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李建成:人工智能对测绘学科发展带来的机遇和思考

泰伯网2017-11-09 15:05:39

摘要: 武汉大学副校长、大地测量学家李建成院士作了题为《人工智能对测绘学科发展带来的机遇和思考》的报告。

  中国测绘地理信息学会2017年学术年会暨第十二次全国会员代表大会今日在南京举办。本次大会以“创新驱动,跨越发展”为主题,邀请测绘地理信息科技界专家、院士、学者齐聚一堂,呈现精彩特邀报告,并举办多个垂直领域分论坛。

  会上,武汉大学副校长、大地测量学家李建成院士作了题为《人工智能对测绘学科发展带来的机遇和思考》的报告。

李建成:人工智能对测绘学科发展带来的机遇和思考

  以下为演讲内容(内容未经本人核实):

  李建成:各位朋友非常高兴有这个机会和大家做个交流。按照学会的邀请让我做一个报告,我最近做的课题主要是人工智能发展,最近半年我做有关于GPU,大家知道我们GPU发展非常快,做了调试以后,我觉得可能将来GPU和我们CPU的迅速发展,甚至于GPU会对社会产生深远的影响,所以就做这个报告“关于人工智能对测绘学科发展带来的机遇和思考”。

  我们从80年代就开始发展了计算,但是在很多情况下不能满足,所以在近期要进行广泛使用离子计算。通过这张图大家可以看到,从单核的CPU,大家知道我们现在目前所有做的程序都是暴力算法,就是我们调通可以,而我们调优不行。而计算能力是提高CPU自身有关系,而且和我们本身的算法更有直接关系。大家看到我列了某一个案例,在过去单CPU算法有6900多秒,将近7000秒。16核的要快12000秒,大家看到68核KNL是多核的,提速了15倍。还有一个GPU,大家知道现在GPU每18个月性能提升到50倍,现在英特尔的CPU已经有瓶颈了,它的发展一年半提高到55%。

  大家看到最近测试的要比单核快2000多倍,比多核的要多12倍,计算能力的提升必将引来测量测绘地理信息系统发生根本性的变化。所以我下面从三个方面给大家做一个介绍,人工智能引发的技术革命。

  大家知道最近15年这发展当中,我们GPU发展非常快,主要是计算能力可能会引发人工智能。所以我们国家在2017年的规划当中把人工智能也列为重要的一项,我后面会讲到。

  首先看人工智能,大家知道人工智能,人的识别是通过感官,就是通过我们五官去感受。计算机来识别,通过计算,简单的计算,是通过算出来,而不是通过感官感觉出来的。所以要实现人工智能,当然它的计算能力要无限强大。

  大家知道计算机的发明到今天整整71年,71年的发展历程当中,我们计算机的速度一天一个变化,它的性能一天比一天高。最早的就是我们1949年2月份的第一台计算机,当时计算机有多大呢?大家知道将近30吨,全部是用电子管,占地面积有170平方,将近200个平方,造价48万,当时的48万和现在的48万完全是两码事,非常昂贵。它的运算速度有多少呢?只有5000次,也就是我们算一个东西,一秒钟5000轮算,但是当时的CPU也非常不得了。到了50年代,电气革命以后,就有了晶体管了,产生晶体管计算机,到了五六十年代中小规模集成电路计算机,到了70年代是大规模和超大规模的集成电路计算机,使个人电脑成为可能,有了个人电脑,1982年的第一台PC电脑诞生,另外第五代未来是人工智能计算机。

  它的构架仍然是第三代,现在还没有突破第三代。大家知道第一代机器语言是汇编语言,少数人可以用。到了第二代就是我们的高级语言出现,第三代是操作系统、编辑系统、应用程序,它的计算可以达到百万级。到了第四代可以达到几千万到千百亿次计算速度,我们现在的计算机,像一个笔记本的运算速度是多少呢?就是一千亿次。大家知道我们天河一号、天河二号,天河二号的运算次数达到3.3亿次。我们江苏的一个CPU256核,它的运算速度是当今世界最快的计算机,达到9.9亿亿次。第五代计算机,将计算机、网络、通信合为一体,开启人工智能的前奏。

