【光明日报有声报】图灵奖：高维空间对机器学习非常重要

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编者注

日前，第三届世界智能大会在天津召开。习近平主席致信对大会的召开表示热烈祝贺，对与会的国际知名企业家、行业领袖、图灵奖获得者等社会各界人士表示诚挚欢迎。图灵奖是计算机领域的最高奖项，被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。世界智能大会期间，三位图灵奖获得者John Hopcroft、Manuel Bloom和Rey R​​ey在大会论坛上回答了公众关心的人工智能问题。例如，人类意识是如何运作的？机器能拥有人类的意识吗？有了意识，机器会彻底打败人类吗？在这个问题上与读者分享他们的观点。

John Hopcroft：高维空间对于机器学习非常重要

▲约翰霍普克罗夫特

1986年图灵奖获得者，美国科学院院士、工程院院士、艺术与科学院院士、中国科学院外籍院士。

人类历史上发生过多次革命。第一次革命可以称为“农业革命”。人类最初出现在地球上时，他们以采集天然食物为生，直到一万年前才开始从事农业。农业生产改变了人类的生产生活方式，人类形成了“共同体”的概念。“农业革命”与后来的工业革命的区别在于，农业社会的教育不是很重要。人们只需要跟随他们的父母。你可以学习如何成长。工业革命到来后，教育的重要性大大提高。人们至少必须经历高中和大学教育才能胜任他们的工作。现在我们正在进入信息革命的时代。信息革命带来了极其重大的影响。这种影响与农业革命和工业革命一样，改变了人类社会。

例如，未来制造业的就业机会可能会一去不复返。比如我小时候，每部电梯都有专人负责帮助客人到达指定楼层。后来电梯操作系统越来越先进，每层楼都可以实现自动化，于是“电梯操作员”的工作就消失了。再比如，现代工厂生产汽车所需的人力比 20 年前少得多。你可以看看今天的汽车总装车间的照片——与几十年前熙熙攘攘的汽车厂相比。今天，汽车生产车间可能只有一个工人，这个工人可能穿着西装，打着领带，已经成为现代车间系统的管理者。

电梯操作员、汽车工人……技术和生产力即将改变的下一个职业是什么？比如卡车司机，“智能无人车”技术的出现很可能让这些人的工作变得不安全。很多经济学家表示，这个不用担心，因为一些工作岗位正在消失，而社会总是在创造新的工作岗位。这是真的？现在不得而知，但我认为当智能时代真正到来时，社会所需的人力和劳动力可能只有现在的四分之一。

我们应该从现在开始思考这些问题：智能时代何时才能真正到来？有多少人还有所谓的工作？你需要什么新素质才能找到一份好工作？大学教育还需要吗？是否有足够的资源来保障我们的正常生活？在人工智能社会，人们需要思考这样有意义的事情。

▲第三届世界智能大会现场。亮图/视觉中国

人们经常问我机器学习是否代表人工智能技术。对此，我的回答是否定的。人工智能技术的定义取决于系统本身能否“思考”到更深的层次。例如，绘制一个带有图案的简笔画，看起来像自行车灵魂机器的时代:当计算机超过人类智能时，但实际上并不具有自行车的功能。机器学习可能会直接将这张图片归入“自行车”的范畴，但人类不会这样做。通过这张图片，人们可以区分和判断其属性，提取眼前信息的真实价值和功能。但现在所谓的人工智能技术只停留在表面，只进行图像识别。这种学习和认识与人类的理解之间还有巨大的差距。

目前，机器学习还存在很多问题。例如，如果要相对准确地判断某个事物，机器至少需要学习 50,000 张图片，并对每张图片进行分类，并将这几万张图片分类为 1,000 左右。分类形成“深度学习图片网络”。通过这个网络，机器可以识别和定义图像的内容和风格。但这仍然无法与人类的学习和认知水平相提并论。女儿四岁的时候，我打开儿童百科全书给她看各种图片，其中有一页是消防车的彩色图片。几天后，我们走到街上，看到了消防车。她指着消防车说：“爸爸你看，这是一辆消防车！” 她只看过一次照片，她认出了街上的消防车。体现了人类强大的学习能力和认知水平。

机器学习也面临着一个亟待解决的问题——交互问题。例如，这是一张猫的照片。我调整了猫照片的几个像素。机器在识别时会将“猫”视为“汽车”。一些微小的操作会使机器误判。, 将图片分类为完全不同的类别。作为研究人员，我们必须认识到当前机器深度学习技术的不足并努力解决这些问题。

从本质上讲，我们对空间的视觉感知实际上是基于人类本能的三维维度，但更高维度的空间实际上对于机器深度学习来说非常重要。我不能不在这里提到中国。中国拥有世界五分之一的人口和大量高素质人才。只要我们为人工智能技术研究和高维空间研究提供更多支持，中国人工智能领域的学习者、实践者就有机会成长为世界一流的高水平科研人员。

Manuel Bloom：人工智能可以让机器有意识

▲曼努埃尔·布鲁姆

图灵奖获得者，计算复杂性领域的主要创始人之一。

1950年代，计算机科学之父艾伦·图灵在《头脑》杂志上发表了一篇题为《计算机与智能》的论文。他首先提出了机器智能的概念。论文还提出了一种验证机器是否存在的智能方法：让人们与机器进行通信。如果一个人不能判断与他通信的人是人还是机器，就说明机器是智能的。这就是后来著名的人工智能“图灵测试”。

