“很多人將規(guī)模定律（Scaling Law）奉為圭臬,，認為只要數(shù)據(jù)越多,、算力越強、模型參數(shù)越大就行了,。但我認為,，要實現(xiàn)通用人工智能，僅靠數(shù)據(jù)是不夠的,，我們需要探索另外一種路徑——為人工智能立‘心’,?！苯眨诤倍踔菡匍_的蓮花山研究院二十周年學(xué)術(shù)思想研討會上,，北京通用人工智能研究院院長朱松純分享了他的思考,。他認為，通用人工智能已成為全球科技競爭制高點,。要在科技競爭中取得突破,，關(guān)鍵是厘清大數(shù)據(jù)源頭，定位好人工智能發(fā)展方向,?！叭绻麩o法處理視覺數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)就只剩一個空架子,?！痹谥焖杉兛磥?，數(shù)據(jù)標注就像為計算機戴上一副特殊的“眼鏡”，讓其具備識別并理解圖像,、文本和其他數(shù)據(jù)細節(jié)的能力,。1997年，斯科特·科尼什（Scott Konish）完成了世界上第一個數(shù)據(jù)集的標注——圖像邊界,，用來訓(xùn)練分類器,。也正是看到了統(tǒng)計對圖像理解的可能性，2004年朱松純開啟大規(guī)模高顆粒度數(shù)據(jù)標注工作,?！?008年，我和團隊成員在數(shù)據(jù)標注上遇到兩個瓶頸,?！敝焖杉兏嬖V記者，其一,，價值,、因果、意圖等要素潛藏于感知數(shù)據(jù)表象之下,，無法被傳感器直接探測,，更難以標注；其二,，數(shù)據(jù)標注的過程與特定任務(wù)高度相關(guān),，不同任務(wù)要求不同的標注方法，繼續(xù)擴大數(shù)據(jù)或模型規(guī)模,，仍然無法提升泛化能力,。這讓朱松純對通用人工智能有了更深入思考。在朱松純看來,，通用人工智能是由計算機視覺,、自然語言處理等核心領(lǐng)域構(gòu)成的復(fù)雜巨系統(tǒng)，其研發(fā)道路之艱難好比“登月”,；而大數(shù)據(jù)路線就好比“攀登珠峰”,，兩者目標相差甚遠。那么如何探索通用人工智能這條道路呢,？朱松純認為,，人工智能研究需要由“理”向“心”轉(zhuǎn)變?！袄怼笔菙?shù)理模型,，“心”是認知架構(gòu)、價值對齊,?！敖?jīng)過近30年發(fā)展,，人工智能多個核心領(lǐng)域已然呈現(xiàn)對內(nèi)融合、對外交叉的發(fā)展態(tài)勢,，朝著通用人工智能方向推進,。”朱松純說,，在融合過程中,，必定會形成統(tǒng)一的人工智能架構(gòu)，以實現(xiàn)從解決單一任務(wù)為主的專項人工智能向解決大量任務(wù),、自主定義任務(wù)的通用人工智能轉(zhuǎn)變。在朱松純看來,，為機器立“心”,，實現(xiàn)由“理”到“心”的過渡以及從大數(shù)據(jù)到大任務(wù)、從感知到認知的飛躍,，是未來10—20年的學(xué)術(shù)前沿,，也是智能學(xué)科需要承擔(dān)的核心使命。（科技日報記者 何亮 實習(xí)生 胡軼慧）來源：科技日報
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