下一代人工智能突破口在深度学习.鼓励
中药养生 2021年04月01日 浏览:2 次
我们对于深度学习其实并不太了解,它有点像实验性的科学产物,效果确实让人惊讶,但并不知道它为何有这么好的效果。这就如同我们对中药的了解,虽然知道它有疗效,但并不知其原理。如果希望产生下一代崭新的人工智能技术,必须要了解现在的深度学习技术,否则很难对它进行改进。
有助于建立节约型社会■本报 黄海华
“深度学习仍然有很强的生命力,但大概五六年后,可能会遭遇瓶颈。”昨天,2018人工智能大会人工智能前沿论坛在上海交通大学举行,图灵奖获得者、中科院院士姚期智在发表演讲时说。
近年来深度学习技术获得了很大成功,其实这是三四十年前甚至更早些时候出现的技术,当时来自深度学习领域的研究人员认为,这一技术无法打败其他方法,但由于大数据和强大的计算机应运而生,传统的深度学习方法焕发了第二次生命。
“下一波的人工智能创新会来自哪里?它的源泉又是什么?”姚期智认为,我们对于深度学习其实并不太了解,它有点像实验性的科学产物,效果确实让人惊讶,但并不知道它为何有这么好的效果。这就如同我们对中药的了解,虽然知道它有疗效,但并不知其原理。如果希望产生下一代崭新的人工智能技术,必须要了解现在的深度学习技术,否则很难对它进行改进。在过去的四五年,已经有不少从事基础科学研究的科学家,在这方面作了相当多的积累。“这可以算是一种间接突破,是下一代人工智能技术在科学上最合理、最有可行性的一个方向。”
“有没有可能将量子计算和人工智能结合在一起?”姚期智认为,量子计算机也是一个颠覆性的发展,甚至可能是更深刻的革命。在他看来,量子物理是最深入最美丽的物理法则,如果有一个足够强大的量子计算机也许有可能模仿大自然量子法则,从而理解自然智能。如果把人工智能和量子计算机结合起来,有可能对于世界会有更加深刻的认知。
姚期智说,人工智能的发展,给了我们看待计算机科学的一种新角度,可以重新定义计算机科学本质。“过去认为计算科学是人为科学,但现在可以从自然科学的角度来看待它。”因为深度学习是利用非线性元素进行学习,这种非线性化很难从数学角度精确分析,可能需要一些物理学方法来取得人工智能的进展。
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