中美人工智能差异 深度学习拓展了AI的技术边界.doc

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1、中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学

2、习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011中美人工智能差异深度学习拓展了AI的技术边界

3、　　张钹院士简介　　　　清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家。1958年毕业于清华大学自动控制系，2011年汉堡大学授予自然科学荣誉博士。曾任清华大学学位委员会副主任，参与创建智能技术与系统国家重点实验室。现任微软亚洲研究院技术顾问。参与人工智能、人工神经网络、机器学习等理论研究，将这些理论应用于模式识别、知识工程与机器人等技术研究。曾获国家教委高等学校出版社颁发的优秀学术专著特等奖、ICL欧洲人工智能奖等。　　人工智能基础研究中美相差甚远　　如今，人们经常会向研究人工智能的人提出问题：和国际先进水平相比，

4、中国的人工智能处于什么位置？不少人给出的答案：和世界人工智能差距不是很大，这几年，中国在学术研究方面也取得了很多进展，在重要的国际会议、重要的期刊杂志上，中国的（论文）文章也占了相当的比重。中国有数量庞大的网民，在网络数据上占有相当优势的地位，而且中国市场有如此大的需求，所以最后的结论是：中国赶上和超过世界人工智能的最高水平，必须也是可以做到的。　　这个答案对不对？今天的报告就是要回答这个问题，我的回答是“不完全对”。首先，中国的人工智能，研究、开发、产业水平，跟世界相差不大，这句话不完全（对），在基础、算法的研究上，中国和世

5、界（顶尖）水平还相差甚远，这个是不争的事实。人工智能在1956年（诞生）成立的时候，是美国人建立的学科，这61年中，一直是美国在引领人工智能领域的发展。这个当然是成为过去了，问题是，现在还是美国和加拿大等北美的国家在引领这个领域的发展，他们在不断的创新，如果我们不重视（基础/算法理论研究），不在这些领域赶上他们，会非常制约中国的创新能力，特别是原始创新的能力。如果这点不重视，不抓紧，要赶上或超过世界的先进水平是有困难的。　　深度学习拓展了AI的技术边界　　我的报告题目是《基于大数据的人工智能》，主要是谈人工智能和大数据，我用它

6、作为例子分析一下，中国在人工智能领域如何赶上和超过世界的先进水平。　　首先认识一下基于大数据的深度学习。深度学习的提出，在人工智能领域中是一个重大突破。以往，人工智能只能用来解决人们对它非常了解，而且能够清楚的将它表达出来的问题，例如医疗诊断，人们大体上能够说清楚一个症状是由什么疾病引起的；例如下象棋，每下一步都能够说明它的理由，等等。但这些（问题领域）非常有限，深度学习拓展了人工智能所能解决问题的边界。　　　　其次，深度学习具有一定的通用性。比如，人们（用深度学习）做图像识别，不一定要具备非常丰富、专业的图像知识，外行也能做

7、。即使你不是这个领域的专家，也能把深度学习应用到这个领域。所以，深度学习是一种大众化的工具，它把解决问题的领域大大延展了。而且，这个领域即便没有很深度的了解，但是只要拥有充分的数据就能够做（研究）。　　正因为如此，对大众而言，这些奇迹引发人们认识到了深度学习的威力。第一，就是在图像识别领域，在某一个图像库里，机器识别准确度略微超过人类，或者机器的误识率低于人类，（展示）这是微软做的工作；百度做的工作是在语音识别（展示），识别错误率略低于人类，在两个领域的识别上机器都超过了人类。　　其中，震动最大的还是AlphaGo，为什么会引

8、发大家的震动。机器超过人，在数字计算方面早就已经实现，人们一点不感觉惊讶，因为计算机的本行就是计算，所以在数字计算上超过人类，大家并不觉得奇怪。　　现在，在语音、图像识别、下围棋方面，以往都被认为是人类最擅长的，居然也被机器超越了，所以人们觉得惊讶、震动。　　深度学习成功的三