  如果谈计算机的话,我们自然会想到互联网,我们的计算机离不开网络,如果离开网络计算机是没脉络的。也就是我们中国的中医发明脉络、经络,如果没有网络,计算机就没有脉络。所以网络随着计算机的发展才诞生,而同时它又推动着计算机得以发展。大家知道我们建超算,建高性能计算都是通过网络去交流,网络去交换,有了无线网络、移动互联网以后,我们有了云计算、云服务等等提供。网络的发展对于人类社会的推动也起着非常非常重要的作用。

  大家知道网络是美国最早,1969年为了将四台计算机联系到一起,开始使用的网络。所以美国首次组建了ARPANET网,将四台计算机连在一起,为了使四台计算机连一起,美国创建了NCP协议,现在我们都是TCP/IP,奠定了一个网络使用的基础,由此TCP/IP多提了NCP协议。当时在美国一个典型的使用,就是军方发起、高校教育发起。我们国家在1982年,当时我们的国安系统考虑到国家安全,就把网络限制了,影响了我们国家网络十年的发展。大家知道1995年我们的教育网首先进入中国,当时网络通讯非常非常慢。

  60年代到70年代互联网协议的建立,80年代初到80年代末期,大家知道网络是以当时最典型的范围就是邮件,电子邮件的出现。到了1989年以后有三大网络出现,世界上成立两家互联网公司,一个是Google,一个是雅虎,大家知道雅虎现在已经濒临关闭,基本上处于关闭状态。而Google现在不仅仅是一个互联网公司,而且是一个高科技公司,它有无人驾驶,引领了世界各行各业的发展。

  这是90年代末期,大家知道90年代末期完了以后就进入了新世纪,当时我们也考虑到计算机的千年虫,最后不了了之。2007年也就是苹果的世界上第一台智能手机的出现,使互联网进入了真正的移动互联网阶段,真正开启了互联网的新时代。所以现在我们的工作,大家知道我们的工作、生活都离不开网络,都离不开移动互联网、wifi,对于我们中国在世界网络化发展当中已经有8.2亿人口,网络用户是世界大国,而网络的应用也推动了整个经济社会发展等等一系列。

  超级计算机的发展,伴随着计算机的发展,我们也倒闭了很多过去大的公司,例如SCI、惠普的高性能计算业务、IBM过去小型机的高性能计算机语言。大家看到列表的计算机的运行次数,从40年代到60年代,到目前大家知道计算机的核数越来越多,因为我们目前的计算机还没有突破电子文档,我们的能耗功耗非常大,未来可能会是量子计算机。如果量子计算机的出现,就会产生什么呢?所有计算机的密码、手机的密码等等所有密码都有可能在刹那间被破解。现在我们之所以破解不了密码,是因为计算能力不够。

  从CPU,大家知道到GPU这个发展非常快,大家知道外卖。外卖实际上不是中国人发明的,就是取送。现在目前大家知道中国的外卖都是电动车去送的,如果说我们有很多电动车去送的话,要快得多。这就是GPU的核心高于CPU的技术,是多核的。最早的GPU主要是为了显示,2006年斯坦福大学的一位教授发现这个GPU不仅可以用于图形显示,而且可以用于高性能计算。目前GPU逐渐成熟,很多环境,节点与节点之间,就是用MPI技术。当时为了推动GPU的发展,提出了一个六大平台,除了GPU,还有OpenMP,它的循环性能提高。对于六大平台提出来以后,它也是日趋完善,目前已经比较成熟了。但是后来开发了OpenACC,这为GPU的推广和扩展使用提供了非常便利的条件。

