AI無理論難以致遠 上海推基礎交叉研究

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中國清華大學教授姚期智：上海尤其要在前沿交叉研究，以及基礎研究方面有所作為。期智研究院會作為跨科際、跨院校的中立性交叉研究平台，彙聚、培養國際級研究人才。

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每年一度中國上海的世界人工智慧大會，2020年變成雲端峰會；推動中國AI發展。中國以AI作為新基建，上海取得AI的發展機遇，並建立國際影響力。

不過AI急促發展過後，應用和落地開始遇到瓶頸，不可能急於求成。百度行政總裁李彥宏專題演講，提到「AI發展階段論」；指AI有可能進入停滯期，現時所處階段容易產生迷茫, 甚至悲觀情緒；正如大多數顛覆性技術，加速普及前所必經階段，科網爆破正是前車可鑑。

中國清華大學教授姚期智的演說，言簡意賅，直指中國AI的前途，須回到理論探索，跨科際合作的正軌。

今年大會之前一日，上海的AI地標建築「徐匯西岸智慧谷AI Tower」啟用，以「智聯世界共同家園·AI在西岸」口號全球推介；足見上海已以全球AI重鎮自居。

AI Tower「雙子樓」總建築面積超50萬平方米，座落徐匯區黃浦江的南段，高199.9米，共39層。AI Tower租戶包括阿里巴巴、華為、Microsoft亞洲研究院、依圖、聯影智能、梧桐匯，共3000研究人員進駐。

商湯首席執行官徐立宣佈 OpenMMLab 戰略升級，商湯再推開源生態。

**期智研究院揭牌**

姚期智領導成立的「期智研究院」，亦落戶在AI Tower；研究範圍包括AI、密碼學、高性能計算系統、量子計算及量子人工智慧、物理器件與計算等五個方向。研究員于洋指，研究院集中前沿研究，思考二十至三十年之後，人類應提出的問題；五到十年內能解決的問題，留待阿里、華為、騰訊等企業研究。

姚期智亦指，上海尤其要在前沿交叉研究，以及基礎研究方面有所作為。國外的科研中心，交叉科學融合創新，漸成常態。期智研究院會作為跨科際、跨院校的中立性交叉研究平台，以彙聚、培養國際級研究人才。

隨著國際關係和地緣政治發展，中國與頂尖院校合作更形困難。上海自行籌建合作生態平台，吸引國際級人材，研究長遠基礎理論，推動下一波突破。

OpenMMLab在Github開源的算法和視覺運算模型，促進研究交流是AI進步的

**基礎交叉研究求突破**

姚期智為國內AI發展的重要人物，圖靈獎的中國唯一得主，清華大學的「姚班」在AI業界，也是人材輩出。姚期智的專題演講呼籲回到基礎研究，不拘一格，拓展跨科際的合作。

姚期智強調，AI理論非常重要。AI正面臨各種挑戰，均可通過理論分析，更清楚知道正面臨的，到底是何種挑戰，獲得啟迪和啟示，並尋求解決方法。

姚期智又以為AI絕對是跨學科的行業。AI獲得的突破，往往出於一些看似無關的學科之間合作，這可能要幾十年的努力，沒有其他學科科學家的成果，AI不可能快速發展。

中國開始注重基礎研究，而基礎研究往往要累積數以十年計努力，不能急於求成。姚期智舉出探索AI新方向，跨科際解決未來的挑戰；包括神經拓撲理論，作開發神經網絡的新視角。

拓撲學理論的貝蒂數（Betti number）分析AI數據，可取得更高維的視角，不囿於只分析數據2D或3D結構。設計神經網絡最大考驗之一，包括以何種深度和大小的網絡，才能夠對數據集進行分類？拓撲學可告訴我們，神經網絡可能和不可能識別的數據集，揭櫫出設計方向。

**保護隱私促數據合作**

AI另一挑戰是隱私保護的機器學習。AI須靠數據的「學習」，故此數據就是新「石油」。正因數據有價，國家企業保護數據，無所不用其極，個人又保護數據，待價而沽，結果有質量的數據，愈來愈稀缺。人類生理以至金融數據受嚴密保護，形成一個個孤島，無法開採價值。

AI匯聚多方數據，才有機會實現高質量機器學習。姚期智指研究「多方計算」（Secure Multi-Party Computation），保護各方數據的私隱，可不洩露獨家知識產權，多方合作開發的共贏模式；例如發現新藥物和開發金融產品。

多方計算屬密碼學分支，開發允許多個數據擁有者，互不信任的情況下協同計算，安全計算一個約定函數的理論。

最後，姚期智探討可控superAI（超級人工智慧）的前景。目前AI即使神通廣大；從AlphaZero以至人臉識別AI，不過是特定用途。通用superAI何時到來，仍是未知之數。姚期智引述加大柏克萊分校Stuart Russell教授，指人類須做好凖備，並提出三大原則，再以嚴格數學原則實現。

首先AI必須利他：人類的利益，凌駕於機器利益；其次是謙卑：機器不可自以為是；第三必須盡心，機器能學懂人的偏好，才能設計有益的超級智慧。

**商湯以開源致遠**

本港AI初創商湯科技也在世界人工智能大會上舉辦《大愛無疆•致遠》人工智能企業論壇。商湯首席執行官徐立宣佈 OpenMMLab 升級。 

OpenMMLab為香港中文大學-商湯科技聯合實驗室（MMLab） 2018 年啟動的開源計畫，旨在提高學術界演算法的可復現能力以及推動行業學術交流。過去兩年中，OpenMMLab 陸續開放開源算法庫和工具箱，獲得越來越多AI研究人員回饋。

戰略升級後的OpenMMLab人工智能演算法開放體系，預計涉及超過10種研究方向，覆蓋 100 多演算法和 600 多預訓練模型。