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대화 칭화대 손모송: 3 세대 인공지능은' 해석적' 문제를 잘 처리해야 한다

인간이 시각, 청각, 촉각, 언어 등의 정보를 종합적으로 활용할 수 있는 것처럼 인공지능 (AI) 다각도, 멀티모드, 다학과적으로 자연언어를 배울 수 있게 하는 것도 청화대 인공지능연구원의 목표와 임무다.

2065438+2009 년 7 월 1 일 칭화대 인공지능연구원 제 8 연구센터: 자연언어처리사회인문계산연구센터 (이하 센터) 가 학교본부 FIT 빌딩에서 설립식을 거행했다. 이 센터 주임은 칭화대 인공지능연구원 상무부원장, 국가중점 기초연구개발계획 (973 계획) 수석과학자 손모송 교수다.

7 월 3 일 본보 기자 (www.thepaper.cn) 가 칭화캠퍼스에 들어와 손모송 교수와 유난히 긴 센터 설립의 배경, 사명, 인공지능의 발전 현황, 곤경, 해결책에 대해 이야기했다.

AI 시인, 인공지능 보좌관, 미래 노벨 경제학상 수상자

언어는 인간의 지혜의 중요한 상징이며, 인간 문명에서의 지위와 역할은 의심할 여지가 없다. 자연어 처리, 통속적인 점은' 컴퓨터가 인간의 언어를 배우게 하라' 는 것이다. 칭화대가 새로 설립한 센터는 인공지능의 기초연구와 인문사회과학과의 교차 협력을 강화함으로써 기계에 더 강력한 지식기반을 구축하여 인공지능의 언어 학습과 처리 능력을 강화하는 것을 목표로 하고 있다.

손모송은 인공지능과 사회과학, 인문학 사이에 주로 두 개의 다리가 있다고 생각한다. 하나는 데이터를 기반으로 시장 행동을 예측할 수 있는 금융 시장의 데이터와 같은 좁은 데이터입니다. 또 다른 범주는 뉴스, 뉴스, 사용자가 소셜 네트워크에서 자신의 견해와 감정을 반영하는 다양한 "문자 메시지" 등과 같은 언어로 형성된 텍스트입니다.

인간의 언어와 문자를 기반으로 한 다리, 20 15 년 말부터 그는 두 학부생을 주체로 하는 과제팀을 지도하여 깊이 신경망을 통해 기계가 모든 고시를' 읽기' 하고' 이해' 할 수 있도록 했다. 이를 바탕으로 그는 시를 쓸 수 있는 AI 인' 구가' 를 출시하여 인공지능이' 국경을 넘어' 문학 창작 분야에 진입하게 했다. 대중의 관심과 참여로' 구가' 는 지금까지 거의 400 만 편의 시를 만들어 냈다. "예로부터 지금까지 전해 내려오는 시가의 총수는 400 만 곡도 안 될 것으로 추정된다. 만약 네가 그렇게 생각한다면, 효과는 그런대로 괜찮다. " 현재 이 그룹은 대중의 점점 더 다양해지는' 시 요구 사항' 을 충족하기 위해 현대시의 출현을 연구하고 있다.

사회인문학은 매우 광범위한 개념이다. 문학 외에도 올해 인공지능연구소는 청화대 로스쿨과 협력해 기존 법률에 따라 더 많은 계산과 인공지능의 요소를 추가하고 있다. 로스쿨은' 계산법학' 이 미래법학 연구의 발전 추세라는 것을 점점 더 인식하고 있다. 손모송은 최근 몇 년 동안 최고인민법원이 주도한 서류의 디지털화, 공개화는 계산법학 발전의 중요한 토대라고 언급했다.

본보 (www.thepaper.cn) 기자가 앞으로' 인공지능 판사' 가 있을 것인지 물었을 때 손모송은 "인공지능 보조 판사가 있을 것 같다" 고 말했다. 기계의 능력은 본질적으로 좋은 판사보다 우수하지만, 기계도 확실히 장점이 있다. 예를 들어 많은 수의 파일을 빠르게 읽을 수 있습니다. 사람들은 때때로 일방적으로 판단하고, 감정은 변동하고, 판단의 수준은 들쭉날쭉하지만, 기계는 그렇지 않다. "

손모송은 큰 데이터를 기반으로 한 인공지능 심도 신경망 방법 (심도 학습 방법이라고도 함, 아래 참조) 이 사회인문 분야 연구 패러다임의 변화를 가져올 수 있다고 지적했다. 칭화인공지능연구원이 외환환율 예측 연구를 막 시작했지만 인공지능과 금융, 경제의 심도 있는 융합이 큰 성과를 가져올 것으로 전망했다. 심도 있는 학습 방법이 창의적이고 체계적으로 이 분야에 적용되면, 심지어' 국제적으로 노벨 경제학상' 을 수상할 수도 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언)

