人工智能的路在何方

在有中國自主知識產(chǎn)權的新一代人工智能通用算法、自律學(xué)習SDL（Self Discipline Learning ）發(fā)布三周年之際，以此文回顧自律學(xué)習SDL三年來(lái)所走過(guò)的路。

一、中國人工智能的真實(shí)現狀

發(fā)展人工智能的重要性已眾所周知，可嘆的是中國至今沒(méi)有自己的通用人工智能算法。目前，在中國廣泛使用的通用人工智能算法是本身帶有嚴重缺陷、連發(fā)明人Hinton教授都因無(wú)法克服于2017年就宣布放棄要推倒重來(lái)的深度學(xué)習算法DL（Deep  Learning  ）算法。

從學(xué)術(shù)上看，深度學(xué)習DL在人工智能發(fā)展史上，因比以往的人工智能算法先進(jìn)，占有一代算法的位置和有一定技術(shù)貢獻。在應用場(chǎng)景不復雜的如：圖像識別、人臉識別、語(yǔ)音識別等，深度學(xué)習DL還是有一定的應用效果，但遠達不到現在宣傳的神奇效果和可廣泛應用特點(diǎn)。反而因深度學(xué)習DL存在不可解釋問(wèn)題，如專(zhuān)家所說(shuō)，用深度學(xué)習DL訓練機器學(xué)習，有時(shí)機器會(huì )將受訓練所學(xué)的山體識別成狗。更危險的是因深度學(xué)習DL有黑箱存在，不知會(huì )在何時(shí)出現造成死機，后果難料。近日，中國科學(xué)院大學(xué)（國科大）團隊研究發(fā)現，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將成為“病毒軟件”惡意嵌入肆意傳播的載體，并可規避防病毒引擎的安全掃描。這意味著(zhù)只要黑客需要，他們現在已經(jīng)或今后隨時(shí)可在用深度學(xué)習算法的人工智能應用中嵌入他們的“病毒軟件”，還不能發(fā)現，隨時(shí)任由他們肆意啟動(dòng)“病毒軟件”達到他們的惡意目的。

對于存在如此嚴重的深度學(xué)習DL，以美國公司為首的國際壟斷公司卻看到深度學(xué)習DL應用常需要無(wú)窮的算力，有很大的出售他們大容量GPU服務(wù)器的商機，就開(kāi)始抄作深度學(xué)習DL。其中最杰出的商業(yè)抄作是大吹大擂機器人Alphgo戰勝人類(lèi)最佳圍棋手。其實(shí)，在該機器人中只用了很少的深度學(xué)習DL，還是存有大量的圍棋規則庫在起作用。但是，為商業(yè)利益，壟斷公司有意掩蓋真象，向公眾大肆做神化深度學(xué)習DL的宣傳，于是深度學(xué)習DL名聲大噪。

同時(shí)，這些壟斷公司又投入巨資開(kāi)發(fā)出一些應用場(chǎng)景的深度學(xué)習DL開(kāi)源軟件，便于用戶(hù)很快照貓畫(huà)虎地應用。還用各種方式和渠道大量培訓出深度學(xué)習DL的應用技術(shù)人員。結果，在很短時(shí)間，深度學(xué)習DL的技術(shù)人員占據了中國各部門(mén)、各單位的人工智能崗位，拿著(zhù)高薪在推廣使用深度學(xué)習DL。

因此，出現中國人工智能的一個(gè)怪現象，沒(méi)有自己人工智能通用算法的中國，上邊在號召大力發(fā)展具有國際戰略競爭意義的人工智能，下邊卻在大力投入巨大資源推動(dòng)和應用外國的深度學(xué)習DL。所以，為什么美國在卡中國高技術(shù)脖子清單中，不見(jiàn)有人工智能。因為，中國從來(lái)就沒(méi)有人工智能的脖子，還需要卡嗎？更費解的是，還從不見(jiàn)政府主管部門(mén)、研究單位提出像集中力量大力研發(fā)操作系統、高端集成電路一樣，大力號召研發(fā)中國自主知識產(chǎn)權的通用人工智能算法。

