博亚朱松纯：人工智能研究需由“理”向“心”转变—新闻—科学网

“许多人将范围定律（Scaling Law）奉为圭表标准，以为只有数据越多、算力越强、模子参数越年夜就好了。但我以为，要实现通用人工智能，仅靠数据是不敷的，咱们需要摸索别的一种路径——为人工智能立‘心’。”近日，于湖北鄂州召开的莲花山研究院二十周年学术思惟钻研会上，北京年夜学人工智能研究院以及智能学院院长、北京通用人工智能研究院院长朱松纯分享了他对于人工智能成长的思索。

从攻读哈佛年夜学玻士学位起，朱松纯已经于人工智能范畴深耕三十余年。他以为，通用人工智能已经经成为全世界科技竞争的制高点，要于科技竞争中取患上冲破，要害是厘清年夜数据的源头，定位大好人工智能的成长标的目的。

“假如没法处置惩罚视觉数据，人工智能体系就只剩下一个空架子。”于朱松纯看来，数据标注就像为计较机戴上一副非凡的“眼镜”，让计较机具有辨认并理解图象、文本以及其他数据细节的威力。只要颠末标注的数据，才气够被计较机理解。

1997年，斯科特 科尼什（Scott Konish）完成为了世界上第一个数据集的标注——图象界限，用来练习分类器。也恰是看到了统计对于图象理解的可能性，2004年朱松纯开启年夜范围高颗粒度数据标注事情。

“到2008年，我以及团队成员于数据标注上碰到两个瓶颈。”朱松纯告诉记者，一方面，摸索通用人工智能，价值、因果、用意等因素，躲藏在感知数据表象之下，没法被传感器间接探测，更难以标注。另外一方面，数据标注的历程与特定使命高度相干，差别使命要求差别的标注要领，继承扩展数据或者模子范围，仍旧没法晋升泛化威力。“这时候，我才意想到，用年夜数据的要领其实不能抵达实现通用人工智能的方针。”他说。

朱松纯暗示，通用人工智能是由计较机视觉、天然言语处置惩罚、呆板进修、认知推理、呆板进修、呆板人学与多智能体等六年夜焦点范畴组成的繁杂巨体系，其研发之路的艰巨，就像是“登月”，而年夜数据线路比如是“攀缘珠峰”，二者方针相差甚远。

那末怎样摸索通用人工智能这条门路呢？朱松纯以为，人工智能的研究需要由“理”向“心”改变。“理”是数理模子，“心”是认知架构、价值对于齐。

“颠末近30年的成长，人工智能的六年夜焦点范畴已经然出现出对于内交融、对于交际叉的成长态势，朝着通用人工智能的标的目的推进。”朱松纯暗示，于这个交融历程中，肯定会造成同一的人工智能架构，以实现从解决单一使命为主的“专项人工智能”向解决年夜量使命、自立界说使命的通用人工智能改变。

本年年头，北京通用人工智能研究院发布了全世界首个通用智强人小女孩“通通”。朱松纯先容，“通通”实现了通用人工智能范畴焦点技能从0到1的冲破，揭示了基在认知架构，由价值以及因果驱动的自立智能，并能以及人类价值及时对于齐，具有通明、可注释的推理以及决议计划历程。差别在当前重要以海量数据为根蒂根基的年夜模子，以“通通”为代表的通用智能体冲破了对于年夜数据年夜算力的依靠，走出了一条全新的通用人工智能成长门路。

于朱松纯看来，为呆板立“心”，实现由“理”到“心”的过渡和从年夜数据到年夜使命、从感知到认知的奔腾，这是将来10到20年学术前沿的核心，也是智能学科需要负担的焦点任务。

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