清華智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟專(zhuān)家委主任 鄧志東

財(cái)經(jīng)網(wǎng)訊 “我們做的智能制造，包括新零售、新制造都是在虛擬的信息空間和實(shí)體空間或者物理空間這兩個(gè)空間里面進(jìn)行，一部分是虛的，一部分是實(shí)的，這兩部分都需要人工智能的賦能，就可以實(shí)現(xiàn)智能化、提高生產(chǎn)的效率，同時(shí)帶來(lái)產(chǎn)品品質(zhì)的提升。”1月12日，清華智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟專(zhuān)家委主任鄧志東在“2019中國(guó)制造論壇：全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)下的制造業(yè)挑戰(zhàn)”上如此表示。

鄧志東認(rèn)為，人工智能真正有產(chǎn)業(yè)價(jià)值的地方，實(shí)際上是在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或者大計(jì)算能力支撐的深度學(xué)習(xí)方法，這個(gè)領(lǐng)域目前在感知智能上取得了很大突破，所以人工智能的供應(yīng)鏈價(jià)值或者產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值主要是在這個(gè)方面體現(xiàn)。

不過(guò)鄧志東表示目前大家還不要對(duì)人工智能寄予太大的期望，現(xiàn)在的人工智能是弱人工智能，是整個(gè)人工智能發(fā)展過(guò)程中一個(gè)非常初步的階段，雖然確實(shí)是能夠帶來(lái)產(chǎn)業(yè)價(jià)值，但對(duì)于人類(lèi)智能來(lái)說(shuō)還非常初步。

在談到人工智能怎么落地應(yīng)用的問(wèn)題上，鄧志東認(rèn)為，首先在感知層次上，人工智能是不可替代的，比如在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、外觀(guān)檢查時(shí)，很多數(shù)據(jù)輸入后其成果確實(shí)能夠達(dá)到熟練人力的水平，能夠做到自動(dòng)化的處理，而不需要人工去做這個(gè)事情。其次在大數(shù)據(jù)洪流方面，這種數(shù)據(jù)人是處理不了的，必須要用實(shí)現(xiàn)用機(jī)器來(lái)做自動(dòng)化處理，這樣才能提高生產(chǎn)效率。

以下為發(fā)言實(shí)錄：

大家好，非常榮幸跟大家分享關(guān)于人工智能，我是來(lái)自于清華大學(xué)人工智能計(jì)算研究院的鄧志東，我想主要是跟大家分享三個(gè)觀(guān)點(diǎn)，第一個(gè)觀(guān)點(diǎn)就是新一代人工智能怎么理解它？還有它目前的主要進(jìn)展是什么？第二個(gè)新一代人工智能它能夠?yàn)楫a(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是為佛山市的制造業(yè)發(fā)展帶來(lái)哪些價(jià)值。第三個(gè)人工智能怎么落地利用，為佛山市的制造業(yè)，從制造大市邁向制造強(qiáng)市作出貢獻(xiàn)，我主要是分享三個(gè)觀(guān)點(diǎn)。