금융경제시스템의 높은 복잡성을 감안하여 손모송은 각종 관련 정보가 덮여 있고 이 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 수단이 있을 때 이 복잡한 시스템의 예측성이 크게 높아질 것이라고 생각한다. 그는 예를 들었다. "개미 왕국은 자신의 운행 규칙을 가지고 있지만, 이 규칙은 때때로 매우 약해질 수 있다. 왜냐하면 갑자기 한 사람이 와서 이 왕국에 재앙을 가져올 수 있기 때문이다. 개미의 세계에서 볼 때 이런 돌발 사건은 예측할 수 없다. 하지만 우리가 인간의 요소를 포함시키고 그 사람의 본성을 자세히 이해한다면, 예를 들어 그가 사랑 많은 사람인지, 불교도인지, 그의 행동의 예측성이 크게 높아지고 개미 왕국의 예측성이 크게 떨어질 것이다. "

손모송의 관점에서 볼 때, 고전금융학이나 경제학의 연구 패러다임은 주로 인간의 이성적 사고와 방정식 (선형 또는 비선형) 에 의존한다. 그러나 복잡하고 방대한 금융경제 시스템은 불확실성으로 가득 차 있어 방정식으로 명확하게 묘사하기 어려운 현상들이 많다. 그러나 심화 학습 방법은 매우 비선형적이다. 큰 데이터의 구동으로 이론적으로 모든 복잡한 방정식을 암시적으로 시뮬레이션하여 시스템의 불확실성을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이것은 새로운 금융학이나 경제학의 연구 패러다임을 만들어 낼 수 있게 해준다.

"블랙 박스" 를 "그레이 박스" 로 변경

현대 인공지능 대부', 20 18 튜링상 수상자 Yoshua Bengio 는 인공지능 분야의 최근 몇 년 동안의 큰 변화는' 심도 있는 학습' 의 출현 때문이라고 생각한다. 그는' 심도 있는 학습: 인공지능의 부흥' 이라는 제목의 서명 문장 중 "최근 몇 년 동안 심도 있는 학습은 인공지능 발전을 촉진하는 가장 중요한 힘이 되었으며, 각 주요 정보기술 회사들은 이미 수십억 달러를 투자했다" 고 말했다.

본지오는 이 신문 (www.thepaper.cn) 과의 인터뷰에서 기존의 자연어 처리 시스템이 이미 많은 어휘와 언어 변환 기술을 습득했지만 문장의 진정한 의미를 이해하지 못했다고 밝혔다. 기계는 "아주 어리석은 실수를 할 수 있다. 심지어 두 살짜리 아이의 이해력도 없다." 동시에, 그는 인공 지능과 같은 기계 학습 기술을 실현하기 위해 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 신경망이 새로운 시대에 큰 의미가 있다고 생각한다.

의미가 크긴 하지만, 현재의 심도신경 네트워크 시스템에는 한 가지 중대한 결함이 있다. 입력이 주어지면 그에 상응하는 결과를 주는 깊은 원인은 사람에게 불투명하다. 이런 의미에서 그것은 기본적으로' 블랙박스' 이다. 이렇게 하면 시스템의 견고성을 크게 낮추고 시스템의 적용 범위를 좁힐 수 있습니다. 우리가 기계가 왜 잘못되었는지 깊이 따질 때 (예를 들어, 왜 기계 번역 시스템이 한 마디를 이렇게 번역하는지), 기계는 설명을 할 수 없다. "어차피 내가 이렇게 번역하면 네가 써라."

또한 심도 있는 학습은 연관성을 가장 잘 처리한다.' 닭명' 이라는 단어를 입력하면' 해가 뜨다' 라는 말이 자동으로 연상된다. 이것은 상관관계를 반영하지만, 전자가 후자의 원인이 아니라는 것이 분명하다. 심도 있는 학습은 현재 기본적으로 인과 추리 능력이 없다. 손모송은 심도 있는 학습은 단지' 느낌' 에서 두 가지가 통계적으로 연관이 있을 뿐, 그것들 사이에 논리적 관계가 있는지 아닌지는 알 수 없다고 말했다.

