人工智能到底是统计学还是综合学科？诺贝尔经济学奖获得者与科学家们的观点不一

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2023-09-14 10:31:04

人工智能到底是统计学还是综合学科？

近日，2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特（ThomasJ.Sargent）在一场演讲中对人工智能（AI）的定义，引发了经济学家和人工智能科学家之间如何定义AI的讨论。

在北京举办的世界科技创新论坛上表示，作为经济学理性预期学派的领袖人物，萨金特表示：人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。对于这样的观点，从事人工智能科学研究的科学家们表示不能完全赞同。阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室主任金榕就认为萨金特的说法是片面和不准确的。

同为达摩院科学顾问的AI学者印卧涛教授也表示，“统计学是AI若干基础之一，远不是全部。AI是一个综合学科。”金榕认为，要想准确定义人工智能，首先需要知道什么是人工智能背后的核心技术。此外，有了算法后如何有效实现也非常重要。所以单纯说AI就是统计学，或者说“所有的AI都是利用统计学来解决问题的”都是片面和不准确的。

金榕在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时，他表示：“这位宏观经济学家也许是习惯了用统计去寻找经济的因果关系，因而认为AI也是这样。即使是他提到的动态规划（dynamicprogramming），也不属于统计学范畴。除了统计，AI中的‘学习’、‘推理’和‘决策’中还使用了代数、逻辑、最优化等许多其他学科知识与方法。此外，有了算法后如何有效实现也非常重要。所以单纯说AI就是统计学，或者说“所有的AI都是利用统计学来解决问题的”都是片面和不准确的。”

在金榕看来，要想准确定义人工智能，首先需要知道什么是人工智能背后的核心技术。现在人工智能技术的成功背后，是基于对海量数据的学习，因此大量的大数据处理、优化以及分布式计算基础设施都扮演了非常重要的角色。此外，AI还涉及到一个关键因素，就是如何实现最优的智能决策（例如AI打游戏）。一些理论和实证研究已经发现，神经网络就非常善于在复杂的条件下做出最优的决策。神经网络也不是统计学范畴。金榕表示。

其次，尽管不认同萨金特对于人工智能其实就是统计学的表述，但金榕赞同了萨金特演讲中提到的人工智能通才以及交叉学科研究是推动当下人工技术进步的关键之一。至于下一波人工智能技术的跃迁需要依赖于哪些领域和学科，金榕认为来自AI芯片、量子计算这些全新的计算基础设施算力的巨大提升。此外还有神经科学的一些重要突破，可能将揭示大脑中神经元如何处理信息与做出决策的，这对人工智能的发展也有重要意义。

在萨金特的演讲中也谈到了交叉学科研究推动的科技进步，这一观点金榕很认同。人工智能不是独自成长起来的，是诸多学科交叉相互影响，共同促进的结果。首先可能来自于AI芯片、量子计算这些全新的计算基础设施对算力的巨大提升上。此外还有神经科学的一些重要突破，可能将揭示大脑中神经元如何处理信息与做出决策的，这对人工智能的发展也有重要意义。

人工智能的繁荣是诸多学科交叉相互影响，共同促进的结果。历史上人工智能经历了多次黄金时期。到了今天，我们迎来了新的一波热潮。就是由于我们在算法、计算力、数据上都有了重要突破。首先人类首次拥有了超强的计算能力，不论是GPU还是云计算。给我们带来了强大的计算能力和灵活度。这点阿里具有很大的优势。阿里云在中国拥有最大的云计算服务，同时我们也在积极探索量子计算。其次，也是很重要的一点，就是大量的数据的产生。海量的数据使AI模型的大规模训练成为可能。阿里巴巴积累了海量的数据与应用场景，这些数据将成为阿里在人工智能领域快速突破的基础。最后，就是算法领域的突破。深度学习等新技术已经在各个领域得到广泛应用，比如计算机视觉、语音识别、自然语言处等，多点开花。阿里也在算法领域做了很多探索。

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