過獨(dú)木橋、360度前滾翻、踢球進(jìn)洞……由搭載強(qiáng)大算法的芯片控制的機(jī)器人，憑借自己的“大腦”而非人工遙控分析判斷決定如何一步步跨越障礙。日前，在首屆（2019）國際自主智能機(jī)器人大賽上，清華大學(xué)“清微Robot”隊(duì)?wèi){借零失誤表現(xiàn)完美折桂。
賽場外，關(guān)于人工智能的討論也從機(jī)器人延伸到人工智能產(chǎn)業(yè)。此前，有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，中國的人工智能市場過熱，“一窩蜂”現(xiàn)象嚴(yán)重，更是直指現(xiàn)在的人工智能并非真正的智能。對于人工智能的理解，我們還存在哪些誤區(qū)？真正的智能，何時(shí)到來？帶著這些問題，科技日報(bào)記者專訪了相關(guān)專家。
機(jī)器人不等于人工智能
生活中，人們常常把人工智能與機(jī)器人的概念混淆。實(shí)際上，機(jī)器人是滿足人類某些工作和任務(wù)并具備運(yùn)動(dòng)特性的機(jī)電設(shè)備，而人工智能可以理解為寫在集成電路芯片載體上的算法。正是算法讓機(jī)器人具備了自主學(xué)習(xí)和思考的能力。
而自主智能機(jī)器人是機(jī)器人的高級形態(tài)，關(guān)鍵就在于能夠自主學(xué)習(xí)。它可以像人一樣對周圍環(huán)境和自身的狀態(tài)進(jìn)行感知和處理，根據(jù)實(shí)際條件自主產(chǎn)生決策，不完全依賴原有經(jīng)驗(yàn)知識的框架式控制，形成自主的智能思維。在無人干預(yù)的情況下，能在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境下，自主完成各項(xiàng)工作任務(wù)。
現(xiàn)實(shí)情況是，目前機(jī)器人的智能水平普遍不高。“如果以人的年齡來比擬，現(xiàn)在中國的機(jī)器人可能只有兩三歲。不僅是我國，目前全世界的機(jī)器人都處于發(fā)展的初期階段。”中國科學(xué)院院士、西北工業(yè)大學(xué)常務(wù)副校長黃維坦言，“雖然在相當(dāng)多的場景下，機(jī)器人能代替自然人，但打造真正智能的機(jī)器人還有很長的路要走。”
無可厚非的是，人形機(jī)器人為我們提供了對新興技術(shù)的研究載體。作為本屆大賽的主辦方之一，清華大學(xué)微電子學(xué)研究所教授、IEEE會士王志華勾勒的理想圖景是這樣的：“在今年比賽考察圖像識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，明年把噪聲環(huán)境下的語音識別指揮機(jī)器人加入其中，讓賽手一邊說話一邊指揮。”
技術(shù)驅(qū)動(dòng)造就產(chǎn)業(yè)繁榮
“人工智能是科學(xué)技術(shù)前沿的重要領(lǐng)域，顯然也會和人類在相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)共同進(jìn)步。”黃維指出，人工智能不僅是技術(shù)的創(chuàng)新，更孕育著重大的商機(jī)和市場。賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，2018年中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，整體市場規(guī)模達(dá)到383.8億元，同比增長27.6%；全球人工智能市場規(guī)模達(dá)到2636.7億元，同比增長17.7%。
基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法能力的增強(qiáng)，極大地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等技術(shù)的不斷突破，中國技術(shù)主導(dǎo)型初創(chuàng)型公司不斷涌現(xiàn)。對此，德國漢堡科學(xué)院院士、德國漢堡大學(xué)多模態(tài)智能機(jī)器人系統(tǒng)研究所所長張建偉認(rèn)為，正是技術(shù)驅(qū)動(dòng)造就了目前國內(nèi)人臉識別、語音識別領(lǐng)域的繁榮景象。未來，真正有用的人工智能發(fā)展將出現(xiàn)在機(jī)器人等可以落地的領(lǐng)域。
“跨模態(tài)學(xué)習(xí)是未來人工智能的核心技術(shù)，我們通過交叉學(xué)科的密切合作，希望彌補(bǔ)中國人工智能在基礎(chǔ)創(chuàng)新方面的短板。”目前，張建偉領(lǐng)導(dǎo)的“跨模態(tài)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)、預(yù)測和交互”項(xiàng)目正在穩(wěn)步推進(jìn)中，這是一項(xiàng)由德國科學(xué)基金會與中國自然基金委聯(lián)合資助的有史以來最大的人工智能領(lǐng)域的長期基礎(chǔ)技術(shù)研究項(xiàng)目。重點(diǎn)研究人在多模態(tài)的感知、學(xué)習(xí)和表達(dá)能力，探索如何將模型轉(zhuǎn)移到機(jī)器人身上。
技術(shù)發(fā)展不可能一蹴而就
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和大眾對人工智能產(chǎn)品的認(rèn)知提升，應(yīng)用場景也從傳統(tǒng)的智能制造、智能安防、智慧醫(yī)療等小眾領(lǐng)域走向刷臉支付、AI翻譯、無人店、智能語音音箱等大眾領(lǐng)域。
不可忽視的是，人人都掛在嘴邊的人工智能，有時(shí)卻被資本和大眾寄予了太高的期待。“今天的人工智能技術(shù)和真正的智能差著十萬八千里。”王志華認(rèn)為，技術(shù)的發(fā)展不可能一蹴而就，但資本期望技術(shù)能夠很快帶來回報(bào)。“資本期望2—3年回報(bào)是合理期，3—4年就算久了。但實(shí)際上，很多技術(shù)能夠帶來價(jià)值需要更長的時(shí)間，歷史上從基礎(chǔ)研究到形成產(chǎn)業(yè)經(jīng)過上百年的時(shí)間的例子比比皆是。”
張建偉也表達(dá)了同樣的看法：“做了多年人工智能和機(jī)器人的學(xué)者都知道，我們還面臨著巨大的挑戰(zhàn)。做出一個(gè)像人一樣靈活，實(shí)現(xiàn)面向真實(shí)世界多種任務(wù)的解決辦法，是一個(gè)一百年的任務(wù)。”
在王志華看來，中國的人工智能要想做大做強(qiáng)，還要腳踏實(shí)地一件一件事來做，具象化地滿足人們的某種需求，代替某種功能。因此，他強(qiáng)調(diào)AI的四件事情缺一不可：第一是算法，第二是算力（芯片可實(shí)現(xiàn)的計(jì)算能力），第三是數(shù)據(jù)，第四是應(yīng)用場景。
“強(qiáng)人工智能系統(tǒng)除了能聽、能說、能看，還要能思考、能行動(dòng)。”張建偉說，當(dāng)前的人機(jī)混合智能是實(shí)現(xiàn)真正自主智能的第一步。但人工智能的可持續(xù)發(fā)展，除了政府推動(dòng)，還需要很多能真正落地創(chuàng)造價(jià)值的項(xiàng)目。“發(fā)展人工智能要把技術(shù)驅(qū)動(dòng)跟市場拖動(dòng)兩者有機(jī)融合好，未來人類生活的巨大需求場景是科研人員努力的方向。”
