随着“人工智能”作为重要发展导向被国家正式列入《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》、《“十三五”国家科技创新规划》，习近平总书记提出推进新一代人工智能健康发展的重要政策指导，人工智能行业在国内迎来集中研究兴盛期，研究侧重点也从观点提出期，发展到了以谷歌Alpha Go和深兰Deepblue Go为代表的机器学习、深度学习独立研究期，并在智能语音识别交互和计算机视觉等研究方面取得了重大突破。今天我们有幸请到了AI独角兽企业深兰科技深度学习科学家方林博士，为我们揭秘人工智能领域的领先科技及研究成果，解读行业趋势和发展方向。
记者：您进入AI领域有多久了？
方林：我从1990年开始学习人工智能，1992年开发了人生第一个人工智能程序——五子棋人机对弈。自博士毕业后，已经致力于人工智能的研究长达20年。
记者：您为什么会投身AI领域呢？
方林：在众多的计算机理论中，人工智能是我最感兴趣的理论之一。它是研究如何让计算机具备人类智能的学科，由数学家和计算机科学家们提出的众多理论和算法组成。比如A＊算法、Alpha－Beta剪裁、梯度下降法和反向传播算法等等。研究她们并付诸于实践，就能够帮助我们编写出神奇的程序，从而控制计算机做出不可思议的事情。比如与人类棋手对弈并战胜人类。这多么有趣啊！
所以，从事AI理论研究和实践能够给我带来无穷的乐趣。我常常觉得那些算法和数学公式代表的也许是一种他人无法理解的美，而我乐在其中。
记者：您一直从事哪些方面的研究呢？
方林：我研究的方向包括搜索算法、博弈算法、机器学习、深度学习、遗传和进化算法等。
记者：众所周知，人工智能已经成为业界乃至全社会重点关注的行业，大家都知道人工智能是最新前沿科技，但是对人工智能本身并不了解。您可以通俗易懂地给大家介绍一下什么是人工智能吗？
方林：简单地说，人工智能就是让计算机或者机器具备像人类一样的智能，完成以前只有人类，尤其是人类智能才能完成的任务。比如驾驶车辆、与人对弈、识别人脸等等。
城市发展、产业升级、生产生活 离不开人工智能
记者：人工智能目前主要应用于哪些领域？
方林：移动支付、物流、电子商务、机械制造、生物化学、无人驾驶、机器人......。从制造业到医疗、卫生保健、教育、物流、交通、城市管理，人工智能无所不在，几乎涵盖了城市发展、产业升级和生产、生活、服务的方方面面。
记者：您认为AI在哪个行业的实用价值最大？
方林：目前来说，AI在物流、移动支付和电子商务等商业领域方面的应用最为成熟，也较为成功。当然，在不久的将来，在其他领域也有可能取得更大的突破，比如艺术创作。
记者：AI领域的发展对学术领域产生了什么样的影响？
方林：使一些表面看似没有关联的知识产生了联系。比如，微积分和绘画。从前，数学家和艺术家之间几乎没有多少共同点。现在，数学家可以利用数学知识（比如微积分）创建生成式对抗网络，从而生成素描、漫画或者油画。作品看起来几乎就跟人类艺术家创作的一样好。
“结伴学习”促进学习进化
记者：目前，您主导什么样的研究呢？
方林：目前，我在深兰科技进行一项称作“结伴学习”的研究。原理是将样本成对地输入到模型中进行训练。学习过程中，两个样本之间互相促进、互相提高。
记者：能否结合实例解读结伴学习研究？研究能够产生什么实际作用？
方林：近期，我们团队正在研发一个人工智能时装设计系统。在这个系统中，结伴学习能够准确地抓取时装的特征。基于这些特征生成的时装走秀图的质量要比目前流行的GAN（生成式对抗模型）要高得多。并且模型的参数少，结构简洁，训练速度快。比如结伴学习1个小时训练的结果比GAN1天的训练效果还要好。
记者：那么结伴学习能使哪些科学研究受益呢？
方林：结伴学习是一种通用的学习方法，在图形图像处理、自然语言处理、语音处理和视频处理中都可以发挥作用。
传统深度学习模型中，样本之间是没有联系的。模型只会对一个个的孤立样本进行处理。结伴学习则不同， 她处理的是一对一对的样本。模型在训练时，不但从样本中学习知识，还从样本的差异中学习知识。这大大提高了学习效率，提高了学习精度。这就像两个中学生在学习时互相帮助、互相促进，共同提高。
结伴学习的另一个特点是对样本的复制。我们知道，自然界中遗传和进化的基础是子代对父代的复制。结伴学习通过对样本的编码和解码实现对样本的复制，并在这个过程中获得样本的语义信息。自然界中，遗传和进化的基础是基因；结伴学习中，编码和解码的基础就是语义。所以结伴学习可能可以在遗传和进化算法研究中发挥重要作用。
