技术编程,AI人工智能|中国工程院院士陈左宁详述：人工智能模型和算法的七大发展趋势
在近日举行的“第十六届CCF全过高性能计算学术年会”上 ， 中国工程院副院长、中国科协副主席、中国工程院院士陈左宁发表了题为《人工智能进展对算力需求分析》的演讲 。在演讲中 ， 她阐述了人工智能模型和算法的七大发展趋势 。
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陈左宁表示 ， 经典的HPC的算力环境可支持现有人工智能的模型算法 ， 但性能功耗比和性价比都较低 ， 并非最适合的 ， 需要创新体系结构和软件架构 。
【技术编程,AI人工智能|中国工程院院士陈左宁详述：人工智能模型和算法的七大发展趋势】据介绍 ， 人工智能的发展经历了三个历程 。从符合主义到连接主义再到行为主义 。符号主义主要是用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统 。连接主义源于仿生学 ， 主张模仿人类的神经元 ， 用神经网络的连接机制连接人工智能 。行为主义控制论意为假设智能取决于感知和行动 。
陈左宁称 ， 三大流派日趋融合 ， 协同发展 ， 人工智能的核心特征之一是“关系” 。
据介绍 ， “关系”计算的表现形式有三种 。一是连接关系 ， 神经网络中神经网元间的连接 。反向传播算法中的梯度传播；进化算法中的变异 。二是逻辑关系 。RNN中的循环连接以及知识图谱中的关联关系 。三是因果关系 ， 贝叶斯、决策树以及强化学习中的控制连接 。
在演讲中 ， 陈左宁详细介绍了人工智能模型和算法发展的七大趋势 。
趋势一、向无监督的方向发展 。主要表现为：适应“小数据” ， 减少标注需求 ， 减少计算开销 。要向无监督方向发展要经历几个阶段 。人工智能主动学习阶段 ， 算法主动提出标注请求 ， 将一些经过筛选的数据提交给专家标注 。迁移学习阶段 ， 增强训练好的模型 ， 解决目标领域中仅有的少量有标签样本数据的问题 。强化学习阶段 ， 用agents构成系统来描述行为并给予评价和反馈学习 。
趋势二、可解释（XAI）越来越重要 。深度学习如何进一步设计算法和参数 ， 提高泛化能力 ， 需要模型算法可解释 。对抗样本导致模型失效 ， 训练数据不可理的被局部放大 。模型愈加复杂 ， 失去了可调式性和透明度 。
“此时 ， 对于技术的需求就是将可解释技术融入软件环境中去 。有两个方法 。第一为现有软件框架增加可解释技术接口 。提供事后解释的基本技术 ， 比如可视化能力 ， 局部数据分析 ， 特征关联等 。现有的软件原生支持多种可解释算法 。提供算法或指标评估模型的可解释能力 。第二是“人—AI”系统结合 。以人为中心 ， 由决策理论驱动的XAI的概念框架 。” 陈左宁表示 。
趋势三、人工智能的自学习、自演化 。这个过程有三个阶段 。一是自动化机器学习 ， 主要是利用数据驱动方式来做决策 。而是限制约束条件的AutoML 。三是不舍初始条件 ， 搜索空间极大丰富的自演化AutoML 。这一趋势对于技术的需求有计算框架支撑、大算力支撑以及辅助设备支撑 。
趋势四、多种算法、模型的有机结合 。单一的算法或模型难以解决实际问题 。比如问题分解和多种模型有机组合 。人工智能模型的发展希望融入多种技术来解决已有问题 。比如 ， 通过贝叶斯技术增强因果关系分析；通过数据生成技术减少标注数据需求；通过AutoML技术提高搜索和挖掘能力 。与此同时 ， 人工智能的应用流程也越来越复杂 ， 如 ， 不同流程设计的设备以及环境多样；需要不同的算法和模型组合 。多种算法、模型的有机组合的需求是计算存储等可拓展能力 。基础软件能力提升 ， 支持复杂模型 ， 不同类型软件的协同和交互 。
趋势五、人工智能应用需求需要关注全生命周期 。全周期不同人物具有不同时间 ， 空间和计算需求 。全生命周期都要考虑可解释、公平等需求 。
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