对话清华大学张钹院士:中国人工智能与 IJCAI 的 40 周年,还有哪些未曾对外诉说的故事?

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  • 来源:内蒙古工业大学教务处_南京林业大学教务网_武汉理工大学教务处
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回忆起这段交流经历,张钹老师在采访中还颇为感慨地分享了在伊利诺伊大学交流期间的小花絮:

「实际上,与我一同前往伊利诺伊大学访问的队伍还是第一批去这个学校交流的大陆人,之前去的中国人要么是香港人,要么来自台湾。比如钱天闻、傅京孙以及黄煦涛都是来自台湾大学,他们在美国的名气都很大,傅京孙第一,钱天闻第二,黄煦涛第三。其中钱天闻原来是属通讯领域的,他自己也不是很熟悉人工智能,但是他的科研经费多,博士生也很多。刚开始的时候,他们还有点瞧不起大陆人,因为我们大陆过去的访问学者英文都比较差,说不清也道不明的。当时我到他那里交流的时候,他带的学生要么是美籍华人(从小在美国长大的中国人),多数中国学生也都是从台湾过去的,所以 一开始他在我面前还有些优越感,不过半年过后,这位导师以及其他台湾人对我的态度就发生了很大的转变。 1981 年初我们向人工智能顶级国际期刊 TPAMI 投了一篇论文,结果被录用了。不过由于我 1982 年在伊利诺伊大学的访问结束回到了国内,论文的录用通知直接寄到了伊利诺伊大学的实验室,因而辗转反复一直到 1983 年才到我手里,论文最终到 1984 年 1 月份才在 TPAMI 上发表。」

不仅如此,张钹院士还提到了这篇论文其中的一个小插曲:由于当时他错误地以为第一作者需要花钱,所以就将论文的第一作者写成了钱天闻,「对于这篇论文,我猜钱天闻也没看懂,所以一个字也没改,而实际上张铃才是第一作者,我是通讯作者。」

· 根据国家需要,确定机器人作为主攻方向 ·

张钹院士 1982 年访问结束回国时,正值人工智能开始陷入低潮期。当时所有研究专家系统的科研人员都遭遇了失败,其中就包括张钹院士所在的清华大学计算系的一众教师,例如林尧瑞教授的课表编排和航运调度系统。面临这一困境,张钹院士便向当时还是计算机系人工智能与智能控制教研组负责人的张毓凯提议:调研国家需求。

这一提议得到肯定后,张钹院士等一众人便前往西南、重庆以及东北等各地的兵工厂、炸药厂等做调研, 当时大家认为并确信机器人会是国家今后的一个重要需求,于是便将机器人确定为之后的主攻方向。

基于这一思路,张钹院士等人在 1985 年建立了智能机器人实验室,并引进了国内第一台机器人 PUMA560 。提及此,张钹院士也分享了一个相关故事:「这台机器人当时是以机床的名义从香港转口到福建运进来的,而这也给大家出了一个难题:没有说明书,不知道怎么使用。于是当时便安排我、陆玉昌和张再兴老师负责调试这台机器人,突然有一天他们慌慌张张地跑来跟我说机器坏了,当时大家都特别紧张——因为这台机器差不多 9万元,我们与福建省(计算机研究所)各出一半钱买的,实际上,我们对他们说:我们现在没钱,那一半钱先向你们借,等有钱了再还。后来我们实验室办的不错,他们最后也没找我们要钱。话说回来,后来我又去看了一下出故障的机器,结果一看是“过载保护”了,没有什么问题。」

引进这台机器人后,张钹教授等人也使用它来做演示,例如写字、自动摆放物品(手眼协调)等,之后在 1985 年清华大学校庆之时,这台机器人也公开亮相并做演示,获得了不少关注。一直到 1986 年「863」项目开始在全国范围内调研智能机器人这一主题,当时蒋新松教授就带了很多人去清华参观,发现清华大学竟然还有智能机器人实验室,于是清华大学得以进入首批「863」,而之后,清华大学更是成了空间机器人(军口)以及智能机器人(民口)两个主题的组长单位。 「有了“863”机器人主题,我们人工智能的研究工作也得到了连续的经费支持。」

上世纪 90 年代,张钹院士和其他老师一起又在该实验室的基础上筹备建立了全国第一个与人工智能有关的国家重点实验室——「智能技术与系统」国家重点实验室,让清华大学在人工智能领域的研究再上了一个台阶。

