智能化:从专家系统到元学习 T~>:8i
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智能化反映信息产品的质量属性。我们说一个信息产品是智能的,通常是指这个产品能完成有智慧的人才能完成的事情,或者已经达到人类才能达到的水平。智能一般包括感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为决策能力等。所以,智能化通常也可定义为:使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、行之有效的执行功能等。 T*m_rDDt
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智能化是信息技术发展的永恒追求,实现这一追求的主要途径是发展人工智能技术。人工智能技术诞生60多年来,虽历经三起两落,但还是取得了巨大成就。1959—1976年是基于人工表示知识和符号处理的阶段,产生了在一些领域具有重要应用价值的专家系统;1976—2007年是基于统计学习和知识自表示的阶段,产生了各种各样的神经网络系统;近几年开始的基于环境自适应、自博弈、自进化、自学习的研究,正在形成一个人工智能发展的新阶段——元学习或方法论学习阶段,这构成新一代人工智能。新一代人工智能主要包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等。 U^D7T|P$V
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深度学习是新一代人工智能技术的卓越代表。由于在人脸识别、机器翻译、棋类竞赛等众多领域超越人类的表现,深度学习在今天几乎已成为人工智能的代名词。然而,深度学习拓扑设计难、效果预期难、机理解释难是重大挑战,还没有一套坚实的数学理论来支撑解决这三大难题。解决这些难题是深度学习未来研究的主要关注点。此外,深度学习是典型的大数据智能,它的可应用性是以存在大量训练样本为基础的。小样本学习将是深度学习的发展趋势。 , fn=%tiUk
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元学习有望成为人工智能发展的下一个突破口。学会学习、学会教学、学会优化、学会搜索、学会推理等新近发展的元学习方法以及“AlphaGo Zero”在围棋方面的出色表现,展现了这类新技术的诱人前景。然而,元学习研究还仅仅是开始,其发展还面临一系列挑战。 <*P1Sd.
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新一代人工智能的热潮已经来临,可以预见的发展趋势是以大数据为基础、以模型与算法创新为核心、以强大的计算能力为支撑。新一代人工智能技术的突破依赖其他各类信息技术的综合发展,也依赖脑科学与认知科学的实质性进步与发展。 g,nE iL
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(作者为中国科学院院士、西安交通大学教授) &7LfNN`
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《 人民日报 》( 2019年03月01日 09 版)