人工智能發(fā)展緩慢了？原因是人工智能中的數(shù)學(xué)理論尚無很大突破

在2019中關(guān)村論壇上，菲爾茲獎首位華人獲得者、美國國家科學(xué)院院士、哈佛大學(xué)教授丘成桐發(fā)表主旨演講。他呼吁國家應(yīng)重視基礎(chǔ)科學(xué)和數(shù)學(xué)的發(fā)展。一個(gè)國家的強(qiáng)大和長治久安，離不開強(qiáng)大的基礎(chǔ)科學(xué)，沒有基礎(chǔ)科學(xué)的發(fā)展，應(yīng)用科學(xué)發(fā)展不來。

丘成桐表示，當(dāng)今社會互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的能力極大，無論能源的分配、大數(shù)據(jù)處理物流系統(tǒng)、道路交通等都要大量提升計(jì)算能力，沒有計(jì)算能力單純理論上是不夠的，因?yàn)槔碚摏]有能力將它全部了解。未來計(jì)算機(jī)面臨很大的問題，對付的辦法一般來講有兩個(gè)，一個(gè)是利用基礎(chǔ)物理的原理跟基本數(shù)學(xué)大力解決問題；另一方面是大力改善軟件，找到最好的算法，繞過硬件的速度和儲存能力來解決。

對于第二種解決方法，丘成桐進(jìn)一步解釋，這就是利用數(shù)學(xué)發(fā)展出來的方法，現(xiàn)在這方面研究重要的有人工智能和大數(shù)據(jù)。當(dāng)前，人工智能已經(jīng)從一種剛開始的理念，慢慢轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用的基礎(chǔ)，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的大數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)算法來處理數(shù)據(jù)，同時(shí)輔助以超級計(jì)算機(jī)跟云計(jì)算的強(qiáng)大計(jì)算力，但其中數(shù)學(xué)理論沒有什么很大的突破。

“中國的人口規(guī)模是發(fā)展人工智能的優(yōu)勢，在應(yīng)用人工智能技術(shù)方面已經(jīng)有了很多優(yōu)秀的工作，發(fā)表的論文甚至比美國還要多，在世界前沿水平。但是在基礎(chǔ)理論和算法創(chuàng)新方面跟美國、英國還有一段距離。要在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先，基礎(chǔ)學(xué)問一定要突破，一定要將數(shù)學(xué)跟有關(guān)的學(xué)問一同發(fā)展，才能夠真真正正領(lǐng)先突破?！鼻鸪赏┓Q。

丘成桐表示，因?yàn)槿斯ぶ悄軐Υ髷?shù)據(jù)處理的本質(zhì)上是數(shù)學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)，然而目前還沒有完備的數(shù)學(xué)理論用以支持大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。很多數(shù)學(xué)方法還是過渡依賴于經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，而非真正來自內(nèi)在的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。這也導(dǎo)致當(dāng)下人工智能在處理大數(shù)據(jù)問題時(shí)還需要大量的人力和算力，甚至需要超級計(jì)算機(jī)的協(xié)助。由于缺乏數(shù)學(xué)理論的支持，很多大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果只適用于特定環(huán)境，缺乏遷移性。大數(shù)據(jù)還缺乏有效的算法，經(jīng)典計(jì)算機(jī)的算法還不能直接用到大數(shù)據(jù)中。這是我們需要了解的很重要的一個(gè)問題。

他表示，廣為流傳的深度學(xué)習(xí)有很多不足的地方，依賴很多大樣本，同時(shí)解釋很性差，容易受到欺騙。當(dāng)前沒有更好的算法來替代，解決這些問題要對相關(guān)數(shù)學(xué)理論進(jìn)行深入研究，了解大數(shù)據(jù)里面的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)和原理，目前人工智能由于計(jì)算器速度限制，只能采取多層狀結(jié)構(gòu)解決問題，基于簡單數(shù)學(xué)分析，無法有效找出最優(yōu)解，在可見的未來，如何提升量子計(jì)算機(jī)的硬件，發(fā)展更有效的數(shù)學(xué)算法，讓量子人工智能與量子深度學(xué)習(xí)變成實(shí)用工具，實(shí)在有賴于基礎(chǔ)科學(xué)和數(shù)學(xué)的深度結(jié)合。

丘成桐進(jìn)一步解釋，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能先進(jìn)的計(jì)算方法已經(jīng)在零售和娛樂領(lǐng)域帶來了顯著的突破，這些方法也可能對醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生保健產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。全球的衛(wèi)生保健系統(tǒng)包括美國和中國，都著手將臨床信息數(shù)字化?？墒牵瑢θ绾畏治龊蛻?yīng)用這些信息卻還沒有很好的策略。未來十年，數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能對醫(yī)學(xué)的貢獻(xiàn)就可能超過其他所有技術(shù)的總和，人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的醫(yī)學(xué)研究變成醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生保健的一個(gè)新領(lǐng)域。在這個(gè)嶄新的領(lǐng)域里，數(shù)學(xué)和計(jì)算科學(xué)將會更廣泛的為醫(yī)療決策提供支持。目前很多醫(yī)療系統(tǒng)的研究人員還沒有意識到這一點(diǎn)，或者低估了這些影響。

“我們期望將最先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到大型的、醫(yī)學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，得到有效的信息，并將之應(yīng)用到醫(yī)療服務(wù)、臨床診斷及相關(guān)的醫(yī)學(xué)研究中。這將是一個(gè)很大規(guī)模不同學(xué)科聯(lián)系起來的一種研究，不同的學(xué)科共同的努力，才能完成?！鼻鸪赏┓Q。

他以人工智能臨床診斷為例進(jìn)行了進(jìn)一步解釋。中國擁有權(quán)世界最大的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，我們需要學(xué)習(xí)如何管理和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，而通過計(jì)算科學(xué)和人工智能，我們可以用全新的方法利用這些數(shù)據(jù)，推動整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展?？梢岳脵C(jī)器學(xué)習(xí)模型消化更大、更豐富的數(shù)據(jù)集，同時(shí)通過機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果重新審視傳統(tǒng)的預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，同時(shí)還可以嘗試在自然的狀態(tài)下改變額外的變量去提高模型的準(zhǔn)確性，這種設(shè)置還允許進(jìn)一步分析如何以及為什么新的技術(shù)和方法可能更好，這都涉及到很多數(shù)學(xué)的改進(jìn)應(yīng)用。

丘成桐表示，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)應(yīng)用到不同的地方，各個(gè)不同領(lǐng)域是很多的，數(shù)據(jù)學(xué)、數(shù)值優(yōu)化運(yùn)籌學(xué)，大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。量子計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的應(yīng)用，數(shù)值線性代表、矩陣計(jì)算都是很重要的，大規(guī)?？茖W(xué)計(jì)算跟高性能計(jì)算都是很重要的，材料力學(xué)、量子化學(xué)種種都是要數(shù)學(xué)的發(fā)展。種種問題至少我可以找到20個(gè)不同的重要方向，但中國在這些方面能夠獲得很有效成功的只有幾個(gè)，這些方向是整個(gè)高科技社會發(fā)展里最重要的事情。期望這10年能夠在北京完成這些重要的學(xué)科發(fā)展，這需要很大規(guī)模的投資，期望我們這10年內(nèi)能夠很快地追上這些學(xué)科的完成進(jìn)度。