人工智能的路在何方

在有中國自主知識產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能通用算法、自律學(xué)習(xí)SDL（Self Discipline Learning ）發(fā)布三周年之際，以此文回顧自律學(xué)習(xí)SDL三年來所走過的路。

一、中國人工智能的真實現(xiàn)狀

發(fā)展人工智能的重要性已眾所周知，可嘆的是中國至今沒有自己的通用人工智能算法。目前，在中國廣泛使用的通用人工智能算法是本身帶有嚴重缺陷、連發(fā)明人Hinton教授都因無法克服于2017年就宣布放棄要推倒重來的深度學(xué)習(xí)算法DL（Deep  Learning  ）算法。

從學(xué)術(shù)上看，深度學(xué)習(xí)DL在人工智能發(fā)展史上，因比以往的人工智能算法先進，占有一代算法的位置和有一定技術(shù)貢獻。在應(yīng)用場景不復(fù)雜的如：圖像識別、人臉識別、語音識別等，深度學(xué)習(xí)DL還是有一定的應(yīng)用效果，但遠達不到現(xiàn)在宣傳的神奇效果和可廣泛應(yīng)用特點。反而因深度學(xué)習(xí)DL存在不可解釋問題，如專家所說，用深度學(xué)習(xí)DL訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)，有時機器會將受訓(xùn)練所學(xué)的山體識別成狗。更危險的是因深度學(xué)習(xí)DL有黑箱存在，不知會在何時出現(xiàn)造成死機，后果難料。近日，中國科學(xué)院大學(xué)（國科大）團隊研究發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將成為“病毒軟件”惡意嵌入肆意傳播的載體，并可規(guī)避防病毒引擎的安全掃描。這意味著只要黑客需要，他們現(xiàn)在已經(jīng)或今后隨時可在用深度學(xué)習(xí)算法的人工智能應(yīng)用中嵌入他們的“病毒軟件”，還不能發(fā)現(xiàn)，隨時任由他們肆意啟動“病毒軟件”達到他們的惡意目的。

對于存在如此嚴重的深度學(xué)習(xí)DL，以美國公司為首的國際壟斷公司卻看到深度學(xué)習(xí)DL應(yīng)用常需要無窮的算力，有很大的出售他們大容量GPU服務(wù)器的商機，就開始抄作深度學(xué)習(xí)DL。其中最杰出的商業(yè)抄作是大吹大擂機器人Alphgo戰(zhàn)勝人類最佳圍棋手。其實，在該機器人中只用了很少的深度學(xué)習(xí)DL，還是存有大量的圍棋規(guī)則庫在起作用。但是，為商業(yè)利益，壟斷公司有意掩蓋真象，向公眾大肆做神化深度學(xué)習(xí)DL的宣傳，于是深度學(xué)習(xí)DL名聲大噪。

同時，這些壟斷公司又投入巨資開發(fā)出一些應(yīng)用場景的深度學(xué)習(xí)DL開源軟件，便于用戶很快照貓畫虎地應(yīng)用。還用各種方式和渠道大量培訓(xùn)出深度學(xué)習(xí)DL的應(yīng)用技術(shù)人員。結(jié)果，在很短時間，深度學(xué)習(xí)DL的技術(shù)人員占據(jù)了中國各部門、各單位的人工智能崗位，拿著高薪在推廣使用深度學(xué)習(xí)DL。

因此，出現(xiàn)中國人工智能的一個怪現(xiàn)象，沒有自己人工智能通用算法的中國，上邊在號召大力發(fā)展具有國際戰(zhàn)略競爭意義的人工智能，下邊卻在大力投入巨大資源推動和應(yīng)用外國的深度學(xué)習(xí)DL。所以，為什么美國在卡中國高技術(shù)脖子清單中，不見有人工智能。因為，中國從來就沒有人工智能的脖子，還需要卡嗎？更費解的是，還從不見政府主管部門、研究單位提出像集中力量大力研發(fā)操作系統(tǒng)、高端集成電路一樣，大力號召研發(fā)中國自主知識產(chǎn)權(quán)的通用人工智能算法。

二、自律學(xué)習(xí)SDL是逆流的創(chuàng)新發(fā)明

自律學(xué)習(xí)SDL是我們聯(lián)盟理事，日本阿波羅株式會社和天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士（中國籍）在業(yè)界首先發(fā)表論文指出深度學(xué)習(xí)DL存在的一些嚴重缺陷，并基于自己在日本從事三十多年的人工智能積累的經(jīng)驗獨立發(fā)明的。自律學(xué)習(xí)SDL完全是針對在人工智能占主流的大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的深度學(xué)習(xí)DL算法，逆流發(fā)明的小數(shù)據(jù)、小模型、小硬件的在性能和用途都大大超過深度學(xué)習(xí)DL的具有中國知識產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能通用算法。

