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刷臉認(rèn)證、自動(dòng)駕駛、智能音箱、手術(shù)機(jī)器人等近年來(lái)，我國(guó)人工智能的發(fā)展進(jìn)入了爆發(fā)式發(fā)展時(shí)期，并被廣泛應(yīng)用于金融、電子商務(wù)、醫(yī)療、安全、教育等領(lǐng)域。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)據(jù)偽造、算法瓶頸、隱私安全和倫理困境等問(wèn)題日益突出。

“上述問(wèn)題，包括很多人工智能企業(yè)估值過(guò)高、銷量偏低等，都根源于人工智能技術(shù)本身。這些問(wèn)題都是由當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的第二代人工智能的自然缺陷造成的?！?2月9日，在清華大學(xué)人工智能研究所主辦的“2020第三代人工智能產(chǎn)業(yè)論壇”上，中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究所所長(zhǎng)張斌說(shuō)。

張大偉說(shuō)，隨著新一代人工智能的發(fā)展成為世界許多國(guó)家的國(guó)家戰(zhàn)略，產(chǎn)業(yè)需求正在激增。開(kāi)發(fā)安全、可靠、可靠、可擴(kuò)展的第三代人工智能技術(shù)已迫在眉睫。

什么是第三代人工智能？作為這一概念最早的倡導(dǎo)者，張弼解釋說(shuō)，它是在第一代知識(shí)驅(qū)動(dòng)和第二代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的基礎(chǔ)上，從知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力四個(gè)要素出發(fā)的新的開(kāi)發(fā)體系。其目標(biāo)是徹底解決計(jì)算機(jī)智能問(wèn)題，全面反映人類智能。

在瑞利智能realai首席執(zhí)行官田田看來(lái)，人工智能希望成為新時(shí)代的“水電”，成為推動(dòng)各行業(yè)升級(jí)換代的潛在共同能力，這有賴于完整的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。繼承了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的經(jīng)驗(yàn)，目前的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)主要集中在數(shù)據(jù)中心和計(jì)算能力平臺(tái)上，主要解決了人工智能的“溫飽”問(wèn)題，為人工智能提供了基本的計(jì)算環(huán)境。然而，由于數(shù)據(jù)積累受場(chǎng)景限制，現(xiàn)有計(jì)算能力已接近極限，大數(shù)據(jù)、大計(jì)算能力等外部驅(qū)動(dòng)力帶來(lái)的人工智能產(chǎn)業(yè)第一次增長(zhǎng)曲線開(kāi)始放緩。

“突破內(nèi)在就是增長(zhǎng)”，田田說(shuō)，隨著各行業(yè)智能化水平的不斷提高，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)迫切需要從提升自身基礎(chǔ)能力入手，發(fā)展超越數(shù)據(jù)和計(jì)算能力維度的新能力，打造具有內(nèi)生動(dòng)力的人工智能原創(chuàng)基礎(chǔ)設(shè)施，更好地支持人工智能賦能產(chǎn)業(yè)的深入應(yīng)用，在同樣的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)第二次增長(zhǎng)曲線的情況下，為人工智能產(chǎn)業(yè)化開(kāi)辟新的市場(chǎng)空間。

田田認(rèn)為，要增強(qiáng)人工智能的內(nèi)生動(dòng)力，必須突破三大障礙。一是算法關(guān)系，保證了算法決策的可靠性和安全性。他解釋說(shuō)，在智能化時(shí)代，人工智能的決策邏輯和環(huán)節(jié)自然有很多不確定性，缺乏可解釋性，這使得它們很難應(yīng)用到高價(jià)值的決策場(chǎng)景中。此外，該算法的共同“反樣本”特性導(dǎo)致了對(duì)人工智能系統(tǒng)的惡意攻擊風(fēng)險(xiǎn)。

第二個(gè)是數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，它保證了數(shù)據(jù)的隱私性和安全性。在訓(xùn)練人工智能模型時(shí)，簡(jiǎn)單的明文傳輸和數(shù)據(jù)利用容易導(dǎo)致隱私泄露。同時(shí)，在打破人工智能應(yīng)用數(shù)據(jù)孤島的過(guò)程中，數(shù)據(jù)的使用和數(shù)量難以保證，數(shù)據(jù)可能被濫用和復(fù)制。同時(shí)，收入難以界定，業(yè)主權(quán)益難以保障。

最后是應(yīng)用控制，即人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的控制。比如信用模式中的“幸存者偏見(jiàn)”、人臉識(shí)別中的種族歧視等一系列公平問(wèn)題，以及技術(shù)濫用導(dǎo)致的金融欺詐，甚至政治宣傳引導(dǎo)輿論。

“要突破這三大障礙，人工智能原生基礎(chǔ)設(shè)施需要實(shí)現(xiàn)可靠算法、數(shù)據(jù)安全和應(yīng)用可控性三大能力，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有人工智能平臺(tái)的升級(jí)和賦能，擴(kuò)大人工智能在各種場(chǎng)景下的可用性。這是現(xiàn)階段人工智能產(chǎn)業(yè)的需求，也是產(chǎn)業(yè)目標(biāo)?！碧锾飶?qiáng)調(diào)。

為了解決人工智能應(yīng)用過(guò)程中的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界公認(rèn)為可行的方法。然而，由于保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不是同一個(gè)技術(shù)生態(tài)，企業(yè)面臨著性能差、可用性差、黑盒協(xié)議等諸多問(wèn)題。為此，大會(huì)發(fā)布了業(yè)界首款隱私保護(hù)人工智能編譯器。

“與遇到應(yīng)用問(wèn)題不同，這個(gè)人工智能編輯器的目標(biāo)是完善人工智能原有的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)，為不同行業(yè)提供商業(yè)產(chǎn)品和解決方案，使所有場(chǎng)景，無(wú)論大小和價(jià)值，都能受益于人工智能賦能，使人工智能更高質(zhì)量地服務(wù)于人類社會(huì)。”田說(shuō)。