

  人工智能開(kāi)啟智能制造新篇章

  2016年3月9日-15日,谷歌的阿法狗(AlphaGo)以4:1的成績(jī)擊敗世界圍棋冠軍李世乭職業(yè)九段,人工智能引起全社會(huì)的廣泛關(guān)注。2016年12月29日-2017年1月4日,谷歌的Master(AlphaGo的升級(jí)版)在30秒快棋網(wǎng)測(cè)中,以60勝0負(fù)1和的戰(zhàn)績(jī),橫掃柯潔、古力、聶衛(wèi)平、樸廷桓、井山裕太等數(shù)十位中日韓世界圍棋冠軍與頂級(jí)高手,再次將人工智能推上社會(huì)輿論的風(fēng)口浪尖。

  人工智能發(fā)展的春天

  2016年,人工智能被普遍視為無(wú)人駕駛汽車(chē)商業(yè)落地的關(guān)鍵;基于人工智能的視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別與唇語(yǔ)識(shí)別等,在許多國(guó)際公開(kāi)評(píng)測(cè)中達(dá)到或超過(guò)人類(lèi)水平,其中“刷臉”已開(kāi)始商業(yè)試運(yùn)營(yíng);利用人工智能的專(zhuān)業(yè)速記、語(yǔ)音輸入與嵌入式聲控等語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用已可媲美人類(lèi),包括神經(jīng)機(jī)器翻譯在內(nèi)的自然語(yǔ)言處理,性能也得到大幅度提升;生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)受到極大關(guān)注。除上述以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的感知智能獲得突破性進(jìn)展外,發(fā)展通用人工智能與認(rèn)知智能已成為普遍共識(shí)。

  從國(guó)際科技巨頭對(duì)人工智能的高強(qiáng)度持續(xù)投入到美國(guó)、中國(guó)、英國(guó)等國(guó)家級(jí)人工智能戰(zhàn)略的醞釀與發(fā)布,從投資機(jī)構(gòu)推崇的最熱風(fēng)口到媒體的反復(fù)熱炒,從學(xué)術(shù)研究主流方法的大規(guī)模轉(zhuǎn)向到民眾的街談巷議與擁躉,人工智能無(wú)疑迎來(lái)了60年發(fā)展歷程的春天。未來(lái)5~10年,人工智能可望獲得大面積的商業(yè)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展,極有可能引爆第四次工業(yè)革命。

  智能制造是基于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、(移動(dòng))互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等新一代信息技術(shù),面向設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等服務(wù)型制造全要素,整合智能感知、智能決策、智能執(zhí)行等三個(gè)核心環(huán)節(jié)的先進(jìn)制造過(guò)程、系統(tǒng)與商業(yè)模式的總稱(chēng),同時(shí)也是人工智能眾多垂直應(yīng)用領(lǐng)域之一。

  在金融危機(jī)之后,無(wú)論是美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃,還是德國(guó)的工業(yè)4.0計(jì)劃,均將智能制造列為國(guó)家產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,力圖強(qiáng)化高端優(yōu)勢(shì),重振本土制造業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)。2015年5月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《中國(guó)制造2025》,部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。作為中國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的第一個(gè)10年行動(dòng)綱領(lǐng),《中國(guó)制造2025》將智能制造作為主攻方向之一。智能制造與“互聯(lián)網(wǎng)+”“人工智能+”具有密不可分的關(guān)系。2015年12月,工業(yè)和信息化部在貫徹落實(shí)《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》的行動(dòng)計(jì)劃(2015-2018年)中,明確將人工智能列為形成新產(chǎn)業(yè)模式的11個(gè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域之一。2016年5月,國(guó)家發(fā)改委等制定了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》,計(jì)劃到2018年形成千億級(jí)的人工智能市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模。2017年1月,科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼在全國(guó)科技工作會(huì)議上透露,今年將完成人工智能?chē)?guó)家專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃,論證人工智能?chē)?guó)家重大項(xiàng)目立項(xiàng)。

  人工智能是智能制造的本質(zhì)特征

  1956年,美國(guó)“人工智能之父”約翰·麥卡錫等人在英國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院召開(kāi)的首屆夏季研討會(huì)上,正式創(chuàng)立了“人工智能”的概念。會(huì)議將人工智能界定為“研究與設(shè)計(jì)智能體”,并且把智能體定義為“能夠感知環(huán)境,并采取行動(dòng)使成功機(jī)會(huì)最大化的系統(tǒng)”。因此,人工智能主要涉及如下三個(gè)核心環(huán)節(jié):一是感知智能,即對(duì)人類(lèi)直覺(jué)或感知行為的模擬(皮層枕葉、顳葉和頂葉),如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)、滑動(dòng)覺(jué)、溫度體感、空間定位能力等,體現(xiàn)了從物理空間到信息空間的轉(zhuǎn)換;二是認(rèn)知智能,即對(duì)人類(lèi)深思熟慮行為的模擬(皮層前額葉等),包括決策、規(guī)劃、推理、記憶、經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)學(xué)習(xí)等高級(jí)智能行為,全部在信息空間中完成;三是行為控制或?qū)θ祟?lèi)行動(dòng)的模擬(運(yùn)動(dòng)皮層/通路與肌骨系統(tǒng)),如靈巧操作與靈活移動(dòng)等執(zhí)行級(jí)功能的實(shí)現(xiàn),體現(xiàn)了從信息空間到物理空間的轉(zhuǎn)換。作為一個(gè)典型的信息物理系統(tǒng)(cyber physical system,CPS),人工智能系統(tǒng)根據(jù)智能程度與反饋的信息粒度及層級(jí),形成多個(gè)閉環(huán),不斷進(jìn)行試錯(cuò)反饋修正,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的學(xué)習(xí)獲得性能提升。