  刚才我说了CPU,如果我们一个人开车去送的话,我们用所有电动车去送的话,立即运行。目前GPU仍然遵守486定理。我们看到2016年4月,Nvidia发布Pascal架构,峰值性能达到1千万次,今年又发布一块卡,达到15T,大家知道用CPU到GPU,去年的人工智能还没有用到TPU,今年的AlphaGo打败柯洁用的就是TPU,TPU是未来发展方向,为我们深度计算,为遗传算法,为网络计算提供了便利。所以今年英美达发布的100,除了有15个单个运算,还有性能非常高的TPU,峰值达到180T,运算非常非常发达。

  大家知道人工智能发展是从游戏开始,有很多方面是从游戏开始。从AlphaGo之前,大家知道美国最早在90年代的研究生与深蓝下象棋,当时排名最前的俄罗斯的卡斯帕罗夫与深蓝下棋,大家知道人能判断十步,能判断十步的话一定是国际象棋大师,深蓝可以判断十二步,所以首次战胜人类。深蓝的运算次数是达到了11个G,但是大家知道T是G的1000倍,当时的运算能力还不算很强。大家知道2005年中国收购了IBM的PC业务,是IBM卖掉了,不想做PC业务了,开始做高性能计算,研究蓝基因的运算速度达到3万G,现在3万G对于我们计算机来说非常非常廉价,几百万就可以买到。现在英美达厂100万的卡就可以达到12年前的运转能力。2016年,大家知道韩国的棋手李世石和AlphaGo开始下,2017年AlphaGo挑战柯洁,今年又形成了AlphaGo0,用的是1002个核的CPU,用了500多个GPU,所以从这个计算深度来说,我们人类的计算能力越来越强大,人工智能正在进行。

  从AlphaGo的围棋启示,从AlphaGo1、AlphaGo2,到两个月以后的AlphaGo0,过去的1和2都有国际棋谱,但是现在的0都没有棋谱了,计算能力很强大。所以高性能计算1200个02的GPU,总结人工智能AlphaGo的启示,我们目前有数据、有算法,有高性能的计算能力。将来我们的人工智能,一个婴儿出来虽然不会表达,但是他知道他的母体是谁。通过什么呢?通过嗅觉可以刹那间感受到,而计算机识别语言是通过计算。

  大家知道今年苹果发布了iphoneX,是2007年到2017年的一个纪念版,采用的面部识别。这个面部识别可以区分出双胞胎,同卵双胞胎,所以它的难度非常快,所以也开启了人工智能的新时代。

  20世纪还认为是一个不可解决的复杂的人工智能问题,21世纪由于计算能力的突破,所以我们今天的人工智能也有惊人的突破。本质上就是搜索算法,大家知道搜索算法非常简单,而它改变我们人类开启人工智能的步伐。

  计算机能不能超越人工智能呢?无数方面可以超越。另外群体智能,就是3000万棋谱的智慧,从大数据终发现知识。另外更高层次,AI也就是人工智能可以改变世界。

  这个是与社会有关的,就是Google计算机专家发布的PlaNet,大家知道,我们过去都知道,就是把室外的地形、地物、地表勾画到我们的图上,我们人看到这个地图首先要去测,这个是会展中心就是会展中心,我们测的时候就知道是会展中心,所以我们在上面标注。而现在已经不是人工去测,而是航空遥感、地面摄影等等。这种识别就要采用人工智能,在过去人工智能不成熟的时候,还要用视觉来解决,而今天的人工智能,一切都有可能。

  所以大家知道现在我们的手机,大家都会照相,都可以照相。而我们的照相,大家知道我们的地理位置在哪儿,时间,在你手机上照片信息位置全部有了。所以我们Google做了这么一个工作,将整个地球打成无限的网络,每个网络代表一个地理。将来我们可以拍摄出来地球的影像,所以用网格的信息来叠加,来识别我们在哪个地区。

