科學(xué)家將更多的精力集中在機(jī)器人動(dòng)作的研究上，在真正的“智能”問題上卻鮮有建樹

一場(chǎng)有關(guān)人工智能的大討論，正在中國掀起。

7月26日，包括多位院士在內(nèi)的人工智能領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者，以及IT巨頭研究院院長等產(chǎn)業(yè)界人士，匯聚2015中國人工智能大會(huì)，圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別、人工智能與認(rèn)知科學(xué)、智能機(jī)器人、大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)等前沿命題展開討論。這些聽上去晦澀難懂的學(xué)術(shù)討論，從某種程度上可以概括為一句話，即人類正在努力造出智能逼近甚至達(dá)到人類水平的機(jī)器人。

這當(dāng)然還比較遙遠(yuǎn)，但并不影響人們對(duì)它的興趣。即便是在這個(gè)國內(nèi)人工智能領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高的科技盛會(huì)上，與會(huì)者所討論的，也能喚起一個(gè)普通公眾對(duì)于人工智能的想象以及擔(dān)憂。如果用一個(gè)比喻來形容這場(chǎng)時(shí)間定格在2015年的討論，可以這樣表述：科學(xué)家們做起了機(jī)器人的母親，目前正處于懷胎階段，一方面不斷學(xué)習(xí)前沿知識(shí)，掌握生孩子的技術(shù)；一方面還要時(shí)不時(shí)地問自己，要不要生這個(gè)孩子？如果生下來，是個(gè)吃人的妖怪，又該如何？

按照北京大學(xué)機(jī)器感知與智能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任查紅彬?qū)τ?ldquo;智能”的理解，人之所以不同于動(dòng)物，在于后者只顧眼前，而人類卻能預(yù)測(cè)未來，規(guī)劃行為。包括他在內(nèi)的人工智能科學(xué)家，目前所扮演的，就包括這樣一種角色，即為人類預(yù)測(cè)人工智能的未來發(fā)展。

人工智能，天使還是魔鬼？

在當(dāng)天的大會(huì)上，中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長譚鐵牛就試著回答這樣一個(gè)問題，“有人把人工智能描繪為一種非常有用、天使般的技術(shù)，也有的人，感覺人工智能很可怕，那么，人工智能到底是魔鬼還是天使？”

人工智能概念誕生于上世紀(jì)50年代，進(jìn)入21世紀(jì)以來，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能進(jìn)入新的春天，相應(yīng)地，語音識(shí)別、圖像分類、機(jī)器翻譯、可穿戴設(shè)備、無人駕駛汽車等人工智能技術(shù)均取得了突破性進(jìn)展。

然而，在不少與會(huì)專家看來，盡管經(jīng)過近60年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但總體上還處于初級(jí)階段，其發(fā)展依然可以用“方興未艾”來形容。

比如，就一些研究方法，甚至研究方式、方向而言，目前都尚無定論。中科院自動(dòng)化所研究員宗成慶在現(xiàn)場(chǎng)拋出這樣一個(gè)問題：近年來機(jī)器學(xué)習(xí)方法發(fā)展迅速，在不到10年的時(shí)間里遷移學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、概率圖模型、深度學(xué)習(xí)等方法相繼被熱捧，而深度學(xué)習(xí)方法之前的每一種方法都僅持續(xù)兩三年的時(shí)間便黯然失寵，是科學(xué)家“喜新厭舊”，還是那些被冷落的方法真的無能為力？

他說，無論哪一種學(xué)習(xí)方法都是建立在大規(guī)模訓(xùn)練樣本之上的“賭博”模型，難以做到舉一反三。所以很多模型在實(shí)際應(yīng)用的復(fù)雜環(huán)境中往往不如一個(gè)3歲的小孩。畢竟，兒童在學(xué)習(xí)和理解某些問題時(shí)，并非都基于大規(guī)模樣本，即豐富的經(jīng)驗(yàn)。這就帶來一個(gè)疑問：目前的學(xué)習(xí)方法研究確實(shí)是在正確的道路上沿著正確的方向前進(jìn)嗎？

