AI領域頂尖學者沈向洋:要走出一條培養中國研究型人才的道路

2020-12-05 騰訊網

人工智慧向前走，應該往哪裡走？11月1日，在深圳全球創新人才論壇上，世界AI領域頂尖學者、粵港澳大灣區數字經濟研究院理事長沈向洋回答了上述問題。

「必須認真對待認知模型自然語音處理帶來的機會！」沈向洋認為「懂語言者得天下」，在人工智慧道路上，認知智能方面依然是發展的短板，也是下一步人工智慧發展的關鍵，包括如何認知模型，如何進行常識建模和因果推理。

AI領域頂尖學者沈向洋。

在活動上，沈向洋介紹粵港澳大灣區數字經濟研究院正式成立，未來將藉助深圳的優勢，打造更多數字經濟產業，令大灣區的數字經濟發展走到一個新的高度。

從深度學習到深度理解

過去十年，中國人工智慧的發展有了巨大的進步。客觀來講，在某些方面人工智慧技術已經走在世界前列。在論壇上，沈向洋介紹到國內出現了不少原創性人工智慧技術，如他的學生孫建博士的團隊做的殘差網絡ResNet已成為每個人、每個公司都在用的算法。

「我們的感知智能已經做得非常好！」沈向洋認為人工智慧發展日新月異，非常了不起的是通過大數據擁有了強大的算力，最近更是有了深度學習為代表的精準算法。事實上計算機視覺、計算機語音方面，人工智慧已經超越人類的能力，比如語音識別的錯誤率。

但沈向洋認為距離真正的人工智慧仍然還有很遠的路要走。在演講中，他表示認知智能方面還是目前人工智慧發展的短板，也是下一步發展的關鍵，其中包括如何認知模型，如何進行常識建模和因果推理，注重的是自然語言處理。

「在自然語言對話中，一般個人助理只能做兩三次對話，而小冰可以來回做23次對話，這是特別了不起的！」沈向洋介紹了一個人工智慧產品——小冰，通過機器學習，小冰已經在人工智慧方面做出了很大成績，比如三年前她就可以作詩，發表了詩集，去年她已經在中央美院畢業，可以畫油畫，今年在上海音樂學院畢業，可以作詩作曲。

「懂語言者得天下」，沈向洋表示在接下來的人工智慧發展中，必須認真對待認知模型自然語音處理帶來的機會。

從人口紅利到工程師紅利

改革開放以來，中國大力發展教育事業，大學生數量逐步上升，去年有超過800萬大學生畢業，其中一半的大學生是理工科。這些學生如何能培養成非常優秀的工程師、如何能培養成研究型人才？

沈向洋認為作為一個研究型人才，至少需要掌握分析技能，比如讀論文、做實驗、寫論文、做報告，這是研究型人才的基本要求。以「讀論文」舉例，閱讀的本質是把作者的觀點解剖成一小塊，放到自己的認知中，這樣才有了深度閱讀和淺度閱讀的差距。

那麼「為什麼研究論文難讀？」沈向洋認為最主要的問題是作者和讀者之間有一道巨大的鴻溝，作者寫東西出來，而讀者卻領會成另一個意思。他從三個角度進行了解釋，第一是大多數英文論文作者的母語都不是中文，語言環境不同；其次是讀論文需要很強的專業背景知識；第三是不知道讀不懂時怎麼辦，更不知道讀完後應該讀什麼。

如何培養研究型的人才？共享可能是答案。暑假期間沈向洋做了一個論文閱讀班，30個學生20天讀了600篇CPPI文章，每篇文章需要回答十個問題，這些問題共享上網，後來的學生可以繼續學習改善。通過這樣的方法，將個人閱讀變成集體社交閱讀。

「我們要做的就是培養下一代了不起的AI科研人才，他們可以駕馭科技，造福人類。」沈向洋認為在培養工程師人才、AI人才的過程中，要重視研究型人才的培養。

從開源到開放

過去40年中國科技快速發展的過程中，有兩個非常重要的因素：一是網際網路，二是開源。通過網際網路，可以看到全世界最新最好的工作，而開源則讓中國的發展可以站在前人的肩膀上做得更高更遠。

那麼今天的中國開源應該怎麼做？首先，開源是文化的問題。中國目前已經有很多做得很好的榜樣，很多大廠、大學都開始重視開源。沈向洋提醒到考慮開源問題，一定重視工具，如何幫助中國的程式設計師更好地貢獻開源。同時要考慮平臺，如何在建設自己的平臺的同時和國際上已有的平臺接軌，要走出一條自己的道路，如何引領中國的開源和世界的開源。

「發展是第一要務，」沈向洋認為必須要認真做科研，特別是在人工智慧方面，在人工智慧下一代發展的道路方面，相信已經從很成功的深度學習到未來深度理解的探索。「人才是第一資源，」要走出一條培養中國研究型人才的道路，從人口紅利到工程師紅利，到科學家紅利。「創新是文化的問題，」開源是機會，沈向洋相信大家一起就能把中國的開源做得更加好。

【記者】李定

【攝影】朱洪波

【作者】 李定；朱洪波

【來源】 南方報業傳媒集團南方+客戶端

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