本文摘要：随着“人工智能”作为最重要发展导向被国家月列为《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》、《“十三五”国家科技创新规划》，习近平总书记明确提出前进新一代人工智能身体健康发展的最重要政策指导，人工智能行业在国内步入集中于研究兴盛期，研究侧重点也从观点明确提出期，发展到了以谷歌Alpha Go和深兰Deepblue Go为代表的机器学习、深度自学独立国家研究期，并在智能语音辨识交互和计算机视觉等研究方面获得了重大突破。

随着“人工智能”作为最重要发展导向被国家月列为《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》、《“十三五”国家科技创新规划》，习近平总书记明确提出前进新一代人工智能身体健康发展的最重要政策指导，人工智能行业在国内步入集中于研究兴盛期，研究侧重点也从观点明确提出期，发展到了以谷歌Alpha Go和深兰Deepblue Go为代表的机器学习、深度自学独立国家研究期，并在智能语音辨识交互和计算机视觉等研究方面获得了重大突破。今天我们幸运地请来了AI独角兽企业深兰科技深度自学科学家方林博士，为我们揭露人工智能领域的领先科技及研究成果，理解行业趋势和发展方向。

深兰科技集团深度自学科学家 方林博士记者：您转入AI领域有多久了？方林：我从1990年开始自学人工智能，1992年研发了人生第一个人工智能程序——五子棋人机对局。自博士毕业后，早已致力于人工智能的研究长达20年。记者：您为什么不会投身AI领域呢？方林：在众多的计算机理论中，人工智能是我最感兴趣的理论之一。

它是研究如何让计算机不具备人类智能的学科，由数学家和计算机科学家们明确提出的众多理论和算法构成。比如A＊算法、Alpha－Beta剪裁、梯度上升法和偏移传播算法等等。

研究她们并付诸于实践中，就需要协助我们续写神秘的程序，从而掌控计算机作出不可思议的事情。比如与人类棋手对局并战胜人类。这多么有意思啊！所以，专门从事AI理论研究和实践中需要给我带给无穷的体验。我经常实在那些算法和数学公式代表的或许是一种他人无法解读的美，而我乐在其中。

记者：您仍然专门从事哪些方面的研究呢？方林：我研究的方向还包括搜索算法、博弈论算法、机器学习、深度自学、遗传和演化算法等。记者：众所周知，人工智能早已沦为业界乃至全社会重点注目的行业，大家都告诉人工智能是近期前沿科技，但是对人工智能本身并不理解。

您可以通俗易懂地给大家讲解一下什么是人工智能吗？方林：非常简单地说道，人工智能就是让计算机或者机器不具备像人类一样的智能，已完成以前只有人类，特别是在是人类智能才能已完成的任务。比如驾驶员车辆、与人对局、辨识人脸等等。城市发展、产业升级、生产生活 必不可少人工智能记者：人工智能目前主要应用于哪些领域？方林：移动支付、物流、电子商务、机械制造、生物化学、无人驾驶、机器人......。

从制造业到医疗、卫生保健、教育、物流、交通、城市管理，人工智能无所不在，完全涵括了城市发展、产业升级和生产、生活、服务的方方面面。记者：您指出AI在哪个行业的实用价值仅次于？方林：目前来说，AI在物流、移动支付和电子商务等商业领域方面的应用于尤为成熟期，也更为顺利。当然，在旋即的将来，在其他领域也有可能获得更大的突破，比如艺术创作。

记者：AI领域的发展对学术领域产生了什么样的影响？方林：使一些表面看起来没关联的科学知识产生了联系。比如，微积分和绘画。

从前，数学家和艺术家之间完全没多少共同点。现在，数学家可以利用数学知识（比如微积分）创立生成式对付网络，从而分解素描、漫画或者油画。

作品看上去完全就跟人类艺术家创作的一样好。“结伴自学”增进自学演化记者：目前，您主导什么样的研究呢？方林：目前，我在深兰科技展开一项称为“结伴自学”的研究。

原理是将样本出对地输出到模型中展开训练。自学过程中，两个样本之间互相促进、相互提升。记者：能否融合实例理解结伴自学研究？研究需要产生什么实际起到？方林：近期，我们团队正在研发一个人工智能时装设计系统。

在这个系统中，结伴自学需要精确地捕捉时装的特征。基于这些特征分解的时装走秀图的质量要比目前风行的GAN（生成式对付模型）要低得多。并且模型的参数较少，结构简练，训练速度快。

比如结伴自学1个小时训练的结果比GAN1天的训练效果还要好。记者：那么结伴自学能使哪些科学研究获益呢？方林：结伴自学是一种标准化的自学方法，在图形图像处置、自然语言处置、语音处置和视频处置中都可以发挥作用。传统深度自学模型中，样本之间是没联系的。

模型只不会对一个个的孤立无援样本展开处置。结伴自学则有所不同， 她处置的是一对一对的样本。

模型在训练时，不但从样本中自学科学知识，还从样本的差异中自学科学知识。这大大提高了自学效率，提升了自学精度。这就像两个中学生在自学时互相帮助、互相促进，共同提高。