二、自律學(xué)習SDL是逆流的創(chuàng )新發(fā)明

自律學(xué)習SDL是我們聯(lián)盟理事，日本阿波羅株式會(huì )社和天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士（中國籍）在業(yè)界首先發(fā)表論文指出深度學(xué)習DL存在的一些嚴重缺陷，并基于自己在日本從事三十多年的人工智能積累的經(jīng)驗獨立發(fā)明的。自律學(xué)習SDL完全是針對在人工智能占主流的大模型、大數據、大硬件的深度學(xué)習DL算法，逆流發(fā)明的小數據、小模型、小硬件的在性能和用途都大大超過(guò)深度學(xué)習DL的具有中國知識產(chǎn)權的新一代人工智能通用算法。

自律學(xué)習SDL是于2018年8月18日，《北京世界機器人大會(huì )》上的我們聯(lián)盟主辦的“新一代人工智能創(chuàng )新發(fā)展論壇”上由顧澤蒼博士親自正式發(fā)布。

為顯示自律學(xué)習SDL的強大功能，顧澤蒼博士選擇可以代表人工智能最復雜和最高應用水平的自動(dòng)駕駛，做為自律學(xué)習SDL的首個(gè)應用攻關(guān)項目。顧澤蒼博士帶領(lǐng)他的二十幾人的小技術(shù)團隊，利用很少的不到二千萬(wàn)的資金，在不到一年的短短時(shí)間內，做出當今世界所有研制自動(dòng)駕駛的單位，僅在自動(dòng)駕駛的感知功能上應用深度學(xué)習DL，投入數以?xún)|計的巨資，組織龐大的技術(shù)隊伍，最長(cháng)苦苦努力十多年還達不到滿(mǎn)意的感知程度時(shí)，顧博士團隊不僅在其他研制自動(dòng)駕駛的單位所進(jìn)行的自動(dòng)駕駛的感知功能上，還在其他研制自動(dòng)駕駛的單位沒(méi)進(jìn)行的自動(dòng)駕駛的更難的決策和控制功能上都用自律學(xué)習SDL實(shí)現，并創(chuàng )造出多目的非線(xiàn)性隨機最佳閉環(huán)控制的理論，率先在世界研制出全用人工智能行駛的燃油、電動(dòng)和混合動(dòng)力三種自動(dòng)駕駛汽車(chē)，并已在天津的市內道路進(jìn)行路測一年多。該團隊所研制的自動(dòng)駕駛車(chē)與社會(huì )車(chē)輛多車(chē)道同行自如處理復雜情況、在人員密集的商業(yè)街隨機安全穿行、以80多公里高速在大弧度彎道行駛等現場(chǎng)演示，讓外單位來(lái)考察的人員信服和贊嘆。

中國現有世界上最多的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位，這又是中國人工智能的一個(gè)怪現象?，F在有越來(lái)越多的人工智能專(zhuān)家發(fā)文指出深度學(xué)習DL存在的不可解釋性、黑箱等嚴重缺陷。試想，一旦用戶(hù)知內情，有多少人愿冒險，敢日常駕駛用存在安全隱患的深度學(xué)習DL研制出來(lái)的自動(dòng)駕駛車(chē)呢？很明顯，因不能完全去掉深度學(xué)習DL存在的嚴重缺陷，在自動(dòng)駕駛上應用深度學(xué)習DL是起始性的錯誤。但是，為什么還有很多單位前赴后繼地投入幾十億、上百億的人民幣在不停的研發(fā)自動(dòng)駕駛呢？因為，研發(fā)自動(dòng)駕駛的一些單位在研發(fā)自動(dòng)駕駛所投入的錢(qián)，經(jīng)過(guò)包裝和炒作可早在股市和其他各種獎勵和補貼等方面名利雙收了！還有用深度學(xué)習研發(fā)自動(dòng)駕駛的一些單位，雖然沒(méi)有收回投資，但已經(jīng)投入了很多資金，因不好向投資商交待等種種難言的原因還在堅持著(zhù)等待機會(huì )，以為反正國內外領(lǐng)頭的大投入的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位還都沒(méi)做出來(lái)，還是可以說(shuō)的過(guò)去。

