AIProCon在线大会笔记

张钹院士：探索第三代人工智能，需要勇闯无人区的人才！人工智能的发展现状和人才培养第一代人工智能--符号主义第二代人工智能--深度学习第三代人工智能的理论、方法与关键技术创新人才培养

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张钹院士：探索第三代人工智能，需要勇闯无人区的人才！

人工智能的发展现状和人才培养

清华大学人工智能研究所 张钹 人工智能经历了两种范式：符号主义（第一代人工智能）和连接主义（第二代人工智能），这两种范式发展至今都遇到瓶颈，从而触及天花板。今后的发展方向是第三代人工智能，这是一条前人没有走过，需要去探索的道路，将对科学研究、产业化和人才培养产生重大影响。

第一代人工智能–符号主义

知识+推理基于知识与经验的符号推理模型知识是手工编制的逻辑推理 具体应用 化学结构分析 计算机硬件组合系统 血液传染病与组合处方 电缆维护系统 LISP语言 单一的知识表达式-产生式规则（Production Rule）理性智能的代表性成果 推理、决策、规划、设计和调度 完全信息博弈 第一代人工智能的优势 可解释性与人类一致的显式推理过程基于知识的符号学习（如归纳逻辑编程）可以克服目前基于数据驱动机器学习方法的缺陷（如不可解释性、扩展能力弱、需要大量数据等） 第一代人工智能的局限性 不能随机应变基本上只能解决完全信息和结构化环境的确定性问题知识自动获取和表示困难不确定性知识与推理

第二代人工智能–深度学习

AI的亚符号模型，模拟智能的介观机制深度学习：端到端多隐层向前神经学习 深度学习极大推动AI的应用 一种通用的工具：不需要领域知识，使用门槛低构造一个巨大的多层次与多维的空间，能够处理大数据数据、算力和（深度学习）算法的结合使AI能够解决实际问题 第二代人工智能的局限性 不可解释性不安全性，易受攻击不易推广需要大量样本 人工智能产业现状 多领域，企业数量多，规模小：交通、医疗、安保、智慧城市、家庭服务、制造、金融、智能社区、智能机器人 大部分没有盈利 原因：应用场景有限（自动驾驶），技术本身的局限性（人脸识别）

第三代人工智能的理论、方法与关键技术

可解释、鲁棒人工智能理论与方法 安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术 推动人工智能的创新应用

迈向第三代人工智能 第一代人工智能–符号主义模型–知识、算法、算力第二代人工智能–亚符号模型–数据、算法、算力第三代人工智能–知识驱动与数据驱动结合–知识、数据、算法（理论与方法）、算力

知识+数据方法

人工智能改变医疗行业

可解释性和可信

结构化与非结构化环境

创新人才培养

需求：科研与产业都需要从0到1的创新 敢于闯无人区 提出（发现）问题与解决问题的能力并重 理论与实际，技术与创业结合 产业的创新：资本、市场、技术的结合