自律學(xué)習(xí)SDL是于2018年8月18日，《北京世界機器人大會》上的我們聯(lián)盟主辦的“新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展論壇”上由顧澤蒼博士親自正式發(fā)布。

為顯示自律學(xué)習(xí)SDL的強大功能，顧澤蒼博士選擇可以代表人工智能最復(fù)雜和最高應(yīng)用水平的自動駕駛，做為自律學(xué)習(xí)SDL的首個應(yīng)用攻關(guān)項目。顧澤蒼博士帶領(lǐng)他的二十幾人的小技術(shù)團隊，利用很少的不到二千萬的資金，在不到一年的短短時間內(nèi)，做出當今世界所有研制自動駕駛的單位，僅在自動駕駛的感知功能上應(yīng)用深度學(xué)習(xí)DL，投入數(shù)以億計的巨資，組織龐大的技術(shù)隊伍，最長苦苦努力十多年還達不到滿意的感知程度時，顧博士團隊不僅在其他研制自動駕駛的單位所進行的自動駕駛的感知功能上，還在其他研制自動駕駛的單位沒進行的自動駕駛的更難的決策和控制功能上都用自律學(xué)習(xí)SDL實現(xiàn)，并創(chuàng)造出多目的非線性隨機最佳閉環(huán)控制的理論，率先在世界研制出全用人工智能行駛的燃油、電動和混合動力三種自動駕駛汽車，并已在天津的市內(nèi)道路進行路測一年多。該團隊所研制的自動駕駛車與社會車輛多車道同行自如處理復(fù)雜情況、在人員密集的商業(yè)街隨機安全穿行、以80多公里高速在大弧度彎道行駛等現(xiàn)場演示，讓外單位來考察的人員信服和贊嘆。

中國現(xiàn)有世界上最多的研發(fā)自動駕駛的單位，這又是中國人工智能的一個怪現(xiàn)象。現(xiàn)在有越來越多的人工智能專家發(fā)文指出深度學(xué)習(xí)DL存在的不可解釋性、黑箱等嚴重缺陷。試想，一旦用戶知內(nèi)情，有多少人愿冒險，敢日常駕駛用存在安全隱患的深度學(xué)習(xí)DL研制出來的自動駕駛車呢？很明顯，因不能完全去掉深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴重缺陷，在自動駕駛上應(yīng)用深度學(xué)習(xí)DL是起始性的錯誤。但是，為什么還有很多單位前赴后繼地投入幾十億、上百億的人民幣在不停的研發(fā)自動駕駛呢？因為，研發(fā)自動駕駛的一些單位在研發(fā)自動駕駛所投入的錢，經(jīng)過包裝和炒作可早在股市和其他各種獎勵和補貼等方面名利雙收了！還有用深度學(xué)習(xí)研發(fā)自動駕駛的一些單位，雖然沒有收回投資，但已經(jīng)投入了很多資金，因不好向投資商交待等種種難言的原因還在堅持著等待機會，以為反正國內(nèi)外領(lǐng)頭的大投入的研發(fā)自動駕駛的單位還都沒做出來，還是可以說的過去。

三、自律學(xué)習(xí)SDL算法無助的發(fā)展環(huán)境

叁年來的自律學(xué)習(xí)SDL的推廣應(yīng)用所遇到的怪現(xiàn)象，不僅出現(xiàn)在研發(fā)自動駕駛的單位，凡在深度學(xué)習(xí)DL應(yīng)用上已投大資金和已獲得名利的單位和人士，都不愿看到被他們推崇的，帶來利益的深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴重缺陷被人知曉，都在有意無意地在阻礙優(yōu)于深度學(xué)習(xí)DL算法的新的人工智能算法的出現(xiàn)和替代深度學(xué)習(xí)DL被廣泛應(yīng)用的可能。

更難以讓人理解的是，為推薦自律學(xué)習(xí)SDL我們聯(lián)盟找過國家有關(guān)部門、學(xué)會、協(xié)會，一些著名的研究院、實驗室、大專院校、國有企業(yè)、民營企業(yè)、上市公司、投資單位；還有一些院士、專家、教授等專業(yè)人士。這些單位和人士一知道自律學(xué)習(xí)SDL是針對深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴重缺陷發(fā)明的，有應(yīng)用案例可證明其功能和應(yīng)用范圍超過深度學(xué)習(xí)DL，請他們給以驗證或評論時，都非常禮貌地回避、回絕對自律學(xué)習(xí)SDL做深入了解和表態(tài)。所找的投資公司，也因找不到專家給以技術(shù)論證，不能上會討論投資。

