高維空間對(duì)于人工智能是非常重要的

（文章來(lái)源：光明日?qǐng)?bào)）
? ? ? ?在人類歷史上發(fā)生過(guò)很多次革命。第一次革命可以稱之為“農(nóng)業(yè)革命”。當(dāng)人類第一次出現(xiàn)在地球上的時(shí)候，他們以采集天然食物為生，距今10000年前才開始從事農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)改變了人類的生產(chǎn)生活方式，使人類形成了“社區(qū)”的概念，“農(nóng)業(yè)革命”與后來(lái)的工業(yè)革命的區(qū)別在于——在農(nóng)業(yè)社會(huì)中教育不是很重要，人們只要跟著自己的父母就可以學(xué)會(huì)如何進(jìn)行種植。而在工業(yè)革命到來(lái)后，教育的重要性大大提高，人們至少要經(jīng)歷高中和大學(xué)的教育才能足夠勝任自己的工作。而今我們正在進(jìn)入信息革命時(shí)代，信息革命帶來(lái)了極其重大的影響，這種影響對(duì)人類社會(huì)的改變不亞于農(nóng)業(yè)革命和工業(yè)革命。

比如未來(lái)制造業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)可能一去不復(fù)返。舉例而言，在我小時(shí)候，每一部電梯里都有專門的操作員，幫助客人操作達(dá)到指定的樓層。后來(lái)電梯的操作系統(tǒng)越來(lái)越先進(jìn)，停降在各個(gè)樓層可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，所以“電梯操作員”這個(gè)工作也就消失了。再比如說(shuō)，當(dāng)代的工廠生產(chǎn)一輛汽車所需要的人手比20年前少很多，大家可以看一下今天的汽車組裝車間的照片——與幾十年前熱火朝天、人聲鼎沸的汽車工廠相比，今天的汽車生產(chǎn)車間里可能只有一名工人，而且這名工人也許還穿著西服，打著領(lǐng)帶，成了現(xiàn)代化車間系統(tǒng)的管理者。

電梯操作員、汽車工人……科技和生產(chǎn)力即將改變的下一個(gè)職業(yè)是什么？比如卡車司機(jī)，“智能無(wú)人汽車”技術(shù)的出現(xiàn)很可能讓這些人也工作不保。很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家說(shuō)不必為此擔(dān)心，因?yàn)橐恍┕ぷ髡谙?，而社?huì)總是在創(chuàng)造新的職業(yè)。這到底是不是真的呢？現(xiàn)在不得而知，但我想，當(dāng)智能時(shí)代真正來(lái)臨，社會(huì)所需要的人力勞動(dòng)力可能只有現(xiàn)在的四分之一。

我們應(yīng)該從現(xiàn)在開始思考這些問(wèn)題：智能時(shí)代將在哪一時(shí)刻真正來(lái)臨？到時(shí)候多少人還有所謂的工作？找到一份不錯(cuò)的工作需要什么新的素質(zhì)？大學(xué)教育還需不需要？是否還有足夠的資源來(lái)保證我們的正常生活？人工智能社會(huì)人們需要思考像這樣有意義的事情。

常常有人問(wèn)我，機(jī)器學(xué)習(xí)是不是代表著人工智能技術(shù)。對(duì)此，我的回答是否定的。界定人工智能技術(shù)，要看這個(gè)系統(tǒng)本身是否能夠“思考”到更深的層次。比如說(shuō)，一張簡(jiǎn)筆畫上畫著一個(gè)圖案，看上去仿佛是一輛自行車，可它其實(shí)沒(méi)有自行車的功能。機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)將這幅畫直接歸納到“自行車”這個(gè)類別，但人并不會(huì)這樣做。人可以透過(guò)這張圖畫，分辨和判斷它的屬性，提取出眼前這一信息真正的價(jià)值和功能。但是現(xiàn)在所謂的人工智能技術(shù)只是停留于表面，只是做圖形形象的識(shí)別，這種學(xué)習(xí)和識(shí)別與人類的認(rèn)識(shí)尚有巨大的差距。

當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)仍然存在很多問(wèn)題，比如，如果想相對(duì)精準(zhǔn)地判斷某一事物，機(jī)器需要學(xué)習(xí)至少50000張圖片，還要對(duì)每張圖片進(jìn)行歸類，將這幾萬(wàn)張圖片歸為大概1000個(gè)類別，從而形成一個(gè)“深度學(xué)習(xí)圖片網(wǎng)絡(luò)”。通過(guò)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器可以對(duì)圖像的內(nèi)容和風(fēng)格進(jìn)行識(shí)別、定義?？墒沁@依然無(wú)法與人類的學(xué)習(xí)認(rèn)知水平相提并論。我女兒四歲的時(shí)候，我翻開兒童百科全書，給她看各式各樣的圖像，其中有一頁(yè)畫著消防車的彩圖。過(guò)了幾天之后我們上街看到消防車，她指著消防車說(shuō)“爸爸快看，這是消防車！”僅僅見(jiàn)過(guò)一次圖片，她就在大街上認(rèn)出了消防車的事物，這體現(xiàn)了人類強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和認(rèn)知水平。

機(jī)器學(xué)習(xí)還面臨一個(gè)急需解決的難題——互動(dòng)問(wèn)題。比如說(shuō)這里有一張貓的照片，我把這個(gè)貓的照片的幾個(gè)像素進(jìn)行了調(diào)整，機(jī)器在識(shí)別的時(shí)候就會(huì)把“貓”當(dāng)成“汽車”，一些微小的操作就能讓機(jī)器產(chǎn)生誤判，把圖片歸結(jié)到完全不同的類別，作為科研人員，我們必須認(rèn)識(shí)到目前機(jī)器深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不足，并致力于解決這些問(wèn)題。

從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，我們對(duì)空間的視覺(jué)感知實(shí)際上是基于人類本能的三維維度，但是更高維度空間對(duì)于機(jī)器深度學(xué)習(xí)其實(shí)非常的重要。在這里我就不能不提到中國(guó)，中國(guó)有占全世界五分之一的人口，有大量高素質(zhì)人才，只要給人工智能技術(shù)研究、高維空間研究更多支持，中國(guó)人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者、從業(yè)者就有機(jī)會(huì)成長(zhǎng)為世界級(jí)的高水平科研人員。