福利！人工智能深不可测，学习无从下手？大讲堂一堂课全搞定

​2016年9月10日，在我们迎来第32个教师节之际，机器人大讲堂也有幸邀请到北京邮电大学的刘伟教授为大家带来了一场别开生面的讲座。...





如需讲座PPT和速记，请添加堂博士微信：13810423387。2016年9月10日，在我们迎来第32个教师节之际，机器人大讲堂也有幸邀请到北京邮电大学的刘伟教授为大家带来了一场别开生面的讲座。





人工智能起源于哲学？对于机器人来说，简单的动作比复杂的推理更难实现？我们真的可以用未来的现象预测现在吗？智能的最高境界是得意忘形？……相比于当今很火工业4.0、虚拟现实技术、机器人等科技词汇，人工智能除去晦涩难懂的概念，又平添了几分神秘，而刘伟老师却以他的博学与风趣，帮我们一层层揭开了人工智能的神秘面纱。刘伟老师的讲座《人工智能的再思考》由浅入深为我们讲解了关于人工智能的种种，下面让我们一同领略一下人工智能的风采吧。

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前沿—人工智能起源于哲学



关于人工智能，国际上有一个约定俗成的看法，即人工智能起源于哲学。伟大的哲学家米契尔博莱尼在其著作《隐形的维度》中提到的默会知识（大家平时知道的知识是显性知识，但某些大家习以为常却说不出来的知识，便可以称作默会知识。）可能是人工智能下一个突破点或瓶颈。

第二位哲学家，弗里德里希·哈耶克的著作《感觉的秩序》一书中指出，人的行为要比人的规划和设计重要得多，通过人的行为来感知人的认知情况可能更准确。这本书主要讲到的人的各种感觉间的融合，对于认知科学的研究具有深远意义。

第三位哲学家卡尔·波普尔有一本伟大的著作《科学发现的逻辑》，其三个世界的观点对于现代科学，尤其是VR/AR技术的研究有重要的参考作用。

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概述—人工智能的本质为何物

在谈人工智能之前，先看一下人机交互。人机交互的本质在于being together，即人机共存。目前大家多知道的人工智能更多的属于自动化产品，而关于自动化与智能化又是一个非常有意思的话题。自动化处理的是结构化的数据，而智能化处理的是非结构化的数据，所以现在的人机交互很难处理非结构化的数据，而人在这方面非常擅长。从这个现象可以看出，未来的人工智能发展方向应为：人的智慧+机的智能，即IA，智能的增强。这种趋势基本上会保持相当长一段时间。

关于人工智能的定义众说纷纭，而刘伟老师为我们定义的人工智能为：是+该+想+能+变。

是即存在，相当于信息的输入；该为输出，指输出的行为、语言等众多表象信息；想指想要去做什么，目前的机器还不能做到这一点；能指能做什么，目前的机器是在人的操控下完成工作的；变也是人与机最大的差异，人可以随机应变、临机决断，机器则不然。



举一个简单的例子，上图中人类可以断定彩色方块中同样位置的的橙色方块，而当机器人识别时，右图中的橙色方块就会被识别成紫红色。就感知的恒常性这一点上，机器人与人的差异可见一斑。

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研究现状—天下，合久必分分久必合



关于人机交互与人工智能的起源和分歧，都离不开特定的环境，所以目前来讲，他们都是略显偏颇的学科。它的完整概述应该是人机环境系统工程。



上图，展现了该领域的研究现状。其涉及到三个主要的理论与方法流派，六项关键技术，以及最终的研究目标，即自然人机交互。



对于人机交互与人工智能的主要成果，有两大代表公司，IBM的深蓝、沃森系统，谷歌的ALphaGo和无人车。深蓝的主要方法为暴力搜索最佳路径，用数学的方法找到最佳路径。沃森系统在医学上已经得到初步应用，而在其他领域的应用大家都处于观望状态。



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研究内容—简单的问题是困难的

未来的人机交互和人工智能发展很可能是人机环境系统一个耦合互动的认知智能阶段。



我们要研究人和机器智能和智慧的本质差异。智能包括两部分，在无知的情况下智能的本质靠想象，不是完全不知道的情况下，靠迁移、借鉴，用逻辑的方法归纳、演绎、类比来产生方案。它使用科学和技术实现智能。但是智慧则不然，智慧是通过感知和感情。感是动词，后面都是名词，它产生出来的必须是有弹性的理性。智慧的条件、约束、边界是非常柔性的，它主要的一个起源是人文艺术。



我们认为人的知觉、感觉和规划、预测，包括反馈都是弥聚的，所谓弥是弥散，聚是聚合，这是弥散和聚合很可能是高手和低手之间差异的产生，不确定性的产生。弥散聚合不是单纯的物理，也不是单纯地理的、数学，而是包括管理、心理等诸多问题，统统进行综合，叫做混馈。



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一点思考—人的聪明是艺术，不是数学



我们研究情景意识和态势感知的时候再形而上一层可能就是意识。伟大的科学家叫威廉姆詹姆斯提出，人之所以聪明是人容易忽略，人会把握住最关键的特征数据，忽略次要的关系、元素。人的聪明是艺术，不是数学。





目前来看人机交互人的智能里最重要的关系是人和数据之间的关系，这个数据有人产生的数据，有非人产生的数据，如果把人和数据之间的关系处理得很好的时候，那么人工智能和人机交互将会开创出一片新的天地来。



有人说现在的工作会被AI替代，很可能造成社会混乱。而实际上，它可如果想替代高级的客服、秘书、导游等，还有相当长的路要走。



人工智能传统的研究途径，包括知识表征和问题的图解、自动推理、机器学习和自然语言逻辑、模式识别，但是忽略了神经科学和认知心理学的研究，这两个学科的不完善发展造成了现在人工智能的局限。



我们未来的工作主要有以下三个方面。一是要建基础理论，二是要做算法，三是要进行进化技术的表征和构建。未来涉及到智能的人机环境系统交互的研究工作和深度态势感知，把数学和认知的东西怎么风马牛也相及。

我们做了几个机器人的测试，认为现在的人工智能存在以下三个阶段：



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