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姚期智:算法将推动下一波AI浪潮,现有革新将达极限

發布時間:2025/3/15 ChatGpt 23 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 姚期智:算法将推动下一波AI浪潮,现有革新将达极限 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作為圖靈獎唯一的華人獲獎者,大名鼎鼎的“清華姚班”創建者,姚期智教授十足低調,近年來鮮有對外接受采訪和公開露面。這也是姚期智教授首次公開談論當前AI現狀、中國的機遇和挑戰,人才培養等話題。


我們在不改變原意的基礎上,以第一人稱的方式,把我們與姚期智的對話進行了整理。


△?姚期智教授


今后二三十年中,人工智能絕對將在科學界、工業界產生極大影響。在過去10多年里,人工智能已經有了非常大的進步,中國很幸運在這個浪潮中,而且在應用為主的方向上,基本已經追上了世界水平。


但我們不能認為追上世界水平后,工作就已經完成了。


因為過去10年產生的人工智能相關的革新技術,肯定會在未來幾年達到極限。那下一波新技術的革新中,中國能不能取得原創性的知識產權?能不能擺脫追趕別人發明的局面?我想現在是非常關鍵的。



01?對當前AI發展的看法


現在關于人工智能的討論,全世界范圍內都很熱鬧,大體有樂觀派和悲觀派,我覺得兩派都有一定的道理。


但我認為悲觀派覺得人類不能夠創造出一個真正的人工智能,或者不能往好的方向利用,太過悲觀。我們如果從歷史上看,一般樂觀地去看待事情,到最后總能產生一些更好的結果。


首先,關于人工智能的知識大家有了以后,你是擋不住有人去研究的,禁止往往不是最好的方式,不如通過達成社會共識,研究一個好的方法控制它。


其次,如果抱著防止人工智能落入壞人之手的擔心而不去研究人工智能,那后果可能就會非常嚴重。防范一種科學知識變成危險的最好方法,是我們要有最好的能力、最好的技術掌控它。


比如火藥,一旦做出來以后,它可能做好事可能做壞事,每一個工具被人類發明發現后,都會有這樣的兩面性。


那人工智能呢,從圖靈開始,就希望能夠讓機器具有一個接近人類的思考、推理的方式,這是一個五六十年前提出時很樂觀的理想,但后來經過三十多年研究,發現要真正實現是非常難的。


于是大家近十幾年又從弱人工智能方向推進,經過幾個不同的發展,最近通過深度學習,讓弱人工智能能夠做到許多方面幾乎接近強人工智能,比如在很多人看來,圍棋上擊敗世界冠軍就已經是一個非常接近強人工智能的事件了。


但如果你仔細想想,現在所有人工智能所做到的事情,對于推理、跨領域想象,都是不具備的,所以如何達到強人工智能,我想現在處于一個希望找到突破口的階段。


當然我們現在比五十年前要好,現在我們已經有了更多的智慧,特別是在弱人工智能領域,能夠達到一些從未有過的目標和境界。這就給了我們一個機會,可以仔細分析當前這樣一個系統,有沒有可能更進一步。


比如AlphaGo跟人下棋的時候,可能會創造出一些新方法,我們是不是可以把它與人之前的方法結合起來研究?然后可以在下一階段產生更強的人工智能,這樣我們就向強人工智能又更進了一步。


過去十年的人工智能發展,特別是算法、計算力和大數據三要素中的后兩者——計算力和處理大數據的能力,都到了一個相當驚人的地步。深度學習則幫助我們在算法上實現了突破,但這波潮水還沒有充分發揮,在各種重要的領域,人工智能還在不斷產生科學、經濟方面的效益,所以還有不小的熱度發揮出來。


那如果說這三個核心要素中,最有可能在下一波人工智能浪潮中躍遷的,我認為一定是算法。因為數據量歸根結底還是有限的,計算力也會有一個差不多的極限,但算法上空間還很大。


我們現在把機器學習看做一個很高端的算法,但實際不是。機器學習的算法,我們大學二年級姚班的學生,一學就會,一個學期之后就基本能在外面承擔不錯的工作。


我們人類現在所擁有的智慧,基本只是使用了少量數據、少量計算力后的結果,而就在這樣的條件下,也能跟以前的機器在很多領域打平手。所以人類一定有一些“算法”非常精妙,值得我們進一步研究。


