通往认知智能之路 上海脑科学与类脑研究中央 周熠_腾讯***

我本日的报告讲的是认知智能：为什么它特殊难？现在到底做的怎么样了？以及，就我自己的一些粗浅思考，将来它到底该怎么走？

回看全体人类的发展历史，它呈现指数上升的趋势。
我们花了很长的韶光来感知自然界，事实上我们现在的感知能力实在跟大猩猩、猴子等也差不了特殊多。
大约在250万年以前发生了认知革命，从感知到认知，开始认知自然界。
又到了大概1.2万年以前，有了一个新的革命，便是从认知自然界到改造自然界。
大约在500年前的文艺复兴往后，又有一次飞跃，从改造自然界到创造自然界。
到现在，文明达到了一个新的高度。

对机器而言，大抵也是如此，也要遵照一个类似的发展曲线。
刚开始的时候，可能还是得先从感知做起，这也是现在人工智能正在做的，而且做得相比拟较成功。
某种意义上，现在人工智能正在经历这么一个所谓的范式转变（paradigm shift）：从感知智能到认知智能的范式转变。

我们通过视觉、听觉、触觉、味觉等等，去感知自然界，得到一些初步的信息。
认知则是在感知的根本之上，理解这些工具并且产生知识，做一些决策。
某种意义上，感知到认知是全体行为决策过程中的两个不同的环节。
为什么说从感知智能到认知智能是一个很主要的变革呢？

感知智能与认知智能

先看一个***（见文前演讲***之中）。
大家看了之后，可能会以为这些人做的事情很蠢，但是我们想一想，这些人在感知自然界的时候，他们很蠢吗？实在并不是，他们的感知和人的正常感知是千篇一律的，只是他们在做认知的时候、在做决策的时候做了一些我们以为很屈曲的事情。
实际上，从感知到认知是一个很大的跨度，我们可能会以为***里面的有些小伙伴们的行为比较屈曲，但是现在机器并没有做得比这好很多。
这大概是现在人工智能处在的一个现状。
从感知智能到认知智能，我们还有很长的路要走。

现在我们再比较一下动物和人类。
人类是地球的主宰，但事实上我们感知的能力并不比动物强。
论速率比不上豹子，论力量比不过熊，论视觉比不过鹰，论嗅觉比不过狗。
但是为什么我们成为了地球的主宰，由于我们有很强的认知能力。
在感知之上，我们可以总结履历，得到知识，创造新的知识，从而成为了万物灵长。

以上，我是想通报一个这样的信息：认知跟感知很不一样，它是一件非常主要的事情，是人类能够变得一枝独秀的最主要的缘故原由。

下面我们看一下机器到底在感知和认知上做得怎么样。

在感知智能上，现在的机器智能正在靠近和逼近人类，已经做得很不错。
比方说，现在已经广泛运用的人脸识别，在火车站、在各个单位里都已经开始得到广泛运用；再比方说，语音识别也做得非常好，可以把语音方便地转成笔墨；还有光学字符识别，对付报销单等，可以直接提取出一个构造化的文档出来。
在感知智能这个层次上面，基于深度学习的一些技能在某种意义上已经能够跟人类媲美了。

那么认知智能怎么样呢？实在认知智能也取得了很多打破，例如国际象棋和围棋等。
1997年的时候人工智能击败了人类的国际象棋冠军；两年前，AlphaGo横空出世，在围棋上横扫人类；2011年的时候，IBM做了一个叫“沃森”的机器人，在类似于“愉快词典”的知识抢答竞赛中，击败了人类的天下冠军。
我们很多小伙伴可能也玩游戏，像星际争霸、王者光彩等等，在这些方面，现在人工智能都有很多不错的考试测验，而且已经取得了很好的成绩。

但为什么我们还会说认知智能任重道远呢？看下面一个***（见文前演讲***之中），这是2015年Alpha机器人寻衅赛的一些失落败集锦。
挺故意思的。
我们做演讲的时候每每会说一些正面的，但事实上这些反面的或者失落败的经历同样很主要。
它见告我们人工智能的边界在哪，到底什么事情做得好，什么事情做得不好。
当然，这个***某种意义上也有一些误导的嫌疑，由于现在的机器人技能已经突飞年夜进了。
比方说从2015年到现在，以波士顿动力为代表的一些公司，在平衡性上面已经做得很好了，像阿特拉斯机器人，还有机器大狗等等。