结伴自学的另一个特点是对样本的拷贝。我们告诉，自然界中遗传和演化的基础是子代对父代的拷贝。

结伴自学通过对样本的编码和解码构建对样本的拷贝，并在这个过程中取得样本的语义信息。自然界中，遗传和演化的基础是基因；结伴自学中，编码和解码的基础就是语义。

所以结伴自学有可能可以在遗传和演化算法研究中充分发挥最重要起到。记者：人工智能目前的发展现状和未来发展趋势如何？方林：人工智能的前景十分辽阔，是最有期望赋能完全所有行业的技术之一，将在生产、生活和科学研究的各个方面充分发挥大力的起到。目前，我国在人工智能理论研究方面的水平互为较国外最先进设备水平还有一定的差距。

比如人工智能基础框架完全都是国外科研人员研发的。但我们正在大力跟上，步步紧跟。许多新的理论、新方法、新的算法都是中国科学家首先明确提出的。深兰科学院明确提出的结伴自学就是这方面的一个例子。

相对于理论研究，我国人工智能应用于早已走在了世界前茅。比如我国在移动支付、智能物流、电子商务、共享单车、高铁等等领域内的人工智能应用于早已把美欧日甩在了后面。

我指出，这是继以蒸汽机为代表的第一次工业革命、以电气化为代表的第二次工业革命和以信息化为代表的第三次工业革命后，中国首次在以人工智能为代表的第四次工业革命中排在。其意义远大于前三次工业革命之和。人工智能未来助推：遗传算法和演化自学记者：人工智能领域有哪些仍未攻下的难题，否有期望解决问题呢？方林：目前，对于遗传和演化算法的理论研究还没获得实质性的突破，对演化自学和增强自学的研究仍正处于思索阶段。

在对付自学的研究方面还不存在诸多难题。不过，越是迫近艰难，就越更容易经常出现突破。1986年台湾应昌期出资120万美元用来奖励2000年之前战胜人类专业棋手的棋士程序。

当时有人指出这样的棋士程序在50年内都无法构建。但意味着30年后，Alpha Go 就解决问题了这个问题。关于遗传算法，目前我们必须研究和攻下的关键点是如何构建模型的自我演化。

当前，我们的科学家们还不能人工优化模型，耗时耗力，模型的结构也会自动发生变化。神经元之间的一些奇特的相连方式有可能总有一天也会被人脑找到，除非让电脑来思维这个问题。就像人类棋手战胜没法Alpha Go Zero的一个最重要原因就是后者常会走进一些人类不懂的棋。将来，如果我们需要在演化算法方面获得突破性的进展，这将造就人工智能的发展转入一个新阶段。

这是全世界，还包括深兰科技在内的科研团队正在共同努力的方向。我们对于将来攻下上述难题所持慎重悲观的态度。记者：您对人工智能未来的研究有何未来发展呢？方林：未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用于。

即如何更加普遍更加高效地把人工智能应用于到某个明确场景中。第二是人工智能理论研究的突破。

这主要是指对付自学、遗传算法、演化自学和增强自学理论的突破。目前的人工智能还不能解决问题一些功能性问题。比如Alpha Go，不能下围棋。

在不变更模型结构的情况下她无法自学和构建其他功能。另外，目前的人工智能还无法确实做一旁自学一旁用于。我们一般来说不能在训练已完成后才能用于模型。

黑盒推理小说如何沦为白盒推理小说，是未来AI研究重点记者：在仍未投身于的领域中，AI未来还有哪些内容有一点耕耘呢？方林：有两个方面。一是机器定理证明，第二是逻辑推理。

目前的深度自学仍是黑盒推理小说。我们可以通过深度自学的模型取得推理小说结果，但仍无法理解或者辨别出有得出结论这个结果的过程是怎样的。我们期望未来需要把黑盒推理小说改变为白盒推理小说，从而让我们需要确切理解推理小说的过程。

当下，科学家们找到在深度自学模型当中，每个神经元转录情况跟人脑中确实的神经元的展现出高度一致，这是目前人工智能科学家找到的最差的结果。但这不能解释深度自学的方向是对的，但仍无法解释推理小说的过程。

至于机器定理证明，尽管很少有人提到，她只不过是人工智能皇冠上的明珠。牵涉到自然语言解读、科学知识图谱、科学知识语义、逻辑推理和归纳推理。

其中的逻辑推理才是不是现在的深度自学技术所擅长于的。如果机器定理证明需要获得突破，人工智能就不具备了自学人类记述在书籍中所有科学知识的能力。人工智能 转变未来记者：作为AI领域的深度研究者，您最期望人工智能需要协助您解决问题什么样的问题？方林：因为平日工作挤迫，不善对家人照料，而太太在家中操持家务十分艰辛，所以就我个人而言，我迫切希望需要发明者出有一个家务机器人，买菜烧饭、洗衣叠被，什么家务活都能干，还能辅导我女儿自学。记者：智能家居回应或许已有所进帐，那么AI技术应用于能产生什么突破呢？方林：当前的智能家居是功能型的。

