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- 姚期智院士:打造适合原始创新与基础研究的生态
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2022-10-10
在近日举行的2022年世界人工智能大会(WAIC)主论坛“科学前沿全体会议”上,图灵奖得主、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智提出这样一个问题:“我们要怎样做,才能产生出适合原始创新、基础研究的生态?”
姚期智
对此,姚期智总结过去几年的经验,提出五个方向的思考:第一,要做到“人无我有”,这是建设人工智能创新高地的重要方法;第二,“人有我有”,在一些方面还存着相对不足,要将研究工具和环境加以补足;第三,“及早起步”,在一些刚刚起步的领域要争取先机;第四,随着量子计算机的出现,可能还会在算法上出现突破,需要研究量子和人工智能的结合;第五,关注“AI+X”即人工智能和其他学科交叉的方向。
具体而言,姚期智指出,在第一个方面就是要在业内有争议的一些方向取得话语权。“比如人工智能与机器学习中有一个较大的缺点,就是需要海量的数据。小数据研究是能够像人一样运用很小的数据,从中获取更多的知识。这是一个业内非常有争议也非常想要突破的问题。”
他表示,低数据效率是强化学习一个很大的缺陷,导致强化学习难以落地。譬如AlphaGo需要的数据数量,约为一个职业棋手日夜不停地下两万年。
去年年底,清华大学交叉信息研究院高阳研究组在高数据效率强化学习领域获得新突破。他们提出的模型EfficientZero首次在雅达利(Atari)游戏数据上超过同等游戏时长的人类平均水平。
Deep Mind团队在2015年提出算法DQN,通过200M帧训练数据,在雅达利游戏上达到了人类平均水平。但EfficientZero模型达到同等水平仅仅需要DQN需求数据量的1/500,其高效率学习能力为强化学习算法应用到现实世界场景提供了更大可能。
姚期智指出:“EfficientZero相比DQN提升近600倍的数据效率,首次超越人类数据效率,解决了强化学习落地的数据效率瓶颈,有望解决自动驾驶、机器人控制等真实世界复杂问题。该成果收获国内外学者大量好评,包括著名科技媒体Towards Data Science的专访等。”
对于第二个方向“人有我有”,姚期智表示,比如在强化学习领域,OpenAI就拥有很好的工具和优良环境,能够促使研究者立刻进入前沿的研究。
清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼在OpenAI工作期间,曾参与完成了一个名为“捉迷藏”的游戏项目。回国工作后,他带领团队在多样化强化学习方面提出“通过奖励随机化发现多样性的多智能体策略”和“通过奖励转换策略优化连续发现新策略”。
姚期智指出,在泛化性强化学习领域,吴翼团队提出的研究框架与技术路线包括多样性强化学习基础理论,“AI不光要赢得游戏,更要自我创新赢得精彩,多智能体强化学习的开源算法库中有6个学术界常用场景领域(SOTA)效果。”
他指出,这一应用创新可以用在自适应机器人、人机合作、经济市场反垄断等领域,如可以提前预判垄断行为,实现辅助监管。
在“及早起步”方面,清华大学交叉信息研究院助理教授赵行研究组(MARS Lab)在多模态和多传感器学习方面做了许多起始工作,比如联合字节跳动提出了神经网络配音器(Neural Dubber)。
姚期智介绍,赵行研究组的研发从理论框架涉及各种应用,目的是让机器能像人类一样拥有强大的通感能力。比如在多媒体计算方面,Neural Dubber能将文本、图像、语音三方面结合,AI根据脚本可自动为画面生成高质量配音,让影视后期效率倍增;在自动驾驶领域推出以视觉为中心的自动驾驶VCAD,能够结合多模感知并进行智能运算。
在量子跟人工智能结合的实例方面,清华大学交叉信息研究院助理教授邓东灵研究组联合浙江大学王震、王浩华团队于今年7月20日在Nature发表《弗洛凯对称性保护拓扑相的数字化量子模拟》,在超导系统中首次实验实现了拓扑时间晶体的全数字化量子模拟。
该成果在量子比特数目等多项指标方面都达到国际先进水平,创新点包括时间平移对称性破缺只发生在系统边界、人工智能算法+ 全数字化量子模拟,突破了三个关键挑战:三体相互作用、有限门保真度、有限相干时间。
时间晶体概念最早由诺贝尔物理学奖得主弗兰克·维尔切克在2012年提出的,在自然界还没有被发现。“这是很技术性的一个题材,也是物理学界都非常关注的问题。而他们的工作能在计算机上利用量子模拟的方法使它实现,其中最主要的创新点是运用人工智能的方法但将其量子化,使得时间晶体能够变成现实。”姚期智说。
提到“AI+X”能联想到的都是各种应用,但在姚期智看来,“AI+X”还是一种非常重要的原创工作的来源。譬如吴翼和同济大学教授赵宪忠的合作,就是把人工智能运用到建筑学上。如今建筑上有很多新的材料,如何结合而设计出一种新的建设方式是非常有意义的。“这是刚刚开始研发的一个方向,目前他们已经取得一些进展,得到了一些没有见过的结构,同时也正在搭建平台。”
结合近期工作,姚期智总结道,我国的确有很多人才,他们所做的工作在短时间内都可以看到长足的进步,“我所提到的这些工作,都是在期智研究院和清华大学队伍中产生的,这些人将来多数也会进入上海人工智能实验室工作,我非常看好上海人工智能实验室将来在基础研究领域的发展。”(本文未经报告人审核)
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