三、自律學(xué)習SDL算法無(wú)助的發(fā)展環(huán)境

叁年來(lái)的自律學(xué)習SDL的推廣應用所遇到的怪現象，不僅出現在研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位，凡在深度學(xué)習DL應用上已投大資金和已獲得名利的單位和人士，都不愿看到被他們推崇的，帶來(lái)利益的深度學(xué)習DL存在的嚴重缺陷被人知曉，都在有意無(wú)意地在阻礙優(yōu)于深度學(xué)習DL算法的新的人工智能算法的出現和替代深度學(xué)習DL被廣泛應用的可能。

更難以讓人理解的是，為推薦自律學(xué)習SDL我們聯(lián)盟找過(guò)國家有關(guān)部門(mén)、學(xué)會(huì )、協(xié)會(huì )，一些著(zhù)名的研究院、實(shí)驗室、大專(zhuān)院校、國有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、上市公司、投資單位；還有一些院士、專(zhuān)家、教授等專(zhuān)業(yè)人士。這些單位和人士一知道自律學(xué)習SDL是針對深度學(xué)習DL存在的嚴重缺陷發(fā)明的，有應用案例可證明其功能和應用范圍超過(guò)深度學(xué)習DL，請他們給以驗證或評論時(shí)，都非常禮貌地回避、回絕對自律學(xué)習SDL做深入了解和表態(tài)。所找的投資公司，也因找不到專(zhuān)家給以技術(shù)論證，不能上會(huì )討論投資。

常說(shuō)：如果認為大家都錯了時(shí)，應該考慮是自己錯了。但是，在中國人工智能出現的怪現象，可讓人感覺(jué)不是這樣。因為，國家和各級政府都為促進(jìn)我國人工智能的發(fā)展每年都投入了巨資扶持，發(fā)布了戰略發(fā)展規劃和制定出一系列政策給以支持，結果卻不盡人意。

2018年11月，為加快推動(dòng)我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新發(fā)展,落實(shí)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計劃(2018-2020年)》，工信部發(fā)布和舉辦了《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》活動(dòng)，還在中央電視臺的《新聞聯(lián)播》隆重做了宣傳。我們聯(lián)盟以顧博士發(fā)明的自律學(xué)習SDL與一汽的啟明信息技術(shù)股份有限公司聯(lián)合從《揭榜工作方案》選“視頻圖像身份識別系統”做了申報，按活動(dòng)要求經(jīng)一汽總公司批準報到工信部。我們還去工信部做了項目匯報。最后，該活動(dòng)經(jīng)主辦單位組織專(zhuān)家評審，評出的入圍方案都是用深度學(xué)習DL，沒(méi)有用其他算法的方案。揭榜本應不同才有意義，都一樣就達不到通過(guò)揭榜發(fā)現和支持人工智能創(chuàng )新算法的目的。

2019年8月，為推動(dòng)我國人工智能技術(shù)創(chuàng )新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，科技部制定了《國家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺建設工作指引》?？萍疾繂?dòng)建設了十五家國家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺，所樹(shù)立起的典型是：“自動(dòng)駕駛（百度）、城市大腦（阿里云）、醫療影像（騰訊）、智能語(yǔ)音（科大訊飛公司）、智能視覺(jué)（商湯集團）、視覺(jué)計算（上海依圖）、營(yíng)銷(xiāo)智能（明略科技）、基礎軟硬件（華為）、普惠金融（中國平安）、視頻感知（?？低暎?、智能供應鏈（京東），圖像感知（曠視）、安全大腦（360）、智慧教育（好未來(lái)）、智能家居（小米）?！比欢?，這些企業(yè)所用的人工智能，都是深度學(xué)習DL。

