普通人如何理解非線(xiàn)性問(wèn)題？鄭志明舉例，就像中學(xué)物理課本里所提到“理想環(huán)境下”這一限定條件，如果在理想環(huán)境下研究物理量之間滿(mǎn)足的比例關(guān)系，可以稱(chēng)之為線(xiàn)性關(guān)系，而復雜問(wèn)題必須考慮非線(xiàn)性之間的關(guān)系，即不同變量之間的相互影響。
“目前人工智能面臨不可解釋性等重大瓶頸挑戰，非線(xiàn)性問(wèn)題是主要根源。” 鄭志明把非線(xiàn)性比喻成一座山，而現在部分人工智能研究片面地認為線(xiàn)性加上線(xiàn)性研究，即一個(gè)加上另一個(gè)就能堆成一座山，就能解決非線(xiàn)性問(wèn)題。以當下的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究為例，他認為，“這實(shí)際上是偽非線(xiàn)性”。
他進(jìn)一步地解釋?zhuān)壳叭斯ぶ悄艿睦Ь衷谟?，試圖用多層的線(xiàn)性耦合說(shuō)明一個(gè)復雜的問(wèn)題，但事實(shí)上這種方法很難做到。就好比，中學(xué)時(shí)代學(xué)了直線(xiàn)、拋物線(xiàn)，若用它們分析問(wèn)題很簡(jiǎn)單，但如果把不同線(xiàn)疊加起來(lái)，整個(gè)問(wèn)題就變得復雜了。“我們腦子里面清楚知道線(xiàn)性辦法無(wú)法處理非線(xiàn)性和隨機問(wèn)題，因為這一類(lèi)系統的結構已經(jīng)發(fā)生了根本性的變化。”
他認為，下一步人工智能要突破大數據分析和智能學(xué)習碰到的復雜性問(wèn)題，迫切需要建立基于復雜性與多尺度分析等現代科學(xué)方法的新一代人工智能理論，可稱(chēng)之為精準智能。
院士鄭志明在大會(huì )上分享。大會(huì )供圖
針對人工智能的破局之法，鄭志明給出了自己的方案，即在科學(xué)數據、要素之間的邏輯關(guān)系、非線(xiàn)性的邏輯關(guān)系等理順后，復雜系統初步結構就構建起來(lái)了，參數在系統里運轉會(huì )讓人工智能越來(lái)越精準。“這就是基于系統，或者是數據的復雜行為來(lái)進(jìn)行智能分析的同時(shí)，把系統做得更加完備，這時(shí)候做出來(lái)的東西一定是可解釋的，一定是精確的。”
編輯：薛姣
