“日常生活中，人類視覺系統(tǒng)受很多任務(wù)所驅(qū)動(dòng)，視覺表達(dá)和計(jì)算機(jī)制等都源自于各種各樣的任務(wù)。物體和場(chǎng)景的設(shè)計(jì)都由潛在的功能（Functionality）和物理（Physics）所決定，人類活動(dòng)由潛在的社交意圖（Intents）、因果（Causality）、和價(jià)值取向（Utility）所決定。這些潛在的、不可見的FPICU就是一種智能的暗物質(zhì)“Dark Matter”，這些因素和變量在感知中是看不見的， 卻控制著那些看得見的物體和場(chǎng)景的幾何和外觀特征?！?/p>

朱松純

全球著名計(jì)算機(jī)視覺專家、統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)家、人工智能專家。美國洛杉磯加州大學(xué)(UCLA)統(tǒng)計(jì)系兼計(jì)算機(jī)系教授，任視覺、認(rèn)知、學(xué)習(xí)與自主機(jī)器人中心主任。長江學(xué)者、千人計(jì)劃專家、IEEE Fellow。在計(jì)算機(jī)視覺、統(tǒng)計(jì)建模與推理， 認(rèn)知機(jī)器人等方面發(fā)表論文260余篇。在美國獲得多項(xiàng)國家級(jí)與世界級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)，包括三次獲得計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)（ICCV）頒發(fā)的Marr prize、Helmholtz Test-of-Time Prize，和國際模式識(shí)別學(xué)會(huì)（IAPR）頒發(fā)的Aggarwal prize，目前主持多項(xiàng)美國重大研究計(jì)劃。

7月28日至29日中國人工智能大會(huì)（CCAI2018）將于深圳舉行，朱松純教授將在主會(huì)場(chǎng)中做題為《智能“暗物質(zhì)”與“小數(shù)據(jù)、大任務(wù)”范式》的精彩報(bào)告，向國內(nèi)外各界人士分享其關(guān)于人工智能范式轉(zhuǎn)換的顛覆性觀點(diǎn)。

下面收集整理了朱松純教授近期的主要觀點(diǎn)，讓我們跟隨朱教授的思想一起走向人工智能的研究前沿。

“讀不懂AI的歷史，就無法預(yù)測(cè)未來”

朱松純教授曾多次強(qiáng)調(diào)：要搞清楚人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，首先得回顧歷史，正本清源。朱教授曾將人工智能發(fā)展的60年總結(jié)為三個(gè)階段，經(jīng)過三次興起的熱潮，每次興盛期都有不同的技術(shù)在里面起作用。

第一次熱潮是在1956-1974年，以命題邏輯、謂詞邏輯等知識(shí)的表達(dá)、啟發(fā)式搜索為代表。

第二次熱潮是在80年代初期，一些教授專家主要做專家系統(tǒng)、知識(shí)工程、醫(yī)療診斷等方面的研究，到了80年代末期又出現(xiàn)了一個(gè)短暫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究熱潮。

在此之后人工智能這個(gè)詞在公眾視野中消失了將近30年的時(shí)間。當(dāng)然研究者對(duì)于其的探索并沒有停止，像朱松純教授所說的這30年人工智能處于一個(gè)“分治時(shí)期”，相當(dāng)于中國歷史的“春秋時(shí)期”，“分治時(shí)期”形成了計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解、認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)這五大學(xué)科獨(dú)立發(fā)展，被他稱為“春秋五霸”。

第三次熱潮是從2012年興起的深度學(xué)習(xí)推動(dòng)的。被稱為“春秋五霸”的這五個(gè)領(lǐng)域不斷的擴(kuò)展，領(lǐng)域之間出現(xiàn)了融合，類似于中國的“戰(zhàn)國時(shí)期”，這個(gè)時(shí)期總結(jié)起來一共有“六個(gè)領(lǐng)域”， 包括：計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解與交流、認(rèn)知與推理、機(jī)器人學(xué)、博弈與倫理、機(jī)器學(xué)習(xí)。朱松純教授通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的研究試圖尋找它們之間統(tǒng)一的目標(biāo)，解決當(dāng)下人工智能發(fā)展各自稱雄的局面

“小數(shù)據(jù)，大任務(wù)”范式是人工智能統(tǒng)一的目標(biāo)

朱松純教授認(rèn)為人工智能這一學(xué)科涵蓋非常廣泛，包含的這六大領(lǐng)域正在交叉發(fā)展，最終的目標(biāo)都是希望它們能夠形成一個(gè)完整的科學(xué)體系，成為一門真正的科學(xué)（Science of Intelligence）。朱松純教授提到這六大領(lǐng)域就像是處在“戰(zhàn)國時(shí)期”的“戰(zhàn)國六雄”，是否將其統(tǒng)一起來，它們的研究方向究竟在哪里？這一問題也是朱松純教授一直以來思考研究的內(nèi)容。

朱教授認(rèn)為，基于統(tǒng)計(jì)概率模型的大數(shù)據(jù)分析方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等，可以針對(duì)某個(gè)特定的任務(wù)，例如人臉識(shí)別，設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的價(jià)值函數(shù)，用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練這一特定的模型，這一模式的應(yīng)用可稱為“大數(shù)據(jù)、小任務(wù)范式”，并不能產(chǎn)生真正意義上的智能。這種方法對(duì)某些具體的問題上很有效果，但是這個(gè)模型不能適用于更廣泛的任務(wù)，更不能適用復(fù)雜的任務(wù)執(zhí)行，這一思路對(duì)于人工智能的發(fā)展并不能起到跨越式的前進(jìn)。朱教授認(rèn)為，“小數(shù)據(jù) 大任務(wù)”范式是人工智能統(tǒng)一的目標(biāo)。

朱松純教授曾在90年代率先將概率統(tǒng)計(jì)建模與隨機(jī)計(jì)算方法引入計(jì)算機(jī)視覺研究，提出了一系列圖像與食品的結(jié)構(gòu)化解譯框架、數(shù)理模型和統(tǒng)計(jì)算法，發(fā)展了廣義模式理論。在認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，如視覺嘗試推理、場(chǎng)景理解及人工智能等領(lǐng)域做出卓越貢獻(xiàn)。從“大數(shù)據(jù) 小任務(wù)”到“小數(shù)據(jù) 大任務(wù)”，在CCAI2018的報(bào)告中，朱教授將深入闡釋他所提出的顛覆性的模式：僅使用少量樣本，但可以泛化到多種任務(wù)中。報(bào)告中會(huì)以示例對(duì)上述觀點(diǎn)進(jìn)行闡述。

“暗物質(zhì)”概念極大的拓展了人類對(duì)物理世界的認(rèn)知邊界，“智能暗物質(zhì)”概念的提出，又將為人工智能的研究與應(yīng)用帶來哪些顛覆與變革？讓我們一起期待朱松純教授在2018中國人工智能大會(huì)的精彩演講！