在持續(xù)兩天的高端會(huì)議里，這樣的“問號(hào)”俯拾即是。這似乎也從一定程度上說明，人類目前在人工智能領(lǐng)域的研究進(jìn)展，還未達(dá)到“人工智能究竟是天使還是魔鬼”的節(jié)點(diǎn)，畢竟，人類連真正意義上的人工智能的影子都還沒看到。

不過，譚鐵牛也表示，從社會(huì)學(xué)角度研究人工智能的時(shí)候也已經(jīng)到了。他說，雖然現(xiàn)在還遠(yuǎn)不足以威脅人類生存，但其社會(huì)影響應(yīng)該得到高度重視，“我們的學(xué)術(shù)團(tuán)體，包括國家層面，都要把人工智能的社會(huì)研究，提到議事日程，未雨綢繆，建立相關(guān)的政策和法律法規(guī)，避免可能的風(fēng)險(xiǎn)，確保人工智能的正面效應(yīng)”。

人工智能的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是自主學(xué)習(xí)？

量變積累到一定程度，總會(huì)產(chǎn)生質(zhì)變。

這樣的道理同樣適用于自然科學(xué)領(lǐng)域。套用于人工智能技術(shù)，總有某項(xiàng)技術(shù)的突破，能使機(jī)器人“變身”，盡管我們尚不清楚其變身之后，究竟是魔鬼還是天使。

那么，這個(gè)技術(shù)是什么？自主學(xué)習(xí)，是目前學(xué)界的一種說法。

查紅彬更喜歡稱之為“奇點(diǎn)”，在他看來，一旦機(jī)器人掌握了自主學(xué)習(xí)，就有可能迎來智能發(fā)展的奇點(diǎn)——如果機(jī)器人真的能夠根據(jù)自身發(fā)展的需要，自動(dòng)定義學(xué)習(xí)的目標(biāo)，在環(huán)境中自主獲取學(xué)習(xí)所需要的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生互動(dòng)，通過身體能力完成行為學(xué)習(xí)，甚至建立社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的積累，那么從某種意義上來說，就是掌握了“自主學(xué)習(xí)”。

不過，這要以機(jī)器能夠熟練掌握“感知能力”為前提。但遺憾的是，這一部分恰恰是整個(gè)人工智能研究較為薄弱的地方。因?yàn)?，一旦涉及感知，以及感知的原理，就回到了人類大腦的工作原理問題，而后者對(duì)于人類，至今仍是一個(gè)黑箱子一樣的“謎”。

大會(huì)上，中國工程院院士、香港中文大學(xué)（深圳）校長徐揚(yáng)生向人們一一播放了爬樹機(jī)器人、書法機(jī)器人、救援機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人等機(jī)器人試驗(yàn)視頻，無不令現(xiàn)場(chǎng)公眾感到震撼。不過，徐揚(yáng)生卻表示，過去幾十年，科學(xué)家往往將更多的精力集中在機(jī)器人動(dòng)作的研究上，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人能像人類一樣爬、抓、行、跳，等等，卻在真正的“智能”問題上鮮有建樹。

他打了一個(gè)比方，前50年，我們研究的多是機(jī)器人“穿衣服”這個(gè)動(dòng)作，卻沒有讓機(jī)器人學(xué)會(huì)“要不要穿衣服”，即“今天起風(fēng)了嗎”，以及“起風(fēng)了要不要加衣服”這些動(dòng)作以外的感知和認(rèn)知能力。而這些在徐揚(yáng)生看來，也是最難學(xué)到的——定義是不是你的，不是你的肉體，而是你的心腦，這對(duì)人類如此，對(duì)機(jī)器人亦然。

