【新华网】潘峰:智能科技改变生活
发布日期:2017-12-01 供稿:来源:新华网 编辑:薛乔丹 审核:王征 阅读次数:
原文标题:潘峰:智能科技改变生活
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图为北京理工潘峰研究员在论坛做主题演讲
“2017中国机器人产业发展高峰论坛”29日上午在全国政协礼堂举办。此次论坛由工信部指导,新华网协同迪曼机器人共同举办,邀请了众多专家学者及相关行业数百家企业参与,共同探讨智能机器人跨界融合新话题,共绘中国机器人发展新蓝图。
北京理工大学潘峰研究员在论坛发表了“智能科技改变生活”主题演讲。以下为主要内容实录:
感谢大家在百忙之中抽出时间参加这次论坛,在这里我将向大家分享一些人工智能方面的工作成果和感悟。人工智能是当前社会上最火、最热烈的词语之一,对它的划分和讨论可以说是每年都有新的观点和建议,大家说的都有道理。在这里我想和大家分享一些我们身边的人工智能方面的工作和感悟。
人类社会的每次飞跃都伴随着科学革命和技术革命,人工智能的到来是第六次科技革命。以往仅有的两次劳动力社会发展指数飞跃性的提升都是伴随着技术进步带来的,各国无论是战略层面还是资金层面对人工智能的发展都有巨大的认同。可以说,人工智能即将催化下一代的产业革命。
过去这么多年当中,人工智能的发展经历了数次的低潮期,也出现新的飞跃点。处于低潮期的时候并不代表人工智能真的处于低潮,而是真正的在孕育着随后潜在的爆发。人工智能的发展有很多标示性的时间节点,其中1997年是一个比较有意思的年份。这一年发生了三件事:深蓝战胜了卡斯帕罗夫;探路者号登陆火星;Robocup首届正式比赛。Robocup是当时学术界和高校推出的一个很小的足球机器人比赛,Robocup提出了一个很有意思的想法,希望在二十一世纪中叶能有一场机器人足球队和人类足球队的比赛。刚开始,有人欢欣鼓舞,有人表示怀疑,但这些都不重要,关键是我们能否够到达这种程度。去年AlphaGo打败了李世石,今年波士顿动力发布的可以后空翻的双足机器人,这些科技的进步,让我们对Robocup这个目标的实现充满期待。
今年,有很多利好事情,首先在政策层面,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,AI教育要从娃娃抓起,国家正式公布人工智能四大平台,以企业为引领的国家队;在事件层面,柯洁0:3不敌AlphaGo,它的弟弟AlphaZero横空出世,再次刷新了人们的理念和认知。类人机器人Sophia首获人类公民身份,同样带来了大家对人工智能伦理的讨论。在金融层面,寒武纪A轮融资高达1亿美元,成全球AI芯片首个独角兽;旷视科技完成 4.6亿美元C轮融资 刷新AI领域融资纪录;平台方面,阿里巴巴成立达摩院,联想将战略中心转向人工智能,腾讯目前也在进入,企业平台方面形成了新的格局。在产品层面,地表最强NVIDIA发布PCI-E Tesla V100,百度开源自动驾驶系统Apollo,华为发布最新麒麟970芯片。所有的这些事情不断地刺激着我们的视觉神经和听觉神经,表明的就是AI真的很火,真的是无可避免地来到了我们的生活当中。
虽然我们认为AI现在非常热,但人工智能当中还有很多领域等待着我们突破。现在,大家公认的视觉、语音语义和智能挖掘层面是成熟度相对比较高,而且未来可以快速形成商业价值。在行业方面,汽车智能驾驶和语音识别是现在大家都非常看好的两个领域。工业机器人和商业机器人是主要的热潮,而服务机器人是大家期待未来能够很快见到突破。
大家都知道美国DARPA无人汽车挑战赛,在国内,总装跨越险阻、国家自然科学基金委无人车挑战赛等等赛事平台,参赛的大专院校、科研院所和企业都带来了很多领先的技术和产品。正像李德毅院士所提出的从脑认知到人工智能的驾驶脑模型,我们做的是人工智能和无人驾驶,面对的都是无人车辆在动态感知、态势分析、自主决策、精准控制等一系列技术搭载在无人平台上的体现和应用。也许实现完全无人驾驶还需要一些年限,但是辅助驾驶和主动安全系统等无人驾驶支撑技术已离我们越来越近。
再说说无人机,无论是多旋翼还是固定翼发展都是较快得,例如消费领域的大疆已是巨无霸企业。但我们应该分成两个领域来思考,第一个是无人机技术本身,第二个是无人机能干什么。目前,不管是控制的稳定性、自适应性,还是续航的时间等方面,无人机的各项技术正不断提高。另一方面,国内外也会组织中航工业杯、IMAV等无人机比赛,考验无人机的自主决策、环境感知和目标识别等能力,这也都是检验人工智能技术等在无人机上应用的很好载体。当然,无人机也是精准农业的一个很好的应用载体,另外在物流、搬运、运送等方面也能很好的应用。
