人工智慧?量子計算?沈向洋王海峰等大咖最關心哪些前沿技術

2020-12-05 澎湃新聞

人工智慧？量子計算？沈向洋王海峰等大咖最關心哪些前沿技術

澎湃新聞記者 張唯

2020-10-26 19:57 來源：澎湃新聞

「深度學習發展很快，但始終在可解釋性方面的進展比較緩慢。」「當AI算力、數據量和複雜度再上一個量級之後，還有哪些新發現？」

近日，清華大學高等研究院雙聘教授沈向洋、阿里集團CTO程立、百度CTO王海峰和搜狗CEO王小川在2020中國計算機大會上分享各自最為關注的前沿技術。

人工智慧依舊是這些技術大咖們提及的高頻詞。程立表示關注人工智慧的下一步發展，王海峰思考深度學習的局限和可突破之處，王小川期待醫療診斷和人工智慧的結合，沈向洋則希望探索人工智慧和神經科學領域。

中國計算機學會副秘書長王超：

大家當下最關注的技術前沿和變化是哪些？可以是自己覺得需要特別花時間關注的，可能與公司核心業務相關，也可能是三年或十年以後的事。

阿里集團CTO程立：

我個人對AI下一步發展比較有興趣，當算力、數據量和複雜度再上一個量級之後，還有哪些新發現？我覺得還是非常值得去關注的。每當一個行業在技術上到了平臺期之後，還是會特別關注，這是我個人的興趣所在。

阿里集團CTO程立

作為企業，我們會比較系統地梳理未來要關心的技術，會有定期的跟蹤梳理，阿里之前布局了很多，怎麼把科技向產業轉化。

百度CTO王海峰：

我思考最多的還是跟人工智慧相關的，人工智慧包括技術方面和產業方面。技術方面，我們已經在做技術不斷的提升，比如圍繞深度學習。另一方面我們也在看深度學習本身還有哪些局限，朝哪些方向突破。因為深度學習需要耗費巨大的算力和巨大的數據，我們也關注小數據低能耗的技術和未來的突破方向。

產業角度，我認為最重要是人工智慧技術與各行各業的深度融合。這個融合過程中又有很多技術問題要解決和突破。產業的大規模應用也會推動社會的進步。

百度CTO王海峰

這是近期的，再往未來看，我們也關注未來方向。百度除了靠近業務的技術團隊也有偏基礎的研究院。研究院這幾年成立了一些新的實驗室，比如量子計算實驗室、生物實驗室、認知計算實驗室以及安全實驗室等等。從這些能看出我們關注的未來方向有哪些。

搜狗CEO王小川：

大概的方向是健康和技術之間的結合，如果說到具體的點，是醫療診斷和AI之間的結合。原因是市場需求巨大，個性化健康的需求空間巨大。而且AI技術一定要用到行業中去，找到自己的落腳點。

這背後涉及到兩個我比較關心的點，屬於技術之外的東西。一是人的生命健康是複雜系統，這個複雜系統超越了原來數學、物理的這種簡單規則。複雜性系統之間的規律怎麼尋找？這對於生命理解非常有意思。

搜狗CEO王小川

另外，在產業結構中，人性有一種反彈。2016年（阿爾法狗）下圍棋的時候，越是懂圍棋的人，越相信這個機器幹不過人。因為他有另外一種身份，你機器幹過我，是對人生意義的一個挑戰和威脅。

不管是對生命的尊重、對技術的深入思考，還是人性理解，我覺得醫療加上技術，尤其是診斷和AI化蠻有意思，未來應該會有些突破。這件事對人的生命、技術前沿和AI理解都有幫助。

清華大學教授沈向洋：

我先講過去十幾年我在微軟思考的幾個大方向，再講講我個人的興趣。

我自己認為有三個技術方向是微軟必須要中長期做的。第一個就是像海峰總剛剛講的人工智慧，毫無疑問對今天的微軟也是重中之重。我覺得微軟要做可解釋的人工智慧。今天，深度學習發展很快，但始終在可解釋性方面的進展比較緩慢，這是一個方向。

第二是量子計算，但是這個路途很遙遠，大家走一些不同的技術路線。微軟從很早以前就走一條所謂的突破量子計算的道路。做量子計算，大家都講的很激動人心，量子比特出來，數量、質量和穩定性有很大的問題。真正量子計算機還有相當長的路要走。但長期來講畢竟是今天計算機科學裡最顛覆性的問題，大家都應該做這方面的問題。

第三個是我個人比較有興趣的，是微軟一直推了這麼多年，最近有機會爆發的混合現實。大家都很期待蘋果接下來的手機，到底AR是怎麼樣一個情況。很多人都期待到底5G上來之後有什麼樣的情況。我自己一直非常期待（混合現實）眼鏡。

這三件事是我在微軟的時候一直推動的。

清華大學教授沈向洋

談我的個人興趣，這些年我特別喜歡，也非常希望做一些AI和神經科學之間的聯繫。我覺得大家口號喊得震天響，到底解決了什麼問題？因為神經科學實際上還是非常早期的科學，沒有那麼多的數據，不能做那麼多實驗，到底可以幹什麼？

我在想，我們應該去想能不能解決掉一些真正的問題，比如說老年痴呆症、中年憂鬱症、兒童自閉症，這些都是大腦出問題。

今天，AI在嘗試學人腦，實際上AI有沒有機會反過來真正幫助去解一些這樣的問題？也許有機會。清華的學生也好，其他人也好，大家會一起做一些事情。

 

   

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關鍵詞 >> 人工智慧,量子計算,混合現實,醫療AI,深度學習

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