2018年12月15日,原子智庫主辦的“改革的規則與創新——2018光華·騰訊經濟年會暨風云演講”在北京大學舉辦北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任劉偉發表演講。演講的話題是未來工業化發展、智能化發展。
劉偉在演講中指出,未來的創新絕對不是簡單的軟件和硬件的創新,而是人機環同時并舉,這個包括了單人,集體,這個機包括了硬件、軟件,還有機制、機理和管理,這個環境包括了售后環節,也包括的虛擬環節,也包括了自然環境。
非常榮幸今天給大家分享一下我們的思考,剛才聽了很多前輩他們對數字經濟,對未來工業化發展、智能化發展的一些思考,非常受啟發。我從技術角度給大家介紹一下未來智能化、信息化的發展將會是怎樣的變化。我匯報的題目是,人機融合智能的起源和思考。
今天我的報告題目主要是分五個部分,第一是前沿,第二是概述,第三是研究的起源,第四是研究的狀況,第五是一點思考。
首先我們看一下前沿。目前整個世界的發展是一個智能化,信息化快速發展的時期。它的發展的根源是從四大文明古國,大家都知道。最早的文明是美索不達米亞和古代埃及,這里面主要講究人和物的關系,這個文明非常厲害,它導致西方文明的發展,誘發了科學和技術在歐洲的啟蒙。
第二大文明是古代印度,主要是講究人和神之間的關系,發揮了人的抽象思維能力。第三就是中國文明,雖然年輕,但是他講的是目前全人類正在解決的問題,就是人和人,人和環境之間的關系。
我們認為,推動人類變革的不僅僅是科學思想,還有包括科學技術,如人機融合智能技術。機器要解決的是正確的做事
大家現在感覺到,人工智能如狂風驟雨一般席卷各個行業,其實不然,你身邊的人工智能你究竟滿意多少?很多智能教育機器人非常幼稚,小孩子10分鐘就不再玩。為什么?因為現在的人工智能存在一個先天不足。它以形式化取代了所有功能。
西方智能科學的起源在哪里?它是怎樣造成這個局面的?我們看一下什么叫做智。中國古代最早的說法是孟子曰是非之心為智也,是非之心是智。西方的Human Action《人的行為》里面寫到,知識的起點便是明確區分A和非A。智能非常簡單,就是區別A和非A。我們再看一下,現在智能為什么大家不滿意?因為缺了人。
我現在從三個維度給大家介紹一下,智能缺在什么地方?第一是人機交互,第二人是機融合智能,第三是深度態勢感知。
什么是人機交互?在我們的行話里,脖子以下,人的生理加上物理之間的相互作用叫做人機交互。這還涉及不到脖子以上,脖子以上叫做人機融合智能。人的大腦和機器的人工智能結合在一起共享,發生共鳴,產生最大的效應。
什么叫深度態勢感知?深度態勢感知就是人機融合的核心,未來人機融合智能里面,最主要的問題就是深度態勢感知的問題,把人的心理、生理、物理、數理,倫理、法理、管理等等這些道理集中在一起體現出一個感知來,這叫深度態勢感知。
誰能把人和機器、環境和管理結合在一起,形成一個人機環。大家都翹首以盼,大家相信很快就有這么一個臨界點出現。現在的技術發展和理論發展已經接近了突破。
人機融合本質就是把事實和價值統一起來,人負責價值,機器負責事實,而人為什么可以破解休謨之問?什么是休謨之問,它大概就是說天行健君子以自強不息,這句話是錯誤的,天行健是客觀的,君子以自強不息是主觀的,他倆風馬牛不相及。但是人機融合可以把這兩者結合在一起。
現在智能科學里面最發達的是什么?是軍事。是軍事。1982年色列做了無人機,后來不斷發展。然后作戰模擬現在包含了人機混合的立體作戰,現在作戰不是單一的飛機,也不是單一的火箭,它是一個立體化的陸海空綜合在一起的。
