“過(guò)去十年人工智能在技術(shù)端上迅速發(fā)展，但在‘智能’上并沒(méi)有界定清楚，把智能跟知識(shí)完全混淆在一起，一個(gè)系統(tǒng)有知識(shí)就有智能了嗎？”
12月13日上午，在上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)起并主辦的首屆“浦江AI學(xué)術(shù)年會(huì)”上，香港大學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)院院長(zhǎng)、AI講座教授馬毅進(jìn)行了一場(chǎng)“探討智能本質(zhì)”的演講。
馬毅在演講過(guò)程中，對(duì)現(xiàn)在主流定義的“人工智能”打上了問(wèn)號(hào)。他認(rèn)為，過(guò)去十年人工智能在技術(shù)端上迅速發(fā)展，但在“智能”上并沒(méi)有界定清楚，把智能跟知識(shí)完全混淆在一起。
真正的智能是什么？馬毅提到，在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議（Dartmouth Conference）上提出對(duì)人工智能（Artificial Intelligence）的定義，智能應(yīng)該能自我糾正、改進(jìn)記憶，并能自主獲取新知識(shí)。目的就是一定要做人區(qū)別于動(dòng)物特有的智能，比如具備抽象能力、符號(hào)運(yùn)算、邏輯推理、因果分析等能力。但現(xiàn)在的GPT有知識(shí)但并沒(méi)有“智能”。
回看過(guò)去十年，馬毅認(rèn)為，“人工智能”在做的工作主要集中在圖像識(shí)別、圖像生成、文本生成、壓縮去噪、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。不過(guò)，這并不是主流的大模型，現(xiàn)階段相當(dāng)于在做非�；A(chǔ)層面的工作，包括預(yù)測(cè)下一個(gè)Token（計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)，一種用于身份驗(yàn)證和授權(quán)的令牌）、下一幀圖像。馬毅稱，Sora的核心原理其實(shí)非常簡(jiǎn)單，本科生都可以了解。
馬毅說(shuō)，當(dāng)前，人們都在討論單個(gè)模型，認(rèn)為只要模型足夠大，就能通過(guò)購(gòu)買芯片和砸訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)“智能”。但他認(rèn)為，這并不能解決所有問(wèn)題，因?yàn)檫@連自主學(xué)習(xí)的能力和機(jī)制都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，只是展現(xiàn)出人類記憶中的碎片，無(wú)論是識(shí)別還是生成，都只具備記憶的局部功能。
馬毅表示，過(guò)去十年我們?cè)谥悄苓@一階段只做到相當(dāng)于人類聽(tīng)覺(jué)（auditory）這一層，現(xiàn)在必須成系統(tǒng)，把多個(gè)閉環(huán)組織起來(lái)，形成對(duì)復(fù)雜的外部世界的信息整理和提取系統(tǒng)，這才真正相當(dāng)于人類類腦的機(jī)制。
馬毅提出的人工智能發(fā)展的三個(gè)階段。
他認(rèn)為，現(xiàn)在的人工智能可以結(jié)合自然智能的發(fā)展重新定義。第一階段，類似于DNA階段，第二階段，讓個(gè)體能夠有大腦產(chǎn)生記憶，能夠自主地學(xué)習(xí)新的知識(shí)，包括糾正現(xiàn)有的知識(shí)�！艾F(xiàn)在個(gè)體和動(dòng)物已經(jīng)有這個(gè)能力，但真正的大模型還沒(méi)有到這一階段�！钡谌齻�(gè)階段，是掌握人的邏輯，比如符號(hào)、抽象、數(shù)學(xué)和因果推理。
馬毅會(huì)讓學(xué)生做一件事，測(cè)試大模型明不明白數(shù)的概念，“很負(fù)責(zé)任地說(shuō)，當(dāng)前沒(méi)有任何大模型有自然數(shù)的概念�！瘪R毅說(shuō)。
馬毅認(rèn)為，科學(xué)的發(fā)展確實(shí)到了讓人興奮、激動(dòng)的時(shí)刻，大家都對(duì)智能產(chǎn)生了興趣。但“實(shí)際上過(guò)去十年可能并沒(méi)有進(jìn)步，反而有些退步�！痹隈R毅看來(lái)，當(dāng)下的年輕科學(xué)家如果想要超越，拿下一個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)，一定不要隨大流，要敢于坐冷板凳。1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上一群人選擇做和主流不一樣的事，后期這些人都獲得了圖靈獎(jiǎng)、諾貝爾獎(jiǎng)。
馬毅是AI機(jī)器視覺(jué)知名學(xué)者，1995年本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)，1997年獲加州大學(xué)伯克利分校（UCB）電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位，2000年獲UCB數(shù)學(xué)碩士學(xué)位和電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。博士畢業(yè)后，馬毅獲美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）教職。
2009年，馬毅正式加入微軟亞洲研究院，擔(dān)任視覺(jué)計(jì)算組的研究經(jīng)理和首席研究員，并接手由沈向洋創(chuàng)辦的視覺(jué)計(jì)算組（VCG），后來(lái)國(guó)際上知名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)專家何愷明、孫劍等都是馬毅當(dāng)時(shí)的同事。
2014年，馬毅以全職教授身份加入上�？萍即髮W(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，成為該學(xué)院在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究方向的帶頭人。2017年，他從上�？萍即髮W(xué)離職，全職加入加州大學(xué)伯克利分校電子工程與計(jì)算機(jī)系。2023年1月1日，馬毅加入香港大學(xué)，出任數(shù)據(jù)科學(xué)研究院院長(zhǎng)。