比如智能台灯就只有台灯的功能，最多我们能通过手机App远程控制它，还算不上是家务机器人。我所说的家务机器人是全智能家务机器人，可以做到各种家务活，需要自学，可以交流，需要自动适应环境有所不同家庭的实际必须。记者：目前无人驾驶是公众较为注目的，但回应也不存在许多争议，比如自动驾驶否能替代人类驾驶员。

您怎么看？方林：从技术上谈，我指出是有可能的。从图形图像处置、计算机视觉、视频处置等方面的研究来看，让计算机感官外界的环境（比如道路、树木、障碍物等）并修复周围立体环境是有可能的。融合GPS卫星定位、地图导航系统和增强自学，自动驾驶就不会沦为有可能。

记者：目前，隐私安全性也是公众较为注目的，AI技术能否利用当下研究，协助人们解决问题这些方面的问题？方林：当然可以。目前深兰科技主导明确提出的人体生物识别技术（掌脉辨识技术），是国内行业领域较为领先甚至是独特的生物感应器技术，通过活体辨识代替信息数据加密技术，更佳地维护公众信息安全和隐私，构建欺诈预警。不具备了很好的实用价值。

创意建构 人工智能是人脑的得力助手记者：在传统观念中，AI在基础应用于的技术较为成熟期，那么在创意建构方面，能否起着一些更佳的起到呢？方林：目前的人工智能技术可以让计算机创作出有不逊于人类艺术家的艺术作品。比如音乐、绘画、摄影等等。

深兰科学院的人工智能时装设计系统还需要展开时装设计。再行比如Alpha Go，不仅打败了人类棋士高手，它对棋士的了解也相比之下打破了人类。人类棋士高手目前考虑到的不是如何打败Alpha Go，而是如何从她的棋谱中取得灵感。

所以人工智能沦为人脑很好的帮忙，补足人类思维和理解纬度的严重不足。新兴行业派生新的职业 人工智能也一样记者：AI技术的发展早已需要代替一些基础工作，那么在技术发展到一定的高度后，不会会造成失业呢？方林：会。

虽然部分行业不会受到一些影响，一些岗位可以被代替或者因为AI技术成熟期而消失。但技术成熟期后不会派生出有更加多的新兴行业、岗位和工种，而且将比消失的更好更加非常丰富。比如汽车经常出现之前，人们会告诉它不会带给这么多职业或行业，比如造车、卖车、维修、保险、洗车、技工、修路、架桥、高速公路、路政、交警......。

那些曾多次阻扰汽车推展的人现在到哪里去了呢？人工智能不但会代替人工，反而必须更好的人工。但想自学、不懂转变自己的人，是有可能会被出局的。人工智能人才匮乏 数学、微积分发烧友留意了！记者：您指出人工智能行业或者说企业最迫切需要什么样的研究人员呢？方林：我指出是数学和计算机理论结合的专业人员。

有人指出，软件开发（还包括人工智能研究）就是编程序，编程只必须懂计算机语言的语法就行了。我指出，计算机理论和数学的每一门学科都代表了一个理解纬度。就像刘慈欣在《三体》中所说的那样，二维世界的人显然就无法解读和抗衡三维世界的人；三维世界的人显然就无法解读和抗衡四维世界的人。

理解纬度的重要性于此可见一斑。我从不指出微积分只有在用于微积分时才发挥作用。数学带来我们的，是我们对世界观点的根本性转变。没这种转变，人类无法专门从事人工智能科研，也不有可能获得有意义的成果。

某种程度的，计算机理论也很最重要。为此，我建议大家推崇对《数据结构》、《操作系统》、《编译器原理》等计算机理论课程的自学。书到用时方恨少，这些理论决不仅仅只是在各自领域内发挥作用。记者：您有什么研究所学需要共享给大家呢？方林：第一，科学研究没捷径，不能一步一个脚印潜心探寻，无法一蹴而就。

大家要跪得寄居，耐得寄居孤独，耐得寄居无人理会；第二，要推崇计算机基础理论和数学的起到。工欲善其事，必先利其器，用高中数学是不有可能解决问题哥德巴赫猜想的；第三，要学会与其他科研人员交流，学会车站在巨人的肩膀上。

我们敦促更加多研究爱好者投身于这个行业，联合用人工智能建构未来新世界。方林 博士深兰科技集团深度自学科学家深兰大学教授南京大学计算机软件博士，师从孙钟秀院士。20年来仍然专门从事计算机科研、教学、培训、软件项目系统分析架构设计和项目管理工作。

独立国家研发了人工智能博弈论软件框架、问题解法框架、Prolog逻辑语言编译器和运营环境以及适当的规则系统框架。目前专门从事人工智能理论和算法研究，以及适当的应用软件和产品开发。研究领域主要是图形图像处置和自然语言处置。

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