感知，在人工智能領(lǐng)域，往往用“模式識(shí)別”這樣的術(shù)語來代替。正如譚鐵牛所說，世上萬物，無論是物質(zhì)的還是精神的，無論是看得見的還是看不見的，都是一種模式。模式識(shí)別就是試圖用數(shù)字化手段將世上萬物自動(dòng)分類識(shí)別出來。

但目前人類在這方面的研究差強(qiáng)人意。宗成慶以圖像和視頻分析為例，這些分析作為模式識(shí)別最基礎(chǔ)性的問題，在邊界分割和模式匹配、檢索等方面取得了若干優(yōu)秀的成果，但是他問與會(huì)專家，這些成果在多大程度上體現(xiàn)了“智能”，離真正的“理解”還有多遠(yuǎn)？

譚鐵牛也舉了一個(gè)例子，“張三吃食堂，李四吃面條，王五吃大碗”，這樣的句子，是目前機(jī)器翻譯不出來的。

人工智能概念是不是曇花一現(xiàn)

大會(huì)上，華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室主任李航打了一個(gè)有趣的比方，他說，如果把人工智能研究形容為登月，那么，如今有的手段是爬樹，有的是登山，但是毫無疑問，深度學(xué)習(xí)則可以稱為“造飛船”。他以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)的出現(xiàn)為例，這個(gè)可以模擬人類大腦的短期記憶的機(jī)器，外部網(wǎng)絡(luò)的讀寫通過外部存儲(chǔ)器完成，而在存儲(chǔ)記憶之后，通過檢索從而執(zhí)行一些有邏輯性的任務(wù)。這向外傳遞著一種樂觀的信號(hào)。

不過，從整個(gè)人工智能的發(fā)展歷史來看，這般樂觀的局面能否延續(xù)下去，還不得而知。

宗成慶就持有警惕的態(tài)度:“人工智能是個(gè)筐，什么東西都可以往里裝。當(dāng)他‘受寵’的時(shí)候，做什么都屬于人工智能，當(dāng)他‘失寵’的時(shí)候，人人唯恐避之不及。”

他說，上個(gè)世紀(jì)80年代中期到90年代中期的時(shí)候，人工智能曾一度“受寵若驚”，之后便“臭不可聞”。30多年后的今天，究竟緣何被人們?cè)俣葻崤?mdash;—是人工智能有了新的內(nèi)涵，還是“新瓶裝老酒”？

“如果說在過去的30多年里，計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)有了突破性進(jìn)展，除了硬件性能的飛躍性提高，人工智能的貢獻(xiàn)到底多大，究竟什么是人工智能的核心內(nèi)容呢，如果拋開自然語言理解、圖像視頻識(shí)別和理解、搜索算法、知識(shí)工程等，還有什么呢？”這些問題在宗成慶看來，都需要留給時(shí)間來回答。

更為重要的是，從人類的科技發(fā)展史來看，有些技術(shù)往往被過高地抬舉或炒作，有的只是虛擬的概念曇花一現(xiàn)，有的則是十幾年前被冷落的技術(shù)由于硬件性能的改變而被再度推向期望的波峰，甚至多次輪回。那么，這一次，人工智能是否依然如此，宗成慶說，不得而知。

而科學(xué)家，這些在人工智能領(lǐng)域最有發(fā)言權(quán)的人類群體，有時(shí)候會(huì)被輿論綁架，有時(shí)候又會(huì)被稱為輿論界的“幫兇”，但似乎每個(gè)人都曾在這種忽上忽下、過山車似的變遷中感到興奮和迷惘。宗成慶提醒，作為科研工作者，如何在這種熱鬧紛繁的世界中把握冷與熱的平衡，是一個(gè)永恒的話題。

查紅彬在自己的演講最后，援引圖靈的一句經(jīng)典名言，“We can see only a short distance ahead,but we can see that much remains to be done (吾等目力短亦淺，能見百事待踐行）”，他說：“盡管我們不清楚未來，人工智能究竟會(huì)變成魔鬼還是天使，但現(xiàn)在留給我們科學(xué)家的，還有許多任務(wù)，需要去完成。”