贵州大数据有待价值跃升——访浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师肖俊

贵州日报当代融媒体记者 / 王法 江婷婷 /

作为大数据领域的热门技术创新，人工智能在实体经济甚至日常生活中已经得到广泛应用。浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所教授、博士生导师肖俊对人工智能有深入研究。肖俊是贵州铜仁人，1998年从铜仁一中考入浙江大学计算机学院，长期关注、关心家乡发展。日前，贵州日报当代融媒体记者对他进行了专访。

人工智能发展有三大趋势

您能否简明阐释下什么是人工智能，人工智能发展趋势是什么？

肖俊

1955年，图灵奖获得者约翰·麦卡锡、马文·明斯基，信息理论之父克劳德·香农及第一代通用计算机701主设计师罗彻斯特联名向美国洛克菲勒私人基金会提交了一份人工智能项目建议书。这份建议书中首次出现了Artificial Intelligence（人工智能）这个单词，明确提出了人工智能的研究目标：让机器能像人那样认知、思考和学习, 即用计算机模拟人的智能。1956年，人工智能的概念在达特茅斯会议上引起了计算机学界的关注，人工智能开始走上人类历史发展的大舞台。

当前人工智能的发展趋势包括3个方面。

脑启发计算。大脑具有感知、识别、学习、联想、记忆和推理等功能，这些功能与大脑结构存在着至今仍然无法确知的对应关系。虽然目前我们尚未完全理解大脑的工作原理，但是来自神经科学的发现可从若干角度影响人工智能的研究。脑启发计算就是通过仿真、模拟和借鉴大脑生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法，在结构层次模拟人脑、在器件层次逼近大脑等。

混合增强智能。混合增强智能就是将多种智能混合叠加在一起，从而超越某一智能，如生物智能与机器智能的结合等。

场景人工智能。人工智能算法和模型需要与具体任务和具体场景结合，以便更好地发挥功能，如电商平台中商品推荐、城市道路中交通指挥大脑等不同场景。

物理学家史蒂芬·霍金说人工智能的出现将会成为“我们文明历史上最糟糕的事件”，除非社会能够找到控制它发展的办法。对此您怎么看？

肖俊

人工智能要想达到霍金所描述的那个层次还有一定距离，目前人工智能还有很多重要的基础问题需要解决。比如现在的机器智能还存在如下一些弱点：缺乏物理的常识和社会的常识Common sense（常识）；缺乏举一反三的可泛化学习与推理能力；缺乏自我意识等等。这些特点都是构建通用人工智能的必要条件，但从目前发展来看，任务还很艰巨。

实现人工智能的可泛化认知

近年来您的研究工作主要在机器学习、大数据分析、跨媒体分析计算等领域，请谈谈人工智能发展面临的挑战。

肖俊

如果从人工智能发展的阶段和目标来看，挑战可以归结为两个方面。在当前主流的领域人工智能范畴内，还有很多基础问题没有解决或者还没有解决得很好，如提升小数据驱动算法的准确性和适用性，对自然语言的精准理解，提升视觉认知算法的通用性等。

从未来发展的角度来看，如何从人工智能领域迈向通用人工智能还存在巨大挑战，如让机器能够自如使用人类的常识解决问题、拥有自我意识以及实现可泛化的认知与推理能力等。

人脸识别和图片识别是人工智能视觉与图像领域中的两大热门应用。如何加大普及它在各领域和行业的应用？

肖俊

图像/视频内容的认知与理解是人工智能的重要研究与应用领域，人类从外界获取的信息中有超过80%是从视觉通道进入大脑的，因此实现智能高效的视觉内容认知与理解非常关键。

当前，图像/视频识别技术在智慧城市、智能监控和智能交通等领域已经得到深入广泛的应用。随着AI技术的进一步发展，这些技术有望在工业生产领域（基于视觉的产品缺陷检测、生产工序识别）、智慧家庭（家用智能视觉传感器、居家养老日常行为监控等）等领域得到广泛应用。

肖俊，浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所教授、博士生导师，中国人工智能产业发展联盟开源开放推进组秘书长。（受访者供图）

2020年，5G全面进入商用时代，当人工智能和5G相遇，您觉得会碰撞出怎样的火花？

肖俊

从本质上讲，5G是通信技术，进一步提升了数据传输的带宽并降低了时延，目前主流的人工智能算法大多采用大数据驱动的模式，即所谓的大数据智能，需要海量数据的传输和计算作为基础支撑。从这个角度来看，5G技术能够为人工智能技术的发展提供有力支持。

探索贵州大数据价值跃升

当下，贵州正大力实施万企融合和千企改造，如何将人工智能更好地运用其中？

肖俊

贵州通过大数据战略行动，实施千企改造、万企融合行动，推进制造业与互联网融合发展，实施“智能贵州”计划，重塑制造产业竞争力，推动区域经济转型发展。

通过培植机器智能的数据洞察力，变革传统生产与服务方式，能有效促进制造业品质升级。

贵州可以考虑基于人工智能技术来辅助产业经济的进一步发展，比如建立产业数据智能中枢实现数据赋能，助力政府更好认知产业运行状况实现产业政策精准发力，推动企业通过情报、技术、人才等产业要素创新加速向智能化跃升，最终形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

在您看来，贵州大数据产业的发展对人工智能的发展有何促进作用？如要大力发展人工智能，需要突破的瓶颈有哪些？

肖俊

大数据智能技术的发展范式是实现数据—知识—决策的跃迁，即构建从数据到知识、从知识到决策服务的实现路径，要从仅仅只是建设大数据中心的初级阶段进入到大数据智能应用服务的高级阶段。

目前贵州在大数据产业的基础建设方面已经有了一定成果，但如何通过数据接入层、知识计算层、智能服务层实现数据—知识—智能的3次价值跃升，还值得进一步探索，需要突破高端人才、关键技术和典型应用平台建设3个要素瓶颈。

贵州可以进一步出台引进人工智能高端人才的针对性政策，在人工智能产业发展的“三要素”中，人才是第一位的；应该面向贵州自身产业特点和基础确定人工智能应用的主要方向，以此为指导建设典型应用平台并进一步加强在相关关键技术上的科技研发投入，培育一批代表性的本土人工智能高科技企业。