AI在總體上超越人類 還言之過早

12月15日，昏昏欲睡的時(shí)間點(diǎn)－13點(diǎn)30分，離下一門課程開始還有半小時(shí)。微黃的的燈光下，剛結(jié)束早上接近3個(gè)半小時(shí)課程的王萬良正襟危坐在宴會(huì)廳門口的沙發(fā)上與記者交流，旁邊放著14寸行李箱和公文包。大概是臨近下午另一門培訓(xùn)課程開始的時(shí)候，推車轱轆摩擦地板的聲音、工作人員窸窸窣窣交接工作的聲音不斷響起，但這并沒有造成太大的影響。在與記者交流中，講話幽默風(fēng)趣的王萬良拋出了一個(gè)又一個(gè)比喻，講到興奮之處時(shí)，還會(huì)配合一定的手勢(shì)。

這幾天，由中國人工智能學(xué)會(huì)、永泰縣人民政府主辦，中國科學(xué)技術(shù)出版社協(xié)辦的第二期全球高?！度斯?a target="_blank">智能導(dǎo)論》師資培訓(xùn)班在福州永泰縣召開。作為本書的撰寫者之一，王萬良從1988年開始從事人工智能及其應(yīng)用方面的研究，從1993年開始從事人工智能方面的教學(xué)，可以說在人工智能教學(xué)領(lǐng)域上具有極為豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。在早上長達(dá)3小時(shí)的授課中，他除了給來參會(huì)的各大高校教師講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)以及群智能算法，還提供了一些教學(xué)AI課程的經(jīng)驗(yàn)。會(huì)后，億歐專訪了王萬良，與他探討人工智能和深度學(xué)習(xí)中的熱點(diǎn)問題。

調(diào)度優(yōu)化背后的思想－“田忌賽馬”

1988年，王萬良參與完成一個(gè)冷庫自動(dòng)控制的課題。當(dāng)時(shí)他思考了很多可以用的控制方法，但都不能取得很好的效果。王萬良想了一些方法向?qū)焻R報(bào)，導(dǎo)師告訴他這就是智能控制的思想，希望他去看看人工智能方面的理論。于是他就開始嘗試著將人工智能方法應(yīng)用到這個(gè)課題上，也就是從那個(gè)時(shí)候開始了長達(dá)30年的人工智能研究旅途。

在眾多研究方向中，調(diào)度優(yōu)化是王萬良最為感興趣的一個(gè)研究方向，他覺得這種思想就好像田忌賽馬。當(dāng)年齊國將軍田忌在好友孫臏的建議下，用下等馬對(duì)付齊王的上等馬，以上等馬對(duì)付齊王的中等馬，以中等馬對(duì)付齊王的下等馬，結(jié)果巧妙得勝，贏得齊王的千金賭注。

調(diào)度優(yōu)化亦是如此，它并不需要太多的投入和更改原有的配置，只要對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行一些優(yōu)化配置，就可以取得更好的效益，也就是管理出效益。比如，王萬良所做的關(guān)于水電調(diào)度的項(xiàng)目，就是通過指導(dǎo)水電站如何更為合理地配置資源，達(dá)到更高的發(fā)電量，滿足防洪，保護(hù)生態(tài)環(huán)境等需求。

人工智能是被圖靈誤吃的蘋果

王萬良在一次公開演講中，形容人工智能是改變世界的第三個(gè)蘋果。第一個(gè)，是亞當(dāng)、夏娃偷吃的那個(gè)蘋果，產(chǎn)生了人類；第二個(gè)，是砸在牛頓頭上的蘋果，把人類帶進(jìn)了科學(xué)社會(huì)；第三個(gè)，是被圖靈誤吃掉的蘋果，將把人類帶進(jìn)了人工智能時(shí)代。

“近幾年，AI在機(jī)器學(xué)習(xí)方面取得了重大突破，甚至已經(jīng)超過人的思維能力，被應(yīng)用于各專業(yè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)不是云遮霧障，而是走上了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的康莊大道?！蓖跞f良指出。

