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出品 | 網(wǎng)易智能（公眾號(hào) smartman163）

期號(hào) | AI英雄總第91期

作者 | 小羿

作為北京大學(xué)信息學(xué)院教授，王立威對(duì)于人工智能的研究已有十幾年。不同于其他的人工智能專家，王立威的主要研究興趣在于機(jī)器學(xué)習(xí)理論。早在2010年，王立威就入選IEEE的AI’s 10 to Watch，是亞洲首位獲得該獎(jiǎng)項(xiàng)的學(xué)者，并于2012年獲得國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金。

目前，王立威已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議NIPS、COLT、ICML和頂級(jí)期刊JMLR、IEEE Trans. PAMI發(fā)表多篇論文。其中2008年發(fā)表于機(jī)器學(xué)習(xí)理論最高會(huì)議COLT的論文《On the Margin Explanation of Boosting Algorithms》是中國大陸學(xué)者在該會(huì)議上的首篇論文。

在此次大會(huì)報(bào)告中，王立威詳細(xì)解釋了“機(jī)器學(xué)習(xí)”的涵義。他說，自然科學(xué)中的“機(jī)器學(xué)習(xí)”是利用方程式描述簡單的數(shù)學(xué)規(guī)律，麥克斯韋方程組、牛頓定律、薛定諤方程、洛倫茲變換這些理論都是如此，而人類也曾像“機(jī)器學(xué)習(xí)”一樣思考。但是，今天的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是設(shè)計(jì)復(fù)雜模型用于解決非常復(fù)雜的問題，比如區(qū)分貓和狗的圖像，這類問題無法通過設(shè)計(jì)簡單規(guī)則來完成?！敖裉鞕C(jī)器學(xué)習(xí)的核心思想是，世界是復(fù)雜的，需要用極復(fù)雜的模型，從大數(shù)據(jù)中來學(xué)習(xí)。”王立威表示。

作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，王立威對(duì)深度學(xué)習(xí)的興起以及核心問題做了解釋。他稱，深度學(xué)習(xí)的重要技術(shù)成就在于深度網(wǎng)絡(luò)可以有效表示信號(hào)。早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從人腦獲得啟發(fā)，有仿生的意味。而最新一輪的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是2006年提出的，真正取得成果是在2012年。取得成果的核心原因是G.Hinton等人提出逐層預(yù)訓(xùn)練等新興訓(xùn)練方法，以及硬件計(jì)算性能大幅提升和海量數(shù)據(jù)。正因?yàn)槿绱?，深度學(xué)習(xí)在研究上新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷提出，在應(yīng)用上一些領(lǐng)域的表現(xiàn)不斷被刷新。

“但是，目前我們?nèi)鄙賹?duì)深層理論的理解，人工智能在學(xué)術(shù)上最重要的問題就是要建立新的理論，解釋深度學(xué)習(xí)所觀察到的現(xiàn)象?！蓖趿⑼f到。

在機(jī)器學(xué)習(xí)理論的研究上，王立威提到了泛化理論，他認(rèn)為，泛化能力是機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)分于其他領(lǐng)域的核心概念。而泛化理論的目標(biāo)是解釋和證明為什么以及怎樣提高訓(xùn)練集的準(zhǔn)確性可以提高測(cè)試集的準(zhǔn)確性。

王立威在會(huì)后的采訪中向網(wǎng)易智能更加詳細(xì)地解釋了泛化理論的發(fā)展。他表示，早期的經(jīng)典泛化理論認(rèn)為，有多少數(shù)據(jù)，就需要相應(yīng)復(fù)雜度的模型，如果少量數(shù)據(jù)用了非常復(fù)雜的模型，在已有的數(shù)據(jù)上的效果會(huì)非常好，但是在新的數(shù)據(jù)上效果會(huì)很差，新舊數(shù)據(jù)差異非常大。但是到了深度學(xué)習(xí)觀察到的結(jié)果是矛盾的，“就像我們現(xiàn)在看牛頓定律并不是在所有場(chǎng)合都適用的，經(jīng)典泛化理論也有自己的適用范圍?！蓖趿⑼硎荆瑥膶W(xué)術(shù)的角度來說，我們希望建立一個(gè)理論去理解深度學(xué)習(xí)，而且近一兩年有很多的學(xué)者在關(guān)注這樣的問題。

誠然，如果用物理學(xué)理論來看人工智能學(xué)科理論發(fā)展，后者顯然還沒有到達(dá)“牛頓定律”的階段。但是泛化理論讓我們看到了人工智能理論發(fā)展的一些希望。

