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發(fā)掘“過(guò)時(shí)”算法的潛力 人工智能并非無(wú)所不能！

來(lái)源： 科技日?qǐng)?bào) ? 2022-07-27 15:18:15

朱軍與托馬斯·貝葉斯(以下簡(jiǎn)稱貝葉斯)，前者是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博世人工智能冠名教授、博士生導(dǎo)師，后者是18世紀(jì)著名數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家，卻在幾百年后有了交集。

貝葉斯及其理論是在“新古典主義”時(shí)期提出的。而朱軍及其團(tuán)隊(duì)成員，卻讓這位“古典”數(shù)學(xué)家的理論及其研究方法，在現(xiàn)代最前沿的人工智能(AI)領(lǐng)域研究中得到了“復(fù)興”。

發(fā)掘“過(guò)時(shí)”算法的潛力

“人工智能并非無(wú)所不能。”作為一名深耕人工智能領(lǐng)域近20年的研究者，朱軍指出，任何一種算法都存在優(yōu)勢(shì)和短板，在特定條件下，短板就可能成為致命缺陷。“例如我們常提、常用的深度學(xué)習(xí)算法(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)不確定性問(wèn)題時(shí)，其表現(xiàn)就會(huì)變差。”

以自動(dòng)駕駛汽車(chē)為例，朱軍進(jìn)一步說(shuō)，人工智能面對(duì)的路況具有多種可能，即使它在絕大多數(shù)情況下表現(xiàn)良好，但只要出現(xiàn)一次誤判就足以引發(fā)交通事故。如果遇到黑客刻意制造的對(duì)抗樣本，即干擾圖像，后果將會(huì)更加嚴(yán)重。認(rèn)識(shí)到深度學(xué)習(xí)算法的短板后，朱軍一直在鉆研適合對(duì)抗數(shù)據(jù)不確定性的新算法。

2013年，朱軍及其團(tuán)隊(duì)成員開(kāi)始探索利用貝葉斯方法在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，貝葉斯方法重視先驗(yàn)、假設(shè)，即更強(qiáng)調(diào)感覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)。

而朱軍對(duì)貝葉斯方法的信心也是“先驗(yàn)”的。在當(dāng)時(shí)的人工智能研究領(lǐng)域，貝葉斯方法被視為一種“過(guò)時(shí)”的算法，已被更“先進(jìn)”的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所取代。但憑借學(xué)術(shù)敏感，朱軍判斷貝葉斯方法還有未被開(kāi)發(fā)的潛能。在他的主持下，其研究團(tuán)隊(duì)決定朝著貝葉斯的方向“試試看”。

后續(xù)結(jié)果表明，這個(gè)探索方向是正確的。在預(yù)測(cè)、決策等任務(wù)中，貝葉斯方法能夠更高效地處理數(shù)據(jù)、應(yīng)對(duì)干擾噪聲，并具有良好的可解釋性。朱軍表示，這些優(yōu)點(diǎn)并不意味著貝葉斯方法比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)越，對(duì)人工智能研究來(lái)說(shuō)，各類(lèi)模型和算法都是工具，各自都有優(yōu)勢(shì)和缺陷，通過(guò)協(xié)同互補(bǔ)實(shí)現(xiàn)最大效能才是最終目標(biāo)。

結(jié)合貝葉斯方法和深度學(xué)習(xí)算法，朱軍團(tuán)隊(duì)極大地推動(dòng)了“貝葉斯深度學(xué)習(xí)”的理論、算法和編程庫(kù)的進(jìn)展，它既具有貝葉斯方法的不確定性建模能力和可解釋性，又具有深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的擬合能力。

傳承良師的育人方法

問(wèn)及對(duì)于貝葉斯方法的“先驗(yàn)”信心從何而來(lái)，朱軍回答，擁有“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父”稱號(hào)的圖靈獎(jiǎng)得主朱迪亞·珀?duì)柦o了他重大啟發(fā)。

早在20世紀(jì)80年代，珀?duì)柋闾岢隽素惾~斯網(wǎng)絡(luò)，并構(gòu)建了不確定性條件下信息處理的計(jì)算基礎(chǔ)。雖然隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，貝葉斯方法一度被認(rèn)為是“過(guò)時(shí)”的，但珀?duì)柕难芯克悸啡詥l(fā)著朱軍，讓這位年輕的中國(guó)科學(xué)家決心繼續(xù)探索貝葉斯方法的可能性邊界。

“創(chuàng)新并不是憑空創(chuàng)造，而是在前人智慧的基礎(chǔ)上扎實(shí)邁步。”對(duì)朱軍來(lái)說(shuō)，貝葉斯和珀?duì)柖际沁@樣的智慧先驅(qū)。

在科研之路上，朱軍得到了很多良師益友的幫助。其中，對(duì)他影響最大的是他的導(dǎo)師——中國(guó)科學(xué)院院士張鈸。

“張鈸院士給了我自由探索的空間，讓我在幾年的求學(xué)生涯當(dāng)中逐步確立了研究方向，取得了后來(lái)的成果。張鈸院士的培養(yǎng)讓我受益終身。”朱軍感慨道。

成為研究生導(dǎo)師后，朱軍決定傳承張鈸的育人方法，給予學(xué)生盡可能多的自主空間，讓他們發(fā)揮自己的特長(zhǎng)。

2018年，在國(guó)家鼓勵(lì)科技成果轉(zhuǎn)化的大背景下，朱軍支持自己的學(xué)生田天創(chuàng)辦了一家公司，并且和張鈸共同擔(dān)任該公司的首席科學(xué)家，致力于把安全可靠的人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)應(yīng)用，提升人工智能的安全性，推動(dòng)人工智能保護(hù)產(chǎn)業(yè)安全，讓人工智能更好地賦能行業(yè)。

朱軍表示，未來(lái)他將和團(tuán)隊(duì)一道，繼續(xù)在這個(gè)領(lǐng)域里不斷奮進(jìn)，探索更多的可能性。

標(biāo)簽： 人工智能 自動(dòng)駕駛汽車(chē) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父 算法編程庫(kù)

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