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阿里云閔萬里:量子人工智能是AI發展趨勢

發布時間:2019-8-11 分類: 電商動態

今日,在獵云網2017人工智能產業創新峰會上,阿里云人工智能科學家閔萬里(山景)談到了人工智能未來的趨勢。他認為,“量子人工智能“將是人工智能的發展趨勢,區別于深度神經網絡等,阿里將更看重該方向。 據閔萬里介紹,從上世紀70年代起,人們就開始解讀人腦的認知過程。人類的腦神經網絡其實非常復雜,換算成數據,每人每天要處理100PB的數據。 與此同時,人工智能的技術發展從動態信息流網絡,到特征變量的大樣本分布,再到最小充分子網-特征通路,本質核心就是信息通路。“在線“、“流動“、“關聯“將會成為阿里人工智能發展的關鍵詞,并且會協同利用阿里在大數據和云計算方面的能力。 閔萬里表示,人工智能未來的趨勢將是“量子人工智能“,這在美國已經有包括Google、IBM在內的很多企業正在研究,一些投資機構也在密切關注。 附閔萬里演講實錄: 我的團隊是阿里云的內部創業團隊,2015年6月1號兒童節的時候我從電商部門調到阿里云部門,組建大數據對外創業團隊,一個人開始。所以過去將近七百天,我走過你們所有經歷過的歷程,質疑、信任、逃避到最后變現時候的掌聲。 所以今天我把我所經歷的感受以及看到的未來的方向給大家做分享。我把題目改了,因為工業大腦主持人介紹的太聚焦,我想發散一下,就是人工智能的價值化道路。那么價值化道路應該怎么講? 我們先看創業創新,什么叫新?什么叫業?把這個詞解讀好,其實我們就抓住了事情的本質。新有一種本質。大家聽說過深度學習和卷積網絡,我今天不會講這個?,F在有一個觀點,好像一說人工智能就是深度學習?多少層?然后開源了什么? 當所有人談那個東西的時候,你去跟蹤你就不是創新。所以今天給大家講的跟深度學習沒有任何關系,我們所做的案例也不是在深度學習上。這是第一點,所以我們走自己獨特的道路,技術創新,底層的理論創新,在基礎領域。你掌握最核心的東西,你才有能力扭轉整個業界的方向,定義未來的方向。 那么創業是什么?其實很簡單,有做業余愛好,有做一些小的企業,還有做產業。主持人介紹的工業大腦和醫療大腦,其實改變產業的格局。從智能制造最核心的做出來,工業數據每秒每個T的數據你敢碰嗎?如果不碰最有價值的東西找不到。所以我從兩個方向說一下我在將近七百天做的創新創業。 圖像、視頻這些在任何峰會都可以看到,有卷積神經網絡等等。我想我也不重復這個故事,這些我們都做過。在各種發布會上做實時的解析,在線視頻的實時解析,還有做事件的標注,自動化的標注,比如扣籃成功。 再看一個一年前的事情,我們第一次向公眾介紹我們人工智能的時候,我們選擇這樣一個場合,去年的4月8號(小Ai歌王預測),然后我們實時的計算,每一句唱詞、吐字、燈光、特效,五秒鐘更新一次,一直到最后的歌王是誰。 當時選擇這個場景因為它與眾不同,因為人類對藝術的鑒賞是主觀性的行為。如何用算法把非理性的主觀行為算出來,這是很有挑戰的事情。不是看一個圖片是貓還是老鼠,所以我們選擇很難的課題挑戰自己。當然結果大家也知道,大家說你們為什么沒有順著做下去?我們發現更大的領域遠遠比唱歌還重要。 我們先說創新,為什么我們可以做這些?我們回歸事物的本質,我不用深度學習,我用什么?我們回歸人的本身,看我們的大腦怎么構成?四年前奧巴馬在白宮啟動這樣一個雄心勃勃的計劃,做腦部的智能研究。 我們大腦有十的十次方的神經元,每個神經元處于半激活或者沒有激活的狀態,你可以想象十的十次方的節點,這個狀態是非常大的體量。每天產生的量是多少?一百個PB,每天每個人一百個PB,所以量大到我們不敢想的程度。 所以大家徹底放棄了,這個事兒完全不可做,如何從腦部神經網絡最本質的狀態做?但是今天不一樣,今天阿里云的計算能力,我相信其他友商的計算能力也差不多,對十的十此放不是一個很難的題目,所以我們從最本質的做起。 