  智能制造的概念包括了“感知、分析、決策、執(zhí)行與學(xué)習(xí)”等五大核心環(huán)節(jié),涉及“過(guò)程、系統(tǒng)、模式”等三個(gè)層次的廣義對(duì)象,通過(guò)對(duì)機(jī)器、產(chǎn)線、車(chē)間、工廠、企業(yè)乃至全球供應(yīng)鏈等層面的智能化實(shí)現(xiàn),以效率、質(zhì)量、成本、服務(wù)、低耗和綠色作為綜合指標(biāo),旨在滿(mǎn)足用戶(hù)小批量、個(gè)性化的產(chǎn)品需求,提升制造業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。因此,智能制造的核心是智能化,具有環(huán)境適應(yīng)性與自主性的人工智能是智能制造的本質(zhì)特征。

  信息化(數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化)是智能化的基礎(chǔ)與前提。數(shù)字化導(dǎo)致數(shù)據(jù)化,“互聯(lián)網(wǎng)+”推動(dòng)內(nèi)部總線化和外部網(wǎng)絡(luò)化,數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)化兩者相加產(chǎn)生大數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)則是智能制造中感知智能或大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的直接驅(qū)動(dòng)源,也是產(chǎn)生信息(特征)、知識(shí)、智慧的基石,同時(shí)也成為智能制造中分析、決策、執(zhí)行與知識(shí)學(xué)習(xí)的主要依據(jù)。因此,智能制造的核心共性技術(shù)主要涉及人工智能技術(shù)(感知智能、認(rèn)知智能)、計(jì)算智能技術(shù)(群體智能、進(jìn)化計(jì)算、模糊系統(tǒng))、機(jī)器人技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、(移動(dòng))互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。

  人工智能的最大應(yīng)用市場(chǎng)

  技術(shù)進(jìn)步與人口紅利或劉易斯拐點(diǎn)的消失,特別是全球化分享經(jīng)濟(jì)浪潮中高技術(shù)產(chǎn)品更新?lián)Q代周期的縮短以及用戶(hù)需求的多樣性與個(gè)性化,都在促使企業(yè)由傳統(tǒng)的生產(chǎn)型制造模式向具有更多環(huán)境適應(yīng)能力與自主性的服務(wù)型制造模式轉(zhuǎn)變。智能制造集成了技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和組織方式創(chuàng)新,具有跨界連接網(wǎng)絡(luò)信息空間和實(shí)體物理空間的CPS二元世界特征,需要整合與協(xié)同產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈、用戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)金融等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、信息與知識(shí),進(jìn)行生產(chǎn)、組織、管理模式、在線服務(wù)、決策、故障診斷、預(yù)測(cè)型維護(hù)等的智能優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)“以銷(xiāo)定產(chǎn)”“大規(guī)模個(gè)性化定制”等銷(xiāo)售與服務(wù)模式創(chuàng)新。廣義制造系統(tǒng)中生產(chǎn)與服務(wù)對(duì)象的嚴(yán)重不確定性和高度非線性性,以及多目標(biāo)的復(fù)雜任務(wù)要求,均遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)生產(chǎn)型制造業(yè)的能力與范疇,對(duì)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的感知智能等提出了迫切的需求。由于生產(chǎn)與服務(wù)要素眾多,大數(shù)據(jù)資源豐富,CPS跨界連接,因此智能制造可望成為人工智能的最大應(yīng)用市場(chǎng)。

  與20世紀(jì)60年代和80年代的兩次人工智能熱潮不同,人工智能的第三次偉大復(fù)興,源于大數(shù)據(jù)和超強(qiáng)計(jì)算引擎的時(shí)代進(jìn)步,源于以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)方法取得的實(shí)質(zhì)性進(jìn)步。目前,大數(shù)據(jù)人工智能已在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等部分細(xì)分領(lǐng)域取得了超過(guò)人類(lèi)水平的性能與體驗(yàn)。在智能制造垂直領(lǐng)域,關(guān)鍵還是如何選定特定應(yīng)用場(chǎng)景或?qū)Υ怪鳖I(lǐng)域進(jìn)行細(xì)分再細(xì)分,然后就是必須重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)簽、管理與利用,以便在“感知、分析、決策、執(zhí)行與學(xué)習(xí)”等各個(gè)核心環(huán)節(jié)中,充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能,推動(dòng)智能機(jī)器人、協(xié)同制造、綠色制造與智能服務(wù)等智能制造應(yīng)用的發(fā)展。

  人工智能加速智能制造的未來(lái)發(fā)展

  以人工智能為主要標(biāo)志的新科技革命浪潮來(lái)勢(shì)洶涌,必將有力地助推智能制造的發(fā)展勢(shì)頭。然而,目前的人工智能技術(shù),真正取得突破的是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的深度監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,本質(zhì)上是感知智能或弱人工智能的進(jìn)步。具有類(lèi)似“舉一反三”能力的通用人工智能與認(rèn)知智能方法的探索與進(jìn)步,可望在大數(shù)據(jù)與大知識(shí)雙重驅(qū)動(dòng)下獲得知識(shí)閱讀與知識(shí)學(xué)習(xí)能力,使智能制造在“過(guò)程、系統(tǒng)、模式”等三個(gè)層次上,獲得更高水平的態(tài)勢(shì)分析與認(rèn)知決策能力,實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的自主性與環(huán)境適應(yīng)性,進(jìn)而加速以人工智能為支撐的未來(lái)智能制造發(fā)展方向與發(fā)展模式的探索與創(chuàng)新。

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