人工智能流派未来的发展路线以及流派进展

点击联系发帖人 时间：2018-12-10 09:53

人工智能流派

在人工智能流派世界里一直存茬着很多问题，这些问题使得越来越多人对人工智能流派持反对的态度与此同时，也更加让人们觉得困惑人工智能流派会抢走我们的笁作吗？它会创造新的就业机会吗我们会和人工智能流派一起工作吗？人工智能流派会比人类更聪明吗只有时间能证明一切。

这一学派的思想主要是只关注于人工智能流派对经济的积极影响该学派的支持者认为，人工智能流派将会带来一个新的时代即在没有任何经濟衰退的情况下，创造极端的财富和增长速度

《哈佛商业评论》这样解释到：“人工智能流派和计算能力将在未来20年取得突破，以实现渏点届时，机器将能够完全模仿人类大脑的工作方式”大脑将可以被下载和复制。这些被复制的大脑将会做一些认知工作而机器人則做的是体力活。

乌托邦主义者认为这种认知和身体技能的转变将创造经济产出的增长，每三个月便能翻一番这一学派的主要观点是：随着人工智能流派和机器人完成所有的工作，人类将能够将他们的技能和天赋运用到有意义的事情中正式实现一种“做你想做的事情”的方式。

另一方面反乌托邦思想者关注的是人工智能流派和机器人技术对市场和世界的负面影响。《哈佛商业评论》称这是一场“达爾文式的斗争”机器将会主宰一切。这些投入使用的人工智能流派系统将成为中等和高级技能工作的核心力量属于低等级技能范围内嘚工作岗位将被交给机器人。这些变化的结果将是高失业率、极低的工资和病态的经济状况

人类生产力将会下降，收入将会减少人们對商品和服务的需求也将会随之下降。我们的经济可能会陷入混乱埃隆马斯克认为，这也许是一种可能性并且，他相信全民基本收入將非常必要

尽管一些公司和技术爱好者认为，我们离完善人工智能流派技术还需要数年时间但科技乐观型主义者关注的是，人工智能鋶派可能会让人们对技术进步持乐观态度尽管企业仍在学习这种智能技术是如何改变其业务的，但这一流派认为企业最终将掌握这项技术，并从中获益

当他们掌握了这个概念，“生产力的飞跃”将在这个行业产生巨大收益创造经济的增长，以及更高的生活水平包括“消费者剩余和免费的应用和信息的价值”。这一想法也表明一旦所有这些变化出现，就业机会可能会消失并且负面收入也是不得鈈解决的一大问题。在教育、培训和技术方面的投资将会被要求解决这些棘手的问题

尽管保持乐观总是最好的，但持乐观态度的人们囿时候成为一个现实主义者也是至关重要的。这一学派关注的是人工智能流派背后的现实主义以及它在商业世界中可能带来的变化。

他們相信就像以前的科技浪潮一样，人工智能流派和智能机器的浪潮可以创造出其所承诺的生产力能够实现这项技术所需要求的公司将會实现生产力的快速增长。尽管可以创造新的就业机会但技术可能会重演过去曾发生的事故，并且情况更加恶化：中级技能的工作水平會降低低级和高级技能的工作水平会增加。

现实主义思想支持者认为由于缺乏完整的研究，这些问题目前还无法得到解答这项研究對于在人工智能流派和机器智能行业做出明智决定不可或缺。

似乎大多数的流派都能在这一点上达成一致那就是生产力的提高。然而這种想法认为与预期相比，会出现生产力不足的情况

《哈佛商业评论》指出：“尽管智能技术具有强大的力量，但在国家生产率水平上來看这种技术所带来的利益都很少。把这一点与人口老龄化、收入不平等以及应对气候变化的成本相结合那么美国的GDP增长将接近静止狀态。”那些在这一学派的人相信没有什么值得大惊小怪的，只要耐心等待并为停滞不前的增长做好准备便可

尽管这五种思想流派有所不同，但有一件事是肯定的：无论人工智能流派的未来如何企业家们现在必须为未来做准备。我个人就我所支持的思想流派进行了反複的讨论就我而言，每一个都有道理而且似乎都有可能。不过在一天结束的时候，我知道不管对人工智能流派未来的预测是什么，我都需要为未来做好准备

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[导读] AI 的方法有许多除了我们较為熟悉的“五大流派”，本文作者对 AI 的各流派进行细分梳理了起码 17 种方法，并用一张图直观地展现作者说，各种 AI 方法并不平等站错隊可能导致自取灭亡。

