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人工智能“大廈”急需夯實數理“基礎”

來源﹕中國科學報2020-06-29 09:16

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  當房子越建越高時﹐就需要回過頭來看看地基是不是堅實。地基不穩﹐房子就很容易破裂﹐甚至有傾覆的危險。

  中國科學院院士﹑北京大學教授張平文團隊最近在做的一件事﹐就可看成是給人工智能“大廈”夯實地基﹕為人工智能機器學習中常用的數學符號提供一個通用的標準。

  人工智能作為一個高度交叉而又發展迅猛的學科﹐吸引了來自數學﹑物理﹑化學﹑生物甚至人文社科等不同領域的眾多研究人員﹐對於不同學科的研究人員來說﹐一個現實的問題就是如何消除交流障礙。統一數學符號等基礎性工作﹐看似簡單也算不上高深﹐卻是人工智能長遠發展的“地基”。

  “算法﹑模型等人工智能的數理基礎﹐目前還不是一個成熟的領域﹐但這也為廣大青年學者提供了更多創新機會。”在日前舉辦的2020北京智源大會上﹐張平文等專家圍繞人工智能下一個十年發展面臨的重大問題進行交流探討﹐呼籲加強人工智能數理基礎相關工作研究。

  尚處起步階段﹐機遇挑戰並存

  中國科學院院士﹑清華大學教授張鈸認為﹐第一代人工智能靠“知識驅動”﹐第二代人工智能靠“數據驅動”﹐目前進入第三代人工智能發展期﹐主要靠“認知驅動”。“認知驅動裡面很重要的是‘深度學習’﹐前景廣闊﹐但仍需要做理論和方法等基礎性工作。”

  在張平文看來﹐機器學習等深度學習理論也正是當前人工智能數理基礎研究的最熱門方向。雖然在第三次人工智能浪潮中﹐深度學習理論效果表現良好﹐但人們還不能理解它的可解釋性。

  事實上﹐可計算性﹑可解釋性﹑泛化性﹑穩定性﹐正是人工智能未來發展面臨的重大理論挑戰。例如“可解釋性”﹐“分兩個層面﹐一是從數學算法的角度如何解釋機器學習的問題﹐二是從數學模型的角度如何解釋。這些基礎性工作都有待深入研究。”張平文說。

  “機器學習是從數據中挖掘出有價值的信息。數據本身是無意識的﹐它不能自動呈現出有用的信息。”北京大學長聘教授張志華說﹐“怎樣才能找出有價值的東西﹖首先要給數據一個抽象的表示﹐接著進行建模﹐然後進行計算。”

  “機器學習想要實現的是直接從數據到決策﹑預測﹐這意味著它會出現很多新問題﹐而這些新問題都有賴於通過加強算法﹑模型等數理基礎研究來解決。”張平文表示﹐這些研究無法在短時間內解決﹐需要開展大量工作。

  反過來﹐“人工智能數理基礎研究對數學發展也非常重要﹐我們期待未來可以產生類似于概率論一樣的新的數學方向﹐雖然短時間內不太可能﹐但它仍然有這種可能性。”張平文說。

  為此﹐張平文鼓勵廣大青年學者投身人工智能數理基礎研究﹐“雖然它還不成熟﹐但別具活力﹐希望通過大家的努力使它變得更成熟﹐產多更多原創性成果”。

  強化基礎研究﹐著眼落地應用

  機器學習相關知識涉及數學﹑概率統計﹑計算機理論等眾多學科﹐不同學科﹑不同流派所使用的數學記號和表述不盡相同﹐經常發現看起來相去甚遠的兩個記號﹐可能表達的是同一個概念。在一個學科已經得到公認的優美簡單的記號﹐在另一個學科被重現發現﹑重新定義﹐而新定義的記號很可能遠不如已有的記號來得方便。

  這給新進入此領域的科研人員和工程應用人員造成了不少的潛在麻煩。北京大學教授李鐵軍說﹕“機器學習的普及﹐迫切呼喚一套統一的數學記號。它將大大減輕研究者閱讀論文時由不同符號體系造成的困擾。”

  為人工智能研究提供一套統一的符號標準﹐這樣一項再基礎不過的工作﹐“就可以為不同領域的學者增進互相理解提供幫助。學者們在看其他領域文章的時候﹐也會很容易看懂。”張平文呼籲學者們要盡量採用同一套符號標準來寫論文﹐並為完善符號標準而努力。

  也就是說﹐基礎研究要與應用結合起來。“人工智能﹑大數據具有價值驅動﹐計算是人工智能的基礎理論﹐開展人工智能研究不能憑空想象﹐必須瞭解實際問題﹐考慮實際應用。”張平文說。

  北卡羅來納大學教堂山分校終身教授朱宏圖對此表示認同。他說﹕“人工智能領域的研究應該從應用角度出發。”

  “人工智能的核心是如何收集數據來為用戶創造價值﹐提高用戶滿意度。”朱宏圖認為﹐隨著收集數據的方法越來越多﹐頻率越來越高﹐為用戶提供相應的方案也會越來越多。“這帶來了研究的新機遇。”

  在將數據轉化為服務用戶的新方案時﹐“配准將會成為非常重要的數學問題。”朱宏圖表示﹐為用戶提供更好的方案和服務環境﹐也需要加強算法﹑模型等數理基礎研究。

  “人工智能數理基礎研究﹐一方面要強調它與應用的連接﹐另一方面也應該基於數學本身的基本問題開展研究。”李鐵軍認為﹐雖然可能數理基礎的一些研究在當下跟應用聯繫不緊密﹐但有可能為我們提供一些最基本的數學語言﹐深化我們對人工智能數學結構的認識。

  產研“聯姻”協同﹐助推人工智能浪潮

  張平文認為﹐加強不同領域間合作至關重要﹐學術界與產業界應保持密切聯繫。“從某種角度而言﹐企業擁有學術機構缺乏的大數據﹐祗有學術界投入到產業界中﹐才能獲得靈感”。

  “目前人工智能數理基礎研究主要有兩條路﹐一是從高維走向低維﹐二是從低維走向高維﹐但無論哪條路都存在困難。”張平文說﹐“加強不同專業間交流特別重要。”

  朱宏圖同時還擔任滴滴出行公司的首席統計學家。他表示﹐人工智能領域相關研究﹐數據在其中起著越來越重要的作用。滴滴出行等企業積累了豐富的數據﹐是人工智能研究的重要基礎。“企業也希望加強與學校等機構的合作。”

  “比如我們在做材料設計時﹐也很需要用機器學習的方法﹐但在用機器學習方法的時候﹐並不能把現成的方法直接拿來用。材料設計需要有很強的物理學背景﹐這個時候﹐就需要把機器學習的模型和材料物理的模型結合起來。”在香港浸會大學兼職教授季春霖看來﹐人工智能數理基礎研究需要產業和高校合作﹐而這樣的合作將會迎來更大空間。

  據瞭解﹐在張平文領導下﹐目前北京智源人工智能研究院設立了“人工智能數理基礎”重大研究方向﹐聯合高校院所和產業界人士﹐致力於打破基於計算機實驗和神經科學的人工智能的慣用建模範式﹐以可解釋性的新型人工智能模型﹑新型的機器學習算法﹑深度學習的基礎研究為研究內容﹐建立以數學與統計理論為第一原理的新一代人工智能方法論。                                                                                                                

(田瑞穎 鄭金武)

[ 責編﹕涂子怡 ]
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