今年4月以來(lái)，支付寶、微信、銀聯(lián)相繼推出了自己的刷臉支付產(chǎn)品，刷臉支付儼然已成為備受青睞的下一個(gè)戰場(chǎng)。有數據顯示，預計到2022年，人臉支付使用用戶(hù)將突破7.6億人。 

然而，隨著(zhù)人臉識別、語(yǔ)音識別等人工智能技術(shù)的發(fā)展，其安全問(wèn)題也日益凸顯。近日，在接受《中國科學(xué)報》采訪(fǎng)時(shí)，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長(cháng)張鈸表示，隨著(zhù)人臉支付應用場(chǎng)合日益重要、應用規模日益擴大，其被盜用的潛在風(fēng)險也越來(lái)越大?！盀槭裁吹浆F在還沒(méi)有人盜用？是因為獲得的收益太小了，不值得?！?nbsp;

算法、數據和計算是驅動(dòng)人工智能前進(jìn)的“三駕馬車(chē)”。但是，在香港科技大學(xué)講席教授、微眾銀行首席人工智能官楊強看來(lái)，就核心算法而言，人工智能距離“現代化”還有很長(cháng)的路要走。 

從初階到現代 

在近日于蘇州舉行的第九屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì )上，楊強獲得了吳文俊人工智能杰出貢獻獎。在發(fā)表獲獎感言時(shí)，浸淫在人工智能領(lǐng)域30多年的他坦言，人工智能研究距離理想目標還有很長(cháng)的路要走。 

他以物理學(xué)為例，“物理學(xué)的終極目標之一是用一個(gè)理論解釋所有的宇宙現象，但當我們打開(kāi)一本人工智能領(lǐng)域書(shū)籍時(shí)，會(huì )看到里面有各種各樣的算法，而且每一種算法只針對一個(gè)現象”。他認為，這種做法類(lèi)似物理學(xué)發(fā)展初期時(shí)呈現的現象，而當物理學(xué)已發(fā)展到現代物理學(xué)時(shí)，人工智能未來(lái)也應該發(fā)展到現代人工智能，向通用型人工智能理論發(fā)展，用一個(gè)理論來(lái)解釋N個(gè)智能現象?！斑@是我們應該做的事情?！?nbsp;

作為中國人工智能學(xué)會(huì )理事長(cháng)，中國工程院院士戴瓊海也提出了這樣一個(gè)問(wèn)題：當下人工智能繁榮的背后一定潛藏著(zhù)隱患。例如，多學(xué)科交叉促進(jìn)了人工智能飛速發(fā)展，但在新方法、新原理、新技術(shù)、新應用不斷涌現的同時(shí)，“我們應該深入思考，僅只順應這一潮流是否會(huì )導致錯失人工智能發(fā)生重大變革的機遇，是否應該將交叉融合從工程層面推進(jìn)到基礎科學(xué)層面”。

結合近兩年來(lái)學(xué)術(shù)界申請國家自然科學(xué)基金的情況，國家自然科學(xué)基金委員會(huì )人工智能處處長(cháng)吳國政認為，目前人工智能還處于弱人工智能的初級階段。其標志之一是，以目前的基礎理論或核心算法現狀，人工智能在做數據標識時(shí)主要靠人工、手動(dòng)，而機器學(xué)習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是100層還是1000層，實(shí)際上并沒(méi)有科學(xué)依據，還是在“跟著(zhù)感覺(jué)走”。他希望，能夠與學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界通力合作，“調研出人工智能的根本科學(xué)問(wèn)題”。 

新問(wèn)題與新方向 

在獲頒2019年度吳文俊人工智能最高成就獎這一獎項后，張鈸很快接受了《中國科學(xué)報》采訪(fǎng)。談及作為人工智能核心的算法和算力所存在的問(wèn)題時(shí)，他表示 “深度學(xué)習有兩個(gè)階段是出人意料的”，一個(gè)階段是深度學(xué)習剛問(wèn)世的時(shí)候，它在降低相關(guān)領(lǐng)域知識要求方面表現出極大的優(yōu)勢。例如，以前做人臉識別，在向計算機輸入信號時(shí)要做很多預處理，要花很多時(shí)間研究它。而深度學(xué)習出來(lái)后，輸入原始數據就可以了。這就使得剛從事深度學(xué)習的人和在這一領(lǐng)域做了很長(cháng)時(shí)間的人沒(méi)有區別?！吧疃葘W(xué)習一夜之間就成了大家都能用的工具。這一點(diǎn)是大大出乎大家意料的?！?nbsp;

