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用數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)

hl5C_deeptechch ? 來(lái)源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2021-01-06 15:02 ? 次閱讀

12 月 10 日 - 11 日,由浙江省委人才辦、紹興市委市政府、《麻省理工科技評(píng)論》主辦的全球青年科技領(lǐng)袖峰會(huì)暨《麻省理工科技評(píng)論》中國(guó) “35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人” 頒獎(jiǎng)典禮在紹興上虞舉行?!?5 歲以下科技創(chuàng)新 35 人” 2020 年中國(guó)榜單正式發(fā)布。

在現(xiàn)場(chǎng),北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院秦曾昌教授通過(guò)主題演講,分享了在人工智能AI)與計(jì)算思維的領(lǐng)域的一些探索和思考。

秦曾昌表示,人類的認(rèn)知可以被近似看成是一種系統(tǒng)的信息處理過(guò)程,這個(gè)研究思路基本奠定了今天人工智能研究的基礎(chǔ)。

用數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)

如果說(shuō)物理學(xué)是通過(guò)數(shù)學(xué)方程式來(lái)解釋自然法則的科學(xué),那么人工智能就是使用算法來(lái)解釋人類思維法則的科學(xué)。

秦曾昌指出,人類的認(rèn)知可以近似被看成是一種信息處理系統(tǒng),把人類信息處理的過(guò)程描述為可被計(jì)算的數(shù)學(xué)關(guān)系,這是現(xiàn)代人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。

布爾代數(shù)是最早通過(guò)數(shù)學(xué)研究人類思維規(guī)律的嘗試,雖然在初期因?yàn)槿狈ξ锢肀尘皩?dǎo)致進(jìn)展緩慢,但隨著研究的深入,布爾代數(shù)在數(shù)學(xué)、邏輯演算、集合論等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。

1937 年,圖靈(計(jì)算機(jī)之父)在戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)期通過(guò)對(duì)于德軍密碼破譯的研究,開(kāi)始深入地考慮如何通過(guò)有限的步驟來(lái)證明一個(gè)命題的真?zhèn)?。從而?gòu)建了 “圖靈機(jī)” 的思想模型,成為我們今天計(jì)算機(jī)的理論基礎(chǔ)。

后來(lái)由于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,以前被用于計(jì)算電路的繼電器漸漸用晶體管所替代。通過(guò)利用 0 和 1 的邏輯運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)算數(shù)運(yùn)算,成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)發(fā)展的核心技術(shù)。

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計(jì)算思維是人類解決問(wèn)題的一種方式

值得注意的是,雖然目前計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力已經(jīng)足夠強(qiáng)大,計(jì)算思維、編程思維也被教育界頻頻提起,但是計(jì)算思維并不等價(jià)于編程,它有更豐富的內(nèi)涵和外延。

“我們認(rèn)為計(jì)算思維是人們用機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的思路和方法,而編程更像是解決這種問(wèn)題的一種工具。你可以用筆手寫(xiě)也可以用電腦打字,但是會(huì)打字或?qū)懽植⒉荒苷f(shuō)明你是個(gè)有著豐富內(nèi)涵作家,但是如果你是個(gè)作家,你一定必須會(huì)寫(xiě)字?!?秦曾昌說(shuō)。

計(jì)算思維是人類通過(guò)計(jì)算解決問(wèn)題的一種方式。尤其在面對(duì)復(fù)雜運(yùn)算問(wèn)題的時(shí)候,計(jì)算思維能極大提升解決問(wèn)題的效率。同時(shí),計(jì)算思維中的方法和模型拓展了人類的思維,可以預(yù)測(cè)未來(lái)的更多可能。

計(jì)算思維主要包含但并不局限于以下四個(gè)大部分:

分解:把一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題或系統(tǒng)分解成更小、更容易處理的模塊。

模式識(shí)別:尋找問(wèn)題之間和或數(shù)據(jù)背后潛在的規(guī)律。

抽象:現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的抽象化、數(shù)學(xué)化,忽略不相關(guān)的繁文縟節(jié)。

