中國,已經(jīng)成為世界AI發(fā)展的前哨站。無(wú)論是論文、專(zhuān)利,還是AI專(zhuān)家數量都位于世界第一梯隊。一個(gè)更明顯趨勢是,AI正在深入各個(gè)垂直場(chǎng)景加速賦能。
今年7月上旬舉行的2020世界人工智能大會(huì )云端峰會(huì )上,被譽(yù)為人工智能界“奧斯卡”的卓越人工智能引領(lǐng)者獎(SAIL獎)揭開(kāi)面紗,卡內基梅隆大學(xué)、IBM、百度、聯(lián)影以及清華大學(xué)等五家企業(yè)和機構摘得最高榮譽(yù),獲獎項目涉及AI基礎理論、語(yǔ)義理解、AI醫療、智能芯片等領(lǐng)域,這似乎正暗示著(zhù),一個(gè)泛在智慧時(shí)代的到來(lái)。
2020SAIL獲獎項目
它們?yōu)楹文茉谌驍蛋賯€(gè)項目中脫穎而出,將會(huì )給行業(yè)乃至全社會(huì )帶來(lái)哪些改變?近日對獲獎項目方相關(guān)負責人進(jìn)行了采訪(fǎng),尋求答案。
卡內基梅隆大學(xué)的獲獎項目“Tetrad因果關(guān)系自動(dòng)發(fā)現智能平臺”,聽(tīng)起來(lái)比較抽象。
但在卡內基梅隆大學(xué)哲學(xué)系以及機器學(xué)習系教授理查德·舍恩斯看來(lái),因果關(guān)系是實(shí)現通用人工智能過(guò)程中不可或缺的一環(huán)。“各個(gè)領(lǐng)域對因果關(guān)系的理解給了我們恰當地控制和改變系統的能力。在A(yíng)I領(lǐng)域,人們逐漸意識到賦能機器在各種場(chǎng)景中學(xué)習和使用因果關(guān)心的能力,可幫助機器獲得更通用的智能。”
卡內基梅隆大學(xué)因果關(guān)系發(fā)現原創(chuàng )平臺
機器的“認知”與人類(lèi)的“理解”之間有需要跨越的巨大鴻溝。以一個(gè)通俗的例子來(lái)講,比如“打開(kāi)衣柜,取出衣服”。孩子看到后,很快就會(huì )明白,要取出衣服就必須打開(kāi)衣柜。但對機器來(lái)說(shuō),需要經(jīng)過(guò)多次學(xué)習才能從概率上發(fā)現,“下雨和地上濕”兩件事情的相關(guān)性很高??烧l(shuí)是因誰(shuí)是果?它不知道。
理查德·舍恩斯表示,過(guò)去發(fā)現因果關(guān)系的方式是人為干涉和隨機試驗,這樣的實(shí)驗成本過(guò)高,很多時(shí)候并不可行。使用因果關(guān)系推理,可以使機器擺脫對于大量數據的依賴(lài),甚至可能開(kāi)辟一條全新的人工智能發(fā)展方向。
另一獲獎項目,百度文心知識增強語(yǔ)義理解技術(shù)與平臺,則開(kāi)創(chuàng )性地將大數據預訓練與多源豐富的知識相結合,通過(guò)持續學(xué)習海量數據中的知識,將機器語(yǔ)義理解水平提升到一個(gè)新高度,極大促進(jìn)自然語(yǔ)言處理前沿研究和產(chǎn)業(yè)智能化變革。
百度文心知識增強語(yǔ)義理解技術(shù)的工作原理
作為學(xué)界與業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn),自然語(yǔ)言理解究竟難在哪里?
北京百度網(wǎng)訊科技有限公司架構師孫宇解釋說(shuō),在口語(yǔ)中,詞與詞之間是連貫的,機器在識別的過(guò)程中需要界定字詞之間的邊界,而很多字詞不是單一含義,需要消除歧義。而人類(lèi)講話(huà)往往與其行為相關(guān),比如當聽(tīng)到:“你能把筷子遞給我嗎?”人類(lèi)的第一反應是找筷子,或者拒絕,那就極有可能講出“給你”或是“我沒(méi)空,自己拿”等。而回答“能”,往往不是最好的回應。在國際權威的通用語(yǔ)言理解評估中,百度文心項目得分首次突破90分,超過(guò)人類(lèi)水平3個(gè)百分點(diǎn),獲得全球第一。
當機器能夠聽(tīng)懂、理解人類(lèi)的語(yǔ)言,距離“表達觀(guān)點(diǎn)”還有多遠?