這樣看起來,現在的機器學習還很粗糙,我們不要期望人工智能可以發現很好的機器學習算法,因為人工智能沒有那個本領。所以現在對于機器學習的推動,還是人類優先,這也是一個從事理論研究的最佳時機,這對我們國家來講也是一個非常重要的時機。


另一個我認為很好的消息是現在存在兩種不同的學習系統,一種是人類的智能,另一種是宇宙里的智能、生物進化方面的智能,我覺得也是一個好機會。


我們現在研究人工智能,核心方法是參照人類智能,但由于我們大腦太復雜,所以不太容易搞清楚。但生物學習進化、宇宙內的智能,是不是可以給我們提供一個更大的視野、空間,讓我們在機器學習進化方面可以作為參照方向?我覺得是可以研究的。



02 中國AI缺“系統”


具體到中國當前的人工智能研究和發展,我覺得可能存在兩個方面的缺陷。


一個是系統方面,我們中國現在還沒有出現一個大的AI系統,可以實現不同領域的廣泛應用,這樣的系統比如IBM就有,在1997年它用深藍打敗了象棋冠軍,然后又進一步用這個做了知識類答題方面的應用,現在他們又把這個系統用到了醫療醫藥方面,沃森能夠對于醫病的診斷,達到和最優秀的醫生一樣的程度。


所以未來國家與國家在人工智能方面的競爭,中國公司跟外國公司的競爭,中國大學與外國大學之間的競爭,這樣系統的缺失可能會帶來劣勢,而且我們中國對于計算機系統工程一向重視不夠,我們在計算力、硬件方面很強,有全世界第一的超級計算機,但系統工程會是下一個階段的重要壁壘。


如果你問我最認為最有可能出現“系統”的AI領域,我覺得是醫療。你看IBM的沃森,在目前的技術上整合吸收了非常多的數據,然后一天讀完上萬篇醫藥雜志論文,進而把其中的信息融入到它想診斷的疾病中——這里面還涉及到一些自然語言分析技術的應用。


但概括來講基本就是把現在已經有的技術、數據,統統可以整合到它的系統工程中,好比你結合各種專長不一樣的人。我相信我們也有人在考慮這樣的事情,但需要更多的學界、工業界參與進來。


另一個缺陷是算法和背后的理論方面。下一步人工智能的突破,一定在算法方面,一定會從理論著手,這方面國外已經有了非常深厚的基礎,但我們相對而言還處于弱勢,需要我們這個時候多關注。


現在中國的優勢是在應用層面,比如在各種比賽中,中國都拿下各種獎項。但這些全世界都已經在應用的技術,壁壘不大,可能需要一些經驗,但不關乎核心。真正起到壁壘作用的是那些瓶頸問題上的話語權,我們能不能率先拿出解決方案,擁有理論基礎到應用層面的優勢。



03?人才問題


理論基礎和應用結合就可能涉及到人才方面的話題。現在計算機相關的行業如此熱門,所以從理論研究上看,很難雇到非常好的人,很多優秀的人才,都被高薪雇到大公司里了,對于學術理論的研究,問題會非常大,這不止是中國的問題,對美國也是同樣的。


這樣的問題也沒有辦法避免,但好在二者之間還有平衡的空間。在大公司研究院中研究,最后還是會有一些限制,不像學校里面,能夠完全從事一個自己完全自由的研究,我覺得這是學校吸引人的地方。


但同時我們也要意識到平衡這件事的重要性。如果沒有一個好的研究隊伍在大學里,將來中國在這方面的發展就難以為繼了。


不過我個人來講也只能號召,沒有特別好的辦法。或者有兩件事情是可以做的,一是現在我們這些在學校里做人工智能的人,做出非常耀眼的工作,吸引到年輕人,讓他們加入這個行列。二是大學里對于不同的領域,能夠在待遇、安置方面增強吸引力,更加務實地去解決問題。


當然,產學研結合也是一種產生理論方法論的方式。比如樓天城他們在做的無人駕駛[1],在實際應用中肯定面臨很多新問題去解決,就有可能產生突破,這時候大學和工業界的合作就顯得更合理。


在工業界,你需要時間、落地方面的考慮,可能把這個問題做到85%,等不及完全100%的解決問題,那剩下的部分可以由學校來解決,把這個問題從85%推進到100%。


我們看美國的這些大公司,跟校園的合作、結合都是非常緊密的。中國現在也有,未來可能更多,但我希望工業界和大學的合作,不只是讓大學去承擔一個項目,然后產生一個軟件,而是也能夠從一個更長遠、真正提高中國原創技術的角度去思考問題。


