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黄铁军:人工智能不会以人为中心,但不要为此失落

2019年09月11日 15:26来源:未知手机版

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1970 年,黄铁军出生在河北的一个农村。从小学到博士后,他的整个学习过程都在国内完成。“我1988年考大学第一志愿报考北京大学物理系,没被录取。有幸武汉工业大学计算机专业收留了我,本科到博士十年,我都在武汉,直到中科院读博士后时才到北京。”

黄铁军笑言,他之所以能够进入计算机领域,要感谢当初河北省招办老师的一句话。1988年,黄铁军高中毕业,本想填报自己尤其擅长的物理专业,省招办老师则建议他报考“未来会大有作为”的计算机专业。

自“误打误撞”入读计算机专业以来,黄铁军已与计算机打交道整整三十年。如今,他是北京大学信息科学技术学院教授,计算机科学技术系主任,并曾两次荣获国家科学技术进步二等奖。(点击查看相关介绍)

黄铁军 东方IC资料图

黄铁军的主要研究方向为视觉信息处理与神经形态计算,他本人还是我国《新一代人工智能发展规划》起草工作的主要参与者之一,同时担任“新一代人工智能产业技术创新战略联盟”秘书长,国家人工智能标准化总体组(国标委)副组长等职务。在他及其团队看来,与脑研究交叉的人工智能将是一个比较前沿,并且会有重大突破的方向。

黄铁军一直在积极推动构建类脑人工智能的技术路线:结构层次模仿脑,器件层次逼近脑,智能层次超越脑。黄铁军认为,虽然大脑是强人工智能的唯一参照物,但在揭开人脑的奥秘之前,人类也完全可能通过发展类脑计算机,真正实现从“弱人工智能”到“强人工智能”的突破。他曾在采访中提出,要先放下“理解智能”的迷思,以神经科学为基础,构建神经形态计算系统,再通过训练实现强人工智能。

今年7月,澎湃新闻在北京的一家咖啡馆约见了黄铁军教授,也就当前颇具争议的一些人工智能相关的问题采访了他。

“希望可以提出全新的人工智能模型”

澎湃新闻:可以用最简单的语言科普一下“深度学习”吗?以及人工智能和深度学习的关系是?

黄铁军:人工智能的研究有各种各样的方法,其中受大脑的启发而产生的深度学习是可能会引起未来重大变化的一个方向,也是比较前沿的研究。我们国家的对脑的研究叫做“脑科学类脑研究”,2017年7月份国务院有一个规划,与脑研究交叉的人工智能是一个比较前沿,并且会有重大突破的方向。

深度网络模型在实际应用中收到了非常好的效果,现在看到的几乎所有人工智能的最新进展,背后都是深度神经网络技术在支撑,包括人脸识别、语音识别、翻译等等。

在深度学习之前产生的人脸和语音识别等的产品性能没有现在这么好,准确度也差很多,而深度学习使人工智能有了更大的可能性,发挥了很重要的作用。

现在所有人都在想,下一代人工智能是什么样的?我的看法是,不能永远停留在学习层次,需要重大突破,我们希望有更大的动作,不断改进,可以提出全新的人工智能模型。

脑神经 资料图

澎湃新闻:你能否进一步解释一下“深度神经网络”的概念?

黄铁军:人的神经系统有1000亿个神经元,都是在大脑里。神经元上有很多树凸,就像树一样,有很多树干和树根,树根是吸收养分的,对神经元来说是接受输入信号的。树干是传输信号的,叫轴凸。

两个神经元之间连接的地方叫突触,神经脉冲是通过突触实现从一个神经元到另一个神经元,每一次的交换都会产生变化。这些生物神经元连成一个复杂网络,我们的大脑由几百亿神经元连在一起,这个连接方式叫神经网络。

对于脑神经的研究我们可能知道的只有百分之几,但是全世界的脑科学专家希望在10到20年之内都能搞清楚。

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