隨著“人工智能”作為重要發(fā)展導(dǎo)向被國(guó)家正式列入《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,、《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》，人工智能行業(yè)在國(guó)內(nèi)迎來(lái)集中研究興盛期，研究側(cè)重點(diǎn)也從觀點(diǎn)提出期，發(fā)展到了以Alpha Go為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)獨(dú)立研究期,，并在智能語(yǔ)音識(shí)別交互和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等研究方面取得了重大突破。今天我們有幸請(qǐng)到了AI獨(dú)角獸企業(yè)深蘭科技深蘭大學(xué)的資深研究員方林博士，為我們揭秘人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先科技及研究成果,，解讀行業(yè)趨勢(shì)和發(fā)展方向。

　　深蘭科學(xué)院高級(jí)研究員  博士  方林

　　記者：您進(jìn)入AI領(lǐng)域有多久了,？

　　方林：我從1990年開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能,，1992年開(kāi)發(fā)了人生第一個(gè)人工智能程序——五子棋人機(jī)對(duì)弈。自博士畢業(yè)后,，已經(jīng)致力于人工智能的研究長(zhǎng)達(dá)20年,。

　　記者：您為什么會(huì)投身AI領(lǐng)域呢,？

　　方林：在眾多的計(jì)算機(jī)理論中，人工智能是我最感興趣的理論之一,。她是研究如何讓計(jì)算機(jī)具備人類(lèi)智能的學(xué)科,，由數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家們提出的眾多理論和算法組成。比如A＊算法,、Alpha－Beta剪裁,、梯度下降法和反向傳播算法等等。研究她們并付諸于實(shí)踐,，就能夠幫助我們編寫(xiě)出神奇的程序,，從而控制計(jì)算機(jī)做出不可思議的事情。比如與人類(lèi)棋手對(duì)弈并戰(zhàn)勝人類(lèi),。這多么有趣?。?/p>

　　所以,，從事AI理論研究和實(shí)踐能夠給我?guī)?lái)無(wú)窮的樂(lè)趣,。我常常覺(jué)得那些算法和數(shù)學(xué)公式代表的也許是一種他人無(wú)法理解的美，而我樂(lè)在其中,。

　　記者：您一直從事哪些方面的研究呢,？

　　方林：我研究的方向包括搜索算法、博弈算法,、機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)、遺傳和進(jìn)化算法等,。

　　記者：眾所周知,，人工智能已經(jīng)成為業(yè)界乃至全社會(huì)重點(diǎn)關(guān)注的行業(yè)，大家都知道人工智能是最新前沿科技,，但是對(duì)人工智能本身并不了解,。您可以通俗易懂地給大家介紹一下什么是人工智能嗎？

　　方林：簡(jiǎn)單地說(shuō),，人工智能就是讓計(jì)算機(jī)或者機(jī)器具備像人類(lèi)一樣的智能,，完成以前只有人類(lèi)，尤其是人類(lèi)智能才能完成的任務(wù),。比如駕駛車(chē)輛,、與人對(duì)弈、識(shí)別人臉等等,。

　　城市發(fā)展,、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、生產(chǎn)生活 離不開(kāi)人工智能

　　記者：人工智能目前主要應(yīng)用于哪些領(lǐng)域,？

　　方林：移動(dòng)支付,、物流,、電子商務(wù)、機(jī)械制造,、生物化學(xué),、無(wú)人駕駛、機(jī)器人......,。從制造業(yè)到醫(yī)療,、衛(wèi)生保健、教育,、物流,、交通、城市管理,，人工智能無(wú)所不在,，幾乎涵蓋了城市發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和生產(chǎn),、生活,、服務(wù)的方方面面。

　　記者：您認(rèn)為AI在哪個(gè)行業(yè)的實(shí)用價(jià)值最大,？

　　方林：目前來(lái)說(shuō),，AI在物流、移動(dòng)支付和電子商務(wù)等商業(yè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用最為成熟,，也較為成功,。當(dāng)然，在不久的將來(lái),，在其他領(lǐng)域也有可能取得更大的突破，比如藝術(shù)創(chuàng)作,。

　　記者：AI領(lǐng)域的發(fā)展對(duì)學(xué)術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了什么樣的影響,？

　　方林：使一些表面看似沒(méi)有關(guān)聯(lián)的知識(shí)產(chǎn)生了聯(lián)系。比如,，微積分和繪畫(huà),。從前，數(shù)學(xué)家和藝術(shù)家之間幾乎沒(méi)有多少共同點(diǎn)?，F(xiàn)在,，數(shù)學(xué)家可以利用數(shù)學(xué)知識(shí)（比如微積分）創(chuàng)建生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，從而生成素描,、漫畫(huà)或者油畫(huà),。作品看起來(lái)幾乎就跟人類(lèi)藝術(shù)家創(chuàng)作的一樣好。

