北京交通大學(xué)于劍教授：黑箱難題，AI理論遠(yuǎn)落后于技術(shù)應(yīng)用

　　2018年12月14至16日，由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、永泰縣人民政府主辦，中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社協(xié)辦的第二期全球高校《人工智能導(dǎo)論》師資培訓(xùn)班在福州永泰縣召開。

　　中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事、機(jī)器學(xué)習(xí)專委會(huì)副主任于劍教授在現(xiàn)場(chǎng)帶來(lái)了精彩報(bào)告。他系統(tǒng)地梳理人工智能的定義以及人工智能的三大流派(符號(hào)主義、連接主義和行為主義)，包括三大流派各自的基本假設(shè)、遇到的理論挑戰(zhàn)等。通過(guò)圖靈測(cè)試、中文屋、缸中腦、柯里悖論、莫拉維克悖論與以上三大流派的關(guān)系。他指出了現(xiàn)在人工智能面臨的基本問(wèn)題、發(fā)展趨勢(shì)以及對(duì)當(dāng)代教育的基本要求。會(huì)后，億歐專訪了于劍，向他探討AI領(lǐng)域的相關(guān)熱門問(wèn)題。

　　人工智能理論需要得到進(jìn)一步完善

　　“對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)目前來(lái)說(shuō)，它的性能是最好的。但是還缺少合適的理論，把它背后的機(jī)理和理論上限說(shuō)清楚。在深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用的很成功的領(lǐng)域期待出現(xiàn)一種能取代它的算法，可能不大現(xiàn)實(shí)”于劍說(shuō)。

　　人工智能是一個(gè)典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論等多種學(xué)科知識(shí)，尤其和計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息學(xué)、數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)。所以，想要在人工智能方向有所發(fā)展的學(xué)生，需要具備很好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)以及有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)信息知識(shí)功底。那么對(duì)于非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生又該如何學(xué)習(xí)人工智能呢?

　　作為《人工智能導(dǎo)論》的執(zhí)行主編，于劍告訴億歐，《人工智能導(dǎo)論》歷經(jīng)了6個(gè)月的撰寫時(shí)間，在8月份成功出版，已經(jīng)在一些高校中得到使用。因?yàn)榉怯?jì)算類的學(xué)生缺少一定的先修課程基礎(chǔ)，一開始就使用專業(yè)教材會(huì)比較吃力。國(guó)內(nèi)目前也缺乏面向非計(jì)算機(jī)類的本科生的通用教材。通過(guò)這次的培訓(xùn)，希望高校教師們?cè)陂_設(shè)這一門課程后，能夠讓非計(jì)算機(jī)類的學(xué)生們至少能正確理解人工智能的相關(guān)概念和一些具體應(yīng)用場(chǎng)景。

　　“不少人將深度學(xué)習(xí)比喻為黑箱模型，是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)將算法性能放在首位。怎么解釋還是一個(gè)重大的問(wèn)題，是不是還有比深度學(xué)習(xí)更好的方法?這些都值得研究。”于劍表示，目前人工智能面臨的最大的一個(gè)問(wèn)題是，AI理論的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人工智能的技術(shù)應(yīng)用。它不像愛因斯坦提出的相對(duì)論或者信息論里提及的信道容量一樣有明確的理論上限，人工智能目前缺少嚴(yán)格的理論，現(xiàn)在的AI理論還需要進(jìn)一步的完善。由于缺乏合適的AI理論，現(xiàn)在AI的理論邊界尚不明晰。

　　歷史上人工智能經(jīng)歷三起兩落。在于劍看來(lái)，之所以有寒潮，也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)大家對(duì)人工智能期待過(guò)高，超出了它當(dāng)時(shí)實(shí)際的能力。投入與產(chǎn)出不成正比，熱度自然就降下來(lái)了。

　　說(shuō)到這，筆者想起知乎上曾經(jīng)有網(wǎng)友問(wèn)道，為什么很多男生追女孩子追到一半就放棄了。有一條點(diǎn)贊超過(guò)1.8K的回答是這樣的，如果他真的知道自己是追到了“一半”，是肯定會(huì)繼續(xù)的。關(guān)鍵是你給他的反饋，讓他根本無(wú)從判斷自己是追到十分之一還是百分之一。人工智能說(shuō)到底還是一種方法理念，最后用不同的技術(shù)手段去結(jié)合具體場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。它應(yīng)用在不同的場(chǎng)景，就好像男生在追不同的女生一樣。同一種方法應(yīng)用在這個(gè)場(chǎng)景或許會(huì)不錯(cuò)，但是用到另一個(gè)場(chǎng)景又可能會(huì)很糟糕。我們所能看到的都只是表面的信息，其背后的理論研究還需下一番功夫。

　　于劍表示，AI是一門普適技術(shù)，它是一定要結(jié)合生活場(chǎng)景去應(yīng)用的。對(duì)于那些想要深入研究AI的人來(lái)說(shuō)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)必須得打得扎扎實(shí)實(shí)，并且去廣泛涉獵與AI有關(guān)的知識(shí)。