雷竞技-朱松纯：人工智能研究需由“理”向“心”转变—新闻—科学网

“良多人将范围定律（Scaling Law）奉为圭臬，认为只要数据越多、算力越强、模子参数越年夜就好了。但我认为，要实现通用人工智能，仅靠数据是不敷的，我们需要摸索别的一种路径——为人工智能立‘心’。”近日，在湖北鄂州召开的莲花山研究院二十周年学术思惟钻研会上，北京年夜学人工智能研究院和智能学院院长、北京通用人工智能研究院院长朱松纯分享了他对人工智能成长的思虑。

从攻读哈佛年夜学博士学位起，朱松纯已在人工智能范畴深耕三十余年。他认为，通用人工智能已成为全球科技竞争的制高点，要在科技竞争中获得冲破，要害是厘清年夜数据的泉源，定位大好人工智能的成长标的目的。

“假如没法处置视觉数据，人工智能系统就只剩下一个空架子。”在朱松纯看来，数据标注就像为计较机戴上一副非凡的“眼镜”，让计较机具有辨认并理解图象、文本和其他数据细节的能力。只有颠末标注的数据，才可以或许被计较机理解。

1997年，斯科特 科尼什（Scott Konish）完成了世界上第一个数据集的标注——图象鸿沟，用来练习分类器。也恰是看到了统计对图象理解的可能性，2004年朱松纯开启年雷竞技夜范围高颗粒度数据标注工作。

“到2008年，我和团队成员在数据标注上碰到两个瓶颈。”朱松纯告知记者，一方面，摸索通用人工智能，价值、因果、意图等要素，躲藏在感知数据表象之下，没法被传感器直接探测，更难以标注。另外一方面，数据标注的进程与特定使命高度相干，分歧使命要求分歧的标注方式，继续扩年夜数据或模子范围，依然没法晋升泛化能力。“这时候，我才意想到，用年夜数据的方式其实不能抵达实现通用人工智能的方针。”他说。

朱松纯暗示，通用人工智能是由计较机视觉、天然说话处置、机械进修、认知推理、机械进修、机械人学与多智能体等六年夜焦点范畴组成的复杂巨系统，其研发之路的艰巨，就像是“登月”，而年夜数据线路比如是“攀缘珠峰”，二者方针相差甚远。

那末若何摸索通用人工智能这条道路呢？朱松纯认为，人工智能的研究需要由“理”向“心”改变。“理”是数理模子，“心”是认知架构、价值对齐。

“颠末近30年的成长，人工智能的六年夜焦点范畴已然显现出对内融会、对交际叉的成长态势，朝着通用人工智能的标的目的推动。”朱松纯暗示，在这个融会进程中，一定会构成同一的人工智能架构，以实现从解决单一使命为主的“专项人工智能”向解决年夜量使命、自立界说使命的通用人工智能改变。

本年年头，北京通用人工智能研究院发布了全球首个通用智强人小女孩“统统”。朱松纯介绍，“统统”实现了通用人工智能范畴焦点手艺从0到1的冲破，揭示了基在认知架构，由价值和因果驱动的自立智能，并能和人类价值及时对齐，具有透明、可注释的推理和决议计划进程。分歧在当前首要以海量数据为根本的年夜模子，以“统统”为代表的通用智能体冲破了对年夜数据年夜算力的依靠，走出了一条全新的通用人工智能成长道路。

在朱松纯看来，为机械立“心”，实现由“理”到“心”的过渡和从年夜数据到年夜使命、从感知到认知的奔腾，这是将来10到20年学术前沿的核心，也是智能学科需要承当的焦点任务。

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