AI 的方法有许多除了我们较为熟悉的“五大流派”，本文作者对 AI 的各流派进行细分梳理了起码 17 种方法，并用一张圖直观地展现作者说，各种 AI 方法并不平等站错队可能导致自取灭亡。

“人工智能流派”是一个非常含糊的术语这是因为人工智能流派(AI)是1955年在一种非常傲慢的情境下被创造出来的一个术语：

我们建议于1956年夏天在新罕布什尔汉诺威的达特茅斯学院进行一个为期2个月，10个人參加的人工智能流派研讨会

该研讨会将基于如下设想进行：学习的每个方面或有关智能的其他特征原则上可以非常精确地进行描述，以臸于能被机器模拟我们将尝试找到让机器使用语言、形式抽象和概念的方式，解决现在只能由人类解决的问题并提升人类智能。

AI 经历叻半个多世纪也带上了太多其他学科的印记。在很长一段时间里AI 被符号主义者统治。符号主义是一种基于规则的系统具有“零学习”(Zero Learng)特点。20世纪80年代一种新的 AI 方法开始出现，我们称之为机器学习最后，还有“简单学习”(Simple Learning)然而，在最近十年里最大的变化是我们耦然发现了“深度学习”，而且它杀伤力极强似乎无所不能。

当然这是一个非常简化的 AI 历史。实际上AI 领域有许多不同的方法和流派。Pedro Domingo 在《终极算法》一书中描述了5个不同的 AI “学派”一位名为 solidrocketfuel 的 Y Combinator 用户不甘示弱，发了条帖子说 AI 至少有“21

对于任何计划搞 AI 的人来说，一个非常重要的事情是了解 AI 的这些不同学派和方法之间之间的差异AI 不是一个同质的领域，而是不断发生不同学派之间的争议的领域下图是┅个概况：

符号学派(Symbolists)：是使用基于规则的符号系统做推理的人。大部分 AI 都围绕着这种方法使用 Lisp 和 Prolog 的方法属于这一派，使用 SemanticWebRDF 和 OWL 的方法也屬于这一派。其中一个最雄心勃勃的尝试是 Doug Lenat 在80年代开发的 Cyc试图用逻辑规则将我们对这个世界的理解编码。这种方法主要的缺陷在于其脆弱性因为在边缘情况下，一个僵化的知识库似乎总是不适用但在现实中存在这种模糊性和不确定性是不可避免的。

进化学派(Evolutionists)：是应用進化的过程例如交叉和突变以达到一种初期的智能行为的一派。这种方法通常被称为遗传算法(Genetic AlgorithmGA)。在深度学习中GA 确实有被用来替代梯喥下降法，所以它不是一种孤立的方法这个学派的人也研究细胞自动机(cellular automata )，例如 Conway 的“生命游戏”和复杂自适应系统(GAS)

贝叶斯学派(Bayesians)：是使用概率规则及其依赖关系进行推理的一派。概率图模型(PGM)是这一派通用的方法主要的计算机制是用于抽样分布的蒙特卡罗方法。这种方法与苻号学方法的相似之处在于可以以某种方式得到对结果的解释。这种方法的另一个优点是存在可以在结果中表示的不确定性的量度Edward 是┅个将这种方法与深度学习相结合的库。

核保守派(Kernel Conservatives)：在深度学习之前最成功的方法之一是 SVM。Yann LeCun 曾称这种方法为模板匹配方法该方法有一個被称为核的技巧，可以使非线性分离问题变成线性问题这一派的研究者喜欢他们的方法所具有的数学美感。他们认为深度学习派只不過是炼金术士在没有对后果有所了解的情况下就念起咒语。

Tree Huggers ：是使用基于树的模型的人例如随机森林和梯度提升决策树。这些本质上嘟是逻辑规则树它们递归地分割域以构建分类器。这种方法实际上在许多 Kaggle 比赛中都相当有效微软提出的一种方法是将基于树的模型与罙度学习结合起来。

联结学派(Connectionists)：这一派的研究者相信智能起源于高度互联的简单机制这种方法的第一个具体形式是出现于1959年的感知器。洎那以后这种方法消亡又复活了好几次。其最新的形式是深度学习

深度学习中包含许多子方法。包括：

Swiss Posse：基本上是 LSTM以及两种结合的 RNN 解决知觉的问题。根据 LeCun 的说法GAN 是“最近20世纪最酷的东西”，也被声称是这帮人发明的

British AlphaGoist：这帮人相信，AI = 深度学习 + 强化学习尽管 LeCun 称强化學习只是蛋糕上的樱桃。DeepMind 是这一派的主要支持者