　　結(jié)伴學(xué)習(xí) 促進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)化

　　記者：目前,，您主導(dǎo)什么樣的研究呢,？

　　方林：目前,，我在深蘭科技進(jìn)行一項(xiàng)稱作“結(jié)伴學(xué)習(xí)”的研究。原理是將樣本成對(duì)地輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練,。學(xué)習(xí)過(guò)程中,，兩個(gè)樣本之間互相促進(jìn)、互相提高,。

　　記者：能否結(jié)合實(shí)例解讀結(jié)伴學(xué)習(xí)研究,？研究能夠產(chǎn)生什么實(shí)際作用？

　　方林：近期,，我們團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)一個(gè)人工智能時(shí)裝設(shè)計(jì)系統(tǒng),。在這個(gè)系統(tǒng)中，結(jié)伴學(xué)習(xí)能夠準(zhǔn)確地抓取時(shí)裝的特征,?；谶@些特征生成的時(shí)裝走秀圖的質(zhì)量要比目前流行的GAN（生成式對(duì)抗模型）要高得多。并且模型的參數(shù)少,，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔,，訓(xùn)練速度快。比如結(jié)伴學(xué)習(xí)1個(gè)小時(shí)訓(xùn)練的結(jié)果比GAN1天的訓(xùn)練效果還要好,。

　　記者：那么結(jié)伴學(xué)習(xí)能使哪些科學(xué)研究受益呢,？

　　方林：結(jié)伴學(xué)習(xí)是一種通用的學(xué)習(xí)方法，在圖形圖像處理,、自然語(yǔ)言處理,、語(yǔ)音處理和視頻處理中都可以發(fā)揮作用。

　　傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型中,，樣本之間是沒(méi)有聯(lián)系的,。模型只會(huì)對(duì)一個(gè)個(gè)的孤立樣本進(jìn)行處理。結(jié)伴學(xué)習(xí)則不同,， 她處理的是一對(duì)一對(duì)的樣本,。模型在訓(xùn)練時(shí)，不但從樣本中學(xué)習(xí)知識(shí),，還從樣本的差異中學(xué)習(xí)知識(shí),。這大大提高了學(xué)習(xí)效率，提高了學(xué)習(xí)精度,。這就像兩個(gè)中學(xué)生在學(xué)習(xí)時(shí)互相幫助,、互相促進(jìn)，共同提高,。

　　結(jié)伴學(xué)習(xí)的另一個(gè)特點(diǎn)是對(duì)樣本的復(fù)制,。我們知道，自然界中遺傳和進(jìn)化的基礎(chǔ)是子代對(duì)父代的復(fù)制,。結(jié)伴學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)樣本的編碼和解碼實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的復(fù)制,，并在這個(gè)過(guò)程中獲得樣本的語(yǔ)義信息,。自然界中，遺傳和進(jìn)化的基礎(chǔ)是基因,；結(jié)伴學(xué)習(xí)中,，編碼和解碼的基礎(chǔ)就是語(yǔ)義。所以結(jié)伴學(xué)習(xí)可能可以在遺傳和進(jìn)化算法研究中發(fā)揮重要作用,。

　　記者：人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)如何,？

　　方林：人工智能的前景十分廣闊，是最有希望賦能幾乎所有行業(yè)的技術(shù)之一,，將在生產(chǎn),、生活和科學(xué)研究的各個(gè)方面發(fā)揮積極的作用。

　　目前,，我國(guó)在人工智能理論研究方面的水平相較國(guó)外最先進(jìn)水平還有一定的差距,。比如人工智能基礎(chǔ)框架幾乎都是國(guó)外科研人員開(kāi)發(fā)的。但我們正在積極趕上,，步步緊隨,。許多新理論、新方法,、新算法都是中國(guó)科學(xué)家首先提出的,。深蘭科學(xué)院提出的結(jié)伴學(xué)習(xí)就是這方面的一個(gè)例子。

　　相對(duì)于理論研究,，我國(guó)人工智能應(yīng)用已經(jīng)走在了世界前列,。比如我國(guó)在移動(dòng)支付、智能物流,、電子商務(wù),、共享單車(chē)、高鐵等等領(lǐng)域內(nèi)的人工智能應(yīng)用已經(jīng)把美歐日甩在了后面,。我認(rèn)為,，這是繼以蒸汽機(jī)為代表的第一次工業(yè)革命、以電氣化為代表的第二次工業(yè)革命和以信息化為代表的第三次工業(yè)革命后,，中國(guó)首次在以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命中領(lǐng)跑。其意義遠(yuǎn)大于前三次工業(yè)革命之和,。

