PingWest品玩|中国唯一一位图灵奖获得者,是怎么看AI的?

【PingWest品玩|中国唯一一位图灵奖获得者,是怎么看AI的?】
2020 年 7 月 9 日 , 2020 世界人工智能大会召开 , 中国科学院院士姚期智到场演讲 , 阐述了其对 AI 的理解 。
姚期智院士是唯一一位获得图灵奖的华人 , 长于密码学、计算复杂性和量子计算 。 清华广富盛名的“姚班” , 正是他于 2005 年在清华创办的计算机科学实验班 。 旷视科技、Pony.AI 等 AI 领域的明星公司 , 都有“姚班”的血脉 。
姚期智院士认为 , 今天 AI 的突破应用 , 其实是基础科学结下的果 , 得益于很多年前就打下的理论基础 。 并且 , AI 是一个跨学科的行业 , 一些成果往往是因为和一些看似完全不搭界的学科合作 。
对于 AI 理论的发展 , 他展示了有三个有意思的新方向 。 其一 , 从跨学科视角来研究神经网络;其二 , 密码学应用于加强 AI 的隐私性;其三 , 是可控的超级 AI 。


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第一个方向关于神经网络的可解释性 。 神经网络的成功 , 是很多人没有预计到的 。 但神经网络就像一个“黑盒子” , 人们无法直观地理解 , 它们内部是如何做出决策的 。
“如果能理解神经网络 , 那就能改善它 , 并且取得下一个突破 。 ”姚期智院士说 。 从拓扑学角度去理解神经网络 , 是一个可行的方向 。
拓扑学是现代数学的一个重要分支 , 主要研究几何形态的连续性 。 在拓扑学中 , 高维度数据集是常见的处理对象 。 而标准的机器学习方式 , 正是在高维度数据找到规律 。
姚期智院士说:“拓扑学方面一些概念、技术和理论 , 让我们获得了 AI 方面新的视角 。 ”
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第二个方向 , 关于隐私保护 。 姚期智举了一个例子:假设有好几个不同的合作方 , 每方都有一些秘密的数据 , 把他们集合在一起 , 才能用 AI 来挖掘一些成果 。 但问题是 , 合作方谁也不想让其他人知道自己秘密 。
类比地 , AI 落地过程也面临着这种情况:基于大量数据计算的 AI 确实带来了便利 , 但背后的数据隐私问题难以解决 。 最近一个相关的趋势是 , 有商业和机构开始禁用人脸识别技术 。
除了完全割舍掉 AI , 姚期智院士还提出另一种解决方案:安全多方计算(Secure Multiplayer Computation , 简称 MPC) 。 他在 1986 年提出了这个概念 , 指的是在没有一个可信第三方的情况下 , 把多方数据放在一起协同计算 , 但每一方都只能得到应得的计算结果 , 而无法获得其他信息 。
作为密码学的一个分支 , MPC 涉及到加密电路、不经意传输和秘密分享等技术 。 虽然这个领域还相对小众 , 但一些企业已经在研究其落地 , 比如蚂蚁金服有一个 MPC 产品叫“摩斯” 。
姚期智院士也给出了一个案例:“不同制药公司希望共同研发新药 , 但每一个制药公司都有自己的机密信息 , 用 MPC 就可以解决这个问题 , 其实有一篇论文就是这个思路 。 ”
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第三个方向 , 是很多人关心的超级人工智能 。
“伯克利大学的 Stuart Russell 教授在 2019 年出了一本书 , 提到虽然不知道 Super AI 什么时候到来 , 但我们必须做好准备 。 ”姚期智院士说 。 Stuart Russell 在书中设定了三个原则 , 分别是 1、利他的:人的利益凌驾机器利益;2、谦卑的:机器不能自以为是;3、尽心的:机器能学懂人的偏好 。
总的来说 , 姚期智院士鼓励要从跨学科视角来看待 AI , 同时注重基础理论研究:“我要告诉大家一个基本概念 , 现在的 AI , 其实来自过去的理论研究 。 ”比如这次 AI 浪潮中最核心的深度学习算法 , 其实可以追溯到 20 世纪 40–60 年代的控制论 。


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