两万字,清华刘云浩教授回答新生关于AI的90个问题

清华刘云浩教授解答AI新生疑问:全面解析人工智能
清华大学刘云浩教授针对新生的90个问题,详尽解答了关于人工智能领域的各种疑惑,内容涵盖AI的基础知识、发展趋势及未来挑战。

大数据文摘授权转载自清华招生


8月1日,一个好消息备受瞩目:

清华大学依托精密仪器系的

类脑计算研究中心施路平教授团队

开发出全球首款异构融合类脑计算芯片

——“天机芯”!

该芯片是面向人工通用智能的

世界首款异构融合类脑计算芯片

基于此研究成果的论文

作为封面文章登上了

8月1日《自然》(Nature )。

研究团队还展示了由该芯片驱动的

“无人驾驶自行车”。


与此同时,
清华大学软件学院教授刘云浩
亲手写下了这么一段话:
科幻小说家克拉克说
“任何先进的技术, 初看都与魔法无异。
哈利波特的粉丝们
“宁可相信自己是个麻瓜,
也不相信世上并无魔法”。
欢迎同学们来清华,
追寻世间尚未被发掘的魔法。
同时附上的, 还有针对同学们提出的、
90个与 人工智能 相关的问题 解答。


三天前,
清华大学 暑期学校开学典礼上,
5为同学们 作了一场题为
《智能+与工业互联网》的讲座。
讲座中,同学们提问踊跃,
许多同学的问题来不及回答。
于是 刘云浩教授便对所有的问题
进行了整理回答。


在刘云浩老师发来的文件中,
每位同学提问的小纸条,
都被认真地拍了照片,
并一字一句地誊写下来。


他说: 同学们的问题确实很多,
可无论什么样的问题,
他都尽量做了正面、真诚的回答,
既不调侃也不回避。
这份对同学们好奇心的珍视,
让人感动不已。


现将所有问答分享在此,
愿更多人感受来自清华的“魔法”。



- 开启魔法之旅 -


Q1: 您认为人工智能是否具有向人文领域进军发展的必要? 如果文学情感表演已经被取代,这是否意味着人类文明的颠覆? 以及如果人工智能已经达到认知智能的阶段,使它能够思考并构建出更加科学的哲学基础体系会发生什么? 会导致什么样的结果? —— T2 邓煜舒


A:人工智能已经向人文领域进军了,比如很多企业和研究人员都在研究用人工智能创作诗歌、书法、绘画、小说、音乐等等,但这不是个颠覆。因为机器的文学创作和人的文学创作有本质不同,人的创作需要灵感,可以说是个大海捞针的过程,谁能捞到这个针,如何捞,都是完全随机和不确定的。甚至一个某时某刻捞到这根针的人,换了时间环境就做不到。王羲之就经常说,他所写的兰亭集序,是那天喝完了酒之后一挥而就的。但是此后再写,就写不出那个水平了。而机器创作可能很不一样。以作曲为例,机器可以把某一个体系上所有可能的音符排列穷举各种组合,然后先用一些算法筛掉明显刺耳的大多数,然后再用一些不会创作音乐的普通人参与试听,从而挑出可能符合人类审美的曲子。


人工智能达到认知智能,也仍然不等于获得了自主的意识。因此这样的未来还无法预测。


Q2: 人工智能自主行动的技术难度如何? 是否可能发生取代人类的情况? 脑机接口是什么? —— T7 苏雨杨


A:目前的人工智能都还完全在人类的掌控之下,目前也没有新的理论和技术赋予机器“意识”。未来必然会在有些场合中出现机器取代人类的部分工作(其实这样的取代在前几次工业革命时期显著地发生过),但是取代人类的工作不等于取代人类,目前人工智能既不具备自我意识,按照目前的技术这种可能性也不存在。脑机接口(brain-computer interface),是在人或动物脑与外部设备间创建的直接连接通路。简言之,脑机接口允许脑和外部设备直接通信。


Q3: 老师您好,您说计算机有计算限度,但为什么我们生活中体会不到这个问题? —— C5 杜向阳


A:我想你可能指的是计算复杂度,这是计算机学科中,算法等课程的主要学习内容之一,用几句话很难解释清楚,欢迎你来清华之后与老师和同学们深入交流这个问题。在生活中不能体会到是因为你可能没有从计算机算法的角度考虑,举个例子,大整数分解问题,如果想把66571993057分解为31×2147483647,目前没有我们所说的“多项式复杂度”的算法,更困难的是,我们甚至还不知道这个问题是否存在这样的算法。


另外一个生活中体会不深的原因也来自于,尽管很多问题计算机都无法穷尽所有的可能,但计算机科学家们提出了不少有效的近似算法,可以极为近似最优地解决问题,这样我们在生活中的体会就更不明显了。再以围棋为例,符合规则的局面数量一共有:208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935个(http://oeis.org/A094777),这个数量远超人类目前所观测到的宇宙的原子的个数,也没有任何计算机能穷尽这些局面,但计算机科学家仍然可以使用蒙特卡洛
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