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识别算法-跨模态学习是未来人工智能的核心技术

【范冰冰名誉案胜诉】

而自主智能機器人是機器人的高級形態,關鍵就在於能夠自主學習。它可以像人一樣對周圍環境和自身的狀態進行感知和處理,根據實際條件自主產生決策,不完全依賴原有經驗知識的框架式控制,形成自主的智能思維。在無人干預的情況下,能在複雜和動態的環境下,自主完成各項工作任務。

在王志華看來,中國的人工智能要想做大做強,還要腳踏實地一件一件事來做,具象化地滿足人們的某種需求,代替某種功能。因此,他強調AI的四件事情缺一不可:第一是算法,第二是算力(芯片可實現的計算能力),第三是數據,第四是應用場景。

賽場外,關於人工智能的討論也從機器人延伸到人工智能產業。此前,有業內人士認為,中國的人工智能市場過熱,“一窩蜂”現象嚴重,更是直指現在的人工智能並非真正的智能。對於人工智能的理解,我們還存在哪些誤區?真正的智能,何時到來?帶著這些問題,科技日報記者專訪了相關專家。

基於大數據的深度學習等機器學習算法能力的增強,極大地促進了計算機視覺、語音識別等技術的不斷突破,中國技術主導型初創型公司不斷涌現。對此,德國漢堡科學院院士、德國漢堡大學多模態智能機器人系統研究所所長張建偉認為,正是技術驅動造就了目前國內人臉識別、語音識別領域的繁榮景象。未來,真正有用的人工智能發展將出現在機器人等可以落地的領域。

“跨模態學習是未來人工智能的核心技術,我們通過交叉學科的密切合作,希望彌補中國人工智能在基礎創新方面的短板。”目前,張建偉領導的“跨模態學習的自適應、預測和交互”項目正在穩步推進中,這是一項由德國科學基金會與中國自然基金委聯合資助的有史以來最大的人工智能領域的長期基礎技術研究項目。重點研究人在多模態的感知、學習和表達能力,探索如何將模型轉移到機器人身上。

機器人不等於人工智能生活中,人們常常把人工智能與機器人的概念混淆。實際上,機器人是滿足人類某些工作和任務並具備運動特性的機電設備,而人工智能可以理解為寫在集成電路芯片載體上的算法。正是算法讓機器人具備了自主學習和思考的能力。

技術驅動造就產業繁榮“人工智能是科學技術前沿的重要領域,顯然也會和人類在相當長時間內共同進步。”黃維指出,人工智能不僅是技術的創新,更孕育著重大的商機和市場。賽迪顧問數據顯示,2018年中國人工智能產業市場規模繼續保持穩定增長,整體市場規模達到383.8億元,同比增長27.6%;全球人工智能市場規模達到2636.7億元,同比增長17.7%。

不可忽視的是,人人都掛在嘴邊的人工智能,有時卻被資本和大眾寄予了太高的期待。“今天的人工智能技術和真正的智能差著十萬八千里。”王志華認為,技術的發展不可能一蹴而就,但資本期望技術能夠很快帶來回報。“資本期望2—3年回報是合理期,3—4年就算久了。但實際上,很多技術能夠帶來價值需要更長的時間,歷史上從基礎研究到形成產業經過上百年的時間的例子比比皆是。”

AI要做到像人一樣機智,或許還需百年

無可厚非的是,人形機器人為我們提供了對新興技術的研究載體。作為本屆大賽的主辦方之一,清華大學微電子學研究所教授、IEEE會士王志華勾勒的理想圖景是這樣的:“在今年比賽考察圖像識別技術的基礎上,明年把噪聲環境下的語音識別指揮機器人加入其中,讓賽手一邊說話一邊指揮。”

現實情況是,目前機器人的智能水平普遍不高。“如果以人的年齡來比擬,現在中國的機器人可能只有兩三歲。不僅是我國,目前全世界的機器人都處於發展的初期階段。”中國科學院院士、西北工業大學常務副校長黃維坦言,“雖然在相當多的場景下,機器人能代替自然人,但打造真正智能的機器人還有很長的路要走。”

技術發展不可能一蹴而就隨著人工智能技術的發展和大眾對人工智能產品的認知提升,應用場景也從傳統的智能製造、智能安防、智慧醫療等小眾領域走向刷臉支付、AI翻譯、無人店、智能語音音箱等大眾領域。

張建偉也表達了同樣的看法:“做了多年人工智能和機器人的學者都知道,我們還面臨著巨大的挑戰。做出一個像人一樣靈活,實現面向真實世界多種任務的解決辦法,是一個一百年的任務。”

本報記者 朱 麗過獨木橋、360度前滾翻、踢球進洞……由搭載強大算法的芯片控制的機器人,憑藉自己的“大腦”而非人工遙控分析判斷決定如何一步步跨越障礙。日前,在首屆(2019)國際自主智能機器人大賽上,清華大學“清微Robot”隊憑藉零失誤表現完美折桂。

“強人工智能系統除了能聽、能說、能看,還要能思考、能行動。”張建偉說,當前的人機混合智能是實現真正自主智能的第一步。但人工智能的可持續發展,除了政府推動,還需要很多能真正落地創造價值的項目。“發展人工智能要把技術驅動跟市場拖動兩者有機融合好,未來人類生活的巨大需求場景是科研人員努力的方向。”