第二個(gè)階段是應用了一段時(shí)間之后，發(fā)現這個(gè)方法問(wèn)題很大。張鈸告訴《中國科學(xué)報》，這主要體現在四個(gè)方面。一是不可信，表現在算法的結果無(wú)法解釋。二是不安全，如非常容易受攻擊、被欺騙。三是不可靠，會(huì )出現重大錯誤。例如，人類(lèi)可能會(huì )把騾子看成驢，而機器卻可能把石頭看成驢，這導致其在關(guān)鍵的時(shí)候是不可用的。四是推廣能力差，不能舉一反三。 

基于此，張鈸及其團隊提出發(fā)展“第三代人工智能”，即將數據驅動(dòng)和知識驅動(dòng)結合起來(lái)，突破目前人工智能所存在的局限，解決知識自動(dòng)獲取、表達及推理等三個(gè)問(wèn)題。張鈸告訴記者，“僅靠數據是不可能產(chǎn)生智能的。人類(lèi)智能的基石是知識。如果計算機處理知識的能力達到了人類(lèi)的水平，那么它的智力就可以達到人類(lèi)的水平?！?nbsp;

而在楊強看來(lái)，雖然深度學(xué)習確實(shí)存在短板，例如無(wú)法解決數據孤島的問(wèn)題，對于分布式、零散數據無(wú)法有效利用，但是他認為，深度學(xué)習繼續向前發(fā)展的話(huà)，“還是有很多財富可以挖掘”。例如，跟工業(yè)等各行各業(yè)深度結合。而對研究者而言，除了深度學(xué)習，也可以另辟蹊徑，如關(guān)注小數據，分布式、零散數據等。 

“卡脖子”問(wèn)題何解 

在東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院院長(cháng)宋愛(ài)國看來(lái)，“人工智能領(lǐng)域‘卡脖子’的關(guān)鍵技術(shù)還是挺多的”。例如，人工智能是模仿人的感知、認知等智能行為的，但是現在我們對于人的感知和認知機制并不是很清楚。而之所以不清楚，既是科學(xué)問(wèn)題，也有技術(shù)瓶頸的原因?！耙驗樵谔綔y人類(lèi)大腦的思維過(guò)程方面，缺乏相應的儀器，使得我們無(wú)法獲悉人類(lèi)思維過(guò)程中大腦神經(jīng)元的動(dòng)態(tài)成像過(guò)程?！?nbsp;

平安集團首席科學(xué)家、吳文俊人工智能杰出貢獻獎獲獎?wù)咝ぞⅰ翱ú弊印奔夹g(shù)分為兩種，一種是屬于從0到1的，全世界都沒(méi)有解決方案，我們要進(jìn)行開(kāi)拓性研究。還有一種是人家有而我們沒(méi)有的，例如開(kāi)源軟件等?！皩?shí)際上，在‘卡脖子’領(lǐng)域我們有很多機會(huì )，這是我們的機遇?！?br/>

“現在很多學(xué)生都在做人工智能方面的工作，而且做得很快，但基本上是用國外的開(kāi)源軟件，收集的數據也都是國外的。這兩方面我們要從根本上加以改變?！睏顝姼嬖V《中國科學(xué)報》。他建議，為了解決“卡脖子”問(wèn)題，我們要多多鼓勵國內人工智能從業(yè)者開(kāi)源并使用他們的軟件，同時(shí)提倡貢獻自己用于測試的數據集?！斑@些工作往往都是沒(méi)有光環(huán)的，失敗的可能性很大，希望各方面都給予他們支持?！?nbsp;

另外，要有更多的人來(lái)做基礎研究?！耙驗楝F在以深度學(xué)習為核心的人工智能只是人工智能很窄的一個(gè)方面，還有很多新的方向有待我們研究。在國外，很多學(xué)者都在從事非常冷門(mén)的研究，而這樣的現象在國內很少看到?！睏顝娬f(shuō)。他希望，從事人工智能研究的青年學(xué)子們除了計算機知識，還要跨學(xué)科學(xué)習心理學(xué)、認知學(xué)、大腦神經(jīng)學(xué)、醫學(xué)等方面知識，因為“這樣的人才既具有‘深’的能力，又具有‘廣’的能力，才能更好地進(jìn)行知識遷移”。 

摘自《中國科學(xué)報》