· 与 6 届 IJCAI 前前后后的故事 ·

在 《IJCAI 50 周年特别报道:回顾中国与 IJCAI 的多个「第一次」》 一文中,我们提到,1983 年的第 8 届 IJCAI,张钹院士和张铃教授的论文(《The Statistical Inference Method in Heuristic Search Techniques》)与马希文教授、蒋新松教授二人的论文一同被收录,这也是中国学者的论文首次被 IJCAI 收录的高光时刻。

而张钹院士与 IJCAI 的第一次接触要追溯到 1981 年在温哥华举办的第 7 届 IJCAI,据张钹院士回忆:「当时是由我的导师钱天闻资助我去参加这次会议的,那是我第一次参加 IJCAI,也是第一次参加国际学术会议,不过还没有投论文。」

按理来说,已经去过一次 IJCAI 的张钹院士在自己论文被收录了的 下一届 IJCAI,更应该出席,然而 1983 年,张钹院士没有出席。对此,他也非常感慨地解释了缘由:「当时学校的规定是,凡是出国两年后归国,再次出国必须等到两年之后,而我是 1982 年 2 月份回国的,因此出国就成为了一个难题。最终没有办法,便由张铃一个人单独去现场做了报告。不过张铃中学学的是俄语,英文比我还差一些,所以他回来后跟我说,也不知道台下的人有没有听懂,反正最后给他过了。」

加上之后参加的 1987 年在米兰举办的第 10 届 IJCAI、1989 年在底特律举办的第 11 届 IJCAI、1991 年在悉尼举办的第 12 届 IJCAI、1995 年在蒙特利尔举办的第 14 届 IJCAI 以及 1997 年在名古屋举办的第 15 届 IJCAI,张钹院士共参加了 6 届 IJCAI,和张铃教授一起发表了 3 篇论文。 「后来参加了 863,我就将研究重点转到机器人方向了,所以之后参加的国际学术会议基本上都与机器人相关了。」

另外,AI 科技评论也特别提到了选址中国北京召开的 2013 年 IJCAI,张钹院士比较遗憾地表示自己没有参加,「现在大家研究的热点都是深度学习,这个方向基本上是由我培养的后辈研究者在研究,当时我们学校的不少年轻教师和博士生都参加了。」

· 对于人工智能未来发展的思考 ·

实际上,在 1995 年参加 IJCAI 会议后,张钹院士就曾在《模式识别与人工智能杂志》上写过一篇《近十年人工智能的进展》,对 IJCAI-95 上表现出的人工智能的趋势进行了分析。在本次采访中,张钹院士也进行了详细介绍:

1985 年到 1995 年依然还在经历人工智能低潮,大家都在预测人工智能的前途究竟如何,这个背景下, 大家其实都是在思考、反省以及探索,而当下人工智能的繁荣实际上也离不开这个阶段的思考和探索。

当时大家的想法都是不确定的,包括我写出来的论文同样也是这样。那人工智能当时的问题出在哪里?这样的形势下,出现了很多新的学派, 其中有两个思想最有代表性:一个观点是强调与环境交互,即所谓的具有躯体的人工智能,或者现场 AI (Situated AI);另一个是构建复杂的多智能体。 当时我写这篇文章的时候,大家对神经网络并不看好,认为如果网络规模扩大,由于学习算法的复杂性极高,而无法实际操作。

针对目前对于深度学习的热议,张钹院士也发表了自己的观点。他表示: 包括深度学习在内的任何一项技术都存在局限性,我们可以看到深度学习在图像识别、语音识别以及包括 AlphaGo 所取得的成绩都极大地鼓舞大家的信心,这是好的一面。

而不好的一面,则是外行人或者对人工智能不是非常熟悉的人,会对深度学习寄予过高的期望,这是潜藏了很多风险的事情。 而这部分人之所以抱有过高期望,就在于他们没有意识到目前的深度学习还只能应用在非常有限的场合中, 也就是说它只能在符合 5 个条件的场合中能够有好的表现,缺少任何一个条件,在实现程度上都会大打折扣。这 5 个条件包括:第一,必须得有丰富的数据;第二,完全信息;第三,确定性;第四,静态与结构化环境;第五,有限的领域和单一的任务。

而目前深度学习由于某个条件的缺失而产生问题的情况也非常普遍,包括:首先是人脸识别、语音识别一旦存在干扰性能就会显著下降;其次,基于深度学习的系统具有的不可解释性便是系统存在的致命缺陷之一;另外,深度学习还只是人工智能的冰山一角,人工智能还有很多其他更为重要的问题需要解决。

基于此,张钹院士认为结合清华大学人工智能研究院提出的口号阐释了自身对于人工智能未来发展趋势的看法:

第一,建立可解释性与鲁棒的人工智能理论和方法; 第二,打造安全、可靠、可信的人工智能技术; 第三,开创创新的人工智能应用。

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