在網(wǎng)易AI公開課無(wú)錫站開講之時(shí)，鄧志東連夜準(zhǔn)備了近百頁(yè)演示文稿。

雖然是一種普及性的公開講課，但鄧志東絲毫不會(huì)馬虎。自1992年進(jìn)入清華大學(xué)從事博士后研究并留校任教以來(lái)，鄧志東20多年里長(zhǎng)期專注于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究。2009年開始，鄧志東在國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃資助下，在8年多的時(shí)間內(nèi)，主持研發(fā)了3輛自動(dòng)駕駛汽車。

公開課結(jié)束后，鄧志東接受了網(wǎng)易智能的獨(dú)家專訪，隨和安靜的他對(duì)于人工智能卻侃侃而談。

曾經(jīng)從事邊緣中的邊緣

現(xiàn)在已成為主流并代表未來(lái)

90年代初期，鄧志東開始用C語(yǔ)言自行編寫B(tài)P網(wǎng)絡(luò)(由正向計(jì)算和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成)，主要做誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法的性能改進(jìn)，后來(lái)開始從事再勵(lì)學(xué)習(xí)(即強(qiáng)化學(xué)習(xí))的研究。“與80年代知識(shí)工程和專家系統(tǒng)的火爆相比，那個(gè)時(shí)候人工智能整體上開始趨向低潮、邊緣，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)又是人工智能中的邊緣，實(shí)際就是邊緣中的邊緣。80-90年代人工智能的主流研究是知識(shí)工程、專家系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)等，那時(shí)候的教科書像《人工智能導(dǎo)論》等，只有很少篇幅介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)時(shí)很多人都認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有什么實(shí)用價(jià)值，與人的水平(human level)，差距也比較大。”鄧志東這樣描述那個(gè)年代的人工智能研究。

在經(jīng)歷了較長(zhǎng)時(shí)間的低潮之后，人工智能終于在2012年之后迎來(lái)了第三次復(fù)興。這一次，不只是學(xué)術(shù)界，包括谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟、IBM、蘋果、百度、英偉達(dá)、英特爾、高通等在內(nèi)的各大科技巨頭都紛紛押注于人工智能，甚至要利用人工智能重塑企業(yè)及對(duì)產(chǎn)品賦能，這充分反映了人工智能對(duì)于人類未來(lái)的影響，有可能會(huì)變得非常之大。“對(duì)于巨頭型企業(yè)來(lái)說(shuō)，最不能犯錯(cuò)的就是公司對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的洞察，這些重大戰(zhàn)略決策一旦出錯(cuò)，整個(gè)“帝國(guó)”就有可能轟然倒塌，”鄧志東說(shuō)到，“客觀地說(shuō)，目前幾乎所有IT巨頭都把自己的未來(lái)之一押注在人工智能之上，因此這一輪大數(shù)據(jù)人工智能的興起，絕對(duì)不是空穴來(lái)風(fēng)，也絕不僅僅是為了追逐熱點(diǎn)。”

“目前的大數(shù)據(jù)人工智能是有商業(yè)價(jià)值的。”鄧志東堅(jiān)定地說(shuō)。

計(jì)算能力將突飛猛進(jìn)，

算法短期內(nèi)難革新，要警惕泡沫

在鄧志東看來(lái)，這一波新的人工智能熱潮，至少可以推動(dòng)計(jì)算能力的進(jìn)步，做到幾百倍、幾千倍的性能提升?，F(xiàn)在的馮×諾依曼體系的計(jì)算機(jī)，CPU和內(nèi)存之間存在著一個(gè)帶寬物理極限的問(wèn)題，但是需處理的數(shù)據(jù)量卻在繼續(xù)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。鄧志東認(rèn)為，對(duì)計(jì)算能力提升的強(qiáng)烈需求或許會(huì)導(dǎo)致類腦非馮×諾依曼體系計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，不但可同時(shí)支撐更大規(guī)模的大數(shù)據(jù)和更大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，而且還具有極低的功耗。“但是很多人鼓吹的千萬(wàn)倍的計(jì)算能力提升，我覺(jué)得短期內(nèi)還很難實(shí)現(xiàn)。”鄧志東坦言。

“我不否定目前人工智能有一定的虛假混雜和泡沫成分，比如將上一波人工智能熱潮中已被證明是能力有限或很難繼續(xù)走下去的東西，又在新的鎂光燈下進(jìn)行不加發(fā)展的‘復(fù)辟’與炒作，故意回避或混淆這一輪人工智能復(fù)興的真正緣由;又比如夸大宣傳，像強(qiáng)人工智能、超人工智能，目前來(lái)看這些都不太可能成為現(xiàn)實(shí)的，除非能夠進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)的通用人工智能，確可取得實(shí)質(zhì)性的突破。”鄧志東說(shuō)，大數(shù)據(jù)與大計(jì)算驅(qū)動(dòng)的弱人工智能，目前確切地說(shuō)，就是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，對(duì)許多細(xì)分的特定應(yīng)用場(chǎng)景，的確能夠達(dá)到甚至超過(guò)人類的水平，但它遠(yuǎn)不完美。“比如目前的弱人工智能可以看得清、聽(tīng)得清，但是還沒(méi)有達(dá)到看得懂、聽(tīng)得懂和讀得懂這一程度。又比如不能處理小數(shù)據(jù)，沒(méi)有推理能力，也不具有可解釋性等。”在鄧志東看來(lái)，這些極具挑戰(zhàn)性的前沿問(wèn)題如果想要有所突破，就必須真正與神經(jīng)科學(xué)的研究相結(jié)合。