叁年來(lái)，我們在推廣自律學(xué)習所找的國內的管理部門(mén)、研究單位、大專(zhuān)院校和企業(yè)的領(lǐng)導、專(zhuān)家、教授、技術(shù)人員時(shí)所遇到的是有人在有意、有人在無(wú)意，還有些人是無(wú)奈地在大力推廣和使用深度學(xué)習DL。

在這樣的中國人工智能被深度學(xué)習DL牢牢綁架的環(huán)境中，顧博士發(fā)明的中國自主知識產(chǎn)權的人工智能自律學(xué)習SDL遭到冷遇和得不到支持就不見(jiàn)怪了。

四、自律學(xué)習SDL算法的技術(shù)先進(jìn)性

清華大學(xué)人工智能研究院院長(cháng)張鈸院士指出：“行業(yè)崇尚深度學(xué)習，但它本身的「缺陷」決定了其應用的空間被局限在特定的領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識別、語(yǔ)音識別。而目前深度學(xué)習似乎已經(jīng)到了瓶頸期，就算財力和算力仍在不斷投入，但深度學(xué)習的回報率卻沒(méi)有相應的增長(cháng)。目前基于深度學(xué)習的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板，此前由這一技術(shù)路線(xiàn)帶來(lái)的『奇跡』在 AlphaGo 獲勝后未再出現，而且估計未來(lái)也很難繼續大量出現?！?/p>

  近日，中國工程院陳左寧副院長(cháng)介紹了人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢：

趨勢一、向無(wú)監督的方向發(fā)展。

趨勢二、可解釋?zhuān)╔AI）越來(lái)越重要。

趨勢三、人工智能的自學(xué)習、自演化。

趨勢四、多種算法、模型的有機結合。

趨勢五、人工智能應用需求需要關(guān)注全生命周期。

趨勢六、分布式、分散式的需求越來(lái)越突出。

趨勢七，深度推理。

陳左寧院士提出的人工智能七大發(fā)展趨勢，做為當前人工智能主流的深度學(xué)習DL不具備，理應盡快淘汰和替代。

  近日，顧博士也介紹了他發(fā)明的新一代人工智能通用算法自律學(xué)習SDL具有的七大特點(diǎn)。自律學(xué)習SDL的七大特點(diǎn)具體如下：

特點(diǎn)一、是超越無(wú)監督機器學(xué)習，超越自監督機器學(xué)習的，已跨越到自律學(xué)習的模型。

特點(diǎn)二、完全可以解釋的，不通過(guò)組合訓練數據，不一定需要GPU的贏(yíng)家加速，可以根據應用自己搭建所需要的模型結構。

特點(diǎn)三、在自律機器學(xué)習模型下，可使模型不需要人的介入自動(dòng)的處于最佳的范式。

特點(diǎn)四、打開(kāi)深度學(xué)習DL的黑箱，搞清不為人知的內在機理，做到多種模型的優(yōu)勢融合，可使機器學(xué)習獲得最大的泛化能力。

特點(diǎn)五、分布式，分散式的機器學(xué)習系統。是由大量的小的自律機器學(xué)習模型構成的概率空間自律聚類(lèi)的大的機器學(xué)習系統。

特點(diǎn)六、具有深度機器感知，深度機器理解與深度決斷的機器意識能力。

特點(diǎn)七、可在深度學(xué)習不能的工業(yè)控制、智能終端等嵌入式系統廣泛應用。

自律學(xué)習SDL的七大特點(diǎn)與陳左寧院士介紹的人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢高度符合，理應盡快扶持發(fā)展和推廣應用。

