欧洲科学院院士、上海交大AI研究院首席科学家徐雷:智慧城市应避免重复建设

欧洲科学院院士、上海交大AI研究院首席科学家徐雷:智慧城市应避免重复建设

9月7日,在全球学术界、产业界的领袖精英的见证之下,工信部第二届“绽放杯”5G应用征集大赛之珠海智慧城市专题赛暨2019岭南大数据国际论坛在珠海横琴国际会展中心隆重开幕。作为国际大数据、5G、智慧城市领域顶级活动,此次论坛规模相比去年再度升级,与会人数创新高,全球创新创业企业汇聚于此,诸多享誉国内外的院士专家作为嘉宾重磅亮相。

本次活动由珠海市工业和信息化局、珠海市科技创新局、珠海(国家)高新区管委会、珠海市人才工作领导小组、中国移动广东公司珠海分公司、广东广电网络珠海分公司、珠海华发集团、珠海城建集团、珠海市岭南大数据研究院等主办,广东城智科技有限公司、珠海市岭南大数据研究院联合协办,得到了工信部、珠海市人民政府、中国移动研究院、中国移动广东公司等大力支持。该活动吸引了来自全球5G、大数据、人工智能、物联网等领域顶级院士、专家和企业代表参会,旨在打造国内5G智慧城市领域高端学术交流峰会。雷锋网作为协办单位,深度参与本次活动。

欧洲科学院院士、上海交大AI研究院首席科学家徐雷发表了《人工智能科技对智慧城市未来的影响》的演讲。徐雷教授主要分享了自己对人工智能的看法,并简单探讨了智慧城市的话题。

他认为,人工智能从某种意义上来说可以分为识别认知、形象思维和抽象思维三个维度,而当今人工智能第三次浪潮的核心突破本质上是在识别认知方面;当然,在基础理论和算法创新层面,中国同英美尚且有 5 到 10 年差距。关于智慧城市,徐雷教授认为,我国智慧城市的发展应该综合不同城市的情况,毕竟每个城市的痛点和优势不同,而在 4G/5G 网络的支撑下,地理距离已经不再重要,每个城市也没有必要进行重复建设;从这个角度出发,我国应当大力发展智慧城市集群。

以下为徐雷院士在大会上的分享内容,雷锋网对其进行了不改变原意的编辑整理:

我的演讲题目内容分为两个部分,人工智能技术发展和智慧城市两个角度讲。

人工智能有没有定义?那么,人工智能我们要想看大脑,从内在的角度看,基本上要看它整个结构的时候,基本上是失败的,这一次欧洲脑计划也失败了。外在的角度看是目前的主要手段,有两个方向。一个刚才陈老师从这个认知科学,不光是认知科学研究,还包括认知科学应用的角度研究。再一个就是我们从传统的工程的信息处理,那么信息处理我们可以放广泛的认为所有信息处理大脑的都是智能。

不过怎么来判断它现在最常用的还就是图灵态势,图灵态势就是说你分不出人和机器干的就是有了智能,那么大概多少30%还是现在50%,大家可以议论这个。人工智能太泛泛了,所以我还想把现在到处讲的各种各样的人工智能,我们把它稍微归纳一下,人工智能我认为我基本上修改了75年钱学森先生的关于思维科学的里头一些概念拿过来,然后整理一下。

人工智能应该有三个主要的方面。第一个方面就是我可以叫做说我刷脸识别,这个后头我们会讲是这一次的主要突破观念。

那么另外按照钱学森先生讲,就是重要的智能部分其实是在形象思维,那是1975年。那么那时候人工智能界主要研究抽象思维,形象思维就是比较具象、具体的来根据它的关联性进行,你可以叫关联映射也好,都是形象思维的。那么抽象思维根据逻辑,根据有纹理的识别,大概是这个状况。

那么其实很有意思,中国人和西方人正好擅长两种不同方式。中国人是象形文字,我们实际上是看的形象思维,而西方人抽象成符号文字,它最关键的是抽象到什么程度,他直接抽象了26个字母,甚至是A加B等于C这样他就可以进行抽象思维了,注重形式语法,注重相互关系。

实际上图灵机,后来的计算机就是模仿它的自然语言,然后变成了机器,它已经达到在这个角度它的发展的顶峰。而我们的古文是没有语法,没有标点,至少要用3000个字差不多才算一个文人了。我们没有发展到抽象的这一部分,很有意思的是西方其实按照历史(如果我是对的话,我这方面不在行),古埃及的大概5000年前是形象文字走到古希腊才发展成符号文字的。