第一個(gè)怎么去理解新一代人工智能，我覺(jué)得這很關(guān)鍵，因?yàn)楝F(xiàn)在我看大家都說(shuō)人工智能，我們知道人工智能其實(shí)是有定義的，我們實(shí)際上是模擬、衍生和擴(kuò)展人類(lèi)智能行為的一種理論、方法、技術(shù)、系統(tǒng)這么一個(gè)綜合性的學(xué)科，人工智能主要包括感知智能還有認(rèn)知智能，感知智能簡(jiǎn)單說(shuō)就是不需要思考的，一秒鐘能夠做出反應(yīng)，對(duì)人類(lèi)的直覺(jué)行為，模擬直覺(jué)的，比如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)不需要思考，一秒鐘就能夠作出反應(yīng)，這叫感知智能。另外一個(gè)叫認(rèn)知智能，現(xiàn)在我們的記憶、推理、決策、思維、意識(shí)等等，這個(gè)叫認(rèn)知智能。新一代人工智能的進(jìn)展主要包括三句話(huà)，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的感知智能取得了突破性進(jìn)展，從2012年以來(lái)，短短的六年時(shí)間掀起了新一輪的產(chǎn)業(yè)高潮，因?yàn)槿斯ぶ悄芮懊嬉灿懈叱保乔懊娓叱倍紱](méi)有產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)入，它能力是非常有限的，其次是真正有能力，但是這個(gè)能是有限的，它是有很多缺點(diǎn)的，跟人類(lèi)比較起來(lái)。第二句話(huà)就是以阿爾法狗為代表性的，我們叫深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在動(dòng)態(tài)博弈類(lèi)的決策問(wèn)題上取得了超過(guò)人類(lèi)水平的進(jìn)展，但是這是在決策上面，這屬于認(rèn)知智能的范疇，這在工業(yè)化的應(yīng)酬上其實(shí)很少，不要指望他在工業(yè)上馬上能夠應(yīng)用。第三個(gè)就是我們叫深層次對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠通過(guò)對(duì)抗的方式生成超逼真度、超真是感的數(shù)據(jù)上面，最近這兩年也是取得了非常重要的進(jìn)展，我們主要是為新一代人工智能，這三個(gè)其實(shí)概括起來(lái)對(duì)工業(yè)、產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，其實(shí)最重要的，或者我們說(shuō)真正產(chǎn)業(yè)感興趣的就是大數(shù)據(jù)的人工智能，能夠帶來(lái)感知能力的提升。人工智能真正有產(chǎn)業(yè)價(jià)值，實(shí)際上是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，大數(shù)據(jù)或者大計(jì)算能力的支撐下面深度學(xué)習(xí)方法，取得了很大的突破，在感知智能上取得了很大突破，所以它的供應(yīng)鏈價(jià)值或者產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值主要是在這個(gè)方面體現(xiàn)。

第二個(gè)我們說(shuō)它能夠做什么？尤其是能夠給產(chǎn)業(yè)帶來(lái)什么東西？其實(shí)前面這個(gè)定義也看得出來(lái)，它主要是能夠給我們帶來(lái)這種直覺(jué)能力，或者通過(guò)學(xué)習(xí)的方法能夠處理，能力自動(dòng)從大數(shù)據(jù)里面提取出它這種特征，它真正的價(jià)值在這塊，多重特征，底層特征、中層特征、高層特征、局部特征、全局特征，其實(shí)它真正的產(chǎn)業(yè)價(jià)值或者它真正的知識(shí)價(jià)值主要在這方面。我們主要也是運(yùn)用這方面的價(jià)值，所以它的產(chǎn)業(yè)價(jià)值就是能夠帶來(lái)感知能力，視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)還有直覺(jué)能力，包括我們的文本分類(lèi)能力，簡(jiǎn)單說(shuō)就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、文本分類(lèi)，包括機(jī)器翻譯這樣的東西，端到端的，通過(guò)學(xué)習(xí)的，不是以前通過(guò)人為設(shè)計(jì)特征的這種方式的一個(gè)變化或者一種能力，它的能夠帶來(lái)這樣的方式，這是它最大的能力。但是它需要大數(shù)據(jù)，需要大計(jì)算能力，不能有小樣本的舉一反三的能力，識(shí)別結(jié)果是不可檢視的，不能從認(rèn)知理解上去對(duì)識(shí)別理解給予它可解釋性，也沒(méi)有魯班性，也沒(méi)有記憶能力，甚至連常識(shí)處理不了，沒(méi)有記憶能力，什么能力都沒(méi)有，所以不要對(duì)人工智能寄予很大的期望，現(xiàn)在人工智能是一個(gè)弱人工智能，是整個(gè)人工智能發(fā)展過(guò)程中一個(gè)非常初步的，但是確實(shí)是能夠帶來(lái)產(chǎn)業(yè)價(jià)值的東西，相對(duì)于人類(lèi)智能來(lái)說(shuō)是非常初步的。大家可能對(duì)它寄予很大的期望。