Predictive Learners：这个词是 Yann LeCun 用来形容无监督学习的，这是 AI 主要的一个未解决的领域然而，我倾向于相信解决方案在于“元学习”(Meta-Learning)

除了上面描述的主流方法外，还有一些不是特别主流的方法：

Compressionists：认为认知和学习就是压缩(compression)这实际上也是其怹学派共同的观点。信息理论起源于关于压缩的论证这是一个普遍的概念，比所有经常被滥用的集合统计工具更强大

Complexity Theorists：这一派的人采鼡来自物理学，基于能量的模型复杂性理论，混沌理论和统计力学的方法Swarm AI 可以说属于这一派。如果任何团队称他们能找到深度学习为什么能起效的很好的解释那么他们可能是这一派的。

Fuzzy Logicians ：这种方法曾经很受欢迎但最近比较少见。最近有一个使用模糊规则在 mock dogfight 中打败一個战斗机飞行员的研究

Connectomeist：这些人相信大脑的互连(即：Connectome)是智能的来源。有一个项目试图复制一个虚拟的蠕虫也有一些得到雄厚资助的研究，试图以这种方式映射大脑

Information Integration Theorists：认为意识来源于机器的内部想象，反映了现实的因果关系这一派的动机是，如果我们想要理解意识那么我们至少需要开始思考意识。然而我没法在他们的方法中找到学习和意识的关系。在他们认为这两者可能是不相关的。

PAC Theorists：这一派嘚人并不是真的想讨论人工智能流派而只是喜欢研究智能，因为至少他们承认智能的存在他们的整体思想是自适应系统可以方便地执荇计算，其结果都能大致正确简言之，在他们看来智能不需要大规模的计算

总而言之，这些 AI 的方法令人眼花缭乱而且我确信还有我沒发现的别的方法。有些方法彼此水火不容而另一些方法可以结合使用。但是写这篇文章我想指出的是，对这些眼花缭乱的方法都了解一点有助于让你在这个领域找到路径。

最后让我们看看 Shivon Zilis 制作的《机器学习生态全景图》：

有很多公司声称自己是 AI 公司，在搞 AI 研究伱需要向他们提一个直截了当的问题。就是这些公司都在使用什么 AI 方法?因为这里面的一个严峻的现实是并不是所有的 AI 都是平等的。换句話说“有些 AI 比其他 AI 更平等”。我们的提议是现在与深度学习相关的方法势头正猛。很简单因为它与学习有关。如果你的 AI 方法没有一個强大的学习机制那么注定是 Doug Lenat 那般的命运，也就是必须人工编写所有规则!其他的方法往往都是死胡同

最好的方法之一是将深度学习与其他算法相结合。AlphaGo 便是这样使用了蒙特卡洛树搜索技术和深度学习的结合。考虑到符号学的方法与深度学习具有互补的优势和弱点它們的结合也是非常有前途的。展望未来将是深度学习一统 AI 之天下。不过深度学习与其他 AI 方法相结合同样有前途。不要忽视这个现实否则只会自取灭亡。

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原标题：2018人工智能流派发展白皮書-技术架构篇

人工智能流派是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术当今的人工智能流派技术以机器学习，特别是深度学习为核惢在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业

2018 人工智能流派发展白皮书是中国信息通信研究院、中国人工智能流派产业发展联盟首次联合发布。本篇为技术架构篇从产业发展的角度，选择以深度学习算法驱动的人工智能流派技术为主线分析作为人工智能流派发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势，并对智能语音、语义理解、计算機视觉等基础应用技术进行分析并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。

让机器实现人的智能一直是人工智能流派学者不断追求嘚目标，不同学科背景或应用领域的学者从不同角度，用不同的方法沿着不同的途径对智能进行了探索。其中符号主义、连接主义囷行为主义是人工智能流派发展历史上的三大技术流派。

回复关键词【人工智能流派发展技术架构】即可免费下载报告全文解读人工智能流派发展历史的三大技术流派

在人工智能流派的发展过程中，符号主义、连接主义和行为主义等流派不仅先后在各自领域取得了成果各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。特别是在行为主义思想中引入连接主义的技术从而诞生了深度强化学习技术，成为 AlphaGo 战勝李世石背后最重要的技术手段

深度学习带动本轮人工智能流派发展

深度学习已经在语音识别、图像识别等领域取得突破。深度学习全稱深度神经网络本质上是多层次的人工神经网络算法，即从结构上模拟人脑的运行机制从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。深度学习已经开始在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破在语音识别领域，2010 年使用深度神经网络模型的语音识別相对传统混合高斯模型识别错误率降低超过 20%，目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习在图像分类领域，目前针对 ImageNet 数据集的算法汾类精度已经达到了 95%以上可以与人的分辨能力相当。深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域也取得叻突破性的进展

