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42812月15日，昏昏欲睡的時間點-13點30分，離下一門課程開始還有半小時。微黃的的燈光下，剛結束早上接近3個半小時課程的王萬良正襟危坐在宴會廳門口的沙發上與記者交流，旁邊放著14寸行李箱和公文包。大概是臨近下午另一門培訓課程開始的時候，推車轱轆摩擦地板的聲音、工作人員窸窸窣窣交接工作的聲音不斷響起，但這并沒有造成太大的影響。在與記者交流中，講話幽默風趣的王萬良拋出了一個又一個比喻，講到興奮之處時，還會配合一定的手勢。
這幾天，由中國人工智能學會、永泰縣人民政府主辦，中國科學技術出版社協辦的第二期全球高?！度斯ぶ悄軐д摗穾熧Y培訓班在福州永泰縣召開。作為本書的撰寫者之一，王萬良從1988年開始從事人工智能及其應用方面的研究，從1993年開始從事人工智能方面的教學，可以說在人工智能教學領域上具有極為豐富的教學經驗。在早上長達3小時的授課中，他除了給來參會的各大高校教師講解神經網絡與深度學習以及群智能算法，還提供了一些教學AI課程的經驗。會后，筆者專訪了王萬良，與他探討人工智能和深度學習中的熱點問題。
調度優化背后的思想-“田忌賽馬”
1988年，王萬良參與完成一個冷庫自動控制的課題。當時他思考了很多可以用的控制方法，但都不能取得很好的效果。王萬良想了一些方法向導師匯報，導師告訴他這就是智能控制的思想，希望他去看看人工智能方面的理論。于是他就開始嘗試著將人工智能方法應用到這個課題上，也就是從那個時候開始了長達30年的人工智能研究旅途。
在眾多研究方向中，調度優化是王萬良最為感興趣的一個研究方向，他覺得這種思想就好像田忌賽馬。當年齊國將軍田忌在好友孫臏的建議下，用下等馬對付齊王的上等馬，以上等馬對付齊王的中等馬，以中等馬對付齊王的下等馬，結果巧妙得勝，贏得齊王的千金賭注。
調度優化亦是如此，它并不需要太多的投入和更改原有的配置，只要對現有資源進行一些優化配置，就可以取得更好的效益，也就是管理出效益。比如，王萬良所做的關于水電調度的項目，就是通過指導水電站如何更為合理地配置資源，達到更高的發電量，滿足防洪，保護生態環境等需求。
人工智能是被圖靈誤吃的蘋果
王萬良在一次公開演講中，形容人工智能是改變世界的第三個蘋果。第一個，是亞當、夏娃偷吃的那個蘋果，產生了人類；第二個，是砸在牛頓頭上的蘋果，把人類帶進了科學社會；第三個，是被圖靈誤吃掉的蘋果，將把人類帶進了人工智能時代。
“近幾年，AI在機器學習方面取得了重大突破，甚至已經超過人的思維能力，被應用于各專業領域，人工智能已經不是云遮霧障，而是走上了產業發展的康莊大道?！蓖跞f良指出。
眾所周知，深度學習的提出讓人工智能的研究跨越了一大步，也因此帶來了第三波熱潮。但是它所存在的問題，如所需數據量大、可解釋性差等問題也越來越凸顯。
“實際上我們還沒有充分發揮深度學習的優勢。” 王萬良表示，深度學習雖然還存在一定的問題，但與其批判，我們更應該聚焦在如何把深度學習用好，如何找到另一種更好的算法等等。
關于深度學習與以前的淺層學習相比，王萬良舉了一個非常形象的例子：如種莊稼一般，以前的淺層神經網絡學習，就像貧瘠的土地，不施肥，莊稼長得不好。但施肥過多，土地吸收不了，又會把莊稼給燒死，而深度學習能夠存貯更多的養分。以前的淺層神經網絡學習能夠接受很少的訓練數據，所以效果較差；如果給過多的數據量，既要很長的訓練時間，又會出現“消化不良”，產生過度訓練。未來機器學習一方面需要繼續研究如何從大數據中學習，另一方面需要發展小樣本機器學習算法，用很少的數據量，就能達到很好的效果，這樣就不會帶來太多算力上的消耗。
對于想要學習人工智能領域的初學者，王萬良給出了幾點建議：一是要消除認知上的誤區，比如基礎差學不來，學了不會做，理論難理解，內容太多等；二是選擇好的教材去學習，因為有些教材雖然有名，但并不適合初學者；三是人工智能的各個單元相對獨立，不必按照教材順序講解，可以直接選講感興趣的內容；四是意識到學習人工智能與學習其他領域的知識不同，要運用不同的學習方法；五是用一些簡單的小例子，進行一些仿真實驗；最后就是結合實際的工程去運用解決一些問題。
AI超過人類？還遠著呢
王萬良告訴筆者，他經常在開課前對學生說：“你們在聽我講課前會覺得人工智能很神奇，但是在聽完課以后，會發現人工智能不過如此，會有點失望。這樣的現象其實也是正常的，因為你們以前了解的人工智能更多的是科幻，現在跟我學習的人工智能是科技?？苹檬窍胂氲?，而科技是能夠實現的，兩者具有本質的不同?！?
AI到底會不會超過人類？在王萬良看來，AI在總體上超越人類，還言之過早。實際上它是在不斷的逼近我們人類的能力。我們人類也沒有必要懼怕人工智能。因為一方面，人工智能只是在某些方面超過我們人類自身；但另一方面，人類除了自身能力不斷地增強，還會掌握利用人工智能的方法對付人工智能。
縱觀歷史，人類始終在不斷努力制造出在某個特定方面超越人類自身能力的工具，例如潛艇比人游得深、飛機比人飛得高。類似地，人工智能的研究其實也只是在努力制造出在某種智能行為方面超越人類自身的工具，更何況我們還會使用新的工具來強化自己。
