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中国信通院技术与标准所副所长何宝宏:
基于图灵机的人工智能无法“觉醒”

2017-09-30  来源:中国信息产业网-人民邮电报  作者:

基于图灵机的人工智能无法建立“自我”概念。在日前召开的“2017中国云计算与大数据产业发展大会”上,中国信息通信研究院技术与标准所副所长、数据中心联盟常务副理事长何宝宏作出了这一判断。他认为,今天所有的计算机都是图灵机的实现,哥德尔不完备定理、图灵不可计算理论等一系列的研究证明,如果智能源于计算,那么计算机是不可能建立“自我”概念的,除非你认为今天的数学还不是宇宙中的公理。

比特是去除语义的。何宝宏表示,通信界“大佬”克劳德.香农定义了比特的概念,如果说牛顿是让物理从一个“杂耍式”的艺术变成了科学,那么香农则是让信息由一种游戏变成了科学。在香农对比特的定义中,比特是没有语义的,然而我们今天的人工智能正致力于把语义加入到基于比特的计算机应用中去,比特向北,AI向南。

虽然今天的技术仍然不足以支撑人工智能的爆炸式发展,但是人工智能依然是科技发展的重要方向。“新数据、新算法、新硬件是推动人工智能技术发展的三大重要力量。”何宝宏认为,目前在业界各方的积极推进下,人工智能在硬件上已经有了很大的突破。“大家正在展开人工智能专用硬件的设计,不仅有芯片,也包括服务器、存储等。”

在过去的很长一段时间里,AI都没有专用硬件。2006年,业界发现深度学习算法和图像处理具有很多共同的特征,尤其是在并行计算方面,可以将用以图形图像处理的GPU来支撑深度学习。“多年来,GPU都是住在AI隔壁的老王,忽然间两者有了关系。”但是,GPU毕竟是用于图形图像处理的,在用于机器学习时其资源利用率仍显不够优化,因而针对深度学习设计专用的芯片尤为重要,比如Google的TPU。

人工智能技术另外一个重要突破就是新算法。早年的机器学习算法是在输入层和输出层中加入一个隐藏层,而今天的深度学习在中间加了更多隐藏层,形成一个更庞大和更多层的神经网络。深度学习理论认为人类的神经元相互连接产生了智慧,因此希望借助模仿人类大脑里的神经元和神经连接来生成智能。在何宝宏看来,“今天的人工神经网络系统相比较人类的神经网络,拓扑还是全连接的,如果人类的大脑用这样的方式连接神经元,那么大脑会被直接‘烧’死。”

人工智能不是只有高大上的一面,也需要很多数据的“民工”。在何宝宏看来,今天深度学习是监督学习,需要对训练用数据打上标签。这意味需要大量的数据“民工”给图像、音频、视频等打上标签,这就好似电子商务行业不全都是“白领”和“精英”,也需要大量的快递员。可以预见,未来的人工智能将会催生一些我们今天无法想象的新的工种。

人工智能的应用还要了解具体使用的场景。在不同场景下人工智能的表现是不一样的,因此业界的人工智能还要针对特定场景进行优化,通用性还不好。

何宝宏强调:“现在已经证明机器学习可以做很多事情,比如计算机视觉和自然语言识别,但它不能做什么我们还不知道。未来超越人类的人工智能,可能要靠量子计算或新的计算理论和信息论了。”

关键词:觉醒 图灵机 学习算法 人工智能技术 民工 GPU 大佬 白领 杂耍式 TPU