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台湾汉光兵推验证两岸攻防

报道:笔锋

4月7日,台湾国防部公布今年“汉光37号兵棋推演”,从4月23到30日,每日连续24小时,采“复合式兵推”,实兵操演则在7月12至16日,为三军联合防卫作战实兵操演。

美国印太司令部对于这次汉光兵推及实兵操演极为重视,将组团到台湾实际观摩,兵推的过程和结果都将与印太司令部连线,美军方等同全程都能掌握台湾守卫军和中国解放军攻击方在兵推中的各种状况;尤其今年以来,台海局势已经成为国际最敏感的政军冲突地区,台湾的议题更攸关美、日、澳、印度甚至欧洲各国在印太的军事部署及战略的构想。

中国解放军在台海、东海及南海经常性长航演训,造成台湾周遭空域及海域莫大的压力,台军因应解放军的作为,蔡英文在总统第一任内,就大举向美方购买海、陆、空各种军备,也都将纳入此汉光兵推中,以验证这些新式装备在制海、制空、反登陆上,能够发挥多大的功效。

台海存着“统一”关键问题

在解放军战力方面,把空军的歼-20放入兵推中,海军则把“辽宁号”及“山东号”双航母都一并放入攻击方的兵力,卫士各型长程火箭、新型直升机作战部队兵力、中国最新型长征18号核子动力潜艇、导弹巡防舰“大连号”及两栖攻击舰“海南号”也都放入解放军的参数中,秉持料敌从宽的原则,将解放军兵力参数尽量予以真实化、具体化。

台湾各军团指挥官、外岛防卫部副指挥官及参谋在兵推时期上午先依照各议题讨论用兵,国防大学担任攻击军模拟各种攻台的可行性及可能性,并在下午将讨论的各种参数输入电脑,进行对抗以验证防卫作战的各种构想;如果守方在第一次兵推惨败,将会有第二次机会重新部署守方的作战方式,试图在攻击方参数不变的状况下找出解放军的破绽,以新的作战方式化解攻方的作战方式。

7月1日是中共建党100周年,从7月1日以后,台湾将面临中国各种指标性的历史日子,一直到2049年中华人民共和国建国100周年,在未来的28年中,台海始终存着“统一”的关键性问题,到底是终将一战或是和平解决,都将主导两岸的政军经的战略部署和思维。

新闻来源:亚洲周刊

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2024风云人物李飞飞 AI先锋开拓机器人时代

报道:宋阳标

《亚洲周刊》2024年度风云人物,选出北京出生、成都七中肄业、斯坦福大学华裔人工智能(AI)科学家李飞飞(Fei-Fei Li),她被誉为“AI教母”,赋予AI能够读懂图像的眼睛,突破了大语言模型只是搬弄语言、脱离现实的限制,让AI拥有仿如人类的“空间智能”,奠定了机器人能和三维现实互动的条件,开拓机器人时代,带领文明进入人机交流的新纪元。

她2024年创立的空间智能公司“世界实验室”(World Labs)首3个月已融资10亿美元(约44.82亿令吉),火速晋身独角兽企业之列。

让AI跳出电脑主机盒

李飞飞出身清寒,美国读高中时在中餐馆洗碗,父母不惜一切成就她的科学梦,凭强烈好奇心和不懈精神,尽得中美教育之长,既有过人毅力,亦有独特创意,成为两国桥梁,改变人类命运轨迹。

2025年是AI机器人跃飞发展的一年,中国华为将量产人形机器人,美国特斯拉的机器人Optimus亦将投入工厂工作,改变人类社会运作方式。

从ChatGPT等“会说话”的AI,到“能看见”再到“能办事”的AI机器人,背后功臣是被誉为“AI教母”的李飞飞。

她对于“空间智能”的研究教会了AI分析图像,仅从二维画面就能推论物件处于三维空间中的结构,让AI不只能够看见世界,跳出电脑主机盒的束缚限制,于三维现实中互动,正式成为人类社会的“一分子”。

李飞飞将自己对于“空间智能”研究的影响比喻为生物的寒武纪大爆发,期间地球生物开始出现感光细胞的结构,开始能看见世界,随之而来就是生物多样性大爆发。

让AI具有“空间智能”

