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经典人工智能的科学成果和实际应用

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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2022-7-20 22:52:01 |只看該作者 |正序瀏覽

    经典人工智能的科学成果和实际应用

    70余年来,虽然尚未达到图灵的预期,但AI领域取得了显著成就。最有代表性的两大类成果是基于模型的强力法(如知识图谱)和基于元模型的训练法(如深度学习),它们都是“模仿”的产物。强力法又分为推理法、概率法、规划法和因果法,它们的工作原理都有严格的数学定义,所以是可解释的。训练法的元模型主要包括学习对象、训练目标、数据标注、训练方法和网络表示等;然后通过训练,得到一个参数被调节好的神经网络。训练法的工作原理尚未得到严格的数学定义,因而不具有可解释性。

    围棋“阿尔法狗”包含强力法的两项技术(新型决策论规划模型、蒙特卡洛树搜索)和训练法的两项技术(强化学习、深层残差网络),其中深层残差网络属于深度学习。因此,认为“阿尔法狗”仅仅使用了深度学习技术,是严重背离科学事实的。

    “阿尔法狗”的棋力令人类望尘莫及,但其核心技术的工作原理与人类围棋博弈的思维原理差别极大,“阿尔法狗”还对围棋问题进行了封闭化,而人类围棋和“阿尔法狗”之前的围棋AI都没有进行封闭化。实践证明,“只有模拟人类思维原理,AI才能具备人类思维能力”的常规看法并不成立,局限于模拟人类思维原理有时反而严重阻碍AI进步。

    计算科学的问题都是封闭的,即所有“变元”是已知的、可解的;而AI问题一般不是封闭的,但有可能转换为封闭的。经典人工智能的科学挑战是发展新理论新方法,以解决不可封闭化的问题,如家庭、养老院等环境中的机器人服务;工程挑战是场景封闭化,用现有AI技术解决实际问题。

    下列战略性产业的封闭化或半封闭化条件已经成熟,将在15年内实现颠覆性创新。

    智能制造。近年来,我国高端装备制造领域取得可喜进展,但制造业“中下游”和“中低端”被混淆了。随着AI、机器人、物联网等新技术的快速发展,通过场景封闭化,可以实现制造业中下游的智能化,进而实现全产业链的高端化,确保制造业的立国之本地位。

    智慧农业。我国将于2022年建成10亿亩高标准农田,这些农田基本满足半封闭化要求,使得AI、机器人、物联网等技术能够大规模应用。我国智慧农业将成为全球最大的单一AI工程,彻底颠覆农业、农村和农民的传统形态,产生难以估量的巨大、深远影响。

    智能驾驶。通过车路协同等半封闭化措施,包括无人工干预的L4在内,驾驶自动化有望于3至5年内实现商业化落地。这将颠覆公路运输和出行方式,并颠覆相当规模人群的居住和工作形态,带动相关产业的巨大改变。


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