专访潘云鹤院士:当前是人工智能大显身手的时代,要多培养“AI+X”跨学科人才

站长资讯 (9) 2022-07-26 12:30:39

“人工智能正在成为引领本轮科技革命与产业变革的战略性技术、驱动性力量,这是一个人工智能大显身手的时代。”

近日,第十一届“吴文俊人工智能最高成就奖”获得者,中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤在接受搜狐科技专访时表示,大数据和人工智能是我们这个时代发展的重要特点,把人工智能做好非常重要。

他认为,诞生于1956年的人工智能,当前正处于方兴未艾的发展阶段,现阶段要解决智能城市、智能医疗、智能制造等问题,将机器与人的长处结合在一起,形成一个更聪明的智能系统。

潘云鹤长期从事人工智能研究,是我国智能CAD和计算机美术领域开拓者,提出了形象思维、综合推理和视觉知识等理论,对传统人工智能内涵和外延进行了拓展。他创新性地将计算机图形学与人工智能知识表达相结合,研究成功以美术设计和色彩知识对视觉元素等进行组合和推理以生成新的图案与色彩的程序系统,被诺贝尔奖和图灵奖获得者、CMU教授H.A.Simon评价为“所见过最好的计算机美术程序”。

在他看来,我国人工智能发展的抓手除了业界常说的数据、算力、算法三要素之外,知识、运用、理论同样重要,要推动数据和知识双轮驱动的人工智能。

他强调,现阶段要着重培养三类人才,一是技术理论研究方面的专业人才,二是“人工智能+X”的跨学科人才,还有一类是社会的通识教育如对企业做科技决策的管理者进行培训使其具备人工智能思维。

以下是访谈实录(经整理)

搜狐科技:您带领的团队现在正在做一些什么样的前沿研究,有什么目标?

潘云鹤:我们正在进行中的比较重要的方向是,推动数据和知识双轮驱动的人工智能。

人工智能早期主要是靠知识驱动,这个高潮的第一阶段就是数字化、数字经济;现阶段是靠数据和模型进行驱动,由数字经济将转向智能经济,渗透到各个行业中去,成为“人工智能+X”。

为什么以前的知识驱动会出现问题呢?由于知识驱动主要是用文字符号表达知识,如果我们能够解决把视觉信息、听觉信息、各种各样多媒体的信息、各种模型特征的信息表达为知识的话,那么这样的知识就是新的知识,这些知识和数据结合起来将推动人工智能更快的发展到高潮。

所以现在我们的团队在浙江大学和浙江省内都有这样的研究,沿着知识和数据双重驱动的人工智能,这个方向也是由我们提出来的,不光有视觉知识还有深度模型能够一起进行应用,变成一种多种知识表达的形态来推动人工智能各种各样的应用解决。所以现在准备从理论到模型、模型到应用,最后可以直接推动产业的发展。

搜狐科技:现在人工智能比较难的挑战在于AI的逻辑能力很难训练,这方面什么时候能突破呢?

潘云鹤:AI的逻辑能力其实并不难,难点在于现在神经网络没有这个能力。初期的时候,AI的逻辑能力已经很强了,所以要把两者联合起来进行使用,这个就叫知识和数据共同驱动的人工智能。

知识很大一部分是它的核心部分、文字部分,数据很大一部分是由非结构化的数据进行表达的,这两者结合起来共同构成数据和知识共同推动的人工智能,这将是现阶段的重要形态。

搜狐科技:您在人工智能这个领域有几十年的从业经验,这几十年里,AI的最大突破是什么?

潘云鹤:AI 上个阶段最大的突破是从逻辑到知识,这是我们人工智能发展的主线。在现阶段起很大作用是深度神经网络、图像设备和声音设备技术大大提高。这两个为什么以前没有突破呢?视觉的信号怎么变成知识这个问题没解决,声音的信号怎么变成知识也没解决。

深度神经网络出来以后,可将数据进行分类,这是很大的突破。那么接下来就是把多媒体的信息能够全部转化为知识,并且这些知识能够跨媒体使用,这就是大数据智能和跨媒体智能的主要内容。

人工智能发展的渗透性很强,如果我们能够解决把视觉信息、听觉信息、多媒体的信息、各种模态的信息能够表达为知识的话,这些知识和数据结合起来,将推动人工智能进入更高的发展高潮。材料、技术相结合,认知和人文社会科学可以结合起来,所以有很强的渗透性。不仅渗透到各个科学技术的学科,而且可以渗透到产业中去。

搜狐科技:您谈到的这些突破都离不开人才,如何培养AI人才?现阶段我们最需要的是什么样的人才?

潘云鹤:我认为我们需要三类人才。第一类就是AI的专业人才,这个非常的重要。尤其是技术理论研究没有专业人才是不行的,然后算法研究也需要大量的AI的专业人才。所以从这个角度来讲,我们国家应该在AI中投入更多的人才。有的国家人才培养很多是看着市场进行推进的,步伐可能比我们更快,一些国际顶尖高校的毕业生中,已经有三分之一是学计算机专业的,我相信这里面有大量是学人工智能的,我们国家也应该加大调节的力度。

第二类是需大量培养“人工智能+X”的人才。学一点人工智能还学一点其他东西,跨学科的碰撞。现在在医学领域的教育专家和科学家指出医学要向数字医学和智能医学方向前进,需要把人工智能和医学结合起来这样的人才,医学人才懂一部分人工智能,这部分人才对推动中国医学技术智能化发展会有很大的意义。

医学是这样,法律也是同样,你要懂一点法律也懂一点人工智能,这样他自己可以对整个改造方向有一个大体的思考,这个思考以后具体做技术的时候就可以和人工智能的专家进行合作。制造行业、材料、生物技术也是这样。科学技术的一大半都应该培养“人工智能+X”的人才,另外一小半我还不知道最后会不会融合起来。

第三类就是应该对每个单位做科学技术决策的人进行人工智能的集训、短期培训,比如说一个公司的总工程师他们不需要了解很深,但需知道人工智能可以干什么用,这样就可以和自己单位的方向结合起来,从而考虑进行智能化的发展。应该办一些培训班,而且要大量的办,比如说培训半个月或者是一个月,这样他们不同程度地知道人工智能是怎么解决问题的、能解决哪些问题。

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