辯論,具有極高的對話(huà)頻率、語(yǔ)言邏輯和內容輸出,AI是否能夠涉足這個(gè)領(lǐng)域?這次奪得SAIL獎的IBM公司的AI“辯手”Project Debater給出答案。
2018年6月,IBM Project Debater向以色列國際辯論協(xié)會(huì )會(huì )長(cháng)及以色列全國辯論冠軍發(fā)起挑戰。辯論中,它可以實(shí)時(shí)聽(tīng)懂對手的發(fā)言,能快速生成自己的觀(guān)點(diǎn),并對人類(lèi)辯手觀(guān)點(diǎn)作出回應,而且發(fā)音清晰、語(yǔ)法正確。辯論中,它甚至會(huì )開(kāi)玩笑,幽默風(fēng)趣。
IBM Project Debater與以色列國際辯論協(xié)會(huì )會(huì )長(cháng)及以色列全國辯論冠軍進(jìn)行辯論賽
但在IBM AI Tech副總裁阿雅·索弗看來(lái),人機辯論的重點(diǎn)不在輸贏(yíng),而是為了展示AI掌握人類(lèi)豐富語(yǔ)言的能力。Project Debater實(shí)現辯論的背后離不開(kāi)三大技術(shù)的支撐:數據驅動(dòng)的辯論文稿的生成和表達能力、口語(yǔ)理解能力,以及模擬人類(lèi)困境。“當人工智能的推理越透明、有理有據,我們就越能信任它,從而就越能利用它幫助我們做出正確的決定。”
讓AI掌握人類(lèi)語(yǔ)言和思辨是極具意義的“進(jìn)化”。按照SAIL評審專(zhuān)家預計的路徑,未來(lái)AI發(fā)展不僅僅是學(xué)習能力的提升,更是自我推理能力的開(kāi)發(fā)。
無(wú)論是基礎理論還是實(shí)際應用,SAIL獎的終極目的不止于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,更在意如何讓技術(shù)實(shí)實(shí)在在賦能現實(shí)。
突發(fā)的新冠疫情讓世界措手不急,AI則在疫情救援中大顯身手。就像這次SAIL獎項目——聯(lián)影智能“uAI新冠肺炎醫學(xué)影像智能化診斷全棧解決方案”,充分體現了“AI向善”的理念。
聯(lián)影智能新冠肺炎智能輔助分析系統
聯(lián)影智能研發(fā)副總裁高耀宗說(shuō),聯(lián)影智能化方案解決了CT檢查中兩大問(wèn)題:一是降低并控制了醫護人員的感染問(wèn)題。相比傳統掃描,醫生只要按一個(gè)鍵,其他掃描步驟如掃描范圍、掃描床的高度都會(huì )自動(dòng)進(jìn)行調節。二是提高讀片效率。該方案通過(guò)AI對胸部CT進(jìn)行快速預讀,判斷哪些CT片是疑似新冠病例,客戶(hù)端會(huì )提示醫生優(yōu)先閱讀,幫助醫生提早發(fā)現這些患者。
SAIL獎評審專(zhuān)家表示,這次疫情的發(fā)生,也恰恰給了AI一個(gè)最好的證明——獎項、技術(shù)不應是束之高閣的花瓶。
AI在算法、應用上的發(fā)展如火如荼,而算力、硬件的突破同樣重要。
今年初,阿里巴巴達摩院就做出預測,“馮諾依曼架構”的存儲和計算分離,已不適合數據驅動(dòng)的AI應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸,已經(jīng)成為更先進(jìn)算法探索的障礙。借鑒大腦神經(jīng)結構和計算方式的“存內計算架構”,將存儲單元和計算單元融為一體,或可破解這一難題。
今年SAIL獎組委會(huì )首次把優(yōu)秀論文納入SAIL獎,旨在鼓勵探索一些前沿性問(wèn)題。清華大學(xué)一篇發(fā)表在《Nature》上的論文因清晰回應了上述問(wèn)題而獲獎。這篇文章闡釋的“基于憶阻器的存算一體智能系統”,可使硬件算力和能效的提升達到指數級。
憶阻器卷積網(wǎng)絡(luò )
什么是“憶阻器”?它的全稱(chēng)是記憶電阻器,由惠普實(shí)驗室于2008年研制成功。2013年,比勒菲爾德大學(xué)物理學(xué)系高級講師安迪·托馬斯研制的憶阻器,放置在比人類(lèi)頭發(fā)薄600倍的芯片中,利用這種憶阻器作為人工大腦的關(guān)鍵部件。
