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依图朱珑:算法提升百万倍AI仍是低阶智能,高阶智能的关键是智能密度

2019-08-12 22:34 weila

【导读】机器智能有5个阶段:可记录、可识别、可关联、可预测预判以及可规划,而目前AI仍处于非常低阶的智能。依图提出了智能密度概念,认为当密度达到一定程度的时候,就可以在空间上或者一个关键场所的围栏上,形成自己的新的高阶的智能。

根据厦门市人民政府官网,上周五,在首届中国人工智能峰会暨多媒体信息识别技术竞赛成果发布会上,组委会对外宣布,中国人工智能大赛将永久落户厦门,每年举办。

这样的大赛,自然少不了曾经参加了三年美国国家标准技术局(NIST)举办的人脸识别供应商测试(FVRT),三次均获得冠军的依图。

依图科技联合创始人、CEO朱珑有三位导师:学理论物理出身、霍金的学生Alan Yuille;朱珑在麻省理工大学人工智能实验室读博士后的老板Bill Freeman,也是在今年4月人类首次拍摄到黑洞照片研究小组的领导者;以及纽约大学教授、图灵奖获得者Yann LeCun,他是推动这一轮人工智能浪潮兴起的技术——深度神经网络的其中一位奠基人。

可以说在美国,从物理到深度神经网络再到脑科学,不同领域的顶级专家都在研究人工智能,他们推动了过去几十年人工智能的发展,让AI有了今天这个基础。

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在人类文明进程不断加速情况下,人工智能到底处于怎样的水平?

要想说清楚这个问题,首先需要回顾一下人类文明的变迁。

在厦门人工智能峰会上,朱珑指出人类从直立行走到形成了最原始的社会形态用了600万年,农业革命用了1万年,工业革命花了200年,而人工智能从一九五几年开始到现在,也就60多年的时间。

人类文明的进程在不断的加速,文明的变迁靠的是科技的推动,而科技推动的正是基础设施的革命。

这些基础设施在不同的时代有着不同的表现形式:远古时候是火和文字;农业文明时期有了轮子、道路;工业文明出现了蒸汽机、内燃机,有了铁路;信息文明,也就是我们过去30年的互联网时代,出现了计算机、PC、互联网、手机,人类克服了时空的障碍。

朱珑将机器智能划分为5个阶段:第一阶段是记录功能,没有任何的识别能力;第二阶段是可识别,比如说摄像头能识别人脸;到第三阶段称为可关联,不同的摄像头之间识别出来信息之间的关系是什么?怎么判断?这是有关联性;第四个是可预测、可预判;第五个是可规划。

过去30年,CPU运算能力水平提升了100万倍,存储能力也提升了100万倍,通讯能力也即数据的传输速度提升了100万倍。

而从2015年,AlphaGo在围棋中战胜人类开始,短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍!换句话说,就是以人脸识别为代表的算法的错误率又下降了100万倍。过去或许只能从1万人中识别出1个人,后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人!

与此同时,算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!

这些数字听起来非常令人振奋,但实际上机器智能仍然处于非常低级的阶段。机器智能虽然已经可以听懂简单的对话,然而当对话一旦稍微深入一点,机器就蒙圈了。

智能密度:形成新的高阶智能的关键

朱珑认为智能的提升即是基础设施的提升,而依图还提了一个概念:基础设施提升的关键在于提升一个区域或者一个城市的智能密度。

但是要解释「智能密度」这个概念,需要从两个维度入手: