中国计算机学会青年计算机科技论坛
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum-ChangChun Branch
论人工智能学科的边界
(CCF-YO-20-CC-1FV)
主办单位:
中国计算机学会
协办单位:华为技术有限公司
9月13日,CCF YOCSEF长春成功举办“论人工智能学科的边界”观点论坛,本次观点论坛邀请省内权威专家学者和业界代表,一同走进华为技术有限公司长春分支,以线下互动方式带来一场异彩纷呈的报告和议题讨论。
此次技术论坛的执行主席为叶育鑫(CCF YOCSEF 长春主席、吉林大学教授),朱功伟(CCF YOCSEF长春AC委员、华为业务部部长),微论坛主席为白天(CCF YOCSEF长春AC委员、吉林大学副教授)。出席本次观点论坛的有引导发言嘉宾刘富(吉林大学通信工程学院副院长)和郭东伟(吉林大学软件学院副院长)、田地(吉林省计算机学会秘书长)、刘铭(CCF YOCSEF长春AC委员,长春工业大学统计系主任)、温长吉(CCF YOCSEF长春学术秘书、吉林农业大学大数据专业负责人)、毕春光(CCF YOCSEF长春AC委员、吉林农业大学副教授)、匡哲君(CCF YOCSEF长春AC委员,长春大学讲师)、盛东来(CCF YOCSEF长春AC委员、圣域科技有限公司总经理)、刘云霄(CCF YOCSEF长春AC委员、吉林省锐迅信息技术股份有限公司销售经理)、王福德(CCF YOCSEF长春AC委员、吉林省海诚科技有限公司总监)、王晓宇(吉林师范大学讲师),以及CCF YOCSEF长春其他委员。
观点论坛开坛仪式
论坛伊始,由执行主席叶育鑫做议题背景介绍。他强调:人工智能作为引领新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,深刻地影响着科技界和产业界的格局。本次活动聚焦人工智能技术变革前沿,展望领域和产业前瞻布局。以“人工智能学科的边界”为活动议题,阐述人工智能学科的发展演化历程及内在经济技术驱动因素。从学科层面探索人工智能领域的边界,辨析人工智能与大数据、计算机、自动控制学科的关联性与独立性。从人工智能理论、框架、工具、应用等体系结构层面分析人工智能与其它学科的交叉融合,探讨人工智能技术对其它学科发展的积极贡献和反哺。期望通过本次活动产出观点,为新工科背景下人工智能产教融合的良性发展提供积极参考.
执行主席叶育鑫做议题背景介绍
论坛开始后首先由吉林省人工智能学会和自动化学会两会理事长刘富教授做题为《控制科学与人工智能得内联与边缘》的引导发言。报告从“控制论”说起,介绍了人工智能中的“行为主义学派”。强调控制学科诞生之初,其目标就不仅是研究机器的理论,更是研究大脑的理论(即人工智能)。然后,刘富教授从学科包含关系、核心问题以及国家学科分类角度谈了控制科学与人工智能的内联。并以人工智能中的强化学习和反向传播算法为例,阐述人工智能的控制论本质。随后,刘富教授分别从模型驱动和数据驱动、线性和非线性系统控制、以及在感知、决策和执行中所发挥作用的差异这三个角度,去区分人工智能和传统控制论的边界。最后,刘富教授归纳总结了传统控制论和人工智能的区别。即:曾经计算机所执行的指令都是人类所学到的知识,而人工智能则能够让计算机自己从有限的例子中学习到知识,然后将学到的知识用于今后的预测中。
吉林省人工智能学会、自动化学会理事长刘富教授做引导发言
论坛接下来由教育部高等教育指导委员会软件工程专业指委郭东伟教授做题为《人工智能与数据科学》的引导发言。报告首先对比了人工智能与人类智能,划定了人工智能学科的研究领域边界,指出人工智能研究就是研究像人类一样思考和行动的学科。在此基础上,郭东伟教授阐述了智能的内涵。将归纳与抽象、外推演绎、环境自适应和假想推理概括为人类智力的基本特征,将概念形成、符号表示、以及多步骤推理概括为智力的高级特征。然后,郭东伟教授将人工智能聚焦到大数据科学领域,阐述人工智能与大数据科学的关系。他指出“大数据为人工智能提供了训练数据、而人工智能为大数据分析提供方法”。并指出“当前实用的人工智能基本上都是基于大数据的”。随后,郭东伟教授从职能差异角度比较了数据科学、机器学习和人工智能的研究领域,指出数据科学用于产生见解、机器学习用于产生预测和诊断、人工智能用于产生行为。接下来,郭东伟教授对比了人工智能人类思考在认知方式上的差别,指出当前人工智能在模式识别任务上已经达到甚至超越了人类的能力,但在情感和直觉方面还有待进一步发展。最后,郭东伟教授发表了对人工智能的局限性和未来发展趋势的个人观点。
教育部教指委软件工程专业指导委、数据科学专业负责人郭东伟做引导发言
引导发言结束后,论坛进入第二阶段讨论“思辨”环节。与会青年专家、学者和产业界代表主要围绕三个论题展开讨论:
1、人工智能学科蓬勃发展给科技界带来的利与弊?