單個(gè)憶阻器可以做到2納米尺寸,將來(lái)把大量憶阻器集成、連接起來(lái),就有機會(huì )制造出一套在結構、功能上與生物大腦相似的系統。
論文的第一作者姚鵬博士說(shuō)到:“基于憶阻器的多陣列存算一體智能系統,利用物理規律實(shí)現新型計算范式,克服了傳統智能硬件的架構瓶頸,具有超高能效和面積效率,為下一代智能芯片和系統的發(fā)展指明方向,有望成為手機等設備的全新人工大腦。”
不可否認,AI將帶領(lǐng)人類(lèi)向更高層級的智慧演進(jìn)。但當底層邏輯發(fā)生變化時(shí),更需要冷靜:如何保證當下世界在穩定中進(jìn)化,傳統與創(chuàng )新究竟要如何取舍。這些都是人類(lèi)面對AI帶來(lái)的不確定性時(shí)需要思考的問(wèn)題。
2020世界人工智能大會(huì )云端峰會(huì )盛大召開(kāi),促進(jìn)了全球頂級專(zhuān)家、企業(yè)的交流與合作,而SAIL獎的發(fā)布,給整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)注入了一劑“強心劑”,為全球AI發(fā)展開(kāi)疆拓土。在SAIL的引領(lǐng)下,泛在智慧的時(shí)代已經(jīng)拉開(kāi)帷幕。
2020年,SAIL獎項重磅發(fā)布——
序號 |
項目名稱(chēng) |
單位名稱(chēng) |
1 |
IBM Project Debater |
IBM Research |
2 |
uAI新冠肺炎醫學(xué)影像智能化診斷全棧解決方案 |
上海聯(lián)影智能醫療科技有限公司 |
3 |
文心(ERNIE)知識增強語(yǔ)義理解技術(shù)與平臺 |
北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
4 |
Tetrad因果關(guān)系自動(dòng)發(fā)現智能平臺 |
卡內基梅隆大學(xué)(CMU) |
5 |
憶阻器卷積網(wǎng)絡(luò )的全硬件實(shí)現 |
清華大學(xué) 姚鵬(第一作者) |
AI技術(shù)不是目的,而是實(shí)現未來(lái)途徑。SAIL評估任何一項新技術(shù)的價(jià)值,都要平衡其風(fēng)險與收益。以“超越、賦能、創(chuàng )新、引領(lǐng)”四大內在標準致力于從全球范圍發(fā)掘在人工智能領(lǐng)域中具有高度認可和美譽(yù)、并具有提升人類(lèi)福祉意義的項目。2020年,SAIL有近800個(gè)項目參評,這些項目不僅包括來(lái)自于亞馬遜、IBM、百度、騰訊、京東、小米、華為等頭部企業(yè),更有來(lái)自德國、以色列、新加坡、美國等國家的國際項目,占總數近10%,為歷年之最。
經(jīng)過(guò)多輪評審,組委會(huì )遴選出具有突破性創(chuàng )新,廣泛應用價(jià)值的項目,集結成SAIL榜單項目,希望以此為鑒,引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)在最大程度上普惠人類(lèi),引領(lǐng)行業(yè)乃至社會(huì )的變革。最終入圍SAIL榜單的項目,涵蓋了醫療健康、交通、金融、教育、零售、制造、服務(wù)等領(lǐng)域,無(wú)一不是能夠深入影響未來(lái)走向的關(guān)鍵技術(shù)——
由此可見(jiàn),在SAIL的引領(lǐng)下,我們正在向更高層級的智慧演進(jìn),而當底層邏輯發(fā)生變化的時(shí)候,我們更需要思考——如何保證當下世界在穩定中進(jìn)化?傳統與創(chuàng )新,該如何取舍?未來(lái),AI將引領(lǐng)我們走向哪里?
SAIL與眾多前沿研究,無(wú)疑是最好的風(fēng)向標。
未來(lái),唯一不變的就是變化,科技與人性,將共同引領(lǐng)未來(lái)世界的進(jìn)化與躍遷。
SAIL詮釋AI,AI改變未來(lái)。