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北航自動(dòng)化教授秦曾昌:人類認(rèn)知信息處理過程奠定了AI基礎(chǔ)

發(fā)布人:深科技 時(shí)間:2020-12-31 來源:工程師 發(fā)布文章

12 月 10 日 - 11 日,由浙江省委人才辦、紹興市委市政府、《麻省理工科技評(píng)論》主辦的全球青年科技領(lǐng)袖峰會(huì)暨《麻省理工科技評(píng)論》中國 “35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人” 頒獎(jiǎng)典禮在紹興上虞舉行?!?5 歲以下科技創(chuàng)新 35 人” 2020 年中國榜單正式發(fā)布。


在現(xiàn)場(chǎng),北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院秦曾昌教授通過主題演講,分享了在人工智能(AI)與計(jì)算思維的領(lǐng)域的一些探索和思考。


秦曾昌表示,人類的認(rèn)知可以被近似看成是一種系統(tǒng)的信息處理過程,這個(gè)研究思路基本奠定了今天人工智能研究的基礎(chǔ)。

用數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)

如果說物理學(xué)是通過數(shù)學(xué)方程式來解釋自然法則的科學(xué),那么人工智能就是使用算法來解釋人類思維法則的科學(xué)。


秦曾昌指出,人類的認(rèn)知可以近似被看成是一種信息處理系統(tǒng),把人類信息處理的過程描述為可被計(jì)算的數(shù)學(xué)關(guān)系,這是現(xiàn)代人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。


布爾代數(shù)是最早通過數(shù)學(xué)研究人類思維規(guī)律的嘗試,雖然在初期因?yàn)槿狈ξ锢肀尘皩?dǎo)致進(jìn)展緩慢,但隨著研究的深入,布爾代數(shù)在數(shù)學(xué)、邏輯演算、集合論等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。


1937 年,圖靈(計(jì)算機(jī)之父)在戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)期通過對(duì)于德軍密碼破譯的研究,開始深入地考慮如何通過有限的步驟來證明一個(gè)命題的真?zhèn)巍亩鴺?gòu)建了 “圖靈機(jī)” 的思想模型,成為我們今天計(jì)算機(jī)的理論基礎(chǔ)。


后來由于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,以前被用于計(jì)算電路的繼電器漸漸用晶體管所替代。通過利用 0 和 1 的邏輯運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)算數(shù)運(yùn)算,成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)發(fā)展的核心技術(shù)。


值得注意的是,雖然目前計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力已經(jīng)足夠強(qiáng)大,計(jì)算思維、編程思維也被教育界頻頻提起,但是計(jì)算思維并不等價(jià)于編程,它有更豐富的內(nèi)涵和外延。


“我們認(rèn)為計(jì)算思維是人們用機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的思路和方法,而編程更像是解決這種問題的一種工具。你可以用筆手寫也可以用電腦打字,但是會(huì)打字或?qū)懽植⒉荒苷f明你是個(gè)有著豐富內(nèi)涵作家,但是如果你是個(gè)作家,你一定必須會(huì)寫字?!?秦曾昌說。


計(jì)算思維是人類通過計(jì)算解決問題的一種方式。尤其在面對(duì)復(fù)雜運(yùn)算問題的時(shí)候,計(jì)算思維能極大提升解決問題的效率。同時(shí),計(jì)算思維中的方法和模型拓展了人類的思維,可以預(yù)測(cè)未來的更多可能。


計(jì)算思維主要包含但并不局限于以下四個(gè)大部分:


分解:把一個(gè)復(fù)雜的問題或系統(tǒng)分解成更小、更容易處理的模塊。


模式識(shí)別:尋找問題之間和或數(shù)據(jù)背后潛在的規(guī)律。


抽象:現(xiàn)實(shí)問題的抽象化、數(shù)學(xué)化,忽略不相關(guān)的繁文縟節(jié)。


算法:為問題制定一個(gè)基于計(jì)算的解決方案,或解決問題所遵循的規(guī)則。


秦曾昌表示,“計(jì)算思維的過程,就是一個(gè)化繁為簡(jiǎn)的過程。我們希望把復(fù)雜的問題分解成簡(jiǎn)單的小問題,每個(gè)小問題單獨(dú)用一個(gè)模塊化的解決辦法單獨(dú)擊破,這是計(jì)算思維方式解決復(fù)雜問題的主要方法之一?!?/span>


與人類思維相比,計(jì)算思維更看得見摸得著。秦曾昌表示,用計(jì)算思維來解決問題的方式需要我們理解編程,在某些問題的處理方面,計(jì)算思維也具備優(yōu)于人類思維的能力:


遞歸和循環(huán):以倫敦地鐵線路圖為例,選取地圖上任意兩個(gè)地點(diǎn),從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)有多少路徑,哪一條最省時(shí)間,哪一條換乘最少,這類問題特別適合用機(jī)器來解決,通過計(jì)算能力換取最佳路徑。



誤差修正(Error Correction):計(jì)算思維是從預(yù)防、保護(hù)、遏制和錯(cuò)誤糾正等環(huán)境中進(jìn)行思考的。這就要求編程過程中的嚴(yán)謹(jǐn)性。


“我們?cè)谏罨蛘咂渌矫嫣幚韱栴}的時(shí)候總會(huì)遇到錯(cuò)誤,但是編程的時(shí)候是不允許有任何錯(cuò)誤的,任何一個(gè)符號(hào)都可以讓結(jié)果失之毫厘、謬以千里?!?秦曾昌表示。

秦曾昌稱,計(jì)算思維可以用來解決很多實(shí)際問題,以視覺為例,這也是人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典問題。

人類的視覺實(shí)際上是有欺騙性的。某種程度上來講,人看到的視覺有時(shí)候還不如機(jī)器。


“計(jì)算思維就是將所有的圖片變成像素和矩陣,每一張圖都是高維空間里的點(diǎn),我們通過學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的函數(shù)之后把這些點(diǎn)分開,這個(gè)就是今天機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能主流的方法。”


人類處理問題的時(shí)候,都會(huì)受到視覺偏見的影響,但機(jī)器某種程度上會(huì)消除這種偏見。從這個(gè)角度來看,機(jī)器視覺的應(yīng)用包括人臉識(shí)別、掌紋、指紋識(shí)別等,是可以超過人類對(duì)此類問題處理的能力。


除此之外,計(jì)算思維還會(huì)在大數(shù)據(jù)、醫(yī)療、科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮作用,還有一些更復(fù)雜的領(lǐng)域可以用計(jì)算思維去描述。


“比如樹上的葉子,每個(gè)都形狀各異,雖然沒辦法用一個(gè)公式去描述它們,但是在 ‘人工生命’ 的研究領(lǐng)域,你可以通過算法把系數(shù)做一些調(diào)整,利用自動(dòng)程序而生成了很多不同形狀的虛擬葉子?!鼻卦e例說道。


像生命科學(xué)這樣的領(lǐng)域包含了很多生物的復(fù)雜性,不是所有的東西都能用公式來定義。我們研究人工智能,就是讓機(jī)器通過模型和算法找到事物之間的聯(lián)系?!皬倪@個(gè)角度來看,也許我們的世界就是一個(gè)被算法描述的世界,甚至連宇宙的形成也是某些算法起到的作用。” 秦曾昌總結(jié)道。


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