第三個(gè)問(wèn)題就是怎么落地，可能很多人認(rèn)為，大家都在喊人工智能，真正具體做起來(lái)都知道，人工智能落地是如此地困難，就是因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在對(duì)人工智能沒(méi)有深刻或者本質(zhì)的理解，所以現(xiàn)在人工智能能夠做的事情是非常有限的。現(xiàn)在人工智能主要包括四個(gè)維度，第一個(gè)維度我們叫大數(shù)據(jù)，第二個(gè)叫計(jì)算能力，第三個(gè)叫算法，第四個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，其實(shí)最關(guān)鍵現(xiàn)在主要是應(yīng)用場(chǎng)景，要選擇一個(gè)特別細(xì)分的垂直應(yīng)用領(lǐng)域，這個(gè)領(lǐng)域就是要特別具體的問(wèn)題，我們不去談人工智能做應(yīng)用的時(shí)候，做產(chǎn)業(yè)化開(kāi)發(fā)的時(shí)候，不要談那些高大上的東西，不要對(duì)它賦予很大的期望，認(rèn)為它是一個(gè)靈丹妙藥，找一個(gè)高人來(lái)，馬上就可以把這個(gè)人工智能遍地開(kāi)花，這是不可能的，人工智能要做的事情就做很細(xì)微的事情，做一個(gè)點(diǎn)點(diǎn)滴滴的事情，非常小的，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢杂袃删湓?huà)，現(xiàn)在所謂人工智能就是人工+智能，有多少人工就有多少智能，實(shí)際上它是把人工通過(guò)以標(biāo)簽的形式轉(zhuǎn)移給機(jī)器，然后賦予它智能的，所以有多少人工就有多少智能。有多高水平的人工就有多高水平的智能，比如你要做標(biāo)簽，做醫(yī)療，比如說(shuō)你做CT，甚至看早期肺癌，這種標(biāo)簽不是給普通人做，需要國(guó)際頂尖醫(yī)生來(lái)做標(biāo)簽，這樣他得到的水平就是國(guó)際頂級(jí)醫(yī)生的水平，否則就是一個(gè)普通醫(yī)生的水平。怎么在制造業(yè)里面落地呢？其實(shí)就是要選定一個(gè)特定的問(wèn)題，非常具體的問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題有什么條件呢？就是它信息化技術(shù)比較好，它做數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，能夠源源不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、積累，做清洗、標(biāo)簽，控制它的標(biāo)簽，對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行審核，要做數(shù)據(jù)，基本上是80%以上，人力或精力要投入到特定問(wèn)題、細(xì)分問(wèn)題上做標(biāo)簽。舉個(gè)例子，剛剛沈總說(shuō)的，零部件的外觀(guān)質(zhì)量的檢查，以前都是靠人，比如說(shuō)看陶瓷產(chǎn)品是成品還是廢品，看外觀(guān)能看出來(lái)它的瑕疵是什么，現(xiàn)在人工智能這上面，這就是一個(gè)視覺(jué)，以前靠高技能的工人看，現(xiàn)在人工智能就在這上面有能力，因?yàn)樗褪悄軌蜃鲇?jì)算機(jī)視覺(jué)的，如果我們建立起大數(shù)據(jù)，建立一支團(tuán)隊(duì)就做這么一個(gè)細(xì)分的問(wèn)題，然后我們建一支團(tuán)隊(duì)大量投入進(jìn)去，做數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)標(biāo)簽，建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這是很笨的方法，就是靠這種笨方法，深根場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，打磨人工智能產(chǎn)品，實(shí)際上是這么做的事情，不是一個(gè)高大上，一個(gè)萬(wàn)能的方法，一來(lái)了之后，一撒到下面，所有都成功了，這個(gè)根本沒(méi)有，這是在認(rèn)知水平的智能才可能成功，現(xiàn)在這上面沒(méi)有什么突破了，主要是在感知智能上面才有這樣的突破，所以這個(gè)時(shí)候只能用笨的方法，選中一個(gè)笨的問(wèn)題，建立一個(gè)團(tuán)隊(duì)，很多錢(qián)投進(jìn)去，而且這里面還有一個(gè)問(wèn)題，越做到后面的時(shí)候，越做越難，因?yàn)樗臄?shù)據(jù)到后面，比如說(shuō)正確率是99.99%，我們有5個(gè)9，增加到7個(gè)9，這么一點(diǎn)點(diǎn)的提高需要的數(shù)據(jù)是指數(shù)增長(zhǎng)的，我們把它叫做長(zhǎng)尾效應(yīng)，其實(shí)做到后面是特別難的，即使這么難，投入這么大的精力做數(shù)據(jù)，結(jié)果最后你發(fā)現(xiàn)有什么問(wèn)題呢？還是做不到人的水平，我們是跟人比，比如說(shuō)我們現(xiàn)在做人工智能，不管是產(chǎn)品也好，還是流程也好，還是他的服務(wù)體驗(yàn)也好，就是要做人類(lèi)水平，我們現(xiàn)在看到很多新聞報(bào)道，里面都說(shuō)超過(guò)人很多，比如人臉識(shí)別超過(guò)人很多，這是一個(gè)完備數(shù)據(jù)節(jié)，這是作為學(xué)術(shù)研究的，真正到人工智能落地的時(shí)候，是一個(gè)開(kāi)放環(huán)境，是沒(méi)有完備大數(shù)據(jù)的，這個(gè)數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)沒(méi)有鏡頭，而且數(shù)據(jù)越做到后面越困難，因?yàn)樗虚L(zhǎng)尾效應(yīng)。在這種情況下還不一定能做到人的水平，這是現(xiàn)在算法的缺陷。在這種前提條件下，我們做數(shù)據(jù)工程，做大數(shù)據(jù)，包括尤其做大數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，做高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，去賦予它人的智能，把它轉(zhuǎn)移過(guò)去，讓它具有人的水平，在視聽(tīng)覺(jué)這種感知能力上接近人的水平，它就有產(chǎn)業(yè)價(jià)值。在感知層次上，其實(shí)有些方面它是不可替代的，你看到視覺(jué)能力、聽(tīng)覺(jué)能力、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、外觀(guān)檢查，很多數(shù)據(jù)進(jìn)去以后，它確實(shí)能夠達(dá)到熟練師傅的水平，師傅看到這個(gè)是成品還是廢品，他也能夠看到是廢品還是成品，就是到機(jī)器換人，他可以做到自動(dòng)化的處理，不需要人去做這個(gè)事情，可以把人替換下去。還有一部分是大數(shù)據(jù)洪流，不斷涌現(xiàn)大數(shù)據(jù)，特別大的數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)人是處理不了的，必須要用實(shí)現(xiàn)用機(jī)器來(lái)做自動(dòng)化，必須要用人工智能賦能，用這種方法做數(shù)據(jù)的自動(dòng)化或者是知識(shí)的數(shù)據(jù)化，必須要這么干才行。這是數(shù)據(jù)流，比如說(shuō)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)洪流的自動(dòng)化的處理。

