华为李航:计算机与人脑相当 但难完成不确定任务

下面介绍两个具体的案例，诺亚方舟实验室在通信领域做的工作，网络流量的自动控制。现在SDN，也就是软件定义的网络是非常火的一个领域，可以预见未来的通信网络都会变成SDN，能够把硬件和软件解耦，更好地控制和管理网络。现在诺亚方舟开发了NetworkMnid系统，意思是网络大脑的系统，可以在SDN网络里面部署，观察预测控制这个网络，自动观察网络流量，对网络流量做预测，在此基础上做路由的决策。这个系统全部基于机器学习，特别是控制的部分基于深度强化学习，在一个数据中心有很多服务器，大家跑不同的任务，这时候网络流量动态地发生变化，我们用深度强化学习构建的控制系统能够自动根据网络的状况去做路由的判断，使网络的效率有很大提高，完成任务的平均时间基本提高了50%，比业界已有的方法高了50%。

深度强化学习的模型，跟AlphaGO里面用的深度强化学习的模型相似。但是具体的定义是不一样的，这里面的动作表示路由所有可能的路径，状态表示现在各个链路的容量、使用的状况等信息，奖赏是用完成任务的时间来去定义，这样的话可以构建一个强化学习模型，特别是用深度网络来去学习强化学习的Q函数。网络动态变化，我们的学习系统可以不断动态地在网络里面去学习，帮助这个系统做出判断，采用什么样的路径策略效果最好。

另外，我们在做的系统，能够帮助通信网络的工程师迅速地排除网络故障。华为有两万工程师在全世界维护全球1/3的通信网络，有1500张通信网络，都是由华为的工程师在24小时维护，一旦这些网络发生故障，需要在很快的时间里面排除这些故障，这时候怎么样帮助工程师提高效率变成一个非常重要的问题。华为有所有网络的故障历史记录，有工程师用中文或者英文记录下来所有相关的知识，自动诊断系统可以从已有的数据里面自动构建整个华为通信领域的知识图谱，同时构建一个推理系统，帮助工程师做故障解除的推理，整个是一个问答系统的形式呈现，能够帮助工程师通过问答的形式迅速找到故障原因，找到解决方案。

下面有一个视频，可以看到自动诊断系统是怎样帮助工程师做故障诊断的。它完全像一个问答系统Q&A系统，工程师如果有问题的话可以用自然语言去问，系统会根据我们的知识库的内容找到一些相关的知识，帮助工程师迅速判断到底发生了什么问题。还有知识图谱，给工程师一些提示，可能发生了什么样的事情，这是一个概率图模型，可以算出概率来，到底一个故障发生的时候，有可能是什么样的原因造成的。这个对话实际是多轮对话系统，工程师可以在跟系统交互过程当中去判断，到底发生了什么样的问题。

这个系统的另外一个特点是，中英文都可以交互使用，华为是非常国际化的公司，两万名工程师做网络维护，超过一半的工程师其实不是中国籍的，不会中文，这个系统支持他们做机器翻译，帮助他们很快把已有的知识翻译成英文，帮助他们迅速找到问题的答案。

在这个智能系统里面我们使用了卷积匹配模型，在自动问答系统里面已经是有代表性的工作，在很多问答系统里面都被使用，论文被引用次数也非常高。最基本的想法，假设你有一个问句一个答句，通过二维的卷积神经网络抽取到问句和回答的特点做匹配，最后做出判断，判断这个问句和答案到底是不是相关的，能够通过训练深度模型，帮助问答系统做很好的回答。现在的准确率在70%左右，我们还在不断改进这个系统，希望更好地帮助工程师。

华为诺亚方舟实验室现在在帮助通信产品部门做网络自动控制和网络管理的工作，我们希望通过使用人工智能技术能够使未来的网络更加畅通，使网络维护工程师的效率大大提升。

今天跟大家分享了一下人工智能未来发展的想法。总体来说我非常兴奋，人工智能会给我们带来非常美好的前景，这个跟其它各位老师报告的思路一脉相承。但是另外，大家的期待不能过高。强人工智能用现在的计算机架构实现情感、创造力、自由意志这样的东西还是非常困难的。在短期现在只有机器学习这一招，利用大数据，有了大数据能够真正把这个系统做得非常智能化，在特定场景下的判断能够超过人。我们看到无穷多这样的例子。虽然这个方法还有局限，但是已经非常强大了。如果在可预见的未来，比如10年20年的时间里，机器学习跟推理结合起来，符号处理跟神经处理结合起来，那么我们可能会看到更加强大的人工智能技术，会使我们的人工智能闭环的提升速度加速。从系统到用户到数据到算法再回到系统，整个人工智能的闭环运行速度会不断提高。在诺亚方舟实验室，我们针对华为主要的产品在通信、手机、云计算等方面在做人工智能技术的研究，希望能够通过这些技术使华为产品更加智能化，更好地为服务用户。我们在网络控制里面用深度强化学习，在网络维护里面用智能问答，相信通过这些技术的开发使得华为的产品变得越来越好。

我的报告就到这里，谢谢大家！

主持人：接下来有请华为诺亚方舟实验室主任李航上台演讲。

李航：大家上午好！非常高兴今天有机会跟大家一起交流。首先感谢新智元以及大会组委会提供这样的机会。今天跟大家分享一下我对人工智能未来发展的一些想法。现在人工智能很热，大家有很多期待、也有一些不安；有一些正确的认识也有一些误解；有一些合理的宣传，也有一些误导。对我们做AI的，用AI的，一个很重要的问题，就是我们应该期待什么？在可预见的未来，在更遥远的未来，我们对AI应该抱着什么样的期待，进行什么样的努力。我的报告分两部分，第一部分关于我们对人工智能AI应该有什么样的期待，我将从三个角度来谈这个问题。第二部分介绍一下诺亚方舟实验室在人工智能及通信领域做的一些工作。

大家知道人工智能分强人工智能和弱人工智能。首先看一下人的大脑和计算机到底有什么相同的地方，什么不同的地方。这个资料是从MOOC得到的。我们可以看到，现在的计算机和人的大脑在规模上已经相当了，人的大脑有10的11次方个神经元，10的15次方个突触，大概一千亿个神经元，一千万亿个连接。一个典型的计算机有10的10次方个晶体管和稀疏连接。人脑和计算机达到同等的规模，但是在架构上是非常不同的，人脑拥有紧密联系，计算机是稀疏连接的。处理的速度上，计算机有很大的优势，基本上计算机的计算速度是人脑的处理速度的100万倍。但是人脑进行的是并行处理，计算机进行的是顺序处理，这方面有很大的不同。人脑能够做并行处理，在处理某些问题上效率比计算机更高。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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