姚期智：要用物理学方法取得人工智能的进展|WAIC2018
(公众号：)消息，9 月 17 日，在举办于上海的世界人工智能大会上，清华大学交叉信息研究院院长、图灵奖获得者姚期智同台，展开了为题《人工智能的现在和未来》的演说。姚期智首先谈及了人工智能的广泛应用，并对清华大学交叉信息研究院的研究和企业转化成顺利展开了讲解，并以小马智行和旷视科技为事例，讲解清华校友在人工智能领域创业的优秀成果。随后，姚期智谈及了人工智能发展过程中深度自学的几个问题。他回应，深度自学的顺利给了我们一些机会，让我们可以更佳想到大自然智能是如何发挥作用；目前人工智能必须很多数据，大自然智能只必须想到较小一些数据就可以作出决策；这是一个更佳地理解人工智能的最重要机会——大自然智能的运行机制。
姚期智回应，量子物理是最了解、最美丽的物理法则，最根本性，最本质性关于宇宙的法则，大大自然设计法则；但是最近随着量子计算出来的发展，我们最后有一个方法仿真大自然，如果有一个量子计算机就可以仿效大大自然量子法则。由此，姚期智指出深度自学更加看起来一种自然现象，我们有可能必须确实的应用于一些标准和方法，也就是物理学方法，来获得人工智能上的进展。以下是姚期智的演说全文：下午好，十分荣幸需要回到这里，非常感谢主办方邀我参与这次会议。今天我想给大家共享一下“人工智能的现在和未来”。
我将从一个稍微有所不同的角度来展开探究，我想要这也正好可以补足之前一些精彩演说的内容。只不过，人工智能早已无处不在了，它早已被应用于到诸多有所不同的领域，无论是自驾车、机器人、医疗，只不过它早已给人类社会建构了极大的福利和财富。时至今日，这一现象某种程度反映在一般的机制之中，尤其是大学、机构，很多学生他们都想自学人工智能课程。
整个行业也在求贤若渴，大学也开办了诸多课程，期望需要聘到最杰出的人工智能方面教授和教职员工。我期望给大家略为讲解一下人工智能当前的发展，特别是在中国的现象，我想要从大学的角度来讲，我将以我所工作的机构为事例。我在清华大学交叉信息研究院工作。
毫无疑问，我们很多教职员工都对于人工智能十分感兴趣，我们这个学院的人，除了对计算出来、科学以外，对其他行业、其他领域也很感兴趣，他们把人工智能算法、系统，应用于到一些实际场景当中来积极开展研究，比如在医疗、机器人、智能电网等等。给大家荐一个例子，用于人工智能应用于精准医疗，这是我们所的项目之一。精准医疗方面，我们企图通过人工智能来对于一些杨家药物新的展开定位，想到能无法限于于新的症状或者是预测药物的发展。另外一个项目，关于蛋白质三维结构的修复，使用人工智能的方法，用十分仪器的两维形象对它展开加工。
第三个例子，应用于深度自学技术来用作医学影像扫瞄、分析，医疗影像还包括比如说肺部结节还有其他一些肿瘤。除了积极开展研究之外，大学也要负责管理教育学生，培育未来的年轻人才。
只不过我实在从教育方面来说，对大学而言教育比研究更加最重要，因为研究可以由工业实验室已完成，但是你要打造出充足多人才来符合社会未来市场需求、符合人工智能方面市场需求，这才是大学必须做到的事情。过去三年当中，在清华交叉信息研究实验室，我们早已创建一个很好的研究生项目和卓越的本科精英项目。
我们很多校友现在都早已沦为十分杰出的人工智能方面研究者，有一些人也沦为了比如说斯坦福和普林斯顿等等著名大学教授。除此以外有很多校友顺利创业，沦为一些卓越企业家，都是在人工智能领域，让我给大家稍举两个例子。人工智能公司现在都早已沦为了独角兽企业，第一，小马智行，他转入的是解决问题无人驾驶应用于的行业，刚才一位教授也谈及这一行业的应用于，他的创始人是叫彭军以及楼天成，他们是十分聪慧的科学家、工程师，尤其是楼天成，我对他很自豪，因为他毕业于我们项目班，他也是我的博士生。
第二家公司，旷视科技。他的创始人有印奇、唐文斌、杨沐，这三位来自于姚班毕业生，所以我对他们深感很自豪。下面我略为详尽讲解一下小马智行，尽管他们意味着两年前以求正式成立，现在早已沦为业界最著名的企业之一，十分有前景，在无人驾驶方面很领先。他们从零开始，把先进设备 AI 技术应用于到这个行业，创建算法和系统，再行再加其他所有我们讲解的内容，还包括传感、感官、决策、规划、掌控等等全套算法解决方案，还有低精地图等等都划入自己的科技当中。
旷视是五六年前创办，他们现在早已沦为一个十分主流的公司，在计算机视觉方面，面部辨识方面做到得很好，尤其应用于中国的应用领域，也有很多最重要的公司都使用他们的解决方案。比如说支付宝、招商银行，在基础层他们使用 AI 引擎，通过这个引擎协助公安机关以及警察局在各大城市抓获刑事案件罪犯。