“图灵测试”的概念极大地影响了人工智能对于函数的定义。我们用这种方法做了很多前期工作，甚至证明了罗素《数学》的52条原理中的38条。当时，甚至有人声称，10年内，机器可以达到与人类智能相同的高度。

当人工智能模拟人类智慧的大胆目标在 1950 年代明确时，该领域已经经历了近 20 年的辉煌。研究人员开展了一系列项目，表明计算机可以完成一系列原本只属于人类能力范围的任务，如证明定理、求解微积分、通过计划响应命令、执行物理动作，甚至模拟心理学家的心理学。实验和作曲家作曲等活动。然而，过于简单的算法和计算能力的限制严重阻碍了人们利用人工智能解决更加困难和多样化的问题。

当前，我们正在从一个人类必须理解计算机的世界走向一个计算机必须理解人类的世界。亚里士多德曾经说过，如果机器可以做很多工作，那么它们就不能解放人类吗？或许这种解放的出发点是“理解”。

我认为人工智能技术下一个重要的发展方向是让机器产生“意识”。我们都知道，意识赋予人们思考和灵活性。同样，意识可以赋予计算机和机器人强大的解决问题的能力。在天津大学，我曾经对在场的同学说：希望你们以后能造出有意识的电脑。

意识使生命充满活力。意识从何而来？意识来自大脑的结构。这不是神经元，而是基于神经元的更高层次的架构系统设计。神经科学家曾提出一种天才理论，称为戏剧意识。以戏剧为例，描述意识是什么——意识就像是演员在舞台上用短时记忆进行的一系列表演。短期记忆，很短的记忆，是你的意识。

现在我们如何培养作为人工智能基础的“意识”？我认为神经科学可以给我们答案，下一步我们的人工智能技术将在“短时记忆”领域取得突破。那么什么可以进入短期记忆呢？今后如何生产长时记忆处理器？处理器需要什么样的长时记忆才能真正形成类人意识？有许多问题需要科学家们不断努力才能最终得到解答。

从这个角度展望未来，我的看法是——最多10年，机器意识就会出现。据我所知，已经有大学教授在做相关的实验。我们将生活在一个更美好的世界灵魂机器的时代:当计算机超过人类智能时，比我们的父母更充实。一旦人类可以创造机器意识，它们可能会被明智地使用或滥用。机器可以帮助我们，可以是一件好事，可以增加洞察力，它们是我们的孩子，我们可以让机器变得聪明和有意识。

Rey R​​etty：人工智能可以实现社会包容性发展

▲雷蒂

1994年图灵奖获得者，美国工程院院士，艺术与科学院院士，中国工程院外籍院士。

很多人看到人工智能，看到的是悲观的画面，但我看到的是光明的未来。在过去的 60 年左右的时间里，技术进步最重要的方面是计算机的发明，以及互联网和智能手机的出现，它们极大地改变了每个人的生活。当然，展望未来，必须有相关的法律、法规和指导，以确保技术的发展不会对社会产生负面影响。

人工智能技术只是一种工具。就像人类曾经想象自己是否会飞，后来又发明了飞机一样，所有想象中的时间旅行在未来都可能成为现实。

人工智能技术最重要的价值是什么？人工智能能给世界带来哪些改变？许多人提出，科学家需要确保人工智能的技术伦理。有这么一个观点——人工智能技术一定是包容的，让“边缘人”也能从中受益，我什至同意。

有一个概念叫做“数字鸿沟”。“数字鸿沟”包括教育鸿沟和语言鸿沟。今天印度有22种不同的官方语言。每个人都没有办法互相交流，所以他们只能用英语交流。这个问题在全球范围内更加明显——世界上有100多种有影响的语言，每一种都有超过1000万的使用者。

如今，人工智能技术在语言交流中的应用越来越成熟。我们可以从语音翻译到语音。我说印地语，你说中文。我们仍然可以相互了解并实时沟通。

近10年来，人工智能技术在语言交流方面取得了长足的进步，这意味着人工智能带来了一定的可能性——让不会读写的人也能从数字革命中受益。

这项技术将使使用互联网的人数至少增加一倍。整个经济的收益可以增加三倍，从而带动全球GDP增长4到10倍，达到万亿级别。我们将越来越多地看到全球GDP的增长，现在100万亿美元，未来20年可能是10倍，这将成为人工智能技术赋能世界的真正财富。 .因为互联网带来了人工智能和大数据的应用，在这个过程中产生了海量的数据，现在可以慢慢收集起来用于造福社会。例如，您可以根据天气或睡眠深度来决定您的手机是否应该唤醒您。我们希望这些应用能够渗透到我们的日常生活中。

另一个是深度学习。很多程序都有学习能力，学习能力从何而来？大数据来自大数据，手机，这些大数据可以被所有公众使用。如果机器有学习能力，你就不需要请程序员写一个新程序，机器可以直接和你交互。因为它有学习的能力，这叫做深度学习，是未来发展的方向。

未来几十年，相信会有新的重大元素突破，带来数万倍的计算效率提升，让同样的成本下效率更高，成本更低。政府和企业在安全范围内收集个人数据，对这些数据进行合理分析，寻找其规律，通过纠错机制学习，在阐述中学习。每个人都可以受益于人工智能语音助手，深度学习机器学习是未来的趋势。就像你的助手在你身边学习你所做的事情并充当你的代理人一样，未来的机器可以通过计算大数据来做这些事情。