5G自动驾驶应用示范公共服务平台启动仪式在渝召开,将必然阻碍AI的长远发展

2018年世界电信和信息社会日的主题是”推动人工智能的正当使用,造福人类”。随着5G网络的发展,移动通信业务逐渐从语音和数据业务向人工智能、虚拟现实、物联网等领域快速扩展。而大数据、计算能力、云计算等相关领域的发展,也推动着AI技术取得了重大进展。5G和
AI已成为ICT领域备受关注的两颗明星。

C114讯
1月18日消息近日,5G自动驾驶应用示范公共服务平台启动仪式在渝召开,中国汽车工程研究院股份有限公司、中国电信股份有限公司重庆分公司(简称中国电信重庆公司)、中国信科集团大唐移动通信设备有限公司三家企业签订平台共建战略协议,三方承诺年内将实现基于5G网络的自动驾驶落地示范应用,自动驾驶汽车将有条件在5G通讯环境下开展测试研究。

这是大自然经过上亿年发展给人类带来的智慧,也意味着科学发展需经历几十年甚至百年后,才得以更智能的姿态普惠日常。

人工智能技术的应用和发展离不开信息通信新技术的支撑。人工智能需要的强大计算能力和海量数据,带动移动互联网、物联网及边缘计算等发展。人工智能应用于自动驾驶等,也需要5G低时延、高可靠的无线网络。大唐移动作为通信行业的”国家队”,积极拥抱人工智能技术,致力于5G标准、技术、应用的全面发展,全方位使能5G生态。

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今天的人工智能也是如此。经历过20世纪前期关于发展路径的分歧和摸索后,科学家们终于意识到,基于脑科学的研究,将成为AI的助推器。近年来,包括中国、美国、欧盟、日韩等国家和经济体正将这作为重要工程推进。

持续领先,构建5G 创新价值

这一定程度源于业界对AI“不可解释性”的担忧。尚处在发展早期的人工智能,却无法为人类所解释其运作原理,将必然阻碍AI的长远发展。

作为全球TDD技术和标准领先者,大唐自2011
年起就开展5G的研究工作,针对5G应用需求、关键技术与系统设计开展了长期和系统性的研究工作。在5G关键技术的研究方面,在分析和调研了5G需求与技术指标基础上,结合移动通信的技术发展趋势,在无线移动物理层、空口协议、无线网络架构、核心网架构等移动通信领域的20多个关键技术方向开展研究工作,并在大规模天线技术、超密集组网、新型多址接入、车联网技术、高频段传输、控制与转发分离架构、网络切片、移动性管理等多个技术领域取得了大量成果,处于业界领先地位。

不过特伦斯·谢诺夫斯基却不这么看,在近日接受21世纪经济报道记者采访时他明确表示,相比AI,人脑被头骨层层包裹,里面一片黑暗,才是真正的“黑盒子”,但AI背后的算法框架其实可为数学家们掌控。现代科学家们正在研究,在未来十年一个周期的时间内,如何借助对脑科学的研究,更好让AI落地。我们现在还处在第一步而已。

同时,大唐还积极开展5G系统设计工作。自2015年开始,大唐在3GPP积极推动5G研究的立项工作,全面参与了5G标准第一个版本的制定,推动大量关键技术进入国际标准。大唐在大规模天线、超密集组网、非正交多址、TDD帧结构与空口设计、新型接入网架构、核心网架构、移动性管理、网络安全、车联网应用等技术领域取得突出成果。

人工智能技术的诞生要追溯到20世纪50年代,当时学界对于如何构建人工智能产生了两种路径分歧。一类观点主张基于逻辑和计算机程序,另一类则主张直接从数据中学习。

其中,在大规模天线方面,大唐借助在3G和4G所提出的TDD智能天线波束赋型技术积累及新技术研发,推动大规模天线的波束赋型传输技术成为5G最为核心关键技术;
在TDD系统设计方面,大唐提出了二维动态TDD帧结构设计被5G标准接受,成为5G物理层协议设计的核心技术;
在超密集组网方面所提出了承载架构设计与资源管理等解决方案,成为超高速传输的关键技术;在车联网领域,大唐在2013年业界首个提出了LTE-V技术概念,经过5年的研发,目前已经成为车联网领域的领先技术方案,该技术将利用5G更高性能实现5G智能驾驶的业务拓展。

前者曾主导AI发展早期的数十年间研究和应用,但后者才是目前大众所知晓的AI技术实现路径。

5G+AI,加速产业应用步伐

特伦斯·谢诺夫斯基现在是美国“四院院士”、美国索尔克生物研究所计算神经生物学实验室主任,也是人工智能发展早期支持后者观点的少数人之一。即使曾经历美国政府机构大幅缩减人工智能资金投入,却并未影响到他所在观点方的探索之路。

随着5G技术的逐渐成熟,业界也开始着重探讨5G时代哪些应用将更能代表5G能力。5G全新的网络能力支撑丰富的多样化应用,垂直行业的深度参与是关键因素。大唐亦不断拓展5G生态圈,积极构建终端、芯片、网络、业务应用、测试仪表等5G产业生态圈,打造5G产业国际联盟,推进5G产业的快速成熟和部署。

