对话图灵奖得主姚期智:AI 的突破口在算法,中国的机会很大

摘要

现在的机器学习还很粗糙,这也是一个从事理论研究的最佳时机,这对我们国家来讲也是一个非常重要的时机。

极客公园近日在清华大学的交叉信息研究院对话了一位中国计算机科学领域重磅的人物——姚期智教授。姚期智作为图灵奖唯一的华人获奖者、现任清华大学交叉信息研究院院长、中国科学院院士、美国科学院外籍院士,也是清华「姚班」的创办人,他为人低调,但其门生早已遍布国内外 AI 产业和计算机科学研究的各个关键领域。

姚期智极少在公众面前露面,最近却参加了央视综合频道(CCTV-1)的一档关于人工智能的综艺节目《机智过人》,该节目由中央电视台和中国科学院共同主办、中央电视台综合频道和北京长江文化股份有限公司联合制作的国内首个关于人工智能的综艺节目。

这是姚期智教授首次公开谈论当前的 AI 现状和行业未来,极客公园作为受邀媒体采访了姚期智教授。我们和姚期智教授探讨了关于 AI 技术、人才培养、人才储备、行业未来……等问题。

作为世界现代密码学、理论计算机科学、量子计算等领域的奠基人,更是中国计算机理论科学领域的启蒙者,姚期智教授对于人工智能领域有着绝对的发言权,下面就一起从极客公园和姚先生的对话中去了解他的想法。


关于 AI 的未来发展

我们现在把机器学习看做一个很高端的算法,但实际不是。现在的机器学习还很粗糙,我们不要期望人工智能可以发现很好的机器学习算法,因为人工智能没有那个本领。所以现在对于机器学习的推动,还是人类优先,这也是一个从事理论研究的最佳时机,这对我们国家来讲也是一个非常重要的时机。

Q:为什么选择在这个时间节点在开始在公众面前谈论 AI?

A:人工智能绝对是在今后二三十年,在科学界、产业界产生极大影响的一门科技。在过去的十多年里面,人工智能已经有了非常大的进步,中国很幸运的在这个浪潮里面,特别在技的应用方面,基本上已经追上了世界的水平。

中国现在有着非常出色的产业在推进 AI 这件事,但对于过去十年产生的人工智能的革新来说,它能够被运用到什么地步、能够产生什么样的效果?这些事都还不还说。但可以肯定的是再过些年它肯定会到达它的极限,那么再下一波人工智能的发展革新中,我希望中国能够在原创性上面有所建树,而不再是一味的赶别人发明出来的科技,所以我觉得从公众角度推广是非常重要,让整个社会和更多的人了解人工智能对于未来发展的重要性,所以我也愿意参加录制央视的这个电视节目。

Q:您怎么看待 AI 威胁论,强人工智能最终会出现吗?

A:首先,关于人工智能的知识大家有了以后,你是挡不住有人去研究的,禁止往往不是最好的方式,不如通过达成社会共识,研究一个好的方法控制它。其次,如果抱着防止人工智能落入坏人之手的担心而不去研究人工智能,那后果可能就会非常严重。防范一种科学知识变成危险的最好方法,是我们要有最好的能力、最好的技术掌控它。

比如火药,一旦做出来以后,它可能做好事可能做坏事,每一个工具被人类发明发现后,都会有这样的两面性。

另外针对强人工智能这件事,从图灵开始,我们就开始相信能够让机器具有一个接近人类的思考和推理的方式,这是一个五六十年前提出时很乐观的理想,但后来经过三十多年研究,发现要真正实现是非常难的。所以现阶段所有人又从弱人工智能方向推进,经过几个不同的发展,最近通过深度学习,让弱人工智能在面对很多单一任务的时候能够做到许多方面几乎接近强人工智能。比如在很多人看来,围棋上击败世界冠军就已经是一个非常接近强人工智能的事件了。

但如果仔细想想,现在所有人工智能所做到的事情,对于推理、跨领域想象,都是不具备的,所以如何达到强人工智能,我认为现在正处于一个希望找到突破口的阶段。

Q:目前人工智能技术的发展和运用,其实到了一个瓶颈期,您觉得下一次人工智能技术最可能突破的是在哪个领域?

A:现在人工智能过去这十年的发展和以前有一个不一样的地方,就是数据、算法和计算能力都发展到一个相当惊人的地步。处理大数据的能力、计算能力,还有深度学习所带来的算法提升,这三者结合起来,正好能够把以前的瓶颈都突破。

不过可能现在这波浪潮还没有到尽头,比如机器视觉和自然语言处理,它们都慢慢向不同方向在延伸;还有比如 AI 在金融科技上的运用还只是刚刚开始。在不同的领域来说,根据不同的数据和不同的目标会有不同的方向。所以人工智能的热潮还在不断地产生科学和经济效益,至少还要过一阵子,它才真正会到达红利尽头。