正是因为它高度的抽象,所以西方把抽象思维叫高级智能,高度抽象以后才有科学在那可以发展。中国没有(先)发展高级智能,可能很大程度就是中国人不太具备这种思维。这种底朝上的思维,也就是新科学,实际上我先要把一些东西分门别类,上一层分成一个基本的简单的单元,像搭积木一样搭出一个世界来,他不断的变化居然世界就又丰富发展了,这是一个底朝上发展的一个东西。这个体系它有些东西是很自然的,就像我们讲的现在的识别这类智能,后头会讲它就有一定的困难。

而中国传说是混沌分阴阳,然后五行就运转了。我们的学问从顶往下也是学问,这两种学问实际上正好反映了智能的两面,后头我会讲就是叫双向智能,它也反映了我们文化的两面,应该中西融合和谐,不应该打。下面我就讲人工智能的123。

这次人工智能浪潮的技术突破是什么?

很简单,就是数学上完成一个X到Y的一个抽象性的运算,通过一个简单的深度神经网络结构来完成。语音也好,语言也好,识别都是以这个为基础。换句话说,这一次人工智能的突破的主要标志是解决了耳聪目明。在目明的角度上大概超过了人。耳聪的角度上接近人。我要讲的这一次的标志,它基本上是认知就是形象思维的一部分,是符合我们的文化特点的,也很巧了。其实这次的推波助澜的主要发展都是华人。

大家可能知道一开始语音深度学习网络出来以后,就是微软的邓利,也是我的一个朋友,他首先把他搞到语音上,接着李飞飞搞大量的数据库,这样就导致了耳聪目明的广泛的工业界的介入。那么你再看中国,我们目前的公司分布情况基本上也都在这一块。

那么我们再要看一下,大家都觉得这是第三次浪潮人工智能,其实我的看法不太一样,他其实是一个盘山式的发展,是立体的,不是什么弯道超车,而是他有机会就是跨越,这是第一。第二,按照西方的逻辑发展,它发展到了冯诺依曼机以后的智能,其实已经是人类智能的巨大成功了。 他还想往走到那种更自然的东西,他就不行了,失败了。但是并不意味着这个时候人工智能就失败了,只是这一支受到了阻碍。

人工智能可能发展的方向我认为两条道路:一条就是说我们实际上现在在工业机器人这方面,也就是完全替代人的体力劳动,我们是领先了,接着要把三种主要的智能装进去,再继续发展,这是一条自主装置,我把它叫类人东西,这种东西会到什么程度不知道,而且可能是局部的机器人我们很发展,真正的人工智能技术挑战是波士顿动力的这个东西。 希望我们这次机器人大赛里头有些年轻人有志能挑战那个东西。我问过我们国家说要还差10年到20年,希望年轻人能真正冲这个东西去,不要老是都搞一些大家重复的这个东西。

那么这一条路是大概是这样的,还有一条路是这个我不太赞赏,可能对有些生病的人行,就是把电机都差了去了,然后人非人,我不知道是什么人种了,就是有人非人、机器非机器、机器思考人思考这样混搭起来的这个东西。这个东西最后现在马斯克也居然插手了,也来搞这个玩意,现在不过还只是开头?。

两条道路快速完了以后再讲三。三就是什么呢?就是说我们人工智能的基础的软的东西,也就是这些个功能性,这是81年的诺贝尔奖,他们的特征检测与理论,基本上就是说认知是一个搭积木块上来这个过程。这个时候其实我们的所谓卷积神经网络基本上就是体现了这样一个精神。那么这个就不用太多讲,那么我讲二,就是说形象思维就走到了钱学森讲的形象思维的过程,形象思维需要双向。

81年很有意思,还讲了一个人,这个人认为大家都熟悉,有左脑有右脑,左脑喜欢逻辑,右脑喜欢认知,实际上是形象思维的。不过后来剖大众心理学又把它搞泛泛了,各种各样的补了,又引起了一些争议。其实它是有一定道理的,他实际上是讲的脑的发展的前后基础作用,然后分工,那么真的基本上从智能的角度来讲,要稍微做点修补,这边的认知需要那边帮助,而那边的推理和逻辑是集这边的基础,所以这个也是有基础的双向的形象,那么这个是大概就是说所谓的形象思维,它突破的最少,就是可以把你做梦想到的图像变成了现实了,也就是突破了人的眼见不再实,然后可以造出虚的,从来没有现实的图片。

