张钹院士报告《迈向第三代人工智能的新征程》读后感
2019年09月21日第五届中国人工智能大会（CCAI2019）在山东青岛举行。本届大会的主题是智变融合。
张钹院士报告《迈向第三代人工智能的新征程》读后感。
张钹院士在报告中提到：（分点是我自己分的）（括号里面是我的理解）
“人工智能不可能‘毕其功于一役’，它永远在路上”，这就是人工智能的魅力所在。
第一代人工智能提出符号模型，以知识经验为基础的推理模型。（这是从0到1的事情）局限在于需要丰富的（人类）知识、知识与经验通常难以准确（用计算机语言或者是逻辑语言）描述、就事论事、难以处理不确定性（只能处理知识经验覆盖范围内的事情）、应用领域狭窄（只能用于知识和经验方便表述成计算机语言的领域）。一个应用举例是IBM沃森医疗保健系统。
第二代人工智能是以深度学习为代表的使用充分多的数据配合强大的性能的智能系统。对比一代的改进在于输入不需要复杂的预处理和可以利用更强大的算力，并且在一定意义上有通用的能力。这一代人工智能系统有许多成就，像是语音识别图像识别围棋等。难点在于产业应用——对应用的困难估计不足、对取得的成果估计估计过高。
深度学习不是通用人工智能，它的应用场景需要满足五个条件，具有丰富的数据或者知识、完全信息、确定信息、静态（环境）（或按规律演化）、单领域单任务。自动驾驶不在这个范围内。符合这个条件的领域，尽管拿人工智能去套用，可以做到超过人的水平。今年5月，6人无限注的德州扑克，计算机也战胜了人类，说明在概率意义下的确定性计算机也可以战胜人类了。
需要注意的是数据驱动的系统抗干扰很差。虽然计算机可以分辨不同物体但是本质上不认识物体。这是一个极大的安全问题。这是当代人工智能存在的不可解释与不可信问题。
第三代人工智能重点解决上面的问题。建立可解释、鲁棒的人工智能理论，发展安全、可信、可用的人工智能技术，促进人工智能的创新应用。
清华大学人工智能研究院在做这个事情。大致思路是多学科交叉。这很有必要，人工智能不仅是计算机专业的事情，历史上心理学家和神经科学家、数学家都提出过重要贡献。清华大学18个系参与进来了。
重视人工智能治理。希望能提出新原理和新模型和把数据驱动与知识驱动结合起来。
再次强调，人工智能不像之前的科学——解决一个原理定理所有问题都迎刃而解了。人工智能太复杂了，需要不断前进。
我的读后感：
人工智能确实还有很长一段路要走。大家为什么会对人工智能有一种“毕其功于一役”的错觉，大致是因为人工智能的自学习特性。回望电气革命，即使是到了电气发展如此完备的今天，还是有无数电气工程师奋斗在一线。虽然电气的基础理论和框架都已经完善，但是依然有无数的工程应用等着大家去解决。更不用说基础框架和理论尚不完善的人工智能了。人工智能的基础理论和框架完成之后还有基础设施的建设，包括芯片。
当代人工智能发展天花板。人工智能相关的电影真的是为宣传人工智能立下了汗马功劳。但是电影里面的人工智能水准，现实中普遍达不到。虽然可能者之间的差距只有一点点，但是填充这之间的差距可是十分困难的。就像电影是100分，现实是99分，得到最后的一分不比得到99分轻松。更何况现实的人工智能都还没有达到99分。在一些领域人工智能的处理结果已经超越人类了，但是就像之前所说，人类的准确率是95%，人工智能是96%-99%。那么在一些需要做到100%准确率的地方就必须有人参与。这应该是人工智能的硬伤，最起码是这一代人工智能的硬伤，不知道下一代怎么讲。
当代人工智能的一个发展方向。现在科学家们正在从专用领域的人工智能走向通用人工智能。每一步都十分不易。在DOTA2游戏中战胜部分高水平玩家，在星际2中战胜部分高水平玩家，都是做出的努力。这些工作就好比有人提出两点之间线段最短，然后有人去无数次的验证这个公理，没有人能证明他只能靠事实去印证。OPENAI提出的算法没有人能证明它可以应用在什么样的任务上，只能去尝试。
当代人工智能的不可忽视的问题之一。当代人工智能有巨大的数据用以学习但是缺乏常识。网上出现了在图像识别领域，在系统准确识别的图片上添加一些噪声，识别结果迥然不同。但是原图片和添加了噪声的图片在人类看来别无二致，这就是当代人工智能不可忽视的一个问题。系统仅由数据驱动而产生的巨大安全问题和不可解释性应该可以在数据和知识共同驱动的系统下解决。
其实我还觉得仅仅能够可解释的鲁棒的完成区分物体这种任务是不够的，或者说认识东西是人工智能的第一阶段。第二阶段应该是理解自然世界和人类社会的运行原理。第三阶段是根据认识的物体、掌握的运行原理解决提出的问题。前面两句话几十个字，但是可能需要人类投入一百年吧~（或许科学家们的注意力会被别的什么吸引过去呢）
科技每走一步都能感受到科技为人类服务的一丁点改进。我的亲身经历是从语音输入法几乎不可用到现在流畅准确输入。人们不正是需要这样的每前进一步都有一颗糖吃么？
好的，说了这么多。下一代人工智能的样子是什么样，有什么目标可以达成，有什么要求。这里我偷个懒http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm 如果要做人工智能研究和超前布局，这个网页时一定要仔细研读的。
最后说一下B站的这个专栏简化投稿挺好的，因为之前的有点变态哦，写篇文字还要这个配图才能传，每次都要这那种“图不重要，看字”，现在没有这些破事了。