  识别的结果,大家知道就是三种颜色,黄色是真实地位,绿色是人工预测位置,这个蓝色是PlaNet系统预测的位置。大家可以看到PlaNet神经网络普适性更强,可以对地貌、代表物体甚至动物和植物进行地理定位,实验表明该网络识别定位能力超过人脑。所以人工智能将机器识别图像的能力超过人类,因为人类是有极限的。所以未来人工智能,大家知道要精密定位,精密定位要做什么工作呢?首先要把卫星轨道弄清楚,而且今天要把数据下载下来。将来我们有没有可能在卫星上装一块卡,把所有的GPS在卫星上直接发布到用户手上,因为将来的精密定位、高精度定位再不用处理。还有一个影像的原始数据很大,将来可以加几个高性能GPU,把信息处理完,下发到我们地面上的人,这样数据量变小了,我们的信息就变得实时了。

  突破动因,目前从人工智能大数据时代,我们人类经历三次工业革命,计算机从发明到现在广泛应用只有71年,而71年当中大大推动了人类发展。如果没有计算机,我们仍然在原始时代,包括智能制造业。大家知道我们现在的建筑行业发展非常快,也是有计算机的支持。如果说南京长江大桥,20年以后修建一座大桥,它修建的周期非常强。现在有工业化水平,有计算机的信息水平,所以我们现在的南京长江大桥,包括武汉,所有沿长江城市大桥特别多,就是采用最新的方法。过去几千年,人类认识地球,认识自然是通过科学实验。我们有数学以后,通过数学公式来归纳。第三个阶段,数学已经表达不出来了,怎么办?我们可以用数字计算出来,大家已经不仅仅是一个接受信息者,而且是一个信息发布者。刚才古德查德(Goodchild)教授也讲了大数据时代,而大数据时代,不光是地理位置,要和方方面面密切相连。在过去第三方算不出来的情况下,我们制造业的很多数据,生产的很多数据,要通过大数据来进行分析。所以自底向上、自顶向下进行深度学习的算法,自然语言的学习和认知计算。

  人工智能,从AlphaGo就理解到,用人工的方法在计算机上实现智能,称为人工智能或机器智能,在1956年夏季达特莫斯大学的一次历史性聚会上提出人工智能。

  所以按照时间划分,50年代提出,60年代、70年代是一个形成期,知识应用期是70年代到80年代末,80年代到上世纪末和本世纪初是人工智能算法的兴起,大家知道算法非常重要。因为人工智能,算法形成了三种主义,符号主义、连接主义和行为主义三大学派。人工智能技术的兴起是在本世纪初,计算能力的提升。

  人工智能的兴起,主要是一个以人工智能为核心的,以自然智能、人工智能、集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起并引起了人们的极大关注。主要特征有由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能的发展。

  基于重大变化的信息新环境和发展新目标的新一代人工智能,主要是指信息新环境,主要是互联网的数据、传感网的渗透、大数据的涌现和网上社区的兴起。新目标是指智能化的发展。

  人工智能2.0主要这几个方面,从传统知识表达技术到大数据驱动知识学习,专项大数据驱动和知识指导相等结合方式。从分类型处理多媒体数据,迈向跨媒体认知、学习和推理新水平。从追求智能机器到高水平的人机协同融合,走向混合型增强智能的新计算形态。从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能,形成在网上激发组织群众智能的技术与平台。将研究的理念从机器人转向更加广阔的智能自主系统,从而促进改造各种机械、装备和产品,走上智能道路。

  大家知道,德国是一个工业国家,同样非常注重智能制造业的发展,就是将信息物理融合和自动化生产。美国也是一个靠科学技术进步发展起来的一个国家,大家知道美国在2012年奥巴马就提出网络理念,在前年提出先进制造,有三个目标,第一个计算能力的持续增长,第二个是通信和分析能力迅速提高,还有是机器人技术和控制系统快速进步。

  中国的战略,2017年7月国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,有八项共性关键技术。国内外发展对比,这是Gartner公司发布的,这是中国新兴技术成熟度,国内外发展对比主要结论,5G技术都尚处于科技诞生触发期,需要5到10年的发展才能进入成熟期。VR和AR技术能够展示令人惊讶,但是定植的价格和成本依旧高昂。