2018年,主要國家新成立的人機智能的研究機構非常多。美國最多,三大標志性成果,第一可以看深藍,深藍的缺點它只是計算,沒有其他的策略。到了Watson,出了Wastson1之后一直出不下去,為什么?因為它只能回答what、where、who這種基本簡單的問題,對于how和why,產生邏輯推理的東西回答不了。Alphazero和AlphaGo最大的缺點是什么,他們只有策略網絡,沒有戰略網絡。
未來主要問題主要表現在三個方面,第一信息的表征。所有的計算都需要一個表征,但是準確的表征一個事物是非常困難的。一花一世界,一葉一菩提。一個事物可以從任何一個角度來形成它,所以這個表征現在沒有非常滿意的表征。第二,怎么實現人的意圖理解,這個問題涉及到哲學問題和心理學問題,現在單純的計算機和數學解決不了。第三,人機融合的半自主決策系統。為什么叫半自主系統,全自主系統很難解決人的介入問題,人和機器之間何時介入,以什么樣的方式介入,現在沒有人搞清楚。這是這三個問題。
剛才前面也提到了什么叫信息化,什么叫自動化,什么叫智能化。自動化就是IfTHEN,這里面的IF是按規則,按程序走的,符合規則的,類似自動化,輸入一個數輸出一個數,必然的。什么叫智能化,現在智能化就是中間加了一個統計,輸入一個數,統計一串,得出一串結果,這個結果里面就好有壞,自己選。
未來人機融合智能的前提條件是可變的,結果也是可變的。大家知道,人在問問題的時候,它的前提都是可變的。今天我去菜市場買魚,沒魚了,我可以買肉,沒有肉了我可以買青菜,是隨機應變的,但是機器很難做到這一點。
人機融合的發展趨勢有四個方面,主動推薦、交互學習、高效容錯、混合決策。人類學習和機器學習最大的不一樣的地方,人類學習建立一種不確定的隱性知識和秩序,這一點機器做不到。人機融合的定位,現在主要是研究人機之間如何形成最優匹配。現在大家都強調數據、算法、硬件,實際上人機之間需要磨合,需要工效學的實驗,需要相互之間的配合和適配性。這種實驗,這種磨合非常重要,它不亞于數據算法和硬件。
人有直覺,機器沒有直覺,機器只有邏輯。人可以把信息、數據和知識完美融合在一起,而且人的知識是連續性的,是彈性很大的,不是像一個死知識。
我們認為,信息化主要側重于計算,智能化是側重于認知。態是先天存在的事物發展的慣性是顯性的東西,勢就是后天存在的事物,是非存在的,就是孫悟空、就是圣誕老人,就是上帝。它有沒有?有,但是它非存在。
所有的創新都不是無緣無故的,都是建立在一定基礎之上的,以已知的東西描述未知的東西,那就叫創造。智能不僅僅是腦的產物,更是人機環境交互的產物,并不是所有的交互都能夠產生智能。比如說掩耳盜鈴,比如說盲人摸象,比如說刻舟求劍,也都不是智能,智能是什么?曹沖稱象,還有一個是塞翁失馬,那是智慧。
智能何時以數據為中心轉變為以環境對象為中心,何時才能產生真正的智能,大家現在光盯著數據,這就錯了,數據只是一方面,數據還需要人來掌控。所以怎么以對象為中心,人在認知世界的時候是以對象,從來不涉及數據計算,人機不計算數據的。人更重要是有一種常識,這個機器現在很難產生類人的常識,常識太復雜了,有生理的,物理的,心理的,管理的,人文的,機器破解不了那么復雜所以叫做人機融合。
人機融合的核心就是態勢感知,把這個圖大概說了一下,把人的情景意識和機器的態勢感知結合在一起,情和態,景和勢,感和義,知和識結合在一起對應起來。有了人機智能就要考慮怎么反它,事物都是對稱的,有了A就有非A,我們也考慮一下怎么反人工智能。
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原文標題:原子智庫 | 劉偉:人工智能快追上人類思維?答案可能讓你失望
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