她2024年4月创立的World Labs在12月推出首款AI系统,以一张图像就能转换成可互动的三维场景,对电影、游戏制作带来革命性改变。

World Labs目标是透过开发仿如人类般的视觉数据处理方法,让AI具有推理三维世界运作方式的“空间智能”。

李飞飞是美国国家工程院院士、美国国家医学院院士和美国艺术与科学院院士,还是斯坦福大学的首位红杉讲席教授和AI实验室主任、以人为本AI研究院(HAI)的院长。

她还曾担任社媒X平台的独立董事、跨国科企谷歌的副总裁。

如果能用一句话来形容她,那就是李飞飞是一个AI的前行者,她用AI技术和人类的理性照亮人类未来之路。

从硬核物理走向AI

李飞飞的家庭背景对她的人生选择有着深远的影响。

她的父亲是一位工程师,母亲是一位老师,这种“猫爸虎妈”的教育模式,尤其是母亲严格的教育方式,培养了她对知识的渴望和对世界的探索精神,从小对物理学展现强烈好奇心,连骑脚踏车都会想着背后的物理学原理。

李飞飞1976年出生于中国北京,并在四川成都成长,成都七中初中毕业。

16岁时,她随父母移居美国新泽西州,高中期间还在中餐馆打工刷碗,时薪只有2美元(当时约5.38令吉)。但她工余时还看母亲推荐的西方经典名著,让她比一般的理科生有更宽广的人文视野。

1995年,她以全班第6名的优异成绩从帕尔西帕尼高中毕业,并获得了普林斯顿大学的全额奖学金。

1999年,她在普林斯顿大学获得物理学学士学位后,前往西藏进行了一年的藏药研究。

获电子工程博士

2000年,她进入加州理工学院攻读研究生,在2005年获得电子工程博士。

李飞飞是一个孤独、聪明的孩子,疯狂热爱读书。

她的家庭有点不同寻常,小时候,她的父亲送给她一只小狗,那时候,中国的城市家庭中很少有这样的事情;她的母亲来自一个知识分子家庭,鼓励她读《简爱》,她同时也爱读《呼啸山庄》,“艾米莉是我最喜欢的勃朗特”,李飞飞说。

李飞飞12岁时,她的父亲移民到新泽西州,她和母亲好几年没见过他。

当李飞飞16岁时,她和母亲也到了那个小镇。抵达美国的第2天,父亲带她去了一家加油站,让她告诉机械师修理他的车。

她几乎不会说英语,但李飞飞通过手势想出了如何解释这个问题。

2年内,李飞飞已经学会了足够的英语,可以担任翻译、口译员,并为只学过最基本英语的父母担任翻译。

她说:“我必须成为父母的嘴巴和耳朵。”

她在学校也表现得很好。她的父亲喜欢在旧货市场上找东西,给她找到了一个科学计算器,她在数学课上用过这个计算器,直到一位老师发现了她的计算错误。他们发现,计算器的功能键坏了。

人类生命基本就是智能

1995年,李飞飞考入普林斯顿大学,期间发现爱因斯坦、薛定谔、玻尔等科学家都在专业生涯晚期时开始转向探讨人类的精神世界和生命奥秘。这让李飞飞不自觉地追随先驱的脚步开始思索生命的意义等命题。

“对我来说,人类生命的基本问题就是智能。带着这样的探寻目光,我步入了神经科学的世界。在几次神经科学领域的实习经历中,更加确定了对智能的热爱。于是,我从硬核的原子世界、物理世界,转向了对智能的探索”,李飞飞说。

重组电脑认识世界的方式

本科毕业以后,李飞飞到加州理工学院攻读AI和计算神经科学,她选择将计算机视觉作为研究方向,这一领域当时很少有人接触并研究。

计算机能够识别的物体种类极其有限。

而业界大多观点认为算法才是计算机视觉的核心,李飞飞却意识到要想让机器认知到更大的世界,或许还需要一个庞大的数据集。

ImageNet电脑视觉同行

与其他科学家不同的是,李飞飞能够看到并促进看似不同的领域之间的联系,这促使她想出了ImageNet。

她的电脑视觉同行正在研究帮助电脑感知和解码图像的模型,但这些模型的范围有限,研究人员可能会编写一种识别狗的算法和另一种识别猫的算法。李开始怀疑问题不在于模型,而在于数据。