손모송은 자연어 처리 연구도 같은 문제에 직면해 있다고 더 설명했다. 사실,' 해석적' 은 인공지능 분야 전체가 직면한 딜레마이자 국제 학술 연구의 최전선이다. 연구원들은 이 인공지능 블랙박스를 적어도' 회색 상자' 로 만들려고 시도했다. 손무송은 지식 기반 구축이 자연어 처리의 해결책이 될 수 있다고 생각한다. 고시 집필을 예로 들자면,' 다리',' 유철' 이 뒤를이었다. 심도 있는 학습은 시 데이터베이스에서 이런 지식 연계를 포착할 수 있어야 하지만, 다른 많은 지식 연관이 배울 수 있을지는 말할 수 없다. 하지만 우리가 의식적으로 바수, 역역, 엑스터시, 창장, 장안, 관중 팔경, 이백, 이상인, 맹호연 등과 같은 모든 것을 미리 나열한다면. " , 그리고 지식지도를 구축하면 기계가 의식적으로 이 지식지도에 따라 시를 쓸 수 있고, 더욱 타겟이 되고, 더욱 타겟이 될 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지식명언)

장월원사 인공지능연구소 소장에 따르면 인공지능은 발전사에서 이성주의와 경험주의를 경험했다. 3 세대 인공지능은 양자의 완벽한 결합이어야 한다. 설명 가능한 문제를 해결하는 것은 핵심 연구 임무 중 하나이다.

지식은 자연적으로 해석할 수 있기 때문에 지식 기반은 해석할 수 있다.

"일반 교육 과정과 전문 교육 과정을 모두 고려해야 하지만, 전문 교육 과정이 아닌 일반 교육 과정에 중점을 두어야 합니다."

인공지능과 빅데이터를 상징하는 제 4 차 산업혁명이 도래하면서 국내 여러 고교들이 인공지능 교육을 배치하기 시작했다. 2065438+2007 년 5 월, 중국과학원대는 인공지능기술학원을 설립하여 중국 인공지능기술분야 최초로 교수연구를 전면적으로 전개하는 신학원이 되었다. 20 18 년 상하이 교통대학, 남경대는 인공지능학원과 인공지능학원을 잇달아 설립했고, 남경대도 인공지능학과 학부생을 최초로 모집했다.

칭화대는 중국 최고의 고등 학부로서 줄곧 최고의 인재 양성을 중시해 왔다. 2005 년에 설립된 컴퓨터과학 실험반 (창업자 기지는 튜링상 유일한 중국인 수상자로' 요반' 이라는 이름을 붙인 것으로 중국, 세계 최고의 컴퓨터 인재 양성의 요람이다. 일류 고등 교육은 컴퓨터 과학과 인공지능이 다음 고무적인 높이에 도달하도록 도울 책임이 있으며, 이 시대에 파괴적인 영향을 미칠 수 있어야 한다.

그렇다면 인공지능 본과 전공을 설치할 필요가 있습니까? 인공지능은 학부 단계에서 독립과가 되어야 합니까?

"청화에서 가장 중요한 것은 안정이다. 특별한 수요가 없다면 변하지 않을 것이다. 변하면 혼란스러울 것이다. 두 집단은 무질서하게 경쟁할 수 있다. " 전반적으로 안정되고 적극적으로 탐구하는 것은 칭화대가 인공지능 본과 교육에 대한 방침이다.

올해 칭화대는 칭화학당 인공지능반이라는' 지능반' 을 신설했다. 컴퓨터 교육 구조가 기본적으로 변하지 않는다는 전제하에 이번 소규모 실험반은 인공지능 인재, 특히 최고의 인재 양성에 대해 심도 있게 탐구할 예정이다. 인공지능연구원의 업무는 주로 대학원 단계, 특히 박사생 양성에 있다.

이 센터에 앞서 칭화대는 인공지능연구원 기초이론연구센터, 지능로봇연구센터 등 7 개 연구기관을 연이어 설립했다.

손모송은 이 8 개 센터의 핵심 역량이 주로 인공지능 연구의' 초심', 즉 인간의 인식과 인지의 연구에 해당한다고 밝혔다. 지각의 가장 중요한 채널은 시각과 청각이므로 시각지능과 청각지능의 중심이 된다. 인식은 인간의 언어, 추리, 논리, 학습 능력을 반영하므로 기초 이론 센터, 지식 지능 센터, 자연어 처리 센터를 설치하였다. 더 탐구한 것은 지능형 인간-컴퓨터 상호 작용, 지능형 멀티 모달 정보 상호 작용, 심지어 로봇에 대한 연구입니다. 이 센터들은 밀접하게 관련되어 있고 서로 협력한다.

만 1 세가 된 청화인공지능연구원은 기본적으로' 통합력, 통일계획' 목표를 달성했다. 손모송은 앞으로 두 센터가 각각' 소셜네트워크 빅 데이터' 와' 인공지능 칩' 을 키워드로 할 것이라고 밝혔다.

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