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人工智能、大数据、新金融……浙大博士的演讲

  人工智能越来越成为科技界和产业界瞩目的焦点。2018年政府工作报告提出:发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。

  什么是新一代人工智能?大数据如何驱动人工智能发展?对金融业有哪些影响?9月12日,在“AI赋能,产业升级”人工智能产业研讨会上,浙江大学人工智能研究所副所长郑小林博士发表题为“新一代人工智能遇上新金融”的演讲。在他看来,人工智能要解决的问题,就是“怎么样把信息变成知识,再把知识变成智慧”。他认为,“在大数据驱动人工智能发展的背景下,金融也迎来了新的挑战和变革。”

  以下内容根据现场速记整理,有删减。

  郑小林在现场演讲。新华网记者郭小天摄

  人工智能发展到了什么阶段?

  我来自浙江大学人工智能研究所。作为年轻一辈,我们最近有幸参与了国家新一代人工智能的规划工作,今天来跟大家分享相关的工作内容。

  人工智能的发展从开始到现在,经历了三个阶段,第一个阶段我们叫做计算智能,这个阶段要解决的事情,叫做能存会算。第二个阶段是感知智能,这个阶段是能听会说,能看会认。第三个阶段往下发展应该叫认知智能,要达到什么样的程度呢?要能够理解、会思考,我觉得这个是最高级的境界,目前我们正在往这个方向努力。

  在发展过程中,我们来思考一个问题。实际上,我们对整个世界的看法,从横向来看,可以把它分为可统计和不可统计的事物。从纵向来看,可以分为可推理和不可推理的事物。从可统计到不可统计,可以通过一些事件举一反三。从可推理到不可推理,就是去做模糊识别的工作。人工智能用到很多方法,比如从可统计到不可统计,现在用的非常多的方法是机器学习,从可推理到不可推理,用的解决方法是神经网络。

  为什么当前人工智能发展叫做新一代人工智能?因为AI1.0做的人工智能,只是解决了可统计可推理的事物。要发展到不可统计不可推理,就是现在的AI2.0去解决的。以前我们说,机器学习和神经网络解决了部分问题,但还是有很多问题没有解决。这两个东西怎么结合起来?我们现在叫深度学习,深度神经网络,包括各种各样新的方法,这个就是现在2.0研究的。但能够看到,2.0边界还是没有解决第四象限的问题,也就是那些既不可统计又不可推理的事物,这个我们暂时解决不了。

  刚才讲的AI2.0解决的这些问题,在国家的发展规划里面分成了五大基础方向和四大智能应用。五大基础方向分别是大数据人工智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主无人系统。四大智能应用分别是智能制造、智能农业、智能医疗、智慧城市。我们的工作重点是实现其中的大数据功能。

  五大基础方向要解决什么问题呢?

  大数据智能。我们会发现,其实从信息经济向数字经济转变的过程,就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。

  跨媒体智能,是从单一数据到跨媒体认知、学习和推理,要解决就是包括视频信息、语音信息、图片文本在内的各种各样的海量信息,这些知识怎么关联,怎么学习,怎么推理,这就是跨媒体智能要解决的问题。

  群体智能。AI1.0是个体智能,现在强调群体智能,个体解决不了,群体发挥作用。

  人机混合增强智能,大家经常看电影,X战警、未来战士都是人机混合,换上机械手臂变得非常强,这里就是一个混合增强智能。这个已经有很多研究成果,目前主要应用在人的康复等方面,比如用意念控制的机械手等。

  第五个是自主无人系统,包括无人汽车、无人战机等。这是新一代人工智能五大基础研究方向。

  大数据如何驱动新一代人工智能

  大数据是如何驱动人工智能的呢?随着社会发展,我们各种各样的信息和数据都在数字化,数字本身也在资产化,所以我们看到,大数据在人类社会,包括物理空间还有信息空间逐渐开始融合,我们把它叫做CPH空间。实体经济与虚拟经济紧密结合,比如智慧城市、智慧医疗,这是海量数据带来的新挑战。

  在今年杭州市的一号工程文件里面,有一个数字经济倡议。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术(ICT)的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动,这是2016年在杭州G20峰会发布的“数字经济倡议”里的定义。

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