但是在一些特殊大略的认知任务上，人工智能却出人意料得差。
比如开一个阀门、开一扇门，在这些事情上面，机器人频年夜家想象的要差别常得多。
某种意义上，现在的机器人技能根本没有办法打开任意一扇门。
由于有不同的门，不同的把手，不同的开门方法。
而机器人要用统一的方法来做这件事情，这是非常困难的。

这个事例见告我们几件事情。
第一件事情，虽然认知智能在某些点上已经做得很不错了，但是反过来在有些很大略的事情上面，实在还做得特殊糟糕。
为什么？由于人跟机器不是一个物种，人跟机器有实质上的差异，某些人看起来特殊难的事情，说不定对机器并没有那么困难。
比方说下国际象棋，对机器来说，它便是个搜索问题，对人来说，由于搜索能力没达到那个程度，运算量、运算智能上面不足，以是会以为这个事情非常困难，要有很多的知识和技巧，很强的演习。
对付机器来说，在1997年的时候用一个比较强大的打算机，然后通过高等搜索就可以做得很好了。
再大略一点，像五子棋之类的，机器通过搜索可以轻松打败人类。
反过来，在有些人看起来特殊大略的事情，机器会以为非常的困难。
刚才的开门便是一个例子，由于有无数的不同的门，没有办法把它定义成几种不同的开门办法。
其余一个很难的事情便是所谓的知识知识。
知识知识是那种我们认为很显然的、根本都不须要说的、所有人都知道的知识，比方说如果天高下雨的话，地上就会湿。
但这些知识知识非常多、非常繁芜，处于不同的领域，以是机器在这方面获取的能力比人要差很多。
每次当有人问到：机器是不是要毁灭人类之类的问题，我只可笑一笑。
让它先去开个门试一试！

什么是认知智能？

我们从词源的角度磋商一下，到底什么是认知智能。
简而言之，“认知”基本上即是“认识知识”。
尼尔森说过，人工智能某种意义上是关于知识的科学。

在牛津词典里，关于智能、关于认知这些词的阐明常常变。
个中，有一个阐明是这样的：智能是获取和利用知识和技巧的能力。
认知是一个生理状态过程，也是获取知识并且去理解这些知识的能力。
某种意义上，认知智能的核心便是怎么去认识知识，它是关于知识处理方面的能力。

这些能力有三点是必备的，也是非常实质的。
第一，须要把知识编码出来，即要进行知识表示或者知识编码。
第二，怎么去获取这些知识，不管是知识知识也好，专业知识也好，不管是开门也好，下围棋也好，这知识到底怎么来的？第三，假设知识已经有了，到底怎么去利用这些知识办理问题。

因此，我个人的粗浅理解是，对付认知智能而言，它的核心便是知识到底怎么表示、怎么获取、怎么利用。
下面大略的讲一下，现在的人工智能在这三个方面到底怎么做的，做得怎么样了。

三大流派

第一个便是现在特殊火的“连接流派”，基于神经网络深度学习。
上图前面三位得到了2019年的图灵奖，右边这一位也是深度学习的另一位领袖。
他们提出了现在特殊盛行的一些观点，例如深度学习里的卷积神经网络，还有循环神经网络等等。
这些观点非常有用，也取得了很多成绩。
连接流派通过仿照生物神经网络的方法来做人工智能，我们大略剖析一下一下连接流派在表示、推理和学习上面到底做得怎么样。

举个大略的例子，勾股定理（毕达哥拉斯定理），很早就创造了，那么现在给深度学习一个神经网络，比方说一亿个直角三角形，它能够学得出勾股定理来吗？恐怕是够呛的，由于它很难学习构造化知识。
在表示上面，表示构造化知识的时候，也碰着了很大的问题。
看上图右边图案，连接流派在学习上面做得还不错，但表示和推理还有一些毛病和问题。

其余一个很主要的流派现在提的不多，但实际上也很主要，特殊在机器人领域用的比较多，叫做行为流派。
左边这个人是MIT的Rodney Brooks，他提出了所谓的原谅式体系构造，便是不同的层面都做大略的反应式推理，就像条件反射一样，但是从不同的层次来做。
我估计大家用过他的一个产品，便是扫地机器人，iRobot，便是他和他的学生开的公司做的。
除了扫地机器人之外，他也在考试测验新的机器人公司，包括通用工业机器人等等。

大略剖析一下基于反应式的行为流派在知识的表示、推理和学习上面做的怎么样。
它最大的好处在推理效率快，由于反应，你给它一个刺激，它就推出来了。
但是在表示和学习上面碰着了很大的困难，比方说反应式的规则怎么得到，是不是能够表示更繁芜的知识等等。

