中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院集成技術(shù)研究所副所長(zhǎng)喬宇所帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)是國(guó)內(nèi)早期開(kāi)展人工智能研究的科研組織，對(duì)于這場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)，喬宇并不認(rèn)為這代表人工智能強(qiáng)于人類(lèi)。人工智能未來(lái)將給人類(lèi)生活帶來(lái)很多便利，一定程度上將會(huì)搶走人類(lèi)飯碗，但人工智能并沒(méi)有自我意識(shí)，因此人工智能再“強(qiáng)大”，未來(lái)也不可能威脅到人類(lèi)。

 

　　AlphaGo像人一樣會(huì)深度學(xué)習(xí)

 

　　喬宇強(qiáng)調(diào)，AlphaGo的人工智能依然只是屬于“弱人工智能”，出現(xiàn)具有獨(dú)立意志、具有情感認(rèn)知能力的“強(qiáng)人工智能”還比較遙遠(yuǎn)。

 

　　記者：上世紀(jì)90年代末，通過(guò)類(lèi)似AlphaGo使用的深度學(xué)習(xí)模式，IBM就打造了在國(guó)際象棋比賽中戰(zhàn)勝人類(lèi)的“深藍(lán)”。從深藍(lán)到AlphaGo，人工智能取得了什么突破?

 

　　喬宇：深藍(lán)和AlphaGo用的技術(shù)，差異是很大的。我更傾向于把深藍(lán)看成是一個(gè)基于規(guī)則的強(qiáng)計(jì)算、國(guó)際象棋比圍棋復(fù)雜程度小很多，而且象棋是越下越簡(jiǎn)單，因?yàn)槁兀遄泳蜁?huì)被吃掉。AlphaGo實(shí)際上更像人，它的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)。

 

　　記者：AlphaGo為什么能戰(zhàn)勝李世石?

 

　　喬宇：從人工智能的角度講。圍棋的計(jì)算量級(jí)達(dá)到10的170多次方，機(jī)器很難通過(guò)運(yùn)算、窮舉的方法把所有可能全部列舉，這個(gè)不太現(xiàn)實(shí)，下圍棋一方面是計(jì)算，另外一方面就是布局。在AlphaGo之前，這是機(jī)器的一個(gè)短板。AlphaGo做得很好，因?yàn)樗褂昧松疃葘W(xué)習(xí)。

 

　　記者：AlphaGo的深度學(xué)習(xí)是怎樣運(yùn)行的?

 

　　喬宇：在人機(jī)大戰(zhàn)之前，AlphaGo的科研人員發(fā)表了一篇文章，比較詳細(xì)地去介紹了他的方法。它的網(wǎng)絡(luò)分成兩部分：策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)所做的事和人類(lèi)下圍棋有類(lèi)似之處。

 

　　策略網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)棋局看看在哪里應(yīng)該布子;價(jià)值網(wǎng)絡(luò)會(huì)在下子后分析對(duì)手會(huì)怎樣想，下一步該怎么走，目前局勢(shì)是好、是壞，并進(jìn)行數(shù)值性的估計(jì)。

 

　　這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)是非常復(fù)雜的，里面有非常多的參數(shù)需要去調(diào)整和學(xué)習(xí)。怎么能夠把這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得比較好，就用到了深度學(xué)習(xí)。AlphaGo深度學(xué)習(xí)用了20萬(wàn)到30萬(wàn)個(gè)高手之間對(duì)弈的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)運(yùn)算，這些運(yùn)算用了兩三千個(gè)CPU。

 

　　記者：AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，體現(xiàn)了怎樣級(jí)別的人工智能水平?

 

　　喬宇：是的，AlphaGo運(yùn)用深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能依然只是屬于“弱人工智能”，電影中出現(xiàn)的那種具有獨(dú)立意志、具有情感認(rèn)知能力的“強(qiáng)人工智能”到現(xiàn)在依然沒(méi)有出現(xiàn)。

 

　　記者：未來(lái)會(huì)進(jìn)入高智能階段?

 

　　喬宇：要像人那樣具有完全的自我意識(shí)，我相信是非常遙遠(yuǎn)的。

 

　　記者：AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，會(huì)帶來(lái)什么意義?

 

　　喬宇：人工智能會(huì)吸引更多人關(guān)注，目前將人工智能的應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像處理，已是非常熱門(mén)的研究領(lǐng)域。

 

　　人工智能將搶人的飯碗

 

　　在喬宇看來(lái)，國(guó)內(nèi)人工智能與國(guó)外相比有一定的差距，但差距不大，而在一些領(lǐng)域，中國(guó)還處于領(lǐng)先地位。“人工智能將讓我們生活更便捷”。同時(shí)喬宇也擔(dān)憂，人工智能技術(shù)的高度發(fā)展將取代一些人類(lèi)的傳統(tǒng)工作。

 

　　記者：與國(guó)外相對(duì)，國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展情況如何?

