2018北京世界机器人大会:达成新一代人工智能创新发展2018北京共识

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。新一代人工智能是为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势。

 
由中国嵌入式系统产业联盟与北京经开投资开发股份有限公司联合在2018年北京世界机器人大会上主办的“新一代人工智能创新专题论坛”于2018年8月18日上午隆重召开。
 
中国工程院李伯虎院士等专家应邀出席上午论坛,并进行了大会讲演。在下午进行的新一代人工智能创新研讨会上,与会专家们还就新一代人工智能的创新发展进行了广泛的讨论,最后达成了如下的新一代人工智能创新发展2018北京共识。
 
与会专家认为:
 
2016年随着AlphaGo战胜全人类棋手,使世界为之震惊,历史上从来没有过,对于一个技术投入了世界上如此巨大的资源。国际大的IT公司利用这个契机,为了谋取暴力,取得世界人工智能的发展主导权,极力宣传“深度学习模型”,把“深度学习模型”神化,同时又抛出了各种类型的“深度学习模型”的开源程序,以及大型GPU服务器。
 
在这种势力的推动下,我国的年轻的人工智能研究者只能在开源程序下研究,不了解“深度学习模型”的所以然,因此,研究的深入与前瞻性被束缚。
 
从另一角度,其实“深度学习模型”,存在着训练不可能得到最佳解,作为补救措施的SGD也只能得到局部最佳解,因此“深度学习模型”不可避免的存在黑箱问题,既然有黑箱问题就不可以在工业控制等大多数场合的普及,再加上深度学习属于大模型解决小任务,投入产出不对称等等原因,况且已经被发明者英国的Hinton教授宣告“深度学习模型”的终结。
 
为了获得人工智能发展的主动权,摆脱国际大公司的束缚,拨乱反正,一定要推动新一代人工智能的时代展开,我们共同认识到:
 
新一代人工智能的技术境界是以具有自组织能力的概率模型为主导的机器学习;是可以超越公式化算法的模型,是不需要传统神经网络那样只能通过穷举法才可获得最佳训练解的新型网络;是具有强对抗能力的机器学习模型;是可以处理欧几里的空间中的概率空间的数据;具有可以统一欧几里德空间与概率空间尺度关系的分类能力;是具有小数据或无数据训练,可降低导入成本的特点;具有可以模拟人眼生物神经网络的能力;具有可以根据应用的要求,用众多的机器学习构建成一个完整的分散处理的人工智能大系统能力;具有自主决策和自主Agent能力的;具有可以无穷的深入处理的能力而计算复杂度不变的特性;总之,新一代人工智能具有强大性,实用性,透明性,可分析性,以及概念性强等的特点,适于广泛的实际应用推广。
 
与会专家一致认为,要深入贯彻国务院有关“发展新一代人工智能的规划”精神,充分利用社会资源与政府资源,将以自组织机器学习为核心的人工智能模型进行普遍宣传扩大认知度,尽快深入行业,按行业开发出样板工程,以点带面,尽快提供开源程序以利普及。
 
与会专家提议,新一代人工智能的应用不仅要在图像识别,声音识别上推广应用,更重要的是应该在产业界进行重点推广,突破人工智能不能用于产业界的禁令,为新一次工业革命的到来提供技术支持。
 
为了在人工智能领域中拨乱反正,把人工智能的研究人员从追求抽象的概念,过于务虚的现状扭转过来,必须针对如何在本次人工智能的高潮中,利用社会给予的巨大资源,为社会贡献,因此必须旗帜鲜明的指出:本次人工智能的特点就是“机器学习解决随机问题,绕开NP问题”,理解了这个结论才可以在本次人工智能的高潮中建功立业发挥作用,不辜负社会的期望。
 
最后,针对历史上人工智能发展曲折的问题,与会专家认为:人工智能所以出现反复,主要原因是绝大多数人工智能专家力图从生物神经的结构中探索计算论的神经模型,但是由于生物科学与计算科学是完全不同的科学领域,具有相当的差异性,如同飞机并不可能仿真飞鸟那样,人工智能就是针对复杂系问题的人为介入的高级阶段的算法,用具有雄厚数学基础理论支持的算法逼近生物学神经的机能是人工智能发展的必由之路,也是新一代人工智能的基因。
 
为担负着人工智能的研究开发,以及应用的专家技术人员提供一个启发。本共识仅在传统的神经网络深度学习被终结,新一代人工智能的时代的开启中,其基于针对人工智能的工程性的探讨,基于可以实证性的理论或试验所产生的结论,是本着如何最大限度的能在本次人工智能高潮中获得最大社会效益的意愿,不含盖人工智能未来长期性发展的研究。
 
中国嵌入式系统产业联盟新一代人工智能专业委员会
 
新一代人工智能研究会主持提出

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发布日期:2019年03月03日  所属分类:工业控制