  在云计算方面,大家知道过去是基于平台的服务,基于技术特征的服务,国内都是处于发展阶段,在技术上与国际先进水平还相当远。在机器学习方面,中国和全球都处于期望膨胀的高峰期,在无人驾驶技术方面距离成熟还需要至少10年的时间。

  另外对于社会的正面影响和负面影响都有,这个PPT可以给大家留下。

  智能化发展,大家知道总体的趋势是互联网+、大数据+到人工智能+,会成为各行各业数字化转型的重要方向。我们测绘对于社会贡献是比较有限的一个行业,所以我认为我们作为一个学会,我认为学会就是学术和行业的连接,协会就是一个产业与行业的连接,所以我们一个学会,两个协会,都要把我们未来的高科技发展走向渗透到产业和行业当中。

  下面我做两张简单的PPT,回顾一下测绘界发展的脉络,从传统的测绘到所谓的信息化测绘,但是测绘都没有抓住信息化时代的发展机遇,我们测绘采集的数据大多数依赖于国外的,所以我们的竞争显得无力沧桑。我们测绘对整个社会的感知没有问题,但是对认知还有问题,也就是我们从数据到信息到知识,这后半段还有差距。

  技术形态,包括内容、关注手段、关注时间都发生了比较大的变化,主要体现在先进技术。在过去20年,全数字摄影测量、卫星导航定位、高分辨率等都推动着产业信息化,但是我们产业化程度与社会的要求还远远不够。比如说我们现在使用最广的产品就是导航,而导航产品不是我们测绘界做出来的,是导航界和互联网界做出来的,所以我们必须要将测绘与互联网连接,与其他行业连接,与新技术连接。

  最后我讲一下智能测绘时代的发展战略思考。大家知道现在的智能机器人、智能社会都与地理信息分不开。我们行业从来没有向大众提供更多可用的产品,我们只为国家的事业单位,某个领域工程建设提供,而对全国人民或者全民众没有提供。所以22条重要观点当中,这是联合国未来的立体空间发展22个要点,相关的地理信息不再仅用于制图和可视化,更重要在于它的数据集成、数据分析、模拟和决策,将各种数据混合到一起进行决策分析。总的来说,数据获取能力远远超前于采用数据解决复杂问题的能力,解决此问题需要用数据各个与人工智能或机器学习技术结合,以便高效处理复杂问题。

  人工智能的进步开始改变机器与客观世界的交互方式。现阶段,主要用于诸如机器人组装的明确定义任务、先定义规则的数据分析。未来5到10年,发展趋势是机器与环境的自主与自适应交互。期望通过改进地理空间特征识别的准确度,提高航空和卫星影像解译的准确度。

  从数据到信息到知识到智慧转化,我认为有三种关系密不可分。解决复杂问题的能力,以地球系统变化感知与认知为例,从感知到认知,从表征变化进入到物理变化。

  智能化测绘、遥感、导航装备,从无人机到家用机器人,都需要用感知,将来自适应交互式使用。

  未来的方向,是测绘机器人、移动测量机器人、飞行测量机器人等等,实现人机一体。

  未来人有很多地方是到不了的,但是机器人是可以到的,各种关联的机器人,农业、工业、医学。大家知道医学为什么那么发达?是因为它密切与最新科技结合。当然我们也对我们的中医有很多微词,因为中医主要是在号脉,而目前西医用的都是现代的核磁共振、CT等等,包括影像技术都用进去。如果我们的行业不把最高新技术用进去的话,发展是会被制约。对于行业来说,新技术对于每个行业来说都是平等的。

  另外NVIDIA公司,全世界视觉计算机的引领。典型应用,从农业、国防、智慧城市、交通设施、土地管理、健康等等。远景是建立实时、泛在的测绘、遥感与导航理论和技术体系。

  建议开展新一代信息技术下的测绘、遥感、导航技术体系的发展战略研究,推动测绘、遥感、导航产生再跃变的颠覆性理论和技术是什么。激光同样的用于医学,也解决医学非常大的问题,所以我们一定要引起大家的关注。

  讲得不对的地方请各位给予批评,谢谢各位!

[责任编辑:李盈]
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