眾所周知，深度學(xué)習(xí)的提出讓人工智能的研究跨越了一大步，也因此帶來了第三波熱潮。但是它所存在的問題，如所需數(shù)據(jù)量大、可解釋性差等問題也越來越凸顯。

“實(shí)際上我們還沒有充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。” 王萬良表示，深度學(xué)習(xí)雖然還存在一定的問題，但與其批判，我們更應(yīng)該聚焦在如何把深度學(xué)習(xí)用好，如何找到另一種更好的算法等等。

關(guān)于深度學(xué)習(xí)與以前的淺層學(xué)習(xí)相比，王萬良舉了一個(gè)非常形象的例子：如種莊稼一般，以前的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，就像貧瘠的土地，不施肥，莊稼長得不好。但施肥過多，土地吸收不了，又會(huì)把莊稼給燒死，而深度學(xué)習(xí)能夠存貯更多的養(yǎng)分。以前的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能夠接受很少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以效果較差；如果給過多的數(shù)據(jù)量，既要很長的訓(xùn)練時(shí)間，又會(huì)出現(xiàn)“消化不良”，產(chǎn)生過度訓(xùn)練。未來機(jī)器學(xué)習(xí)一方面需要繼續(xù)研究如何從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，另一方面需要發(fā)展小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用很少的數(shù)據(jù)量，就能達(dá)到很好的效果，這樣就不會(huì)帶來太多算力上的消耗。

圖：王萬良教授與億歐的交談場(chǎng)景

對(duì)于想要學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的初學(xué)者，王萬良給出了幾點(diǎn)建議：一是要消除認(rèn)知上的誤區(qū)，比如基礎(chǔ)差學(xué)不來，學(xué)了不會(huì)做，理論難理解，內(nèi)容太多等；二是選擇好的教材去學(xué)習(xí)，因?yàn)橛行┙滩碾m然有名，但并不適合初學(xué)者；三是人工智能的各個(gè)單元相對(duì)獨(dú)立，不必按照教材順序講解，可以直接選講感興趣的內(nèi)容；四是意識(shí)到學(xué)習(xí)人工智能與學(xué)習(xí)其他領(lǐng)域的知識(shí)不同，要運(yùn)用不同的學(xué)習(xí)方法；五是用一些簡單的小例子，進(jìn)行一些仿真實(shí)驗(yàn)；最后就是結(jié)合實(shí)際的工程去運(yùn)用解決一些問題。

AI超過人類？還遠(yuǎn)著呢

王萬良告訴億歐，他經(jīng)常在開課前對(duì)學(xué)生說：“你們?cè)诼犖抑v課前會(huì)覺得人工智能很神奇，但是在聽完課以后，會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能不過如此，會(huì)有點(diǎn)失望。這樣的現(xiàn)象其實(shí)也是正常的，因?yàn)槟銈円郧傲私獾娜斯ぶ悄芨嗟氖强苹?，現(xiàn)在跟我學(xué)習(xí)的人工智能是科技?？苹檬窍胂氲模萍际悄軌?qū)崿F(xiàn)的，兩者具有本質(zhì)的不同?！?/p>

AI到底會(huì)不會(huì)超過人類？在王萬良看來，AI在總體上超越人類，還言之過早。實(shí)際上它是在不斷的逼近我們?nèi)祟惖哪芰?。我們?nèi)祟愐矝]有必要懼怕人工智能。因?yàn)橐环矫妫斯ぶ悄苤皇窃谀承┓矫娉^我們?nèi)祟愖陨?；但另一方面，人類除了自身能力不斷地增?qiáng)，還會(huì)掌握利用人工智能的方法對(duì)付人工智能。

縱觀歷史，人類始終在不斷努力制造出在某個(gè)特定方面超越人類自身能力的工具，例如潛艇比人游得深、飛機(jī)比人飛得高。類似地，人工智能的研究其實(shí)也只是在努力制造出在某種智能行為方面超越人類自身的工具，更何況我們還會(huì)使用新的工具來強(qiáng)化自己。