 

　　喬宇：國(guó)外的領(lǐng)先一些，但從學(xué)術(shù)研究方面，特別是在某些具體的技術(shù)點(diǎn)上，我們甚至還處于比較領(lǐng)先的水平，比如說(shuō)行為識(shí)別。

 

　　記者：從產(chǎn)業(yè)角度來(lái)說(shuō)，我們跟國(guó)外相比如何?

 

　　喬宇：有差距但是差距不大，中國(guó)有中國(guó)的特色，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)比如百度、騰訊、阿里巴巴、京東等都在人工智能上有較大投入，包括建立了比較高水平的科研團(tuán)隊(duì)。另一方面，就是說(shuō)，除了這些比較大的企業(yè)，我們還出現(xiàn)了很多高水平的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)。

 

　　記者：未來(lái)人工智能將如何影響我們的生活?

 

　　喬宇：從當(dāng)前來(lái)看，可能影響兩個(gè)方面：第一，人工智能很多技術(shù)的發(fā)展確實(shí)會(huì)讓我們生活更加便捷，能夠把我們從一些辛苦的勞動(dòng)中解脫出來(lái)，比如說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別，我不想打字，說(shuō)一段話利用人工智能就能“翻譯”下來(lái)，未來(lái)肯定會(huì)有更多這方面的應(yīng)用。

 

　　另一方面也是我個(gè)人的擔(dān)憂，人工智能高度發(fā)展必然會(huì)帶來(lái)一個(gè)趨勢(shì)——一些人做傳統(tǒng)工作可能慢慢被人工智能取代。比如說(shuō)，自然語(yǔ)言處理方面，假如機(jī)器人能很好地跟人類(lèi)交流，很多公司的語(yǔ)音客服就有可能被替代，這些客服就有可能被機(jī)器人搶走工作。當(dāng)然，人工智能產(chǎn)業(yè)在革新一個(gè)舊產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)立新產(chǎn)業(yè)的時(shí)候，也能帶來(lái)工作機(jī)會(huì)，所以我們要引導(dǎo)人朝這方面尋找就業(yè)機(jī)會(huì)。

 

　　記者：你覺(jué)得人工智能和哪方面結(jié)合有想象空間?

 

　　喬宇：目前，人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、IT產(chǎn)業(yè)合作比較多。從個(gè)人角度來(lái)講，我覺(jué)得醫(yī)療健康領(lǐng)域未來(lái)也會(huì)和人工智能“合作”，我國(guó)目前的醫(yī)療體系不夠完善，高端和高質(zhì)量的醫(yī)療資源少。醫(yī)生看病需要大量的基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)，然后還需要看很多的病例，這些事情想要完全用計(jì)算機(jī)替代還是比較難的。但如果計(jì)算機(jī)能夠“深度學(xué)習(xí)”這么多的病例，它會(huì)對(duì)醫(yī)生的決策起到輔助作用。

 

　　再者就是疾病預(yù)防方面，我們可以運(yùn)用人工智能對(duì)身體做全面地檢測(cè)，那樣無(wú)論是醫(yī)療成本還是病人的痛苦都可以大大地降低。

 

　　另外一個(gè)方面就是教育，一般來(lái)說(shuō)都是人對(duì)人的教育，完全用機(jī)器是不現(xiàn)實(shí)的，但人工智能應(yīng)該能在一定程度上協(xié)助老師。

 

　　記者：人工智能能發(fā)揮很大的功效是不是基于大數(shù)據(jù)?

 

　　喬宇：對(duì)。但我們希望未來(lái)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的方式越來(lái)越像人，而不需要這么多訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也不需要這么多計(jì)算。未來(lái)小數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)也會(huì)是一個(gè)潮流，因?yàn)椴⒉皇撬蓄I(lǐng)域都有大規(guī)模數(shù)據(jù)，具體到醫(yī)療領(lǐng)域就很明顯。

 

　　人工智能是專才不是通才

 

　　人工智能起源于上世紀(jì)50年代，目前已經(jīng)融入到我們的生活：人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。但它目前只是某個(gè)領(lǐng)域的專才，與人類(lèi)相比還差距遙遠(yuǎn)。

 

　　記者：請(qǐng)簡(jiǎn)單介紹一下什么是人工智能。

 

　　喬宇：通俗點(diǎn)說(shuō)，由人制造出來(lái)的智能叫做人工智能。從學(xué)科研究角度來(lái)講，它是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，通過(guò)計(jì)算機(jī)或者通過(guò)機(jī)器進(jìn)行運(yùn)算，然后獲得類(lèi)似于人的智能。

 

　　記者：目前人工智能發(fā)展處于什么階段?