2、人工智能与大数据、计算机、自动控制的边界在哪里?
3、从人工智能的边界延伸到智能的边界还有多远?
线下思辨互动
YOCSEF长春AC、长春工业大学刘铭教授认为:人工智能的蓬勃发展对学术科技界一定是利大于弊的,它会促进各学科交叉融合,相互吸收并协调发展。YOCSEF长春AC、圣域科技有限公司总经理盛东来认为:人工智能发展好处--生产力提高,生活得到改善,弊端--限制人类想像,失业率提高。YOCSEF长春AC、吉林省锐迅信息技术股份有限公司总经理刘云霄对议题一的观点是:利:人工智能将加速科技发展,可完成人类无法操作的一些工作,比如危险区域、复杂的运算等;弊:人工智能可能引发人才争夺,对人类的大淘汰。长春大学匡哲君博士认为:大数据是人工智能的基础,通过对数据的学习总结经验,利用归纳的规则处理实际的应用,而自动控制是实现和落地的这一目标的途径。吉林农业大学毕春光副教授认为:人工智能算法在某些任务中确实能够超越人类,部分工作岗位正在被取代,但它也有明显的缺陷,时不时搞出点迷惑行为,以至于这些算法的创造者都觉得用这些算法达不到通用人工智能的彼岸。通用人工智应该警惕,但现在我们离通用人工智能还很远很远。所以,不要再担心AI毁灭人类了,即使哪天我们真的接近了通用人工智能,AI科学家们也会把它关进“笼子”里的。华为技术有限公司朱功伟部长的观点是:人工智能的发展很大程度上提升了科技开发,社会发展的效率,但在技术发展的同时也要关注技术给人们带来的认知误区和伦理风险。比如人工智能是否能够完全人的工作以及未来人是否会被人工智能所控制等社会所关注的问题。吉林省海诚科技有限公司的王福德技术总监从学科分类角度指出:人工智能专业大类0807.大数据与计算机大类0809.自动控制大类0808同属于08工学大类。学科之间相辅相成,产业技术应用集合提升。
线下思辨
经3个小时的深入研讨,YOCSEF主席育鑫对本次论坛进行总结。
(1)人工智能的蓬勃发展有利在于:促进学科间交叉融合发展。然而正是这种交叉融合,导致了学科边界模糊,反而不利于各学科相对独立发展。使得个学科从业人员近乎盲目跟风,全部扑向人工智能学科。
(2)通过梳理人工智能的研究子领域,归纳人工智能研究领域的共性,得出人工智能的科学科学定义为:使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。数据科学与人工智能的边界可以从处理对象、任务智能角度进行划分;计算机科学与人工智能的边界可以从按预设执行程序和不确定自动执行程序角度划分;而控制科学与人工智能的边界可以从任务处理过程(检测、感知、规划、行动)角度比较。
(3)人工智能目前在部分人类智能领域已经取得可实际应用的成绩,但距离人类智能还有很长路程需要探索和研究。
本次论坛的举办,探讨人工智能技术对其它学科发展的积极贡献和反哺。期望通过本次活动产出观点,为新工科背景下人工智能产教融合的良性发展提供积极参考。并进一步促进了企业、高校和科研院所的产学研合作与对接。
参会人员合影留念