她认为,如果一个孩子通过体验视觉世界来学习看东西——通过观察她早年无数的物体和场景——也许电脑也可以以类似的方式学习,通过分析各种各样的图像及其之间的关系。

组织整个世界视觉概念

这一认识对李来说意义重大。“这是一种组织整个世界视觉概念的方式”,她说。

但她很难说服同事们,在一个巨大的数据库中标记每个物体的每一张可能的图片是合理的。更重要的是,李飞飞认定,为了使这个想法奏效,标签的范围需要从一般的(“哺乳动物”)到高度特异的(“星鼻鼹鼠”)。

2007年,李飞飞回到普林斯顿大学担任助理教授,当她谈到自己对ImageNet的想法时,她很难得到同事的帮助。最后,一位专门研究计算机体系结构的教授同意与她合作。

她的下一个挑战是建造这个巨大的东西。这意味着很多人将不得不花很多时间做标记照片的繁琐工作。李飞飞试图给普林斯顿大学的学生每小时10美元(当时约35.13令吉)的工资,但进展缓慢。然后,在学生的建议下,她通过网商平台将这些图片标记任务分散给了全球5万人完成了这项工作,将项目完成时间从19年大幅缩短到2年半。

2009年,李飞飞的团队认为这个庞大的数据集——320万张图片,已经足够全面,可以使用。他们发表了一篇关于它的论文,以及数据库。后来数据库的图片量增长到1400万张。

遇到AI教父欣顿

起初,这个项目很少受到关注。但随后该团队有了一个想法:他们联系了次年在欧洲举行的电脑视觉比赛的组织者,要求他们允许参赛者使用ImageNet数据库来训练他们的算法。这成为了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

2012年是影响AI走向的时刻,在那年举办的第3届ImageNet比赛上,李飞飞遇到了后来被视为AI教父的杰弗里·欣顿。

ImageNet使深度学习得以壮大

欣顿来自一个传奇的家族,他的祖辈有布尔代数的创立者,还有曼哈顿计划的参与者,包括后来获得中国第一张绿卡的寒春以及寒春的哥哥、中国人民的老朋友韩丁。

欣顿于2024年10月获得诺贝尔物理学奖,他还曾在2018年得过与AI相关的图灵奖。他还是英国皇家学会院士、加拿大皇家学会院士、美国国家科学院外籍院士、多伦多大学名誉教授。

在第三届ImageNet比赛上,欣顿和他的2名学生克里泽夫斯基、苏茨克维设计了一种新的神经网络算法AlexNet,利用该数据库训练了一种被称为深度神经网络的AI,以高达85%的识别准确率夺得了当年ImageNet挑战赛的冠军,创下了计算机视觉领域的世界纪录。AlexNet基于上世纪80年代就已提出的深度卷积神经网络,但当时这套算法被业界视为“老古董”,直到经过ImageNet数据集训练后才重获关注。

AI领域的深度学习革命也自此开启。

李飞飞本没打算去看欣顿领奖,她正在休产假,婚礼在意大利佛罗伦萨举行,她的新婚丈夫是机器人专家萨瓦雷斯,但她意识到历史正在被创造。

于是,李飞飞在最后一刻买了一张票,挤在中间的座位上坐了一夜的飞机。

欣顿的ImageNet神经网络改变了一切。到2017年,即比赛的最后一年,参赛冠军电脑识别图像中物体的错误率已从2012年的15%降至3%以下。

ImageNet使深度学习得以发展壮大——它是自动驾驶汽车、面部识别、可以识别物体的手机摄像头等最新进展的根源。

欣顿的学生苏茨克维与李飞飞的学生卡帕斯后来成为OpenAI的联合创始人。

■下篇预告

李飞飞引导AI发展服务人类

新闻来源:亚洲周刊

 

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