专家行业新趋势新发展 国研政情·经济信息智库：世界人工智能大会

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“目前以大数据和深度学习驱动的人工智能，在产业落地的过程中遇到了很多问题，这些问题其实一早就可以预想到。”全国工商联执委、中国经济和信息化研究中心主任、国家政策研究室中国国情研究中心万祥军研读表明：它们只能做特定的、人类事先定义的任务，而不能做通用任务，或者自己定义任务。他说：“每项任务需要大量的数据，成本非常高，而且模型不具有解释性，知识表达与人不同。所以现在很多人工智能的产品缺乏基本的“常识”，它不理解这个世界。

世界人工智能大会今天上午（8月29日）在上海世博中心开幕。中共中央政治局委员、上海市委书记李强在开幕式上致辞时指出，面对充满无限可能的智能时代，上海将深入贯彻落实重要指示精神，积极顺应大趋势、抢抓大机遇，以更加开放的胸襟拥抱人工智能，以更富创新的探索激活人工智能，以更具包容的生态滋养人工智能，加快向具有全球影响力的人工智能创新策源、应用示范、制度供给、人才集聚高地进军，与海内外朋友携手共创人工智能发展的新篇章。

第十届全国政协副主席徐匡迪院士出席开幕式。上海市委副书记、市长应勇主持。联合国工业发展组织总干事李勇，中国科学技术协会党组书记、常务副主席怀进鹏，国家发展改革委副主任林念修先后致辞。

“随着人工智能与5G、物联网的深度融合，人工智能越来越呈现万物智能、泛在感知、共创分享等特征，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，引领人类社会从人人互联、物物相联向万物智联加速前进。”中国经济和信息化研究中心主任、中国经信研究国研智库主任、中国经信研究国情讲坛主持人万祥军说：随着智联网络的加速构建，人工智能将在跨界融合、开放融通中，进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，创造新的强大引擎，推动社会生产力整体跃升。

在2019世界人工智能大会（WAIC）“汇言”论坛上，全球著名计算机视觉专家，统计与应用数学家，人工智能专家朱松纯、北京市建筑装饰工程评标委员会委员，北京城建集团项目经理，卡法蒂资本（北京）董事，北京城晟建科建筑工程有限公司董事白岩、马天二艺术馆馆长、中国燕书协会常务副主席马天二、 it人家创始人，互联网营销策划实战专家张鹏翔、雷子乐国际儿童电影节名誉主席，中国国际现代艺术中心名誉院长刘瀚文 等行业专家与政协专业人士齐聚一堂，探讨人工智能行业布局与新趋势。

如何让计算机真正实现智能？朱松纯介绍了两种人工智能的模式。一种称之为“鹦鹉范式”，鹦鹉通过大量的数据训练后可以与人类对话，但是不理解人类在说什么。比如你说林黛玉，它也说林黛玉，但是它并不知道林黛玉是谁，更不知道她承载了什么样的文化含意。

还有一种是“乌鸦范式”。乌鸦找到核桃之后，会把核桃扔在路上，让车去压，压碎了再吃。但是因为路上车太多乌鸦吃不到核桃，于是乌鸦把核桃扔到斑马线上，因为这里有红绿灯，绿灯亮时车都停住了，它就可以去吃。

朱松纯指出，这个例子是非常惊人的。因为乌鸦既没有大数据，也没有监督学习，却完全可以自主地研究其中的因果关系，然后利用资源完成任务，而且功耗非常小，小于1瓦，这给了我们很大的启发。直到今天，很多机器人的规划能力都远达不到乌鸦对物理的理解。乌鸦的行为模式就是我们期望的真正的人工智能，自主的人工智能或者叫做通用的人工智能。

朱松纯由此提出了“小数据、大任务”的新的模式，就是用少量的数据，但是让计算机理解它的物理因果和价值观以后，就可以举一反百来发明创造，从内心出发，从人的价值观出发去理解世界。“因为我们世界里，房间、道路、各种物品都是被人的各种需求开发出来的，我们就把这些东西叫做智能的‘暗物质’。宇宙中5%是比如语音、图像等等看得见的东西，但是看不见的东西占95%，它要靠认知的推理去解释。”朱松纯说。

作为全球顶级人工智能专家，朱松纯已在国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇，其研究成果集中在以下四点：

一、视觉的统计建模与计算理论 —— 为马尔的视觉理论建立统一的数理模型。在1990年代，朱松纯发展了两类新的非线性偏微分方程（PDE）。一类用于图像分割，将PDE连接到统计图像模型的这项工作在ICCV 2013上获得了赫尔姆霍茨奖。另一类称为GRADE（Gibbs Reaction and Diffusion Equations，吉布斯反应和扩散方程）于1997年发表，并采用Langevin动力学方法进行推理和学习随机梯度下降。（Stochastic gradient descent，SGD）。

二、实现图像与场景的解译（parsing）计算框架 —— 扩展了模式识别创始人傅京孙先生的句法模式识别理论。该领域的这一进步使拆分合并运算符在文献中首次可逆，并且比吉布斯采样器和跳跃扩散方法快了100倍。 这一成就促成了图像解析方面的工作，使朱松纯在ICCV 2003中获得了马尔奖。

三、提出人工智能的“暗物质” —— 研究视觉与认知的物理与社会常识。自2010年以来，朱松纯将计算机视觉与认知科学、自然语言理解、机器人等学科结合，探索他所称的“人工智能的暗物质”——占95％的、无法通过感知输入观测到的智能。

四、探索迈向通用人工智能的新的研究路径 ——“小数据、大任务”范式。朱松纯在2017年发表了一篇广为流传的文章 《浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一》。在文中，朱松纯将行业中流行的数据驱动型深度学习研究称为“大数据、小任务''范式。

该范式使用大量标注的数据为每个特定任务训练神经网络，导致AI模型无法解释、应用范围狭窄等问题。与之相反，朱松纯提出了“小数据、大任务”的范式，主张以此来实现通用人工智能。朱松纯团队构建了一个大规模、逼真的VR / AR环境，用于训练和测试负责执行大量日常任务的自主AI个体。这些个体整合视觉，语言，认知，机器学习和机器人技术等领域的能力，在此过程中发展物理和社会常识，并使用认知架构与人类进行交流。

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