如何結(jié)合，這是一個(gè)關(guān)鍵難點(diǎn)。

也就是說(shuō)，迄今的人工智能還沒(méi)有受到神經(jīng)科學(xué)太多的啟發(fā)與貢獻(xiàn)，只是在早期的一些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中才有所體現(xiàn)。事實(shí)上，我們對(duì)人腦的了解太少，很多復(fù)雜高級(jí)的智能行為，比如人的記憶、注意力、抽象、想象、推理、規(guī)劃、決策、知識(shí)學(xué)習(xí)、動(dòng)機(jī)、意識(shí)等，大腦到底是如何工作的，這些我們都不甚清楚。用鄧志東的話來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的人工智能，其各種能力或表現(xiàn)只是形似而神不似。

另外，在算法的發(fā)展上，鄧志東也認(rèn)為短期內(nèi)很難有革命性的進(jìn)展，而目前的突破點(diǎn)是如何解決小樣本或小數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問(wèn)題，這也是目前深度學(xué)習(xí)算法產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的突出問(wèn)題之一。”鄧志東認(rèn)為，前面說(shuō)的沒(méi)有理解能力、不能處理小數(shù)據(jù)、黑箱式不可解釋、沒(méi)有推理能力、不能進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)等，解決這些問(wèn)題，也正是下一步人工智能需要努力的重要方向。

談自動(dòng)駕駛：汽車產(chǎn)業(yè)將面臨五次變革

在清華大學(xué)的25年，鄧志東做了很多方向的研究，包括自學(xué)習(xí)控制、機(jī)器人、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論、計(jì)算生物學(xué)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)、自動(dòng)駕駛等。2009年，鄧志東開始從事自動(dòng)駕駛的研發(fā)，迄今已有8年多的時(shí)間。

鄧志東向網(wǎng)易智能表示，最近8年多的自動(dòng)駕駛研發(fā)是他研究生涯中做得最困難，也是挑戰(zhàn)性最大的一個(gè)項(xiàng)目。”因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車除了在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行算法和關(guān)鍵技術(shù)突破之外，80%以上的時(shí)間還要在真實(shí)的道路和交通環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試、調(diào)校和改進(jìn)。而且我們不是做其中的一個(gè)部分，而是做自動(dòng)駕駛汽車的整體解決方案。“鄧志東解釋到。

鄧志東認(rèn)為，汽車的變革會(huì)分為五個(gè)階段：

第一次變革是從內(nèi)燃機(jī)汽車變革為電動(dòng)汽車/新能源汽車，這個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)非常明顯，而且有很多國(guó)家已經(jīng)開始制定內(nèi)燃機(jī)汽車退市的時(shí)間表。

第二次變革是從電動(dòng)汽車變革為智能汽車/信息化汽車，后者可以通過(guò)OTA(空中下載)進(jìn)行功能的軟件定義與升級(jí)，目前的典型代表就是特斯拉。

第三次變革是從智能汽車變革為自動(dòng)駕駛汽車(L4)，而鄧志東認(rèn)為SAE L2、L3級(jí)別只是一個(gè)過(guò)渡，只有到了L4級(jí)別才有商業(yè)價(jià)值，因?yàn)檫@時(shí)司機(jī)才被完全取消了。

第四次變革是從自動(dòng)駕駛汽車變革為真正的無(wú)人駕駛汽車(L5)，后者已沒(méi)有方向盤和油門/制動(dòng)踏板，沒(méi)有后視鏡，也沒(méi)有區(qū)域和功能的限制，即人能去的地方它能去，人不能去的地方它也可能不能去。但這一天的到來(lái)還比較遙遠(yuǎn)。

第五次變革是從自動(dòng)駕駛或無(wú)人駕駛汽車變革為共享自動(dòng)駕駛生態(tài)，它將催生新的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)，徹底顛覆人類的出行方式。

“在我看來(lái)，第一階段的變革已經(jīng)發(fā)生，第二階段的變革正在進(jìn)行之中，而第三階段的自動(dòng)駕駛已經(jīng)看到產(chǎn)業(yè)端倪，例如很多人認(rèn)為2021年前后將會(huì)是自動(dòng)駕駛汽車的產(chǎn)業(yè)元年，但這必須有賴于人工智能、云服務(wù)、高精地圖、5G、車聯(lián)網(wǎng)、ITS等的共同推動(dòng)。”鄧志東說(shuō)到。

