积极推动及改变人工智能

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李德毅:以一己之力,为整个产业做出积极推动及改变

自动化和人工智能专家李德毅院士

【人物档案李德毅,人工智能领域响当当的泰斗。作为自动化和人工智能专家,李院士对智能车产业的生态环境、工程化实践与未来发展有自己别具一格的看法,他反复提及智能车和轮式机器人的自主知识产权与国产化。就像李院士自己说的:虽然个人力量有限,但希望以一己之力,为整个产业做出积极推动及改变。

问:请您简要介绍一下智能制造和人工智能典型?

智能制造和人工智能将会在更广泛的领域为人类服务,这一人类智慧的高科技产业在一定程度上方便了我们的日常生活,机器人可以代替人类完成许多工作。未来,像好莱坞电影里那样的高科技产品会出现在我们身边,并逐渐趋向于常规化,而智能车就是其中的典型代表。由军事交通学院研制的“猛狮3号”已在京津高速公路上往返20次,这就是我国自主研发无人驾驶的典型案例之一。智能车已不再停留在靠爱好者推动的初级阶段,研究所和高校改装后的汽车已成为过去。现在,智能车正在进入规模化生产阶段。未来,将会是用技术换取市场的时代。

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问:请简单介绍一下未来智能制造的前景如何?

展望未来,智能车抑或是“中国制造2025”的第一张名片,也是我国智慧城市、智能交通的第一张名片。智能车产业给社会带来的变化是全方位的,影响不可低估。当前,国内外智能驾驶示范项目将越来越多,各种各样的智能商用车的社会化运营比智能轿车的私人购买要早,商用车产业化发展更为迅速,其商业运营模式甚至会改变城市和社会的组织形态。例如,快速公交、特种车辆等。除此之外,智能车在更专业化、私人化的领域也存在潜在市场,如自动驾驶赛车产业化、智能房车产业化。而从长远来看,轮式机器人的兴起将挤压乘用车市场空间,它将和手机一样,成为人人联网、物物联网中的基础型端设备,正挤压小轿车的市场空间。

问:今年3月,人工智能机器人阿尔法狗以4:1的总比分战胜了世界围棋冠军李世石,引起世界轰动。我们都很好奇,它的胜利法宝是什么?

人们用计算机和人下棋来比试智能的试验,实际上早就开始了。最早的是用计算机下跳棋,那个规则比较简单。后来人们就跟它下象棋,国际象棋和中国象棋,每一类大概等十几年,机器就能战胜人类。特别是当IBM的“深蓝”把国际象棋冠军卡斯帕罗夫打败好几回之后,人们很惊讶地说,总有一天机器的智能会超过人的。这次阿尔法狗之所以胜利,是用一个集群的计算机,通过深度学习来做到的。深度学习是一种特定形式的机器学习,通过模仿人脑的机制来解释数据,近年来非常流行,引领了人工智能很多领域的突破性进展。怎么理解呢?就是一种强大的学习能力。观察阿尔法狗和李世石下棋的过程,你会发现,没有看到双方下出不食人间烟火的套路。这是因为,阿尔法狗的棋艺是我们的人类棋手教他的:在跟李世石下之前,阿尔法狗先跟一个叫樊麾的围棋高手下,通过和樊麾下棋,阿尔法狗从第十三版本升级到第十八版本,再跟李世石下,李世石只赢了一盘。从围棋跟人类对局来看,计算机跟人各有各的优势。从古至今,人类围棋发展到现在才下到19乘19的棋盘,这么短时间内机器就赶上了人类的水平,足以让世界为之震惊。大家觉得如果用围棋来刻划智商,机器的智商可能会跟人类差不多。有乐观的人说,计算机围棋战胜人类的那一天,就是人类文明跨入新纪元的一天。

问:很多人可能好奇,除了下棋,人工智能还能干什么?

我们日常生活中很多地方已经开始使用人工智能了,只是可能没意识到。我举几个例子,拿深度学习来说,除了下围棋外,一个很重要的应用就是人脸识别。过去我们拿签名证明你是你,但实际上人脸是更直接的社会属性。今年起,北京站和北京西站已经正式开放了基于人脸识别的自助验证验票通道,也就是说乘客可以实现“刷脸”进站。此外,人工智能更多让我们老百姓尝到甜头的就是地铁,像北京的地铁,60%以上是自动驾驶,不过也需要驾驶员坐在旁边处理一下突发事件。包括高铁、飞机在内的很多公共交通工具都运用了自动驾驶技术,大部分的运行时间是不需要驾驶员操作的。

问:我们生活中有哪些应用属于人工智能?

未来人工智能的运用将更加广泛,在教育行业,机器只要学习了500份专家改过的卷子,就可以改其他几十万份卷子;在法律行业,人工智能可以整合各方面的信息,然后制作一份份文件,专业性不输于律师;在医院,人工智能可以帮助诊断疾病,它的医学诊断技术和人类医生一样强,而且不会累,能一直工作……今后,无论是搬运、码垛、研磨、抛光等“灰头土脸”的工业机器人,还是精细灵巧的微电子产品线上的机器人,都会随处可见。或许有一天机器人会变成机器人群、机器人类,跟人类和谐共存。

问:最后请您简要介绍一下智能学科的特征以及对社会发展的意义?

智能是科技创新的源头,智能作为一级学科,是人类提升创新驱动发展源头供给能力的时代需求,是人类构造智力的基础。智能学科具有高度的综合性和交叉性特征,有别于动力工具的智力工具特征,是美学、逻辑学、伦理学、数学、物理学、心理学、生物学、语言学、计算机科学、控制工程、脑科学、神经科学等多学科交叉渗透产生的,有独立的课程体系和明确具体的研究内容。目前,它隐藏、散落在多个一级学科中,但却是任何已有的一级学科都无可替代。大量的、由下而上的智能学科的课程设置和成功实践,为智能学科的普遍性原则奠定了基础。

(文/中国科技网综编范琪 编辑/左瑾)

责任编辑:左瑾
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