这是最近火的换脸。换脸术就是这种智能发方向发展了现在的一个噱头。那么双向的智能可以组合,实际上是一种具象性的推理,一个东西和另外一东西有关联,我只要形成了一个知道他们之间关系的一个痕迹,一个逻辑,一个轨道,就像做梦一样,想个故事一样就完成了这样形象推理,那么很多这种形象推理都属于这个范畴,推理出来的结果,你甚至还可以用语言跟你交流,我执行控制机器的走向。

那么我稍微快速的提一下,实际上双向的智能也是在70年代,刚刚深度学习完了就开始了。完了以后开始实际上它把它一过来折过来,两边结构对称,也是搞刷脸的人首先用到那上去的,然后在这个期间我其实也就介入,当时我提出了两个合起来,91年的时候就有这样一个网络,有一样的双向深度学习网络,细节就不讲了,现在很多结构的都有痕迹,那么当时因为计算能力现在我们算一秒钟的时候,大概可能那时候至少要算一年,所以没法算,只能算单层发现它特征检测能力。

但是最近我的学生就是把这个又重复做了一下,当时预计的一些功能基本上都能做,而且要的样本比较少,抗攻击基本上符合现在走的路。实际上当时文章91年杰弗罗先生请我去访问的时候,我给他草稿,不过当时没有认识到什么。当时沿着这个发展,我们又把它按照双脑的方向的原理,再把数学引进去,就形成了所谓贝叶斯阴阳理论,可能有人知道早先我这个研究阴阳和谐,这是一个数学理论,贝叶斯阴阳理论,这个理论是在人工智能顶会1995年上,而且也收了当时世纪末mit编的人工智能大典礼的这个是一个学问。

近几年也有一些说法,说中国学者论文进入IJCAI和IAAA是97年以后,然后进入NIPS顶会内部是本世纪后几年,其实这个历史也不对,80年代末就已经进入,真正这一波人工智能带起来的是NIPS。

最后再讲一下搜索的规划,抽象思维。抽象思维就是我们要推理了,主要是完成推理。推理最近的代表就是AlphaGo,AlphaGo是什么意思呢?不是光是前头的这个,就前头我们讲的人工智能素搜索,主要是还有了天眼以后,他可以看到棋盘,记住这个策略,他可以评断你这盘棋赢的可能性有多大。 然后告诉你具体有几种走法,你走哪最好,积累了大量的这些以后,他就看到棋盘,他就把这个调出来了,就知道他这个了,实际上就是过去的智能加上形象思维,加上天眼开了天眼了,导致这个发展。

这几个合起来,抽象出来很有意思,它基本上就是五行。我就不细讲,五行当时从随机号变换是当时图像处理很重要,后来我们发展成随机,把它抽出的五行,就发现人工智能的问题求解跟中国中医的五行是完全能对的上的。包括华生的主要的步骤整理下来也是五行。

人工智能智慧城市,大家一看列了那么多就是民生政务产业,然后上海也是刚刚评出来二十几个,实际上智慧城市它那边叫智能创新场景,不过上海的城市跟珠海的那些都不一样,所以我就建议智慧城市不要到处全国都在搞同样的东西。

能不能每个城市不要重复建设,每个城市重点优势都不同,它地理距离因为4G/5G已经不再重要,能不能共同的部分可以集中式分布式的来建立不同的部分的协同互补,这就是我想跟珠海建议的考虑策略,人工智能到底能给智慧城市赋什么能,赋能首先第一数据大数据要多,第二犯错误还得要允许犯点错,不然的话这个是有点问题,后来的细节我就不细讲,那么这个可能就是基本上就刚才讲的三个。

第一个,主要现在就是刷脸、会话和它派生出来的各种各样的可以赋能已经比较成熟了。

第二个,就是我们刚才讲刷脸派生出来的这一块,换脸派生出来的各种各样的赋能。

第三,可能有好多规划的搜索的问题,比如说你城里头决策,领导决策就是需要老子孙子老邓三个人综合起来,就是AlphaGo的这种东西可以赋能。

那么再有一个赋能现在的都在手机上玩,而且手机上玩这些玩意还好玩,他比较环境可控,这也是一个手机是赋能的一个可能,再一个就是知识图谱实际上找的是相关关系,相关关系就像吃了药和不吃药好像是有改变要有点用,但是分成男女就没有用了,也就相关关系不反应事实,所以大数据一定要小心,怎么办,要找因果关系。

因果关系经过这些年已经积累了一些方法,可以为大数据赋能,这是我们自己也发展了新的因果关系的方法,我觉得珠海因为是年轻人的城市,可以考虑智能旅游,智能家居,然后智能园区,海洋的海陆空,尤其可能是发展这方面的特点。

谢谢大家。 雷锋网

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