在前述特伦斯对MIT教员的探讨过程中,他指出,苍蝇眼中的视觉网络进化了数亿年,其视觉算法嵌入了本身的网络。这也是为什么可以利用苍蝇眼神经回路的布线图和信息流对视觉系统进行逆向工程,但为什么不能在数字计算机上这样做,因为硬件本身需要软件来制定要解决什么问题。

同时,大唐已从两方面着手,一是对与5G结合点较强的产业环境进行研究,二是对5G能紧密结合的业务进行孵化,形成具有特色的产业方案,谋求落地,从需求角度拉动5G产业,用5G加速产业能力。目前大唐正在研究推进的应用主要有:基于VR、AR的智慧旅游视觉体验增强、5G+智能制造、AR+智慧教育,远程医疗等多个研究方向,也吸引了一些厂商共同参与,提升产业加速能力。

这也是通用设备与专用设备的差异性所决定。此后,一批不依赖于数字逻辑构建搭建的机器人开始有所发展。

伴随着5G的来临,物联网、大数据、云计算、全景视频等将成网络中最主要的业务。基于在5G研发方面的诸多积累,大唐移动正积极将AI引入到5G中。在业务应用与云计算方面,大唐移动借助5G网络的三大特性,将AI所需要的存储和运算力不再强加于个人设备,而是通过5G网络连接的云端服务器,按需随时随地远程处理,摆脱线缆的束缚,让人与物、物与物之间的联系更为紧密,5G与AI的结合也将让人们的生活走进新时代。

到今天,我们大多从AlphaGo在两次大型对战中战胜世界级冠军选手的故事了解到其得以发展下来的原委。Google旗下团队通过让机器学习围棋的多样化棋局数作为基础数据,AlphaGo除了具备评估盘局的深度学习网络,还有解决时间信用分配问题的系统,通过这些得以评估落子的行动顺序。

合作共赢,助运营商物联网快速发展

在接受采访时,特伦斯提到此后出现的“取代人类”相关质疑。“柯洁在输掉比赛后提到,人类学了这么多年才懂得如何下围棋,但AlphaGo教会我,其实我对围棋一无所知。但难道机器人战胜人类之后,人们就不下围棋了?并不是。”他指出,AlphaGo实际上在帮助人类懂得新的棋法,由此一来,人类也可以变成更好的棋手。“AlphaGo没有要取代人类,实际上在推进人类变得更好。”

大唐移动作为国内主流的通信设备厂商,凭借在移动通信技术领域的深厚积累,积极探索和实践物联网组网价值及相关应用,全面推进物联网与各领域的深度融合。

但现阶段的AI真的能开始教人类了吗?其实还没有。

作为运营商的长期合作伙伴,大唐移动在物联网方面与运营商进行了全面性的合作,合作领域方面涉及农业、城市、环保、工业、家居等。此外,物联网产业链还涉及网络设备、应用平台开发、系统及软件开发、智能硬件终端、系统集成及应用等,大唐移动均可以为运营商提供全力的支撑。

纵观科学技术的发展历程,从基础科学,到真正实现商业化,都至少经历了50年时间。而目前人工智能的应用还是基于30年前完成的基础研究而来。

在2018年,大唐移动希望与运营商在网络设备、智能硬件及垂直行业应用三个方面继续进行深度合作。在网络设备方面,大唐移动作为传统的网络设备厂商,可以为运营商提供高性能、高可靠、低成本的网络设备。在智能硬件方面,大唐移动可作为运营商的坚实支撑,提供从设计、测试、生产的全方位服务。在垂直行业应用方面,大唐移动可分享行业应用经验并提供成熟的解决方案,与运营商共同面向客户,共同推动行业应用的落地。

这意味着我们处在人工智能时代非常初级的阶段,也被称为是“弱人工智能时期”。

据悉,大唐移动与中国移动在兰州大数据园区进行了深入合作。为打造安全、节能、管理信息化的新一代智慧园区,大唐移动携手运营商将物联网与大数据产业园进行了深度融合,成功部署了智慧停车、智慧井盖、环境监测、安全布控、智慧消防、智慧照明等多种端到端解决方案。同时,大唐移动还在山东、广东、湖北等地全面开展了智慧园区相关业务的部署,积极验证物联网的基础网络技术与典型业务应用。

人工智能从1956年诞生,目标是模仿人工的智能并在机器上实现,目前远远没有达到这个程度。当然他也指出,“现在有了AI可以引发巨大的变化,这是我们之前无法预测的,但我们必须跟踪理解它,最终要利用它造福公众,并且要预防预料外的结果。”

未来面向5G,大唐移动还将不断推动蜂窝物联网技术的应用部署及产业化布局,携手运营商、垂直行业等社会各界伙伴,打造有特色和竞争力的物联网综合解决方案,为5G典型应用场景铺路,开启对于更广阔世界的探索,共同推进物联网产业的可持续发展。

