12月15日，昏昏欲睡的時間點－13點30分，離下一門課程開始還有半小時。微黃的的燈光下，剛結(jié)束早上接近3個半小時課程的王萬良正襟危坐在宴會廳門口的沙發(fā)上與記者交流，旁邊放著14寸行李箱和公文包。大概是臨近下午另一門培訓(xùn)課程開始的時候，推車轱轆摩擦地板的聲音、工作人員窸窸窣窣交接工作的聲音不斷響起，但這并沒有造成太大的影響。在與記者交流中，講話幽默風(fēng)趣的王萬良拋出了一個又一個比喻，講到興奮之處時，還會配合一定的手勢。

這幾天，由中國人工智能學(xué)會、永泰縣人民政府主辦，中國科學(xué)技術(shù)出版社協(xié)辦的第二期全球高?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》師資培訓(xùn)班在福州永泰縣召開。作為本書的撰寫者之一，王萬良從1988年開始從事人工智能及其應(yīng)用方面的研究，從1993年開始從事人工智能方面的教學(xué)，可以說在人工智能教學(xué)領(lǐng)域上具有極為豐富的教學(xué)經(jīng)驗。在早上長達3小時的授課中，他除了給來參會的各大高校教師講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)以及群智能算法，還提供了一些教學(xué)AI課程的經(jīng)驗。會后，億歐專訪了王萬良，與他探討人工智能和深度學(xué)習(xí)中的熱點問題。

調(diào)度優(yōu)化背后的思想－“田忌賽馬”

1988年，王萬良參與完成一個冷庫自動控制的課題。當時他思考了很多可以用的控制方法，但都不能取得很好的效果。王萬良想了一些方法向?qū)焻R報，導(dǎo)師告訴他這就是智能控制的思想，希望他去看看人工智能方面的理論。于是他就開始嘗試著將人工智能方法應(yīng)用到這個課題上，也就是從那個時候開始了長達30年的人工智能研究旅途。

在眾多研究方向中，調(diào)度優(yōu)化是王萬良最為感興趣的一個研究方向，他覺得這種思想就好像田忌賽馬。當年齊國將軍田忌在好友孫臏的建議下，用下等馬對付齊王的上等馬，以上等馬對付齊王的中等馬，以中等馬對付齊王的下等馬，結(jié)果巧妙得勝，贏得齊王的千金賭注。

調(diào)度優(yōu)化亦是如此，它并不需要太多的投入和更改原有的配置，只要對現(xiàn)有資源進行一些優(yōu)化配置，就可以取得更好的效益，也就是管理出效益。比如，王萬良所做的關(guān)于水電調(diào)度的項目，就是通過指導(dǎo)水電站如何更為合理地配置資源，達到更高的發(fā)電量，滿足防洪，保護生態(tài)環(huán)境等需求。

人工智能是被圖靈誤吃的蘋果

王萬良在一次公開演講中，形容人工智能是改變世界的第三個蘋果。第一個，是亞當、夏娃偷吃的那個蘋果，產(chǎn)生了人類；第二個，是砸在牛頓頭上的蘋果，把人類帶進了科學(xué)社會；第三個，是被圖靈誤吃掉的蘋果，將把人類帶進了人工智能時代。

“近幾年，AI在機器學(xué)習(xí)方面取得了重大突破，甚至已經(jīng)超過人的思維能力，被應(yīng)用于各專業(yè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)不是云遮霧障，而是走上了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的康莊大道。”王萬良指出。

眾所周知，深度學(xué)習(xí)的提出讓人工智能的研究跨越了一大步，也因此帶來了第三波熱潮。但是它所存在的問題，如所需數(shù)據(jù)量大、可解釋性差等問題也越來越凸顯。

“實際上我們還沒有充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢?！?王萬良表示，深度學(xué)習(xí)雖然還存在一定的問題，但與其批判，我們更應(yīng)該聚焦在如何把深度學(xué)習(xí)用好，如何找到另一種更好的算法等等。

關(guān)于深度學(xué)習(xí)與以前的淺層學(xué)習(xí)相比，王萬良舉了一個非常形象的例子：如種莊稼一般，以前的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，就像貧瘠的土地，不施肥，莊稼長得不好。但施肥過多，土地吸收不了，又會把莊稼給燒死，而深度學(xué)習(xí)能夠存貯更多的養(yǎng)分。以前的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能夠接受很少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以效果較差；如果給過多的數(shù)據(jù)量，既要很長的訓(xùn)練時間，又會出現(xiàn)“消化不良”，產(chǎn)生過度訓(xùn)練。未來機器學(xué)習(xí)一方面需要繼續(xù)研究如何從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，另一方面需要發(fā)展小樣本機器學(xué)習(xí)算法，用很少的數(shù)據(jù)量，就能達到很好的效果，這樣就不會帶來太多算力上的消耗。

圖：王萬良教授與億歐的交談場景

對于想要學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的初學(xué)者，王萬良給出了幾點建議：一是要消除認知上的誤區(qū)，比如基礎(chǔ)差學(xué)不來，學(xué)了不會做，理論難理解，內(nèi)容太多等；二是選擇好的教材去學(xué)習(xí)，因為有些教材雖然有名，但并不適合初學(xué)者；三是人工智能的各個單元相對獨立，不必按照教材順序講解，可以直接選講感興趣的內(nèi)容；四是意識到學(xué)習(xí)人工智能與學(xué)習(xí)其他領(lǐng)域的知識不同，要運用不同的學(xué)習(xí)方法；五是用一些簡單的小例子，進行一些仿真實驗；最后就是結(jié)合實際的工程去運用解決一些問題。

AI超過人類？還遠著呢

王萬良告訴億歐，他經(jīng)常在開課前對學(xué)生說：“你們在聽我講課前會覺得人工智能很神奇，但是在聽完課以后，會發(fā)現(xiàn)人工智能不過如此，會有點失望。這樣的現(xiàn)象其實也是正常的，因為你們以前了解的人工智能更多的是科幻，現(xiàn)在跟我學(xué)習(xí)的人工智能是科技?？苹檬窍胂氲?，而科技是能夠?qū)崿F(xiàn)的，兩者具有本質(zhì)的不同。”

AI到底會不會超過人類？在王萬良看來，AI在總體上超越人類，還言之過早。實際上它是在不斷的逼近我們?nèi)祟惖哪芰ΑＮ覀內(nèi)祟愐矝]有必要懼怕人工智能。因為一方面，人工智能只是在某些方面超過我們?nèi)祟愖陨?；但另一方面，人類除了自身能力不斷地增強，還會掌握利用人工智能的方法對付人工智能。

縱觀歷史，人類始終在不斷努力制造出在某個特定方面超越人類自身能力的工具，例如潛艇比人游得深、飛機比人飛得高。類似地，人工智能的研究其實也只是在努力制造出在某種智能行為方面超越人類自身的工具，更何況我們還會使用新的工具來強化自己。