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世界顶尖科学家:我们身处信息时代的起始

来源:2022-11-08科技日报

 

  问世不足百年,计算机科学已对人类生活产生巨大影响,其未来发展方向如何?117日,世界顶尖科学家科学圆桌会议上,计算机科学、人工智能与信息技术领域的世界顶尖科学家围坐圆桌π”,共议数智未来新突破。圆桌会议主持人、1986年图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特表示:我们身处信息时代的起始,而非结束。

  人工智能不应满足于行为模仿

  通过训练,人工智能已经能够模仿人类的许多行为,用琴棋书画全面发展来形容也毫不为过。兰诺·布鲁姆,2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖得主在会上指出:人工智能像是一个集成器,可以和很多领域结合,这值得深思。

  比起模仿,未来人工智能应该更多关注决策。首届顶尖科学家协会奖(以下简称顶科协奖)智能科学或数学奖得主迈克尔·I·乔丹表示,尽管模仿人类行为是人工智能的经典定义,但深度分析才是其关键所在。比如,人工智能可以针对海量数据,用博弈理论进行分析;它还可以对蛋白质折叠的结构进行相关预测,这是人类无法做到的。116日,乔丹在首届顶科协奖得主媒体见面会上也表示:人工智能的意义并不在于让机器人跳舞。

  乔丹塑造的理论框架是机器学习得以应用的基座,他曾先后在心理学、数学、认知科学等领域进行研究,并成功连接计算机科学和统计学。他认为,个人、群体都是智能的主体,都可以产生决策行为。上海所有的餐厅也可以是一个智能集合体,如果碰上天气变化、城市格局更新,这个智能体会进行相关应答。重要的是,它还是非常具有鲁棒性的智能集合体。乔丹说,如果通过个体收集海量数据,我们就可以在经济学方面开拓新的天地。

  鲁棒性是机器学习模型的一项重要评价指标,主要检验模型面对一定变化时,表现是否稳定。

  数据将在未来连点成线

  人类社会由极度复杂的文化连接构成,这是单个数据无法描述的。未来的计算机科学将连点成线,通过主体间的互动,进行结构上的预测和分析,让人类拥有更美好、更高效的生活。乔丹表示。

  那么,在动态的社会中,机器该如何提升自己?这是清华大学软件学院长聘副教授龙明盛长期关注的问题。“‘错误发现率可能是人工智能科研当中缺失的一环。10多年前,机器学习技术总被现实问题击垮,这促使我去思考机器学习的短处。

  但龙明盛坦言,在他的研究进程中,对人工智能的训练常因环境部署的变化而遭遇失败,人工智能正亟须一些原则和方法论来构成系统。鲁棒性意味着人工智能需要有不同范式,科学研究则要让这些具备不同优势的范式达成合作清华大学计算机系教授朱军表示。

  在此背景下,我们将见证一个新的工程学科的出现。这一学科依托全球网络和数据,基于智能科学、统计学、经济学原理,将为新型商业、医疗、交通、娱乐提供强大支撑。人类的偏好、价值观和决策是这个学科的关键所在。计算机科学、经济学、统计学、数学等产生的集合将产生一个对真实世界进行预测的新兴学科。我们一旦能够做好推理,就可以作好决策。乔丹说。这是他在扎根机器学习和人工智能领域数十年过程中的发现。

  人工智能仍在发展之中,许多问题还没有明确的答案。但在攀登科学高峰的道路上,世界顶尖科学家们正寻找新的模型、建立新的基础,这门新兴学科终将守得云开见月明。(记者 春)

 


更新时间:2022-11-14 16:57:26
 
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