你在認知的上面知道哪幾個神經元對事物做預測的時候,你就知道怎么改變它。這個回歸左邊這個圖,大家看到那么多神經元,信號采集之后實時分析,這是我們做的人工智能。 好,怎么做?其實很簡單,70年代的時候就有人已經在開始朝這個方向走,就是這樣一個人大家看到戴著一個帽子,他測各個區域,腦電波。有了腦電波之后大家可以看到,這個上面有每個信號,實時信號,這些都是最原始的數據,一秒鐘多少赫茲多少次,高頻、多通路又有關聯性。所以七八十年代的時候,分析的時候已經是非常難。 當然今天看起來不是很難的事情,大家想想如果有十的十次方怎么分析?需要用云計算和大數據。分析結果,這個例子是我早期發的論文做的,我們通過腦電波研究這個人真實的睡眠狀態,有人有失眠癥或者輕睡眠。你通過腦電波可以發現他的腦電波跳躍,跟別人不一樣。 知道這個跳躍你可以在某個維度去刺激它,使得他能夠睡下去。所以怎么在十的十次方中找到那個腦區去刺激它,這是人工智能研究的事情。這個本質是什么?其實就是網絡信息流,點和點有通道有動態信息,有了動態信息后面怎么解析? 如果知道這個過程你就知道,我有十個不同的地方同時來了信號,這些信號又有關聯,我怎么解析找到內在的關聯強度?這個在五六十年代做傳統的質量控制的時候,就有這種解讀,但是今天不一樣,因為數據量大,所以對它的復雜度提出了前所未有的要求。 如果我們從這樣一個在線的網絡流做實時解析,然后應用到我們的垂直領域場景化中,能夠產生什么樣的價值?哪些領域可用?這里有三個核心詞,一個在線一個流動一個關聯。在線不用講,如果都是做離線計算很簡單,我們慢慢做。但是更難我們做實時個性化推薦,就是一個在線行為。 流動的意思是什么?信息流從一個點傳到另外一個信息流,如果我們把它的比喻一個路口到另外一個路口,也是流動。關聯,一個地方堵塞就會蔓延上面波及到下面。所以這三點合一起提出非常難的問題,你的計算能力和算法能不能跟上?我們看有了云計算之后這些都不是問題。 我們來看一個工業大腦,這個事情可能跟我們普通人,包括我自己接觸之前都是覺得很奇怪。工業生產領域,其實是那么復雜,流程一環扣一環,看起來跟大數據跟云計算、人工智能差別很大,那些工人沒有人工智能的背景,但是恰恰這個場景下是有海量的數據,這是第一點。 每一個傳感器一秒鐘采一千次的數據,工廠不停的轉,實時數據的差距,工業互聯網的數據并不比移動互聯網的數據,只是離老百姓遠大家不關注。一環套一環,幾十個流程,每個流程都有參數。這個場景就是典型的大數據的場景,人工智能的場景。 我們做了一個事情,兩個月之前也有報道,1%的中國制造,怎么做的?大家看一下這個圖中已經在講一個事情,我們從右到左,老車間了解數據產生的機制,有了數據的機制,你才知道哪些是我最需要關注的過程和數據變量?也就是人的腦部神經,十的十次方神經元中哪幾個是我關注的? 最后我們做到什么?我們把這個過程做了抽象,放在實時監控有一整套的控制邏輯。一旦出現異?,F象立刻到操作環節告訴那個人,你必須把參數調到多少?最后的效果就是第一階段1%提升,對應的收益是多少?這家公司一年上億,他是全球最大的光伏產業第一。 所以在資金密集型、數據密集型的企業,如果有人工智能的應用場景所產生的價值是無法計算的。這是工業大腦1%的威力,其實我們還做過一個,看起來完全不一樣的行業。做橡膠,大家開車有輪胎,剛才那是光伏產業,這兩個產業不一樣一個化工一個新能源。 但是我們用一套東西復制,這里面三個星期就做完了,就是這個輪胎。得到的效果,3%到5%的提升,這里最好的故事就是在跨行業的兩個領域中,把同一個東西用起來。原因還是回歸到流程制造上,數據密集型可以描繪為一個簡單的大腦,可能不是十的十次方,是十的五次方。 在這個上面做實時的解析、預測、控制、預警,同樣一套東西用在兩個不同的領域。當你抓住事物的本質,整個產業都對你打開了大腦,你在那個層次上做了別人做不了的東西,世界就是你的。 我們其做了一個,這是可以說工業制造最頂尖的地方。大家知道手機、芯片、半導體的流片,再加上鍍膜,上萬個參數更復雜,所以這個更有刺激性,這個是十的七次方到八次方,已經接近人腦。