至于怎么從整體上培養更多的人才,我覺得可以從引進大家和讓更多年輕人出頭兩方面入手,不過具體怎么做,可能需要清華大學領導和教育部領導去傷腦筋了。


從效率的角度來講的話,能夠吸引到一些杰出的大科學家,然后讓他們來吸引教授、訓練人才,這當然是最好的方法。因為一個資深的科學家,他對于整個領域有一個視野,他對于培養年輕人,有一整套方法。不過特別是在計算機科學上面,你想要吸引一些杰出的資深的人才不是那么容易。


其次是如何在研究系統中,讓年輕人才,有出頭的機會,怎么樣能夠讓做得好跟做得普通的,有一個分開來的機制,有一套獎勵的機制。


我覺得中國在過去這10年、5年的時間里,已經開始有成果效果。現在我們的計算機科學里面,已經逐漸能夠引進或者自己產生不少杰出的人才,而且他們的工作基本已經進入了全球一流的水平,所以我們可以繼續這樣的措施,即便慢一點,但長遠來講,好的循環一旦開始,就會讓整個事情變得更加不同。




04?清華姚班經驗


我也可以分享下大師對我的影響,以及為什么當初選擇回到清華,并進一步創辦姚班的原因。


在楊振寧和李政道兩位先生獲得諾貝爾物理學獎的時候,我11歲,當時這件事情給我的影響就是應該去考臺大物理系,我對物理的興趣,跟他們獲得諾貝爾有相當大的關系,并且從中學階段就有機會去了解物理,到了大學則更加堅定學習物理的決心。


我還想多說一句的是,我覺得一個學術界的人,在本科的時候選擇物理系是一個非常好的選擇,因為物理這個學科,它給了你很多怎么樣做研究的一種方法,同時能夠讓你有一個科學的理念,未來你可能會換很多領域,換不同的事業,但這種研究的方法、理念,會一直有幫助。


我也沒有想到有一天會跟楊振寧先生見面,而且談論的還是關于回國到清華任教的事情。


2002年的時候,我來到中國,在南京、上海、北京和很多中國計算機領域的專家學者交流討論,留下了很深刻的印象。當時清華大學的計算機系主任周立柱教授,還有張鈸院士則進一步聯絡我,希望我能夠在清華幫助指導研究生,這是我們最開始的接觸。


后來清華大學的領導正式來邀請我回國,到清華做計算機方面的研究,彌補中國在這方面和世界領先水平的差距,我認真考慮后做出了決定,希望為國家縮短這個距離做貢獻。


不過萬沒想到的是,我答應后不久,清華方面還專門請了楊振寧先生來邀請我會面,我也是一向非常仰慕楊先生,當時也非常興奮。而跟他見面以后,更是感覺如沐春風。


所以綜合起來,我最終回到清華,算是一個順理成章的事情,而且當時在跟我的愛人、家人和朋友討論這個事情的時候,他們都非常支持。尤其是我的愛人,她覺得這件事非常好,會是一個非常有意義的工作。


不過到清華以后創辦姚班,現在看來是一個大膽的嘗試。


當時我想成立一個本科班,能夠讓它變成世界上最出色的本科班之一。并且人才條件上并不困難,一是我們的學生非常好,他們從中學畢業的時候,就絕對是全世界最出類拔萃的人才,我想我們在清華收到的學生,不比美國任何一個頂尖大學遜色。


第二個優勢是這些人才不僅某一個學科好,而且所有的學科都很好,所以最后定義課程方面就相對變得容易。


第三個方面是相當堅定的辦學理念,我們希望我們的學生畢業以后也要是全世界最優秀的本科畢業生,所以訓練的方法非常嚴格,還會給他們各種接觸到許多跨領域研究的機會,像生物、物理之類的。現在來看,姚班學生畢業以后從事的行業也沒有全在計算機領域,他們依照自己的興趣,發展得都很好。


進入工業領域創業的,樓天城、印奇、唐文斌等都在全世界最前沿的領域創業。繼續學術研究的,馬騰宇清華之后又去了普林斯頓,畢業后直接被斯坦福聘任。


不過如果辦姚班這樣的事情,如果在美國做,從理念到實踐,會非常困難,阻力會非常多。


一個大學非常固定以后,有一套運行方式。即使是非常好的大學,越是好的大學,想要在里面做一些革新的事情就特別的困難。


但當時我把這個想法跟清華大學書記陳希說了以后,他仔細聽,然后略微思索下就同意了,說應該做,讓我什么事情都不用管,把精力集中在教學團隊上就行,學校里的各種事情他去協調,所以一切蠻順利。


