驅動人工(gōng)智能技術蓬勃發展的是各行各業積累的大(dà)數據。可以說，正是在大(dà)數據的“喂養”下(xià)，人工(gōng)智能技術才真正茁壯成長。

　　據科技日報報道，在香山科學會議第667次學術讨論會上，與會專家指出，大(dà)數據的“紅利”效應正在逐漸減弱，人工(gōng)智能技術的單點突破難以持續支撐行業發展，亟須在數據科學和計算智能方面突破一(yī)些關鍵核心技術。

　　主流AI算法未充分(fēn)考慮大(dà)數據複雜(zá)性

　　人們常常用海量性、多樣性、高速以及價值密度低來描述大(dà)數據的特點。但真實的大(dà)數據往往更加複雜(zá)，比如具有不完全性、不确定性、動态性、關聯性等特點。反觀經典的人工(gōng)智能算法，它們對數據的假設往往過于簡單。比如，假設數據是靜态的，産生(shēng)于獨立同分(fēn)布的采樣過程；訓練數據是可靠的、數據所承載的信息是完全的等。

　　“數據的真實複雜(zá)性和算法的簡單假設之間存在着巨大(dà)鴻溝，這使得經典智能算法在很多複雜(zá)任務上表現欠佳，亟待進一(yī)步的研究和探索。”會議執行主席之一(yī)、中(zhōng)國科學院院士梅宏強調，大(dà)數據是人工(gōng)智能獲得成功的物(wù)質基礎，但目前主流的人工(gōng)智能算法并未充分(fēn)考慮大(dà)數據本身的複雜(zá)性。

　　從計算和通信領域看，大(dà)數據與人工(gōng)智能技術在大(dà)規模工(gōng)程化應用方面取得了長足進步。然而，大(dà)數據處理的技術進步主要體(tǐ)現在：以軟硬件垂直優化和體(tǐ)系重構的極端化方式來适應數據規模、傳輸帶寬和處理速度的提升，研究人員(yuán)對大(dà)數據固有的非确定性和複雜(zá)性尚沒有深刻認識；與此同時，人工(gōng)智能技術也面臨魯棒性、可解釋性和複雜(zá)系統認知(zhī)瓶頸等挑戰。

　　梅宏進一(yī)步指出，當前數據智能存在低效、不通用以及不透明三大(dà)問題。“現在的數據智能就像工(gōng)業革命前的‘蒸汽機原型’一(yī)樣，低效而昂貴；它隻能針對不同應用定制不同模型，難以建立通用模型。”梅宏說，更重要的是，當前并沒有對數據智能形成深刻認識，隻是知(zhī)其然，而不知(zhī)其所以然。

　　人機融合或可彌補數據自動推理弱點

　　在中(zhōng)國科學院自動化研究所研究員(yuán)陶建華看來，雖然當前人工(gōng)智能在數據自動推理中(zhōng)依然面臨很多技術難點，但是人機融合的推理方式可以有效地彌補這些弱點。人機融合推理着重于研究一(yī)種由人和機器相互協作下(xià)的新的推理模式，包含“機器懂人”和“人懂機器”兩方面的含義。

　　對人的推理思維的理解是“機器懂人”的關鍵。其核心問題是如何構建能夠反映人推理過程的思維形式化計算方法。該方法将人的推理思維形式化描述、概率推理、構建知(zhī)識圖譜，以及與現實場景的信息進行有機融合，從而可以将人的推理過程有效的輸入到機器中(zhōng)，并與機器的推理網絡進行結合。

　　此外(wài)，解決“人懂機器”問題将有助于人對機器智能輔助增強。機器推理過程的可解釋性，對于構建人機融合的推理過程尤爲關鍵。過程可解釋的機器推理方法提供了解決問題的新方法，适當的擴展流程，并最大(dà)限度地減少人爲錯誤的機會，可以幫助人類和機器協同做出更爲準确和迅速的推理與判斷。

　　微軟亞洲研究院副院長劉鐵岩結合他們的實際工(gōng)作舉例道：“我(wǒ)們在深度強化學習的基礎上，利用‘完美教練’技術來處理信息的不完全和不确定性，從而很好地解決了麻将這一(yī)複雜(zá)的博弈問題。我(wǒ)們的算法在2019年3月登陸知(zhī)名的競技麻将平台，經過5000局的鏖戰，成功晉級十段，其穩定段位顯著超越人類頂級選手，成爲首個超人麻将AI。”這是在處理數據不完全性和不确定性方面做出的有益嘗試。

　　劉鐵岩指出，大(dà)數據特性在不斷演化，且愈發複雜(zá)。新型智能算法需要針對數據特點有的放(fàng)矢地解決問題，這樣才能填補數據與算法間的鴻溝，使人工(gōng)智能綻放(fàng)更多的價值。（記者陸成寬）

　　讀完本報道讓我(wǒ)們了解到，人工(gōng)智能的發展還存在很多尚未解決的問題，需要大(dà)數據的發展和支持，還有更深的領域值得我(wǒ)們去(qù)探索。中(zhōng)山網訊科技也在人工(gōng)智能領域積極的探索，并在人工(gōng)智能公園、人工(gōng)智能博物(wù)館等方面積累了豐富的經驗，更多相關信息，歡迎您咨詢中(zhōng)山網訊科技！

責任編輯：中(zhōng)山網站建設
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