第三个便是所谓的基于逻辑学的符号流派，这实在是原来人工智能的一个主流的流派。
比方说20世纪80年代第二波人工智能的兴起，紧张是基于符号流派的专家系统所导致的。
符号流派在人工智能历史中很辉煌，除了刚才说的三位图灵奖之外，其他的人工智能图灵奖得到者基本上都是符号流派的或和符号流派密切干系，包括达特茅斯会议的那几位先驱 McCarthy、Minsky、Simon、Newell，还有后面的Pearl这些人。
此外，人工智能的祖师爷图灵，他本身便是个逻辑学家、符号学家。
全体机器也是建立在逻辑以及措辞的一些根本之上，以是符号流派当时在人工智能领域霸占了很主要的地位。

为什么符号流派现在大家听得比较少，是由于它也碰着了很多困难。
它碰着的困难紧张在哪？在学习和推理上面。
在学术界的时候，符号流派很吃喷鼻香。
由于当时假设知识已经有了，已经学习到了，谈论该怎么用这些知识去办理问题，但后来真正跟运用结合在一起的时候，创造一个惨痛的事实：这个假设不成立。
知识并不是天生就有的，须要通过某种方法去获取知识。
而符号流派的方法就很大略粗暴——专家去写，以是这是专家系统为什么当时很火，后来又碰着了很大瓶颈的一个缘故原由。

以是符号流派在表示上面做得比较不错。
比方说像勾股定理之类的知识，乃至更繁芜的知识，用符号的方法可以比较好的表示出来。
但是在推理和学习上，它碰着了一些很大的问题，这是为什么现在它有一点精力萎顿的缘故原由。
由于如果连知识都没有的话，所有的东西都是空中楼阁。

可以看到这三个人工智能很主要的流派，有一个很故意思的地方，便是每个都有一个优点。
比方说连接流派，它在学习上面做得不错；行为流派在推理上面；符号流派在表示上面做的不错。
于是，有一个很自然的想法，是不是可以把它们折中或者说把它们领悟起来？确实如此，在最近几年也做得非常多，例如现在还比较火的知识图谱技能。
但它真的便是一个折中，各方面的优点确实是取了一点，但是同时也捐躯了它们的一些特性。

剖析之后会创造，人工智能现在的紧张的几种方法，在知识表示、知识推理和知识学习上面，都碰着了一定的问题。
这便是现在认知智能为什么难做的一个很大的缘故原由。

人工智能的6E目标

我们真正想要的是什么？毫无疑问是这么一个完美的三角形。
我们希望人工智能在知识的表示、知识的推理和知识的学习上面都做得很好，至少像人这么好。
但这是一个很困难的事情，个人肤见，为了这个事情，有下面几点是必须要做到的，即6E：简洁（Elegant），可扩展（Extensible），强表达（Expressive），高效（Efficient），可教诲（Educable），可蜕变（Evolvable）。

从现在的人工智能到想要的完美三角形，有很长的路要走，任重而道远。
就我个人的粗浅的理解，为了达到这个目标，须要开拓新的人工智能方法，来做到6E。
实在，6E在已有的人工智能理论和方法中，是相互冲突的。
比如说在符号流派里，表达能力跟效率之间的权衡，一贯是一个核心问题。
但在运用的时候都须要，怎么去打破这些理论上的瓶颈，是非常困难的事情。

但反过来我们想想，对付我们人类自己来说，是不是某种意义上在6E的各个方面表现都还好。
我们以自然措辞为根本的知识表示、推理和学习相对大略、可扩展性超级好、表达能力非常强、虽然不特殊高效但也足够用。
也是可教诲、可蜕变的：既能够总结履历、又能学习新的知识。
我个人的理解，这才是现在的人工智能跟人真正的差距所在。

个人认为，达到完美三角形是人工智能最主要的事情。
届时，针对以下一些认知智能的关键科学问题，包括：什么是知识？是否存在统一的知识（数学）模型？机器（人类/脑）如何编码、获取、利用知识？知识和数据、知识和智能的关系是什么？认知智能和知识科学会有哪些杀手级运用？我们将会有一个更好的回答。
在此根本上，我相信人工智能会有长足的进展，会有一个从感知智能到认知智能的范式转变，会有一个从现在特殊火的数据科学到将来特殊火的知识科学的范式转变。
当然，还是那句话，任重而道远。

演讲者 | 周熠

笔墨整理 | 猫撸火锅、王佳

排版 | John

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