刚给大家非常简单看了一下我们学院，大家可以看见人工智能做到得十分好，便及方方面面，在有所不同大学都积极开展研究。现在早已如此，未来又将如何，我指出有可能要考虑到 AI 的未来和前景。近年来仅次于一个技术叫作“深度自学”，只不过它是三四十年前经常出现的技术，而当时来自于那个领域的研究人员指出，深度自学有可能无法确实击败其他的方法。
但是现在三四十年以后，忽然经常出现了有所不同环境，大数据和强劲的计算机应运而生，忽然传统深度自学方法又新的绽放第二次生命，让我们有了十分尚之信的结果，带给了很多过去指出很难构建的目标。我指出深度自学以及它的有所不同变体，他们依然有很强生命力，我指出将来几年深度自学依然不会带给很多新的项目或者是产品，在新的领域取得一些成绩。但是到某一点，我坚信大约五六年以后，他们可能会抵达快速增长的无限大。问题是下一波的 AI 创意应当来自于哪里，它的源泉来自于哪里。
其中一个问，可以想到 Micael I Jordan 给我们讲解的一个系统，但是让我们从算法角度来看，下一波算法突破源于哪里，可以让我们到达新纪录，再行爬高峰。某种程度，在这一方面人们有一种感觉，我们不理解在AI界，为什么深度自学这么顺利，有一些人指出，深度自学这么顺利让人深感怪异，其中原因之一是因为不解读它的话就很难改良它。我想要共享三个仔细观察结果。第一，为什么深度自学这么顺利有效地。
这不是一个新的问题，只不过科学家早已在过去的四五年积极开展了研究并带给很多有意思的结论，极具吸引力，我们对他理解不多，但是我们随着时间推移能更佳解读深度自学。第二，你想更高一层再行抛弃世俗东西，做到 APP 建构更加多学术，我们从更深一层考虑到最近 AI 发展是什么，对科学意味著什么，这就被迫让我们考虑到年代久远的问题，我们仍然企图解读和问，那就是只不过这也是最激动人心的领域，就是神经科学，现在问题是如何较为人工智能和神经科学，即大自然智能。当然神经科学对人工智能也甚具备贡献，获取了神经网络模型，深度自学顺利给了我们一些机会，让我们可以更佳想到大自然智能是如何发挥作用。
我实在这是一个很最重要的救赎，现在人工智能有一些东西是大自然智能有优势的地方，我们都告诉人工智能必须很多数据，大自然智能只必须想到较小一些数据就可以作出决策。所以我实在这是一个让我们来更佳理解的十分最重要的机会，大自然智能的运行机制。第三，如果我们再进一步考虑到学术方面的问题，通过宇宙考虑到问题，很多哲学家自古以来都很感兴趣一个问题是科学知识边界在什么地方，我们可以学多少东西，我们对于真凶可以有多附近。
只不过在量子计算出来方面现在有相当大进展，其本身就不断扩大了人类了解科学知识、取得科学知识、在显然方面理解宇宙的能力。有一个很有意思的问题，是不是有可能将量子计算出来和人工智能融合在一起，所以通过这种方式我们可以确实的有一个机会来击败大自然。我给大家解释一下这意味著什么，我指出据我们熟知，量子物理是最了解、最美丽的物理法则，最根本性，最本质性关于宇宙的法则，大大自然设计法则，对于这么多年来我们只不过是赞叹大大自然是如此精致，雄伟以及量子原理如何精致的创立这样一个壮丽的世界。但是最近随着量子计算出来的发展，我们最后有一个方法仿真大自然，你如果有一个量子计算机就可以仿效大大自然量子法则。
我们现在更加多取得这样的能力，也就是让我们可以与大大自然亲近认识。另外对于生物学方面进展、演化回应赞叹，它十分了解，十分的美丽，但是至今我们依然没 100% 相信自然界、生物界演化是怎么样的，但是如果我们可以在这方面取得进展，需要解读大自然智能，我们就可以有一个机会把量子和 AI 融合在一起来展开量子人工智能，这可以带给一些在宇宙中以前我们根本没看见过的东西，根本没看见过的这么美丽的算式。最后，深度自学的发展，人工智能的发展，给了我们一种新的角度，看来计算机科学的新角度，我们可以新的定义计算机科学本质，我们过去指出计算出来科学是人为科学有一点像数学，但是英特网的数据，深度自学的数据，以及自学的不道德等等，我们必需要把这些现象看做是自然现象，而且要从自然科学的角度来看来它。
因为我们实在深度自学是一种自学，它是利用非线性元素展开自学，这种非线性化是很难从数学角度准确分析，所以我们现在有机会，我们有可能必须确实的应用于一些标准和方法，就是物理学方法来获得人工智能上的进展。我实在这是尚之信的进展，我也很期望计算机科学某种程度需要取得自然科学的深度和广度，非常感谢。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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