至少目前,AI在场景中的应用已经可以带来一些惊喜,比如翻译。特伦斯指出,五年前Google将深度学习相关技术应用到翻译软件中,“几乎是一夜之间,过往几千年来的文化壁垒就此被打破了。”他表示,有了通用翻译器后,人类文化间的偏见也有望就此被消除。

随着5G技术的成熟和规模商用,以及基于人工智能和数据驱动的商业模式的不断创新,AI和5G的结合,将使人类未来生活更加美好!
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初级阶段的人工智能相关技术仍面临着诸多挑战。不过特伦斯明确向21世纪经济报道记者表示,不太可能存在“深度神经网络”之外的其他人工智能技术框架。

“现在我们的发展在朝着两个方向走。第一是利用原有的框架,借助大数据应用解决各种问题;第二是一些研究人员在尝试突破各种边界和限制。”他举例道,一些科学家尝试把人类聚焦感官数据的能力(比如在嘈杂环境中聚焦某一个声音)带到深度学习中,让深度学习网络也拥有选择特定问题、特定信息的能力。

“过去五年中,我们有了很大进展,当然要做的工作还有很多。新技术的发展是以十年为一个周期计算,可能AI在未来20-30年才会实现它的潜力。包括自动驾驶技术的发展,也是需要经过十几年甚至几代人的努力来实现。”这是特伦斯反复强调的观点,人工智能技术尚处在发展的第一个阶段,科学家们在尝试理解更复杂的内涵并解释它。

比如研究人类的大脑运作机制,包括大脑是如何从经验中得出推论,但有时人类得出的结论并不总基于逻辑,其中还存在认知偏差。“人类的大脑很奇妙,我相信会有很多东西让我们很兴奋,包括未来研究人的大脑神经科学和人工智能的交融。”他如此说道。

实际上,深度学习框架的灵感也正来自对人类大脑运作机制的研究。

特伦斯向21世纪经济报道记者表示,“深度学习网络很庞大,它在做的是简化大脑中的处理机制。”他分析道,大脑中有上千亿个神经元,其中有很多彼此相连的突触,科学家在学习它的框架,并且用里面的一些一般性原则进行简化用于深度学习框架的发展。比如卷积神经网络是用来处理视觉信号,把视觉输入变成神经信号作为输出,去识别图像以及和各种事物做联结。

世界各国对于脑科学的研究在近年来正成为一个重要工程在推进。美国在2013年提出“BRAIN计划”,目的就是创造新的神经技术,以加速对大脑功能和障碍的进一步了解,特伦斯也是这个计划的参与者。

“我们关于大脑研究项目有一个5-10年计划。期望在这段时间内要提升人类测量和探知大脑的能力,研究出新方法和新工具,这也是所谓创新神经科学要做到的事。”他指出,希望基于此,形成新的深度学习规则。

提及进展,他告诉21世纪经济报道记者,“这肯定不是按照一年为单位计算,而是10-20年来看。现在我们进行的脑科学研究,是在建立一个科学家社区,培养学生,为他们提供相应工具,从而帮助技术更好地发展。我们现在处于早期的准备状态,在帮助科学家收集更多数据,最终推进AI的发展。当然进程还是比较快的。”

要探知的话题有很多,比如人脑对信息的处理和传输速度是毫秒级,远比电脑要慢。但大脑中的信息传递是非常复杂的过程,了解信息如何储存和处理后,才是人类有效改良AI的关键。

还有一些挑战,假如神经元中的突触连接有所改变,是否会改变信息的输入和输出强度,需要多久才能发现信息传递带来的影响等。

近日埃隆·马斯克宣布旗下公司Neuralink项目推出侵入式脑机接口方案;Facebook团队也宣布能够通过读取脑损伤参与者的大脑,做到实时解码一小部分对话中的口语单词和短语。这都是对人脑研究的最新重大进展。特伦斯对此热切关注,其中一个原因是,Neuralink公司联合创始人之一Flip
Sabes此前是特伦斯所在研究室的学生。

“我的研究室训练出了世界上最棒的认知神经科学家!”提及此,他十分兴奋。“这是我们迈出的重要一步,可以让我们解码更大量的神经元信息。在过去20年内,学界已经在尝试将芯片植入到大脑前额叶的位置,解码大脑给四肢发出的动作信号,以此帮助治疗脊椎类疾病引起的运动能力丧失。”

他向记者介绍道,通过脑机接口这类技术,可以提取到人类的感官信息,“马斯克一旦成功,在未来我们就不需要用键盘打字,可以直接提取大脑信息,用意念进行谷歌或者百度搜索。这会带来一个全新的世界和联结方式。不过它不会马上发生,可能要再过几十年。”

当然,对于脑科学的研究并不只是为了促成人工智能这类基础技术的发展,这将衍生出对更多行业领域的新变革。正如特伦斯在新书《深度学习》中所说,“我们是一个伟大的生物链。”

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