至于说人工智能下一次的技术突破点,我觉得一定是从算法上。

对于数据来说,量是有限的;对于计算能力来说,摩尔定律也差不多到了一个极限。但是在算法上,可突破的空间还有很大。现在我们把机器学习看作是一个很高端的算法,其实不是,机器学习的算法很基础。在清华大二的姚班学生学一个学期,基本上就能到外面工作了。现在的机器学习算法太粗糙了,我们将来有很大的希望能够发现更优秀更好的算法。这也是一个从事理论研究的最佳时机,这对我们国家来讲也是一个非常重要的时机。

另一个我认为很好的消息是现在存在两种不同的学习系统,一种是人类的智能,另一种是宇宙里的智能、生物进化方面的智能,我觉得也是一个好机会。

我们现在研究人工智能,核心方法是参照人类智能,但由于我们大脑太复杂,所以不太容易搞清楚。但生物学习进化、宇宙内的智能,是不是可以给我们提供一个更大的视野、空间,让我们在机器学习进化方面可以作为参照方向?我觉得是可以研究的。


关于 AI 人才的缺口

现在计算机相关的行业如此热门,所以从理论研究上看,很难雇到非常好的人,很多优秀的人才,都被高薪雇到大公司里了,对于学术理论的研究,问题会非常大。这不止是中国的问题,对美国也是同样的。而对于培育人才这件事,不要怕别人说搞「精英教育」,环境的作用、示范带动的作用,会加速我们整个科学领域的进步。当然你也可以说一切顺其自然,中国经过 30、50 年发展也能实现,但我们不能等待了,我们这一代人都等不起了,国际环境也不允许我们顺其自然发展,我们必须要用很短的时间做好科技方面的良性循环。

Q:您觉得专业人才在钻研学术研究和投身产业之间,存不存在矛盾?两者对计算机科学理论时促进谁轻谁重?

A:一方面行业发展需要人才,但同时科研进步更需要。不过产业往往给出优越的条件,这对于学术领域的人才储备是有伤害的。在创业和学术之间的选择,这不只是中国的问题,在美国在全世界也都是问题。在中国来讲,中国现在新兴的产业为专业人才提供了有很高的薪水,尤其是目前在机器学习方面的人才。

所以我觉得这个是一个没有办法避免的问题,但是好的一面是,投身产业和留校科研面临的环境还是有不一样的地方,学院对于一个研究者来说更自由,在科研突破上具有更多的可能。而如果投身产业,即使是在一家大公司的研究院,在研究方向上依旧会有一些限制,所以这一点是学校吸引人的王牌。因为我们必须要平衡这两件事情,如果没有一个好的学术研究队伍,那么行业将来的发展是无以维继的。

我能想到的解决方法有两件事情,第一,大学要能够做出非常非常耀眼的研究成果,从而能够吸引年轻人加入科研的行列;第二点,大学里面必须要能够对于不同的领域,他必须在待遇上面,必须要有特别的安置,我觉得我们必须务实的解决问题。

当然,产业和学术研究结合也是一种产生理论方法论的方式。例如楼天城在做的无人驾驶,在实际应用中肯定面临很多新问题去解决,这时候大学和工业界的合作就显得更合理。

美国的哪些大公司,他们跟校园的合作、结合都是非常紧密的。中国现在也有,未来可能更多,但我希望工业界和大学的合作,不只是让大学去承担一个项目,然后产生一个软件,而是也能够从一个更长远、真正提高中国原创技术的角度去思考问题。

Q:中国的大学怎么培养更多的 AI 人才,中国科学界产生更多的原创的科学成果,尤其是理论成果,您怎么看待这个问题?

A:我想从效率上来讲,最好的方式自然是能够聚拢一些杰出的大科学家,让他们来吸引教授、训练人才。因为一个资深的科学家,他对整个领域的视野会很广,对于培养年轻人,也有一整套方法。

其次是如何在研究系统中,让年轻人才,有出头的机会,怎么样能够让做得好跟做得普通的,有一个分开来的机制,有一套奖励的机制。

我觉得中国在过去这 10 年、5 年的时间里,已经开始有成果效果。现在我们的计算机科学领域,已经逐渐能够引进或者培养不少杰出人才,而且他们的工作基本已经进入了全球一流的水平。所以只要继续这样的措施,虽然会慢一些,但未来的五年到十年来讲,总会看到收获。

Q:姚班能够成为世界一流的计算机人才摇篮的关键是什么?

A:对于中国来说,能够组建出世界上最出色的本科班之一,这件事情其实并不是那么困难。

第一点,我们的学生非常好,从中学毕业开始,他们绝对就是全世界最出类拔萃的人才。我想在清华,我们所能够收到的学生比起美国的任何一个顶尖大学都不逊色。

第二点,我们一个优势在于选拔方式。这些学生基本上都是全能的,他们不仅是单一学科好,他们所有的学科都非常顶尖。

第三点,我们有一个相当坚定的办学理念,,我们的学生是最好的高中毕业生,他毕业后,也必须要成为世界上最好的本科班的毕业生。

所以我们的训练方法非常严格,还会给他们各种接触到许多跨领域研究的机会。

想培养出好的本科生,不是那么困难的事情,中国的其他大学绝对可以复制像这样的模式。最重要的是,要有一个队伍,有一群老师,他们对于教学和培育年轻人有兴趣,并且学校给予他们这个空间,让他们能够来做这个事情。

Q:姚班的成功是否有可复制性,有什么可总结的经验?