现在大家在PPT上的看到的是仿人机器人和服务机器人。其实机器人真的不一定要长得像人,但是长得像人的机器人会让大家感到更亲近。以前大家看到过仿人机器人打太极拳和舞刀,这也是我校仿人机器人北京市高精尖技术中心的研究的成果。无论是仿人机器人还是服务机器人,需要同时解决的还有室内定位不够精确、路径规划存在的一些不可控性以及动态环境的意外突发情况等等。这些机器人在运输、清洁、安保、教育科普、服务体验方面有很好的商业价值。在服务机器人中,有两个点关注度很高,一个是陪,一个是护,未来在陪的方面会有更快的发展。
无论是什么机器人平台,我们希望它是灵活性好、适应性强、负载能力大,具有环境感知能力和规划能力,也可以用于很多的专业型应用。我们的研究和发展当中除了传统的可以用于野外无人行驶的小型无人平台,我们学校也做了一个称之为“哪吒”的新型足轮架构机器人,轮式运动时车体姿态、轮距、轴距、底盘高度连续可调,足式运动时可适应复杂地形,轮足复合运动时能够主动隔振。无论是哪一种机器人平台,我们都希望未来可以在抢险救援、物资运输、资源看护、医疗救护方面发挥更广泛的应用。
现在,在关注学习算法的突破,或者创新性的产品的发布的同时,我们还在研究计算能力的提升。无论是今年NVIDIA发布的Tesla V100,还是世界上开放的很多计算项目,某个层面上是在展现着我们用不同的思路和方法形成计算能力的提高。因为没有这种计算能力作为相应的支撑,我们的数据和模型是做不下去的。我们传统思维上计算能力的提升是基于现有的半导体集成电路的思路,也就是传统的冯诺依曼体系架构下的计算模式下我们可以做两件事情:一件是算得更快,一件是并行处理,这是两条主要的思路。
结合人工智能我们还有两种其他思路:一种是脑启发的认知系统,这个思路希望建立庞大的人工神经元网络,不仅仅关注人脑(或部分脑功能区域)的功能仿真,也致力于其内部结构形式和动态特性上的研究。另一种是基于生物启发认知机制,这种思路下重点研究的是基于脑/神经系统的结构形式的功能和智能科学的研究,但并不局限于去模拟或仿真其真实结构。总的来说,二者的共性是研究新的智能计算模型以提升计算能力。
2013年欧盟启动的脑计划、同年美国启动的脑计划和2014年开始的机器智能项目MICrONS计划,都是在脑计算和类脑计算方面的战略性计划。以前我国的劳动力红利,现在转化为智力红利,我们国家出台了一系列人工智能的政策支持它的发展。结合脑科学和计算方面,北京市科委和欧盟基本上是同期的,也启动了脑科学研究专项实施计划,一方面是面向生物领域,另一方面是面向智能领域。
全球范围内有很多相关的研究计划,无论是基于芯片还是基于系统,有的是基于脑科学和神经科学,有的是构建巨型开放式计算系统。其中很多计算模型的核心思想都是模拟神经元和突触的计算结构,形成一个大体量的计算芯片,希望通过这些计算芯片模拟人的神经机制和脑机制的计算原理,同时提高相应的计算能力,同时也在生物学机制、视觉系统、听觉系统和自主导航等领域进行实验验证。
每一个研究点必然有它的优点和缺点,无论是设计的原理,还是计算的速度或者计算的代价,不同的计算模型都有各自的特点。我们和印第安纳和普渡大学一起从事模拟场计算研究是一类非传统计算模型,和传统计算有几个本质性的区别:现有数字计算机的01逻辑能够描述的状态是有限的,而从智能的角度来讲,我们没有办法区分身体里面的哪一部分是负责计算的,另一部分是负责存储的,而自然界我们不知道哪一个智能计算模型是把计算和存储分开的,所以无论是刚才说的神经芯片还是我们关注的计算模型,我们都认为计算和存储应该在一起。
简而言之,大家都在研究不同的模型和计算方式。其实我们国家这项工作做得非常早,王守觉院士领导的“八五”和“九五”攻关课题“人工神经网络的硬件化实现”的研究就是非常领先的成果;陈云霁教授团队的DaNaoDai也是具有代表性的成果。目前,有很多大专院校在从事这方面的研究,包括中科院新成立的智能脑科学研究中心,清华、北大、上交、北理、北航、北师大、中国传媒等等学校也都在智能计算、内脑科学或者仿脑方面从事研究。企业界方面,两个大脑的行动更让大家感到兴奋,一个是讯飞的超脑,一个是百度的大脑,这些都是由大型企业推动和引领的研究,无论是给本身研究的学者还是产业的发展都打下了强心针。
开源是这一轮人工智能发展很重要的浪潮,数据、人才和计算能力推动了我们人工智能的发展,未来在智慧城市、语音识别、金融科技、工业互联网和机器人领域会有可以看得见的发展,我们感受到的一个很大的特点是:AI来了。 谢谢大家。
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