　　人工智能未來(lái)助推：遺傳算法和進(jìn)化學(xué)習(xí)

　　記者：人工智能領(lǐng)域有哪些尚未攻克的難點(diǎn),，是否有希望解決呢？

　　方林：目前,，對(duì)于遺傳和進(jìn)化算法的理論研究還沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性的突破,，對(duì)進(jìn)化學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究仍處于摸索階段。在對(duì)抗學(xué)習(xí)的研究方面還存在諸多難點(diǎn),。

　　不過(guò),，越是逼近困難,，越容易出現(xiàn)突破。1986年臺(tái)灣應(yīng)昌期出資120萬(wàn)美元用來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)2000年之前戰(zhàn)勝人類(lèi)專(zhuān)業(yè)棋手的圍棋程序,。當(dāng)時(shí)有人認(rèn)為這樣的圍棋程序在50年內(nèi)都無(wú)法實(shí)現(xiàn),。但僅僅30年后，Alpha Go 就解決了這個(gè)問(wèn)題,。

　　關(guān)于遺傳算法,，目前我們需要研究和攻克的關(guān)鍵點(diǎn)是如何實(shí)現(xiàn)模型的自我進(jìn)化。當(dāng)前,，我們的科學(xué)家們還只能人工優(yōu)化模型,，耗時(shí)耗力，模型的結(jié)構(gòu)也不會(huì)自動(dòng)發(fā)生變化,。神經(jīng)元之間的一些奇特的連接方式可能永遠(yuǎn)也不會(huì)被人腦發(fā)現(xiàn),，除非讓電腦來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題。就像人類(lèi)棋手戰(zhàn)勝不了Alpha Go Zero的一個(gè)重要原因就是后者常會(huì)走出一些人類(lèi)看不懂的棋,。

　　將來(lái),，如果我們能夠在進(jìn)化算法方面取得突破性的進(jìn)展，這將帶動(dòng)人工智能的發(fā)展進(jìn)入一個(gè)新階段,。這是全世界,，包括深蘭科技在內(nèi)的科研團(tuán)隊(duì)正在共同努力的方向。我們對(duì)于將來(lái)攻克上述難點(diǎn)持謹(jǐn)慎樂(lè)觀的態(tài)度,。

　　記者：您對(duì)人工智能未來(lái)的研究有何展望呢,？

　　方林：未來(lái)的人工智能研究主要有兩個(gè)方向：第一是人工智能應(yīng)用。即如何更廣泛更高效地把人工智能應(yīng)用到某個(gè)具體場(chǎng)景中,。

　　第二是人工智能理論研究的突破,。這主要是指對(duì)抗學(xué)習(xí)、遺傳算法,、進(jìn)化學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的突破,。目前的人工智能還只能解決一些功能性問(wèn)題。比如Alpha Go,，只能下圍棋,。在不更改模型結(jié)構(gòu)的情況下她不能學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)其他功能。另外,，目前的人工智能還不能真正做到一邊學(xué)習(xí)一邊使用,。我們通常只能在訓(xùn)練完成后才能使用模型。

　　黑盒推理如何成為白盒推理,，是未來(lái)AI研究重點(diǎn)

　　記者：在尚未涉足的領(lǐng)域中,，AI未來(lái)還有哪些內(nèi)容值得深耕呢？

　　方林：有兩個(gè)方面。一是機(jī)器定理證明,，第二是邏輯推理,。目前的深度學(xué)習(xí)仍是黑盒推理。我們可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)的模型獲得推理結(jié)果,，但仍無(wú)法了解或者判斷出得出這個(gè)結(jié)果的過(guò)程是怎樣的,。我們希望未來(lái)能夠把黑盒推理轉(zhuǎn)變?yōu)榘缀型评恚瑥亩屛覀兡軌蚯宄私馔评淼倪^(guò)程,。

　　當(dāng)下,，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型當(dāng)中，每個(gè)神經(jīng)元激活情況跟人腦中真正的神經(jīng)元的表現(xiàn)高度一致,，這是目前人工智能科學(xué)家發(fā)現(xiàn)的最好的結(jié)果,。但這只能說(shuō)明深度學(xué)習(xí)的方向是對(duì)的，但仍無(wú)法解釋推理的過(guò)程,。