A:当时我们说要把姚班培养成一个能够与麻省理工、斯坦福同等水平的人才培养库,现在可以说已经超额达到了目标。我们现在 320 位姚班学生,我觉得比那些学校的学生还要好。

如果要从这件事上总结一点经验的话,是我觉得是环境的重要性。

大家之前对中国学术环境总有一个误解,认为中国人的学术素养够了,但创造力不够。不过其实,在我看来环境有很大的原因,如果足够的带动、示范作用,周围的环境都满是创造力、思想活泼的教授,那学生自然也会变得跟他们一样,所以我不认为「创造力」缺乏可以成为我们科技原创发展不足的原因。

我们也不要怕别人说搞「精英教育」,环境的作用、示范带动的作用,会加速我们整个科学领域的进步。当然你也可以说一切顺其自然,中国经过 30、50 年发展也能实现,但我们不能等待了,我们这一代人都等不起了,国际环境也不允许我们顺其自然发展,我们必须要用很短的时间做好科技方面的良性循环。


关于量子计算和 AI 的关系

两个领域都是未来的重要科研领域,无论哪个领域的突破都将会让人类社会发生翻天覆地的变化。不过目前来说,二者之间的关系还很模糊,但量子计算对于计算能力的提升未来必定会帮助人工智能获得很大提升。

Q:您曾说过希望在清华做出世界上第一台量子计算机,那在您看来目前的量子计算处在一个什么样的水平?它和 AI 之间是否会有些关联?

A:我想量子计算和人工智能基本上是两个不一样的方向,当然现在也有科学家在演习量子的人工智能,不过那个是一个比较远期的憧憬。现在我想光是量子计算机和人工智能单独来讲,都是非常大且充满了挑战的领域。

我们可以说计算机基本上它是有硬件还有软件,人工智能基本上可以说是一种软件的发展,跟机器跑不跑得快,它是有作用的,但是它不是一个最核心的问题。在过去的二十年科学家已经对于量子计算机应该长什么样、怎么运作、原理是什么……等这些问题在理论上都已经非常清楚了。

现在的问题就在于如何实现量子计算机的设计概念,能够做出一个可以看到、可以操作的机器。

现阶段大家都清楚量子计算机将来一定会出现,而且会产生相当大的影响。但当问题是在还没出现之前,没人知道到底是五年还是十年。一些比较有远见的大公司,像 IBM、谷歌、英特尔,其实他们已经看到了未来,就是商用量子计算机必然会是最先出现的。

Q:那未来量子计算将会带来哪些改变和影响?

A:量子计算所带来的最大的改变就是计算能力上的提升,它能够做到很多电子计算机不能够做到的,比如说破解密码。更重要的,是量子计算机的出现能解决很多现有科学研究中的重大问题。

比如化学上想要了解一个大分子,现在基本只能依靠都在靠实验;物理上想要了解一个大的物理系统,只能依靠很粗糙的理论方法,都没有一个彻底解决的方案。

有了量子计算机之后,我们基本上就可以破解物质的结构,这就意味着将来能够制造出一些新型的材料、新的药物,这些都是需要能够解决量子方程式,只能通过量子计算机才能完成。所以在未来量子计算机一旦做出来,那会是一个翻天覆地的变化。


人物后记

在今年二月中国科学院历史上首次增添了两名放弃外国国籍成为中国公民的中国科学院外籍院士,这两个人一个是杨振宁,而另一个正是姚期智。

姚期智教授在 2004 年回国担任清华大学高等研究中心教授,并开设了国内首门计算机理论课程,从根本上夯实了国内计算机本科课程的理论基础。隔年又创办了现在大名鼎鼎的「姚班」,培养出了一大批中国计算机科学的顶尖人才,包括中国计算机编程第一人楼天城,还有旷视科技的三位创始人印奇、杨沐、唐文斌也都是姚班走出来的学生。桃李满天下的「姚班」对于计算机理论科学行业的贡献早已是世界级别,而姚期智教授本人对国内顶尖学术人才的培育更是功不可没。

截至 2016 年 12 月,姚班学生为论文通讯作者或主要完成人的已发表论文达 121 篇,有些文章甚至达到了博士毕业的水准,并有 42 位优秀姚班学生被选派参加国际会议并作论文宣讲。

姚期智教授对于中国计算机科学领域的贡献价值以及很难估量,不论是算法理论的多样性研究,或是带动了计算机科学与物理学之间的联系,又或是计算机尖端人才的培育工作,他都在其中扮演了无法替代的角色。在采访中姚期智教授还表面了自己未来会继续钻研人工智能理论研究领域,并承诺再过两三年可能会给大家有所交代。

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