独家专访院士张钹：AI奇迹短期难再现 深度学习

　　独家专访院士张钹：AI奇迹短期难再现 深度学习技术潜力已近天花板

　　宋笛北京报道

　　在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后，一些迹象逐渐显现，张钹院士认为到了一个合适的时点，并接受了此次的专访。

　　张钹，计算机科学与技术专家，俄罗斯自然科学院外籍院士、中国科学院院士，清华大学教授、博士生导师，现任清华大学人工智能研究院院长。

　　深度学习目前人工智能最受关注的领域，但并不是人工智能研究的全部。张钹认为尽管产业层面还有空间，但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板，此前由这一技术路线带来的“奇迹”在Alphago获胜后未再出现，而且估计未来也很难继续大量出现。技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，而这些缺陷决定了其应用的空间被局限在特定的领域——大部分都集中在图像识别、语音识别两方面。

　　同时，在张钹看来目前全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。

　　作为中国少有的经历了两个人工智能技术阶段的研究者，张钹在过去数年鲜少接受采访，其中一个原因在于他对目前人工智能技术发展现状的估计持有部分不同看法，在时机未到之时，张钹谨慎的认为这些看法并不方便通过大众媒体进行传播，即使传播也很难获得认同。

　　“现在很多方面大家看的比较清楚，已露出苗头来了，我现在也接触到很多企业，找我谈这个问题，说明企业在第一线已经发现了很多问题，就想找个机会稍微说说”，张钹对经济观察报表示。

　　一、“奇迹并没有发生，按照我的估计，也不会继续大量发生”

　　人工智能在最近三年时间中受到的关注很大程度来自于其在围棋领域超越人类的“奇迹”，人工智能一次又一次的证明了人类“围棋智慧”优越的脆弱性。

　　容易被忽略的是，尽管围棋复杂多变，但是与牌类游戏相较，围棋的规则简单，信息完全且确定这恰恰是目前阶段人工智能所擅长的。

　　在张钹看来，尽管此前数年，人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域显现了“奇迹”，但此后，这个“奇迹”再未在其他领域出现，其技术应用的边界和条件已经逐渐清晰。

　　经济观察报：您是如何估计和评价目前人工智能发展的现状？

　　张钹：这一轮人工智能热潮是本世纪初兴起的。首先是出现在学术界。学术界过去对人工智能是冷遇的，但是多层神经网络的出现带来了一些改变，神经网络的理论在上世纪50年代就有了，但是一直处于浅层的应用状态，人们没有想到多层会带来什么新的变化。

　　真正引起大家注意的就是2012年斯坦福的实验（注：2012年谷歌和斯坦福利用多层神经网络和大量数据进行图像识别的实验），过去实验的图像样本数最多是“万”这个级别，斯坦福用了1000万，用多层神经网络来做，结果发现在人脸、人体、猫脸三个图像类别中，这个模型的识别率大概有7%-10%的提高。

　　这给大家非常大的震动，因为通常识别率要提高1%要做好多努力，现在只是把层数增加了，竟然发生两大变化，一个是识别率提高这么多；第二个是能处理这么大数据。这两个变化给大家非常大的鼓舞，何况在2012年之前，人工智能没有解决过实际问题。

　　经济观察报：这种突破的原因是什么？

　　张钹：现在分析下来是三个原因，大家也都非常清楚了，一个大数据、一个是计算能力、一个是算法。认识到之后，一夜之间业内业外对深度学习都非常震动，然后就发生了三件历史性的事件。

　　第一件事是2015年12月，微软通过152层的深度网络，将图像识别错误率降至3.57%，低于人类的误识率5.1%；第二件事，2016年微软做的语音识别，其词错率5.9%，和专业速记员水平一样；第三件事：Alphago打败韩国围棋选手李世石。

　　通过人工智能，利用深度学习、大数据这两个工具，在一定条件下、一定领域内竟然能够超过人类，这三件事情给大家极大的鼓舞。

　　特别是对于业外的人，都认为我只要掌握了大数据，利用深度学习说不定还能搞出奇迹来，于是大家做了很多很多预测，比如在多短时间内计算机会在什么事情上能超过人。