　　至于機(jī)器定理證明,，盡管很少有人提及，她其實(shí)是人工智能皇冠上的明珠,。涉及自然語(yǔ)言理解,、知識(shí)圖譜、知識(shí)語(yǔ)義,、邏輯推理和歸納推理,。其中的邏輯推理恰恰不是現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)技術(shù)所擅長(zhǎng)的。如果機(jī)器定理證明能夠取得突破,，人工智能就具備了自學(xué)人類(lèi)記載在書(shū)籍中所有知識(shí)的能力,。

　　人工智能 改變未來(lái)

　　記者：作為AI領(lǐng)域的深度研究者，您最希望人工智能能夠幫助您解決什么樣的問(wèn)題,？

　　方林：因?yàn)槠饺展ぷ鞣泵?，疏于?duì)家人照顧，而太太在家中操持家務(wù)非常辛苦,，所以就我個(gè)人而言,，我迫切希望能夠發(fā)明出一個(gè)家務(wù)機(jī)器人，買(mǎi)菜燒飯,、洗衣疊被,，什么家務(wù)活都能干，還能輔導(dǎo)我女兒學(xué)習(xí),。

　　記者：智能家居對(duì)此似乎已有所斬獲,，那么AI技術(shù)應(yīng)用能產(chǎn)生什么突破呢？

　　方林：當(dāng)前的智能家居是功能型的,。比如智能臺(tái)燈就只有臺(tái)燈的功能，最多我們能通過(guò)手機(jī)App遠(yuǎn)程控制它，還算不上是家務(wù)機(jī)器人,。我所說(shuō)的家務(wù)機(jī)器人是全智能家務(wù)機(jī)器人,，可以做各種家務(wù)活，能夠?qū)W習(xí),，可以交流,，能夠自動(dòng)適應(yīng)不同家庭的實(shí)際需要。

　　記者：目前無(wú)人駕駛是公眾比較關(guān)注的,，但對(duì)此也存在許多爭(zhēng)議,，比如自動(dòng)駕駛是否能替代人類(lèi)駕駛。您怎么看,？

　　方林：從技術(shù)上講,，我認(rèn)為是有可能的。從圖形圖像處理,、計(jì)算機(jī)視覺(jué),、視頻處理等方面的研究來(lái)看，讓計(jì)算機(jī)感知外界的環(huán)境（比如道路,、樹(shù)木,、障礙物等）并重建周?chē)Ⅲw環(huán)境是有可能的。結(jié)合GPS衛(wèi)星定位,、地圖導(dǎo)航和強(qiáng)化學(xué)習(xí),，自動(dòng)駕駛就會(huì)成為可能。

　　記者：目前,，隱私安全也是公眾比較關(guān)注的,，AI技術(shù)能否借助當(dāng)下研究，幫助人們解決這些方面的問(wèn)題,？

　　方林：當(dāng)然可以,。目前深蘭科技主導(dǎo)提出的人體生物識(shí)別技術(shù)（掌脈識(shí)別技術(shù)），是國(guó)內(nèi)行業(yè)領(lǐng)域比較領(lǐng)先甚至是獨(dú)有的生物感應(yīng)技術(shù),，通過(guò)活體識(shí)別取代信息數(shù)據(jù)加密技術(shù),，更好地保護(hù)公眾信息安全和隱私，實(shí)現(xiàn)欺詐預(yù)警,。具備了很好的實(shí)用價(jià)值,。

　　創(chuàng)新創(chuàng)造  人工智能是人腦得力助手

　　記者：在傳統(tǒng)觀念中，AI在基礎(chǔ)應(yīng)用的技術(shù)比較成熟,，那么在創(chuàng)新創(chuàng)造方面,，能否起到一些更好的作用呢？

　　方林：目前的人工智能技術(shù)可以讓計(jì)算機(jī)創(chuàng)作出不遜于人類(lèi)藝術(shù)家的藝術(shù)作品,。比如音樂(lè),、繪畫(huà),、攝影等等。深蘭科學(xué)院的人工智能時(shí)裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)還能夠進(jìn)行時(shí)裝設(shè)計(jì),。

　　再比如Alpha Go,，不僅擊敗了人類(lèi)圍棋高手，它對(duì)圍棋的認(rèn)識(shí)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類(lèi),。人類(lèi)圍棋高手目前考慮的不是如何擊敗Alpha Go,，而是如何從她的棋譜中獲得啟發(fā)。