自動(dòng)駕駛時(shí)代的來(lái)臨，并不是一蹴而就的，而是循序漸進(jìn)的。鄧志東說(shuō)，目前已經(jīng)有L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用在特定的區(qū)域中，比如場(chǎng)景相對(duì)封閉的開發(fā)區(qū)、景區(qū)、工業(yè)園區(qū)和機(jī)場(chǎng)等等，下一步將會(huì)在簡(jiǎn)單的城區(qū)環(huán)境，或者高速公路上實(shí)現(xiàn)，最后自動(dòng)駕駛可以在復(fù)雜城區(qū)環(huán)境下行駛。“所有這些都叫L4，只是它自動(dòng)行駛的限定區(qū)域是逐步加大、逐步復(fù)雜的。”鄧志東表示。

談到自動(dòng)駕駛未來(lái)的商業(yè)模式，鄧志東強(qiáng)調(diào)，未來(lái)的汽車一定是To B的而不是To C的。鄧志東認(rèn)為，到時(shí)候用戶不會(huì)去買自動(dòng)駕駛汽車，就和現(xiàn)在沒(méi)有人愿意再去買共享單車一樣，這絕對(duì)不是因?yàn)橘I不起。主要就是太麻煩了，買車需要個(gè)人去面對(duì)上牌、車位、年檢、保險(xiǎn)、保養(yǎng)等各種煩心事。“就像共享單車一樣，對(duì)共享自動(dòng)駕駛汽車也是剛需，如果技術(shù)開始成熟，也會(huì)一夜之間出現(xiàn)，但可能是與叫車公司合作，又或者是由運(yùn)營(yíng)商獨(dú)自經(jīng)營(yíng)的。”鄧志東說(shuō)到。

在鄧志東看來(lái)，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛還卡在技術(shù)上，包括人工智能的滲透，云服務(wù)、5G、固態(tài)激光雷達(dá)的普及等。“一旦這些條件具備了，未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車的普及就會(huì)像智能手機(jī)一樣，是一個(gè)很快的過(guò)程。”至于全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)，誰(shuí)會(huì)搶得先機(jī)、占據(jù)主導(dǎo)地位，是整車廠商，還是科技巨頭、Tier 1，或者是叫車企業(yè) 鄧志東表示現(xiàn)在還不得而知。

談人工智能應(yīng)用：速度在加快，

但每個(gè)領(lǐng)域都有很多機(jī)會(huì)

談及人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，鄧志東認(rèn)為，人工智能已經(jīng)開始滲透各行各業(yè)，很多行業(yè)都在發(fā)生改變，人工智能應(yīng)用落地的速度明顯加快。

大數(shù)據(jù)大計(jì)算驅(qū)動(dòng)下的弱人工智能產(chǎn)業(yè)，垂直應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括現(xiàn)在很火的無(wú)人零售店、智能音箱、深度學(xué)習(xí)智能攝像頭、智能服務(wù)，甚至是庭審的速記，還有就是智能醫(yī)療、智能金融等等。

“大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是關(guān)鍵，計(jì)算力是前提，人才最重要。”鄧志東稱，推進(jìn)特定應(yīng)用場(chǎng)景或者垂直細(xì)分領(lǐng)域的人工智能研發(fā)，通過(guò)使相應(yīng)的產(chǎn)品、流程與服務(wù)達(dá)到與人類相當(dāng)?shù)乃?，這就具有商業(yè)價(jià)值，其中最重要的就是如何選定應(yīng)用的場(chǎng)景。鄧志東建議，中國(guó)人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)模非常大，互聯(lián)網(wǎng)與云平臺(tái)的普及讓我們?nèi)菀椎玫酱髷?shù)據(jù)，加上在中國(guó)商業(yè)落地速度更快以及政策的支持力度大。“短期內(nèi)政府的大量資金投入，應(yīng)特別注意導(dǎo)入市場(chǎng)的力量，即中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，應(yīng)該走以市場(chǎng)為主導(dǎo)以企業(yè)為主體，產(chǎn)業(yè)為先之路。”

但鄧志東也同時(shí)指出了中國(guó)人工智能發(fā)展的短板，就是原始創(chuàng)新能力不足，投資界過(guò)于追求短期盈利，還有體制機(jī)制的障礙，巨頭型人工智能企業(yè)還比較少，缺乏高端基礎(chǔ)性研究人才和人工智能工程開發(fā)人才仍需迅速壯大，以支撐中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展等等。

總之，時(shí)代的進(jìn)步、歷史的巧合，讓大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)暫時(shí)占據(jù)了人工智能的舞臺(tái)中心，也使人工智能從失落走向產(chǎn)業(yè)革命的主角之一。數(shù)據(jù)智能，智能革命，未來(lái)可期。

來(lái)源：網(wǎng)易智能