科技工作者之家
科技工作者之家APP是专注科技人才，知识分享与人才交流的服务平台。
机器学习在人工智能发展领域中扮演着什么样的角色？新一代人工智能又将面临哪些挑战？4月13日，由江苏省人工智能学会、镇江市科协、镇江市经信委主办的机器学习学术研讨会暨人工智能产学研交流会在江苏大学会议中心召开。会上，浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授以“新一代人工智能及其挑战”为话题作报告。
机器学习学术研讨会在江苏大学举办
五大智能方向推动跃变
据了解，去年7月，国家发布 《新一代人工智能发展规划》，其中布置了四项任务：构建开放协同的人工智能科技创新体系； 把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征， 也就是要建立与人工智能相关的伦理和法律法规；坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育三位一体的推进；全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。
会上，吴飞对这一规划进行了解读，“规划面向2030年前的人工智能发展，重点实现大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主无人系统，真正在技术上实现从人工智能1.0到2.0的跃变，即：从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习；从处理类型单一的数据到跨媒体认知、学习和推理；从追求‘机器智能’到迈向人机混合的增强智能；从聚焦研究‘个体智能’到基于互联网络的群体智能；从机器人到自主无人系统的跨越。”
“学习”依旧是最重要的任务
学习是人工智能中最为重要的任务。吴飞介绍，人工智能学习一般被分成三种基本模式。 “第一种，是用规则去教。在早期的人工智能中，我们教机器非常多的知识和规则，比如说发烧和流鼻涕就是感冒，如果病人说他正在流鼻涕和发烧，机器医生就可根据现有知识诊断其感冒了。”
第二种是用数据去学，即通过大数据去学习概念和对象的隐含模式，如深度学习。
如果缺少知识指导和缺少数据驱动学习，就要靠第三种方法——强化学习了。在强化学习中，通过问题的引导让机器从与环境交互过程中不断学习。吴飞认为，这三种学习方法体现了从数据到知识，从知识到能力，其中，能力最为重要。
新一代人工智能更稳健、更通用
吴飞认为，为实现“版本”跃变，人工智能面临两大挑战。“我们知道，人类在认知过程中，当前感知数据会与人类海马体中存储的长期记忆知识互动，形成工作记忆。在工作记忆基础上形成了直觉。因此，如何模拟和刻画人类直觉，是当前人工智能面临的一个挑战。”
第二个挑战，则是从完全信息下的博弈转向非完全信息下的博弈，“比如得州扑克，就是一种非完全信息下的博弈。”吴飞认为，“未来，新一代人工智能需结合数据利用、知识引导与能力学习，实现其可解释、更稳健和更通用等属性。”
来源：江苏公众科技网
原文链接：http://www.jskx.org.cn/art/2018/4/20/art_79_787785.html
版权声明：除非特别注明，本站所载内容来源于互联网、微信公众号等公开渠道，不代表本站观点，仅供参考、交流、公益传播之目的。转载的稿件版权归原作者或机构所有，如有侵权，请联系删除。
电话：（010）86409582
邮箱：kejie@scimall.org.cn
微信
科技工作者之家
京公网安备11010202008424号