常說：如果認為大家都錯了時，應(yīng)該考慮是自己錯了。但是，在中國人工智能出現(xiàn)的怪現(xiàn)象，可讓人感覺不是這樣。因為，國家和各級政府都為促進我國人工智能的發(fā)展每年都投入了巨資扶持，發(fā)布了戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和制定出一系列政策給以支持，結(jié)果卻不盡人意。

2018年11月，為加快推動我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,落實《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》，工信部發(fā)布和舉辦了《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務(wù)揭榜工作方案》活動，還在中央電視臺的《新聞聯(lián)播》隆重做了宣傳。我們聯(lián)盟以顧博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL與一汽的啟明信息技術(shù)股份有限公司聯(lián)合從《揭榜工作方案》選“視頻圖像身份識別系統(tǒng)”做了申報，按活動要求經(jīng)一汽總公司批準報到工信部。我們還去工信部做了項目匯報。最后，該活動經(jīng)主辦單位組織專家評審，評出的入圍方案都是用深度學(xué)習(xí)DL，沒有用其他算法的方案。揭榜本應(yīng)不同才有意義，都一樣就達不到通過揭榜發(fā)現(xiàn)和支持人工智能創(chuàng)新算法的目的。

2019年8月，為推動我國人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，科技部制定了《國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)工作指引》?？萍疾繂咏ㄔO(shè)了十五家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，所樹立起的典型是：“自動駕駛（百度）、城市大腦（阿里云）、醫(yī)療影像（騰訊）、智能語音（科大訊飛公司）、智能視覺（商湯集團）、視覺計算（上海依圖）、營銷智能（明略科技）、基礎(chǔ)軟硬件（華為）、普惠金融（中國平安）、視頻感知（海康威視）、智能供應(yīng)鏈（京東），圖像感知（曠視）、安全大腦（360）、智慧教育（好未來）、智能家居（小米）?！比欢@些企業(yè)所用的人工智能，都是深度學(xué)習(xí)DL。

叁年來，我們在推廣自律學(xué)習(xí)所找的國內(nèi)的管理部門、研究單位、大專院校和企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)、專家、教授、技術(shù)人員時所遇到的是有人在有意、有人在無意，還有些人是無奈地在大力推廣和使用深度學(xué)習(xí)DL。

在這樣的中國人工智能被深度學(xué)習(xí)DL牢牢綁架的環(huán)境中，顧博士發(fā)明的中國自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能自律學(xué)習(xí)SDL遭到冷遇和得不到支持就不見怪了。

四、自律學(xué)習(xí)SDL算法的技術(shù)先進性

清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸院士指出：“行業(yè)崇尚深度學(xué)習(xí)，但它本身的「缺陷」決定了其應(yīng)用的空間被局限在特定的領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識別、語音識別。而目前深度學(xué)習(xí)似乎已經(jīng)到了瓶頸期，就算財力和算力仍在不斷投入，但深度學(xué)習(xí)的回報率卻沒有相應(yīng)的增長。目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板，此前由這一技術(shù)路線帶來的『奇跡』在 AlphaGo 獲勝后未再出現(xiàn)，而且估計未來也很難繼續(xù)大量出現(xiàn)?！?/p>

  近日，中國工程院陳左寧副院長介紹了人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢：

趨勢一、向無監(jiān)督的方向發(fā)展。

趨勢二、可解釋（XAI）越來越重要。

趨勢三、人工智能的自學(xué)習(xí)、自演化。

趨勢四、多種算法、模型的有機結(jié)合。

趨勢五、人工智能應(yīng)用需求需要關(guān)注全生命周期。

趨勢六、分布式、分散式的需求越來越突出。

趨勢七，深度推理。

陳左寧院士提出的人工智能七大發(fā)展趨勢，做為當前人工智能主流的深度學(xué)習(xí)DL不具備，理應(yīng)盡快淘汰和替代。

  近日，顧博士也介紹了他發(fā)明的新一代人工智能通用算法自律學(xué)習(xí)SDL具有的七大特點。自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點具體如下：

特點一、是超越無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)，超越自監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的，已跨越到自律學(xué)習(xí)的模型。

特點二、完全可以解釋的，不通過組合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不一定需要GPU的贏家加速，可以根據(jù)應(yīng)用自己搭建所需要的模型結(jié)構(gòu)。