 

　　喬宇：現(xiàn)處于非常高速的發(fā)展階段，人類(lèi)對(duì)人工智能的需求很強(qiáng)。

 

　　比如，一個(gè)城市發(fā)生案件后，警察要調(diào)取上千甚至上萬(wàn)個(gè)錄像監(jiān)控視頻進(jìn)行分析。如果只靠人去看，要消耗大量時(shí)間，還不可避免地出現(xiàn)遺漏。而計(jì)算機(jī)能夠在很大程度上來(lái)節(jié)省辦案時(shí)間。

 

　　記者：人工智能的應(yīng)用主要集中在哪些領(lǐng)域?

 

　　喬宇：它最主要就是一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，比如說(shuō)人臉識(shí)別，指紋識(shí)別在深圳通關(guān)的時(shí)候已經(jīng)廣泛使用。

 

　　記者：AlphaGo引發(fā)了人們對(duì)人工智能的擔(dān)憂，未來(lái)機(jī)器人是否會(huì)對(duì)人類(lèi)造成威脅?你怎么看?

 

　　喬宇：我不擔(dān)憂，事實(shí)上AlphaGo的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它的結(jié)構(gòu)還都是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)決定的，它只會(huì)下圍棋。

 

　　相比之下人的智能是很通用的，這是很大的區(qū)別。如果人工智能要對(duì)人構(gòu)成威脅的話，它首先需要有自我意識(shí)。我們每個(gè)人生下來(lái)就是一個(gè)獨(dú)立的個(gè)體，至少目前來(lái)講，還沒(méi)有任何人工智能具備這一點(diǎn)。從這個(gè)角度來(lái)講，人工智能還不足為慮。

 

　　喬宇其人：

 

　　做圖像識(shí)別取得世界領(lǐng)先的識(shí)別率

 

　　喬宇是語(yǔ)言識(shí)別、圖像處理科班出身，“我出國(guó)之前就已經(jīng)對(duì)語(yǔ)言識(shí)別、圖像處理感興趣了，所以出國(guó)留學(xué)就選了類(lèi)似這樣的實(shí)驗(yàn)室，然后做了圖像處理，再做了語(yǔ)音識(shí)別。”喬宇在日本取得博士學(xué)位后，相繼在中國(guó)香港、日本的高校做了一段時(shí)間的科研，做的還是他的老本行：語(yǔ)言識(shí)別、圖像處理。而這兩塊也正是人工智能的一個(gè)分支。他取得了不俗的成績(jī)，2012年獲中科院盧嘉錫青年人才獎(jiǎng)，2011年獲得中國(guó)科學(xué)院“百人計(jì)劃”擇優(yōu)支持，入選深圳市“孔雀計(jì)劃”首批海外高層次人才，是廣東省引進(jìn)創(chuàng)新科研團(tuán)隊(duì)核心成員。

 

　　之后，喬宇與人工智能的另一熱門(mén)分支——深度學(xué)習(xí)也擦出了火花，他的研究團(tuán)隊(duì)成為早期研究深度學(xué)習(xí)的一支科研力量。

 

　　2012年，喬宇在中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院工作時(shí)，接觸到周?chē)囊恍?深度學(xué)習(xí))研究成果，“我們覺(jué)得這可能是一個(gè)發(fā)展方向，當(dāng)然不僅包括我，還有組里其他老師，大家商量了一下覺(jué)得不錯(cuò)，然后開(kāi)始做這方面的研究。”

 

　　喬宇的團(tuán)隊(duì)在深度學(xué)習(xí)研究方向也收獲了不少成果。真實(shí)場(chǎng)景下的跨年齡人臉識(shí)別取得世界領(lǐng)先的識(shí)別率。據(jù)了解，CACD人臉數(shù)據(jù)庫(kù)(真實(shí)場(chǎng)景下采集的人臉數(shù)據(jù)，具有顯著的年齡和其他變化)包括16萬(wàn)多張圖片，2000個(gè)不同的人。“我們最新研制的深度模型取得了98.49%的準(zhǔn)確率，這是目前國(guó)際上最好的結(jié)果。”

 

　　在視頻行為識(shí)別方面，喬宇的科研團(tuán)隊(duì)提出基于運(yùn)動(dòng)向量的深度識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，每秒可以處理390幀圖像，速度提高了近40倍，還可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻分類(lèi)。

 

　　“在一年的時(shí)間內(nèi)，在幾個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中把場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確率提高了十幾個(gè)百分點(diǎn)，這也是我做研究之前意想不到的。”喬宇對(duì)目前取得的科研成果也有些意外。