從數(shù)據(jù)流怎么去提取信息流，現(xiàn)在提取它的語(yǔ)義流，它有語(yǔ)義信息來(lái)提取出來(lái)，這都需要人工來(lái)做。另外從產(chǎn)線(xiàn)的角度，比如說(shuō)我們單批生產(chǎn)設(shè)備，要機(jī)器人化，這樣可以做成自動(dòng)化，可以代替人，提高效率或質(zhì)量，還有整個(gè)產(chǎn)線(xiàn)，整個(gè)車(chē)間的生產(chǎn)設(shè)備本身的自動(dòng)化，也靠人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)，所以人工智能不管是從信息空間還是從物理空間，我們把它叫做信息物理空間（CTS），實(shí)際上我們做的智能制造，包括做新零售、新制造都是在CTS，一部分是虛擬的信息空間，一部分是實(shí)體空間或者物理空間，這兩個(gè)空間里面進(jìn)行，一部分是網(wǎng)絡(luò)的，比如說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)，一部分是實(shí)體的，比如說(shuō)生產(chǎn)設(shè)備或者是實(shí)體店或者實(shí)體的分銷(xiāo)商，一部分是虛的，一部分是實(shí)的，這兩部分都需要人工智能的賦能，就可以實(shí)現(xiàn)智能化，提高生產(chǎn)的效率，同時(shí)帶來(lái)生產(chǎn)產(chǎn)品品質(zhì)的提升。謝謝！