特點三、在自律機器學(xué)習(xí)模型下，可使模型不需要人的介入自動的處于最佳的范式。

特點四、打開深度學(xué)習(xí)DL的黑箱，搞清不為人知的內(nèi)在機理，做到多種模型的優(yōu)勢融合，可使機器學(xué)習(xí)獲得最大的泛化能力。

特點五、分布式，分散式的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。是由大量的小的自律機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成的概率空間自律聚類的大的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

特點六、具有深度機器感知，深度機器理解與深度決斷的機器意識能力。

特點七、可在深度學(xué)習(xí)不能的工業(yè)控制、智能終端等嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。

自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點與陳左寧院士介紹的人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢高度符合，理應(yīng)盡快扶持發(fā)展和推廣應(yīng)用。

值得一說的是，正是自律學(xué)習(xí)SDL的這些特點是我們中國嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)現(xiàn)本聯(lián)盟理事、顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL和兩年來堅持不懈地宣傳和推廣自律學(xué)習(xí)SDL的主因。自律學(xué)習(xí)SDL的發(fā)明和應(yīng)用，將使無處不在的嵌入式系統(tǒng)從第一代分立元件、第二代軟件編程、第三代專用芯片、引進第四代人工智能時代。

目前、對于顧博士自己獨立發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL先進性，因為在顧博士沒有做系統(tǒng)的技術(shù)宣傳和培訓(xùn)之前，沒有也不可能有專家做出全面客觀的論證。自律學(xué)習(xí)SDL的先進性，可通過驗證在自動駕駛上和在其他項目上的應(yīng)用效果，得到最有說服力的科學(xué)認證。

五、自律學(xué)習(xí)SDL算法的產(chǎn)業(yè)化

大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的屬人工智能仿生派的外國的深度學(xué)習(xí)DL已主導(dǎo)國內(nèi)人工智能領(lǐng)域多年，廣為認知；但已顯現(xiàn)出嚴重缺陷，特別是黑箱的存在和可嵌入惡意軟件的危害，開始引發(fā)社會上產(chǎn)生人工智能又要走入低谷的議論。

小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的屬人工智能算法派的中國的自律學(xué)習(xí)SDL剛進入人工智能領(lǐng)域三年，因種種原因，還鮮為認知；但已顯現(xiàn)出技術(shù)優(yōu)勢，可以扭轉(zhuǎn)由深度學(xué)習(xí)DL產(chǎn)生的這次人工智能熱出現(xiàn)大降溫趨勢，將會替代深度學(xué)習(xí)DL引領(lǐng)這次人工智能熱繼續(xù)向高潮發(fā)展。

自律學(xué)習(xí)SDL要能擔起人工智能的主流使命，必須要實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。首先自律學(xué)習(xí)SDL要在廣泛應(yīng)用中檢驗得到業(yè)界認可，需要在社會廣泛宣傳讓大眾知曉，需要經(jīng)培訓(xùn)大量用戶都能簡便使用和用好，需要及時提供滿足用戶需求的升級產(chǎn)品和服務(wù)等等。

要實現(xiàn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化還要有許多工作要做，如研發(fā)和完善在自動駕駛和其他更多領(lǐng)域的應(yīng)用案例、編輯出版教材和實驗指導(dǎo)書、研制自律學(xué)習(xí)SDL的模組和技術(shù)應(yīng)用開發(fā)板、組織自律學(xué)習(xí)SDL技術(shù)教學(xué)和應(yīng)用培訓(xùn)班、開展應(yīng)用成果交流和評定、制定有關(guān)技術(shù)標準和人才技術(shù)水平認證體系、在模組應(yīng)用經(jīng)驗基礎(chǔ)上研制自律學(xué)習(xí)SDL的世界第一個人工智能的“智力”集成電路芯片、研究和推出自律學(xué)習(xí)SDL的升級版本等等。這些產(chǎn)業(yè)化的工作憑一個企業(yè)之力是無法完成的，需要更多的企業(yè)和單位參與，需要廣泛借助社會資源才有可能完成。調(diào)動社會資源的最有效形式就是充分發(fā)揮我國制度的優(yōu)勢，由政府出面組織社會資源投入，才能達到集中力量辦大事的目標。

人工智能是關(guān)系到國家技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略大事，更需要國家有關(guān)部門將這一“沒脖子”人工智能通用算法與“卡脖子”的5G、操作系統(tǒng)、高端集成電路等一同給以高度重視，制定出有效的扶持政策，組織起社會力量，以研制“兩彈一星”精神和行動，盡快讓具有中國知識產(chǎn)權(quán)的通用人工智能算法創(chuàng)新發(fā)展和廣泛應(yīng)用起來。