所以這么復雜的地方越能凸顯我們的價值。 這是在工業大腦我們用在O2O中,吃飯跟人有關系,你吃飯是人送過來,這是一個三國的游戲。怎么講?三類角色,餐館,做餐的生產的,運輸,還有一個需求方,就是我們自己點餐的。餐館有廚師,原材料少沒有,送餐的人,騎車的人是不是被賭上,下雨天怎樣?結果今天有一個會推遲一天或者提前十一點,所有的不確定性都是在這兒,整個過程又可以抽象一個內腦的神經網絡。所以這樣一抽象大家理解了,它看上去跟人沒關系,實際上還是一個固定的網絡,結構上的動態點。那么我們可以用實時的算法,實時的反推告訴那些騎車的人怎么跑,才能可能找到信息的最短通道,信息最短通道對應送餐的過程,那么我們做到了。 以往是人工調度,看地圖。我們看地圖已經眼花了,大家想象一下人工調度這個上面每個人都在動,跟打游戲一樣,眼睛很快就花了,高峰期的時候一分鐘處理幾十個訂單,我們看過那個調度,現在沒有人調度了都是機器調度。 你們看到城市大腦就是這個問題,你開車的時候等紅綠燈,你這個方向等紅綠燈,這個場景我們都遇到過,這就是一個調節,就是把供需錯位,那么我們怎么做?我們首先看你掌握的數據,你大腦接收的信息是否完整?傳統的交警控制都是靠地面的傳感器。 那么今天有一個地方是有所有的數據在那里,在天上。我們每個人用高德和百度,你在貢獻數據。那么實際上我們有一個上帝的眼睛看你這個腦袋的網絡,看網絡此時此刻的信息流是怎樣的?有什么滯后? 那么算法上去之后,我們在廣州市去年8月份做的,這也有新聞報道,包括在都市報還有,那么今年我也看到了,很感謝一些友商,也有一些互聯網公司提出互聯網+信號燈的說法,那么說明我們開啟了一個新的方向,在北方在你的后視鏡的時候,這種感覺不一樣,這就是真正的創業。 下面我講未來的趨勢。剛才講了我們的人腦,十的十次方或者是深度神經網絡這些東西,是現在已經發生的,正在發生或者將要發生的事情,值得我們業界的投資特別關注的就是量子智能??纯疵绹韫仍趺醋?美國航天局怎么做?它的威力怎么做? 大家可以看一些資料。傳統的CPU是0或者1的狀態,但是量子是0和1任何一個組,這非常了不起??梢杂靡粋€量子位表示上千個傳統的二進制的信息量。如果這樣一個結構出來之后,會帶來革命性的變化,其實現在已經有了。我們看一下,如果在座有做機器學習的一定知道SAM,它的復雜度是N的三次方,如果我們用量子計算來做,從N的三次方到log的N,這是非常復雜的,但是這個事情已經有人證明了,去年4月份谷歌已經證明了這個事情。 這是特征臉,相當于大眾臉,復雜度是多少?N的三次方,我們用量子我們做到什么,又是Log的N,這個就是量子計算的威力。我們再看這個表你就會發現,不得不贊嘆我們就看現在人類,先不講整個宇宙,宇宙太遙遠。整個人類每年產生的信息量和量子比特描述這樣一個行為,整個表大家可以看一下。 昨天有一個新聞,上個月有一個新聞IBM宣布他已經做成一個量子計算機,可以有好幾個BT,在某些特定任務上能夠達到幾十個量子位的威力,所以這是未來的大勢所趨。我們今天還沉浸在深度學習的時候,人家已經在量子了。 下面我總結一下。剛剛講的那些價值化的道路,都是剛剛開始,還遠遠沒有結束,作為我們團隊或者作為阿里云,我們的使命是讓更多的科技從業者降低這個技術門檻,能夠在一個巨大的平臺,把你想象的威力找到空間落實下來。 我們也有這樣的機制,我們有天使有大數據計算,是全世界最大的,在上面有很多資源。我們的使命讓更多的創業團隊成功,包括我自己,因為我走過這個道路。如果在座有創業團隊有想要創業的團隊,有技術門檻的難題的時候,我們的大門是永遠敞開的。 我們最后一次大賽的獲勝者是友商騰訊,所以我們是開放的。人工智能的年代任何閉門造車、壁壘都是不成功的,開放包容的心態共同創新才能共贏。我們可以讓創業者找到更好的投資對象,讓創業者找到更好的平臺加速你的成功,讓我們一起價值化落地。

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