　　所以人工智能成為人腦很好的幫手,，補(bǔ)充人類(lèi)思維和認(rèn)知緯度的不足,。

　　新興行業(yè)衍生新職業(yè)  人工智能也一樣

　　記者：AI技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)能夠取代一些基礎(chǔ)工作，那么在技術(shù)發(fā)展到一定的高度后,，會(huì)不會(huì)導(dǎo)致失業(yè)呢,？

　　方林：不會(huì)。雖然部分行業(yè)會(huì)受到一些影響,，一些崗位可以被取代或者因?yàn)锳I技術(shù)成熟而消失,。但技術(shù)成熟后會(huì)衍生出更多的新興行業(yè)、崗位和工種,，而且將比消失的更多更豐富,。比如汽車(chē)出現(xiàn)之前，人們不會(huì)知道它會(huì)帶來(lái)這么多職業(yè)或行業(yè),，比如造車(chē),、賣(mài)車(chē)、保養(yǎng),、保險(xiǎn),、洗車(chē)、修車(chē),、修路,、架橋、高速公路,、路政,、交警......。那些曾經(jīng)阻撓汽車(chē)推廣的人現(xiàn)在到哪里去了呢,？

　　人工智能不但不會(huì)取代人工,，反而需要更多的人工。但不想學(xué)習(xí),、不懂得改變自己的人,，是有可能會(huì)被淘汰的。

　　人工智能人才稀缺  數(shù)學(xué),、微積分發(fā)燒友注意了,！

　　記者：您認(rèn)為人工智能行業(yè)或者說(shuō)企業(yè)最迫切需要什么樣的研究人員呢,？

　　方林：我認(rèn)為是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)理論相結(jié)合的專(zhuān)業(yè)人員。有人認(rèn)為,，軟件開(kāi)發(fā)（包括人工智能研究）就是編程序,，編程只需要懂得計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的語(yǔ)法就行了。我認(rèn)為,，計(jì)算機(jī)理論和數(shù)學(xué)的每一門(mén)學(xué)科都代表了一個(gè)認(rèn)知緯度。就像劉慈欣在《三體》中所說(shuō)的那樣,，二維世界的人根本就無(wú)法理解和抗衡三維世界的人,；三維世界的人根本就無(wú)法理解和抗衡四維世界的人。認(rèn)知緯度的重要性于此可見(jiàn)一斑,。

　　我從來(lái)不認(rèn)為微積分只有在使用微積分時(shí)才發(fā)揮作用,。數(shù)學(xué)帶給我們的，是我們對(duì)世界看法的根本性改變,。沒(méi)有這種改變,，人類(lèi)無(wú)法從事人工智能科研，也不可能取得有意義的成果,。

　　同樣的,，計(jì)算機(jī)理論也很重要。為此,，我建議大家重視對(duì)《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》,、《操作系統(tǒng)》、《編譯原理》等計(jì)算機(jī)理論課程的學(xué)習(xí),。書(shū)到用時(shí)方恨少,，這些理論絕不僅僅只是在各自領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮作用。

　　記者：您有什么研究心得能夠分享給大家呢,？

　　方林：第一,，科學(xué)研究沒(méi)有捷徑，只能一步一個(gè)腳印潛心探索,，無(wú)法一蹴而就,。大家要坐得住，耐得住寂寞,，耐得住無(wú)人理睬,；第二，要重視計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)理論和數(shù)學(xué)的作用,。工欲善其事,，必先利其器，用高中數(shù)學(xué)是不可能解決哥德巴赫猜想的,；第三,，要學(xué)會(huì)與其他科研人員交流,，學(xué)會(huì)站在巨人的肩膀上。我們呼吁更多研究愛(ài)好者投身于這個(gè)行業(yè),，共同用人工智能創(chuàng)造未來(lái)新世

　　界,。

　　方林

　　深蘭科學(xué)院高級(jí)研究員  博士

　　南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件博士，師從孫鐘秀院士,。

　　20年來(lái)一直從事計(jì)算機(jī)科研,、教學(xué)、培訓(xùn),、軟件項(xiàng)目系統(tǒng)分析架構(gòu)設(shè)計(jì)和項(xiàng)目管理工作,。

　　獨(dú)立開(kāi)發(fā)了人工智能博弈軟件框架、問(wèn)題求解框架,、Prolog邏輯語(yǔ)言編譯器和運(yùn)行環(huán)境以及相應(yīng)的規(guī)則系統(tǒng)框架,。

　　目前從事人工智能理論和算法研究，以及相應(yīng)的應(yīng)用軟件和產(chǎn)品開(kāi)發(fā),。研究領(lǐng)域主要是圖形圖像處理和自然語(yǔ)言處理,。