算法:為問(wèn)題制定一個(gè)基于計(jì)算的解決方案,或解決問(wèn)題所遵循的規(guī)則。

秦曾昌表示,“計(jì)算思維的過(guò)程,就是一個(gè)化繁為簡(jiǎn)的過(guò)程。我們希望把復(fù)雜的問(wèn)題分解成簡(jiǎn)單的小問(wèn)題,每個(gè)小問(wèn)題單獨(dú)用一個(gè)模塊化的解決辦法單獨(dú)擊破,這是計(jì)算思維方式解決復(fù)雜問(wèn)題的主要方法之一?!?/p>

與人類思維相比,計(jì)算思維更看得見(jiàn)摸得著。秦曾昌表示,用計(jì)算思維來(lái)解決問(wèn)題的方式需要我們理解編程,在某些問(wèn)題的處理方面,計(jì)算思維也具備優(yōu)于人類思維的能力:

遞歸和循環(huán):以倫敦地鐵線路圖為例,選取地圖上任意兩個(gè)地點(diǎn),從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)有多少路徑,哪一條最省時(shí)間,哪一條換乘最少,這類問(wèn)題特別適合用機(jī)器來(lái)解決,通過(guò)計(jì)算能力換取最佳路徑。

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誤差修正(Error Correction):計(jì)算思維是從預(yù)防、保護(hù)、遏制和錯(cuò)誤糾正等環(huán)境中進(jìn)行思考的。這就要求編程過(guò)程中的嚴(yán)謹(jǐn)性。

“我們?cè)谏罨蛘咂渌矫嫣幚韱?wèn)題的時(shí)候總會(huì)遇到錯(cuò)誤,但是編程的時(shí)候是不允許有任何錯(cuò)誤的,任何一個(gè)符號(hào)都可以讓結(jié)果失之毫厘、謬以千里?!?秦曾昌表示。

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秦曾昌稱,計(jì)算思維可以用來(lái)解決很多實(shí)際問(wèn)題,以視覺(jué)為例,這也是人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題。

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人類的視覺(jué)實(shí)際上是有欺騙性的。某種程度上來(lái)講,人看到的視覺(jué)有時(shí)候還不如機(jī)器。

“計(jì)算思維就是將所有的圖片變成像素和矩陣,每一張圖都是高維空間里的點(diǎn),我們通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的函數(shù)之后把這些點(diǎn)分開(kāi),這個(gè)就是今天機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能主流的方法?!?/p>

人類處理問(wèn)題的時(shí)候,都會(huì)受到視覺(jué)偏見(jiàn)的影響,但機(jī)器某種程度上會(huì)消除這種偏見(jiàn)。從這個(gè)角度來(lái)看,機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用包括人臉識(shí)別、掌紋、指紋識(shí)別等,是可以超過(guò)人類對(duì)此類問(wèn)題處理的能力。

除此之外,計(jì)算思維還會(huì)在大數(shù)據(jù)、醫(yī)療、科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮作用,還有一些更復(fù)雜的領(lǐng)域可以用計(jì)算思維去描述。

“比如樹(shù)上的葉子,每個(gè)都形狀各異,雖然沒(méi)辦法用一個(gè)公式去描述它們,但是在 ‘人工生命’的研究領(lǐng)域,你可以通過(guò)算法把系數(shù)做一些調(diào)整,利用自動(dòng)程序而生成了很多不同形狀的虛擬葉子?!鼻卦e例說(shuō)道。

像生命科學(xué)這樣的領(lǐng)域包含了很多生物的復(fù)雜性,不是所有的東西都能用公式來(lái)定義。我們研究人工智能,就是讓機(jī)器通過(guò)模型和算法找到事物之間的聯(lián)系。“從這個(gè)角度來(lái)看,也許我們的世界就是一個(gè)被算法描述的世界,甚至連宇宙的形成也是某些算法起到的作用?!?秦曾昌總結(jié)道。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:北航自動(dòng)化教授秦曾昌:人類認(rèn)知信息處理過(guò)程奠定了AI基礎(chǔ)

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