值得一說(shuō)的是，正是自律學(xué)習SDL的這些特點(diǎn)是我們中國嵌入式系統產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)現本聯(lián)盟理事、顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習SDL和兩年來(lái)堅持不懈地宣傳和推廣自律學(xué)習SDL的主因。自律學(xué)習SDL的發(fā)明和應用，將使無(wú)處不在的嵌入式系統從第一代分立元件、第二代軟件編程、第三代專(zhuān)用芯片、引進(jìn)第四代人工智能時(shí)代。

目前、對于顧博士自己獨立發(fā)明的自律學(xué)習SDL先進(jìn)性，因為在顧博士沒(méi)有做系統的技術(shù)宣傳和培訓之前，沒(méi)有也不可能有專(zhuān)家做出全面客觀(guān)的論證。自律學(xué)習SDL的先進(jìn)性，可通過(guò)驗證在自動(dòng)駕駛上和在其他項目上的應用效果，得到最有說(shuō)服力的科學(xué)認證。

五、自律學(xué)習SDL算法的產(chǎn)業(yè)化

大模型、大數據、大硬件的屬人工智能仿生派的外國的深度學(xué)習DL已主導國內人工智能領(lǐng)域多年，廣為認知；但已顯現出嚴重缺陷，特別是黑箱的存在和可嵌入惡意軟件的危害，開(kāi)始引發(fā)社會(huì )上產(chǎn)生人工智能又要走入低谷的議論。

小模型、小數據、小硬件的屬人工智能算法派的中國的自律學(xué)習SDL剛進(jìn)入人工智能領(lǐng)域三年，因種種原因，還鮮為認知；但已顯現出技術(shù)優(yōu)勢，可以扭轉由深度學(xué)習DL產(chǎn)生的這次人工智能熱出現大降溫趨勢，將會(huì )替代深度學(xué)習DL引領(lǐng)這次人工智能熱繼續向高潮發(fā)展。

自律學(xué)習SDL要能擔起人工智能的主流使命，必須要實(shí)現產(chǎn)業(yè)化。首先自律學(xué)習SDL要在廣泛應用中檢驗得到業(yè)界認可，需要在社會(huì )廣泛宣傳讓大眾知曉，需要經(jīng)培訓大量用戶(hù)都能簡(jiǎn)便使用和用好，需要及時(shí)提供滿(mǎn)足用戶(hù)需求的升級產(chǎn)品和服務(wù)等等。

要實(shí)現自律學(xué)習SDL產(chǎn)業(yè)化還要有許多工作要做，如研發(fā)和完善在自動(dòng)駕駛和其他更多領(lǐng)域的應用案例、編輯出版教材和實(shí)驗指導書(shū)、研制自律學(xué)習SDL的模組和技術(shù)應用開(kāi)發(fā)板、組織自律學(xué)習SDL技術(shù)教學(xué)和應用培訓班、開(kāi)展應用成果交流和評定、制定有關(guān)技術(shù)標準和人才技術(shù)水平認證體系、在模組應用經(jīng)驗基礎上研制自律學(xué)習SDL的世界第一個(gè)人工智能的“智力”集成電路芯片、研究和推出自律學(xué)習SDL的升級版本等等。這些產(chǎn)業(yè)化的工作憑一個(gè)企業(yè)之力是無(wú)法完成的，需要更多的企業(yè)和單位參與，需要廣泛借助社會(huì )資源才有可能完成。調動(dòng)社會(huì )資源的最有效形式就是充分發(fā)揮我國制度的優(yōu)勢，由政府出面組織社會(huì )資源投入，才能達到集中力量辦大事的目標。

人工智能是關(guān)系到國家技術(shù)發(fā)展的戰略大事，更需要國家有關(guān)部門(mén)將這一“沒(méi)脖子”人工智能通用算法與“卡脖子”的5G、操作系統、高端集成電路等一同給以高度重視，制定出有效的扶持政策，組織起社會(huì )力量，以研制“兩彈一星”精神和行動(dòng)，盡快讓具有中國知識產(chǎn)權的通用人工智能算法創(chuàng )新發(fā)展和廣泛應用起來(lái)。