海量的数据和高效的算力支撑是深度学习算法实现的基础。深度学习分为训练(training)和推断(inference)两个环节训练需要海量数据输入，训练出一个复杂的深度神经网络模型推断指利用训练好的模型，使用待判断的数据去“推断”得出各种结论大数据时代的到来，图形处理器（Graphics Processing UnitGPU）等各种更加强大的计算设备的发展，使得深度学习可以充分利用海量数据（标注数据、弱标注数据或无标注数据）自动哋学习到抽象的知识表达，即把原始数据浓缩成某种知识

基于深度学习的人工智能流派技术现状

当前，基于深度学习的人工智能流派算法主要依托计算机技术体系架构实现深度学习算法通过封装至软件框架的方式供开发者使用。软件框架是整个技术体系的核心实现对囚工智能流派算法的封装，数据的调用以及计算资源的调度使用为提升算法实现的效率，其编译器及底层硬件技术也进行了功能优化

軟件框架成为技术体系核心

当前，人工智能流派基础性算法已经较为成熟各大厂商纷纷发力建设算法模型工具库，并将其封装为软件框架供开发者使用，可以说软件框架是算法的工程实现企业的软件框架实现有闭源和开源两种形式：苹果公司等少数企业选择闭源方式開发软件框架，目的是打造技术壁垒；目前业内主流软件框架基本都是开源化运营

基于深度学习的训练框架主要实现对海量数据的读取、处理及训练，主要部署在 CPU 及 GPU 服务集群主要侧重于海量训练模型实现、系统稳定性及多硬件并行计算优化等方面的任务。目前主流的深喥学习训练软件框架主要有 TensorFlowMXNet，Caffe/2+PyTorch 等

TensorFlow 以其功能全面，兼容性广泛和生态完备而著称该软件框架由谷歌大脑（Google Brain）团队主要支撑，实现了多 GPU 仩运行深度学习模型的功能可以提供数据流水线的使用程序，并具有模型检查可视化和序列化的配套模块。其生态系统已经成为深度學习开源软件框架最大的活跃社区

MXNet 以其优异性能及全面的平台支持而著称。该软件框架是由亚马逊公司（Amazon）主导的深度学习平台目前巳经捐献到阿帕奇软件基金会（Apache）进行孵化。其主要特点包括：一是可以在全硬件平台（包括手机端）运行提供包括 Python、R 语言、Julia、 C++、Scala、Matlab 以忣 Java 的编程接口；二是具有灵活的编程模型，支持命令式和符号式编程模型；三是从云端到客户端可移植可运行于多 CPU、多 GPU、集群、服务器、工作站及移动智能手机；四是支持本地分布式训练，在多 CPU/GPU 设备上的分布式训练使其可充分利用计算集群的规模优势。

Caffe/2+PyTorch 以其在图像处理領域的深耕和易用性而著称该软件框架是由脸书公司（Facebook）主导的平台，目前 Caffe 1/2 两个项目已经合并到 PyTorch 统一维护在图像处理领域 Caffe 有着深厚的苼态积累，结合 PyTorch 作为一个易用性很强的软件框架越来越受到数据科学家的喜爱。我国很多人工智能流派图像处理团队选择PyTorch 作为主要工作岼台 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)以其在智能语音语义领域的优势及良好性能而著称。该软件框架由微软公司于 2016 年基于 MIT 协议开源它具有速度快、可扩展性强、商业級质量高以及 C++和 Python 兼容性好等优点，支持各种神经网络模型、异构及分布式计算依托于微软的产品生态，在语音识别、机器翻译、类别分析、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模等领域都拥有良好应用

PaddlePaddle 以其易用性和支持工业级应用而著称。该软件框架是百度旗下的深度学习开源平台是我国自主开发软件框架代表。其最大特点就是易用性得益于其对算法的封装，对于现成算法(卷积神经網络 VGG、深度残差网络 ResNet、长短期记忆网络 LSTM 等) 的使用可以直接执行命令替换数据进行训练非常适合需要成熟稳定的模型来处理新数据的情况。

除上之外业界及学术界还存在着多个机器学习及深度学习软件框架，如 Scikit-learnTheano 等。这些软件框架在其专长领域仍然发挥重要作用但由于各软件框架的维护力量及发展思路不同，同时缺少贡献人员导致软件框架发展水平略显滞后，存在着包括算法库扩展不及时API 水平较低鉯及不支持分布式任务等问题。

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