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打造通用人工智能應知識與數據并重

發布日期: 2019-11-04 信息來源:欧宝体育

    目前,大數據(ju)驅動的(de)人工(gong)智(zhi)能(neng)在產業落地方(fang)面遇到(dao)諸多問題(ti)。在31日開幕(mu)的(de)2019北京智(zhi)源大會上,相關(guan)專家學(xue)者提(ti)出,開發人工(gong)智(zhi)能(neng)應避免(mian)過度(du)依賴大數據(ju),未(wei)來(lai)要(yao)更重視知識和(he)經驗的(de)學(xue)習(xi)。

  中(zhong)國科學院院士張鈸在(zai)大(da)會上(shang)說,訓練人(ren)工(gong)智能主要依靠兩種資源: 一是(shi)(shi)數(shu)據;二是(shi)(shi)知識和(he)經驗(yan),特(te)別(bie)是(shi)(shi)常識。目前人(ren)工(gong)智能的成功應(ying)用多(duo)是(shi)(shi)基于大(da)數(shu)據的深度學習,但(dan)該方(fang)法一定程度存在(zai)“不(bu)(bu)(bu)可(ke)靠、不(bu)(bu)(bu)可(ke)信、不(bu)(bu)(bu)安全、難推廣”等缺點。

  張鈸(ba)說(shuo),單純靠數(shu)據驅動在很多(duo)應用場景下無法(fa)解決(jue)實際問題,如在智能翻譯(yi)領域,僅靠數(shu)據訓練會(hui)產生重大錯誤。機(ji)器無法(fa)理解很多(duo)基本常識,像“你真(zhen)行(xing)”的“行(xing)”,就(jiu)會(hui)被(bei)機(ji)器認為與“人行(xing)道(dao)”的“行(xing)”同義(yi)。因此,打造通用人工智能,必須把數(shu)據跟(gen)知識和經驗結(jie)合起(qi)來。

  他還認為,開發(fa)(fa)人(ren)工智能(neng)的目標(biao)并不是要做跟人(ren)類完全一樣(yang)的機器,而(er)應當優勢互補(bu),開發(fa)(fa)在某些方(fang)面勝過人(ren),在某些方(fang)面弱(ruo)于人(ren)的機器,這樣(yang)才可打(da)造和(he)諧的人(ren)機關系。

  美國加(jia)利福尼亞大(da)學洛杉磯分(fen)校教授朱松純在大(da)會上(shang)說,目前(qian)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)的工作有(you)(you)點像“鸚鵡學舌(she)”,只能(neng)(neng)單純學習(xi)對(dui)話,而不理解(jie)內(nei)容。大(da)數據、算力(li)與深度學習(xi)結合的人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)模式在產業(ye)落地時暴(bao)露(lu)出很多問題,如(ru)只能(neng)(neng)做特定(ding)的、人(ren)(ren)類(lei)事先(xian)定(ding)義的任務(wu),不能(neng)(neng)做通用任務(wu);需(xu)要海量數據,成本(ben)極(ji)高;模型不具(ju)有(you)(you)可解(jie)釋性(xing),人(ren)(ren)類(lei)無法理解(jie)其決(jue)策過(guo)程等。

  朱松(song)純介紹了(le)以(yi)“大任務”為驅(qu)動(dong)的(de)(de)通(tong)用(yong)人工智(zhi)能研究方(fang)向。他借鑒兩歲前的(de)(de)嬰幼兒以(yi)任務為中心,探索(suo)物理(li)世界和獲取(qu)社(she)會常識(shi)的(de)(de)學習路(lu)徑,增強(qiang)了(le)人工智(zhi)能常識(shi)推理(li)、舉一反三的(de)(de)能力。團隊(dui)開發出“眼(yan)中有活(huo)”的(de)(de)桌面(mian)機器人,可在茶杯空了(le)后(hou)主動(dong)為人加水。

  本次大會由北京智源人工智能研究院主辦單位:欧宝体育

 

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