以下是的一些我们精选的 人工智能未来啥样子？数学大师丘成桐这样说

现代快报讯（记者 鹿伟 实习生 韩雨霁 / 文 顾炜 / 摄）从语音交互到无人驾驶，从 AlphaGo 所向披靡击败棋王柯洁，到微软智能机器人小冰出诗集，人工智能越来越成为热点话题。人工智能未来将给人类带来什么改变？7 月 5 日，中国江苏 · 大院大所合作对接会暨第六届产学研合作成果展示洽谈会在南京开幕。国际知名数学家、美国科学院院士、哈佛大学终身教授丘成桐带来的演讲就是关于人工智能的前景。

" 人工智能的发展如火如荼，方兴未艾，深刻地影响了社会生活的各个层面。人工智能其实是现代工业和数学里面一个很重要的成就。" 丘成桐首先回顾了人工智能的发展历史。从 1956 年达特茅斯会议提出了 " 人工智能 " 的概念开始，在过去的 61 年中，人工智能至少经历了两个所谓的 " 冬天 "。" 因为每一次人工智能的崛起都是因为某种先进的技术发明，比如材料、技术、数学跟工业上的突破等。每一次人工智能遇到瓶颈，都是因为人们对于人工智能技术的期望过高，超出技术能够达到的水准，导致政府、基金会等撤资，研究过程停滞。"

虽然人工智能的概念提出比较早，但在产业界发展比较快却是最近几年。对于发展现状，丘成桐认为，在语音识别、图像识别、自然语言理解等方面，微软、谷歌、科大讯飞等都应用人工智能，实现大量突破，从前很难想象。

他特别提到了谷歌最出名的 AlphaGo，在围棋上击败了所有的围棋大师。" 十年前，没有人想过机器可以打败专业的围棋选手，可是现在已经达到了这样的目标，这里面用了很多人工智能的技术，用到了很多数学方面的知识。除了谷歌，脸书在 2015 年成立人工智能研究实验室，2016 年公布了十年三大支柱，其中就包括人工智能。微软、亚马逊、百度、阿里巴巴等都在大力发展、积极布局人工智能。" 可见产业界是晓得人工智能在未来的十年到二十年对整个工业的革命。"

在丘成桐看来，人工智能所具备的核心技术是深度学习以及增强学习技术。深度学习即用一个非常复杂的、容量很大的模型去直接拟合，让模型自己探索有意义的中间表达。而增强学习，就是学习机器不断地跟环境做自主的互动来调整决策的最优性。" 学习能力也是 AlphaGo 所用到的。"

对于人工智能发展的瓶颈，他表示，困难和挑战主要有四个方面：首先是庞大的标注数据：目前机器学习算法需要大量的样本，现在通常会用上千万个样本来训练，但是有时会遇到困难，例如医疗领域。其次是模型爆炸：目前机器学习算法中的深度神经网络需要数十亿个参数，参数多到大型计算机都没有办法处理，需要昂贵的硬件支持，和漫长的计算时间。第三是训练难度：目前机器学习算法等价于能量优化，由于规模庞大，无法用二阶优化，一般使用随机梯度下降法。由于深度神经网络层数过深，经常出现梯度消失和梯度爆炸的问题。因此，训练过程收敛困难。最后缺乏理论基础：目前的深度学习缺乏理论基础，收敛性无法保证。

" 以上问题都是很多大的工程学院都在研究的问题。其中很重要的一个问题是缺乏理论基础，没有这个基础以后就会遇到很大的困难，譬如说 AlphaGo 的深度学习就缺乏理论的基础。" 丘成桐认为，人工智能存在瓶颈，因此需要加强理论发展的力度，而现代数学将会为人工智能的进一步发展理论依据和指导。他认为，中国需要大量培养大数据、统计、计算的人才，所有这些技术的后面都是基于数学，包括代数、几何、方程。

（编辑 张爱红）

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