談到人工智能應(yīng)用，王立威認(rèn)為，人工智能目前的成功主要是工程技術(shù)的成功。但是有兩大限制：

第一，人工智能技術(shù)目前只適用于知識(shí)相對(duì)封閉、狹窄的領(lǐng)域。比如，人工智能在圖像分類的運(yùn)用上，所訓(xùn)練的圖像必須預(yù)定分好類，如果圖像沒有提前分類是不可以用的。

第二，凡是需要人類通過常識(shí)、經(jīng)驗(yàn)判斷的領(lǐng)域，人工智能技術(shù)目前遠(yuǎn)未達(dá)到廣泛應(yīng)用的程度。比如2016年全國高考語文作文（見下圖），對(duì)人來說這張圖像容易理解，但對(duì)機(jī)器來說，雖然機(jī)器可以識(shí)別圖像內(nèi)容，但卻無法理解背后的涵義，因?yàn)闋砍短嗟谋尘靶畔ⅰ?/p>

2016年全國高考語文作文

在具體的商業(yè)應(yīng)用上，王立威提到了四個(gè)領(lǐng)域：

首先是無人駕駛，王立威認(rèn)為在無人駕駛領(lǐng)域，大大小小的公司已經(jīng)積累了大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在常規(guī)道路上常規(guī)行駛不是問題，但真正落地應(yīng)用還是很難，這其中的關(guān)鍵是無法應(yīng)對(duì)極端情況，包括罕見的路況和天氣。所以，王立威建議，無人駕駛領(lǐng)域現(xiàn)在要加大極端場(chǎng)景和突發(fā)情況的模擬訓(xùn)練。

其次是金融保險(xiǎn)，目前人工智能在這一領(lǐng)域的應(yīng)用熱度很高，涉及量化交易、金融風(fēng)控等。

再次是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，比如AI賦能電力調(diào)度，智能養(yǎng)豬等等。

最后是是醫(yī)療健康領(lǐng)域，目前人工智能主要用于醫(yī)療影像識(shí)別，藥物研發(fā)。

王立威表示，目前自己在醫(yī)療影像領(lǐng)域涉足較深。依托北京大學(xué)的一系列附屬醫(yī)院，王立威教授所在的北大信息學(xué)院與北大醫(yī)學(xué)部聯(lián)合成立了醫(yī)信交叉中心，兩個(gè)部門合作共同探索醫(yī)療影像的應(yīng)用。

王立威向網(wǎng)易智能闡述了AI醫(yī)療影像發(fā)展的看法：

首先，醫(yī)療行業(yè)的AI應(yīng)用比較碎片化，即使只考慮醫(yī)療影像這一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，不同病種都需要一個(gè)個(gè)去攻克，不同病種用到的具體技術(shù)也有差異巨大。

其次，在推動(dòng)AI醫(yī)療影像的過程中，王立威認(rèn)為，醫(yī)院必須認(rèn)識(shí)到積累數(shù)據(jù)的重要性，而數(shù)據(jù)收集工作最好是由政府來主導(dǎo)，醫(yī)療行業(yè)制定標(biāo)準(zhǔn)，而且數(shù)據(jù)收集也需要有一個(gè)軟件工具，不能增加醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。

最后，算法系統(tǒng)最終會(huì)成為醫(yī)生輔助工具，不僅讓醫(yī)生的效率更高，最大的價(jià)值是讓醫(yī)生從AI中學(xué)習(xí)，制定一個(gè)看病的標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)于人工智能未來幾年的發(fā)展趨勢(shì)，王立威認(rèn)為，從技術(shù)上說，AI將會(huì)解決更多封閉環(huán)境下的任務(wù)，但是沒有突破性的進(jìn)展很難解決需要常識(shí)的開放環(huán)境的任務(wù)。

從行業(yè)的發(fā)展來看，王立威認(rèn)為，未來5-10年數(shù)據(jù)的積累被人們所重視，當(dāng)某個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)形成一定規(guī)模后，行業(yè)變革將加速。

“對(duì)于當(dāng)前重要的任務(wù)，是培養(yǎng)行業(yè)內(nèi)收集數(shù)據(jù)的習(xí)慣與標(biāo)準(zhǔn)化流程，隨著數(shù)據(jù)的增多與數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，一些行業(yè)將在十年內(nèi)發(fā)生革命性的變化，包括醫(yī)療行業(yè)。”王立威憧憬到。（完）