但過了很多年,我才聽說,當時為了協調這個事情,陳希書記花費了不少力氣,這算是我辦姚班收到的第一個“驚喜”吧。


第二個驚喜是之前知道清華學生優秀,但覺得總也有個限度,后來發現超乎想象。


更后來這些學生到普林斯頓等學校繼續深造,那邊的教授也是夸贊不已,說比他自己還聰明——你要知道說這話的那個教授,可是全印度聯考的第一名,而且他說話一向不會夸張的,更何況承認學生比自己聰明。


所以現在回顧,我們當時說準備把這個班培養成一個具有和麻省理工、斯坦福同等水平的一個人才的培養庫,現在全部達到了目標,或者可以說我們超標了,我們現在320位姚班學生,我覺得比那些學校的學生還要好。


可以從這件事上總結一點經驗的話,是我覺得環境的重要性。


之前總有一個誤解,認為中國人創造力不夠,但我覺得環境有很大的原因,如果足夠的帶動、示范作用,周圍的環境都滿是創造力、思想活潑的教授,那學生自然也會變得跟他們一樣,所以我不認為“創造力”缺乏可以成為我們科技原創發展不足的原因。


我們也不要怕別人說搞“精英教育”,環境的作用、示范帶動的作用,會加速我們整個科學領域的進步。當然你也可以說一切順其自然,中國經過30、50年發展也能實現,但我們不能等待了,我們這一代人都等不起了,國際環境也不允許我們順其自然發展,我們必須要用很短的時間做好科技方面的良性循環。



05?對話手記


雖然大名鼎鼎,但姚教授近幾年出現在公眾視野里的機會并不多,其中一個原因是他的時間有限:不僅在承擔“姚班”、清華交叉信息研究院的行政工作,也在進行人工智能+金融方面的研究。他說自己近4年來,一直在博弈拍賣這個完全陌生的新領域進行理論研究,深感快樂。


姚期智說:“從趨勢上看,用人工智能、大數據和機器學習去進入金融領域是大勢所趨,而且現在對外合作,產學研結合方面也越來越緊密。我在一年以前開始鼓勵我們的老師和一些投資公司、銀行合作,希望將來能在金融科技這一塊,利用人工智能、機器學習發展出一個新領域”。


不過,他希望更多用學術成果說話。


“現在可以說的是,過去這四年的工作還算出色,基本解決了這個領域里大家想要解決的一個問題。這一定程度也跟人工智能里的理論研究相關,并且再過兩三年可能會給大家有所交代”,姚期智透露。


另外在交流中姚期智提及,他近期還參與完成了一檔電視節目《機智過人》[2]的錄制,他說之所以錄節目上電視,最主要原因是人工智能,希望能夠幫助中國更多民眾、年輕學生更加深入地了解人工智能的科學內涵和未來機遇。


當然,人才方面的話題也是這次采訪中最核心的問題。如上所見,姚教授分享了“姚班”辦學方面的經驗,同時對于那些尚未入門、或尚未對計算機科學發生興趣的年輕人,姚教授建議可以閱讀下李開復博士最新出版的作品《人工智能》[3]。


“我聯想到在我成長的過程中,理查德·費曼那一套源自課程的著作,給我啟發很大,讓我覺得原來物理世界是這個樣子,所以我也希望在計算機、人工智能領域有這樣一些書能夠讓年輕人讀后產生同樣的激情。我其實對寫本這樣的書想了很多年,但實在沒時間。”姚期智教授說。


附注:


  • [1]文中提到的樓天城是清華姚班學生,量子位在此前的報道里有過詳細的介紹:《獨家 | 教主樓天城和Pony.ai這半年》;

  • [2]文中提到的《機智過人》是央視、長江傳媒打造的一檔AI類節目,將于8月25日起在CCTV1 20:00播出;

  • [3]《人工智能》為創新工場創始人、創新工場AI工程院院長李開復和創新工場AI工程院副院長王詠剛合著作品。


來源:量子位


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總結

以上是生活随笔為你收集整理的姚期智:算法将推动下一波AI浪潮,现有革新将达极限的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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