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人的智能没法通过单纯的大数据学习把它学出来
2018-07-03 11:49 来源:上海四维电子科技网
  最后做一个总结,我们从这个坐标看人工智能,横轴代表领域的宽窄,从单领域到多领域、到开放领域。纵轴代表信息的确定性与完全性,从完全到不完全、从确定到不确定。在左下角代表最容易的,就是刚才讲的符合 5 个条件的,现在人工智能在这部分解决得非常好,我们用白色来表示它,AlphaGo 在这里,深蓝在这里,工业机器人在这里。现在我们正在向灰色地区去走,打牌,信息不完全,现在打德州扑克,一人对一人,计算机能战胜人类,多人对弈,计算机还不行,这是灰色地带,我们还可以做,为什么可以做?尽管打牌是不确定的,但是它在概率意义下是确定的,你拿的这副牌的概率,可以算出来,同花的概率是多少,排成顺的概率是多少,既然概率能算出来,最终人类肯定会被计算机打败。Watson 在右边,它的领域比较宽,但是它是确定性的,所以是在灰色的区域。往右上方去就比较难了,自动驾驶、服务机器人、大数据分析,它是一个大框,有的简单,有的困难,就自动驾驶来讲,专用道、行车很少,路况简单等,在白色或者灰色区,如果路况复杂就到了黄色区域,黄色区现在计算机还解决不好。最远的在哪儿呢?右上角,图灵测试。
 
  大家对图灵测试有很多误解,其实图灵测试是开领域问答,很难!索菲亚做得怎么样?很糟糕。自然语言理解也在这里,复杂环境下的决策在偏左一点的地方,这也是很难的。所以我们人工智能现在是从左下角往右上角走,我们现在处在出发点附近。有的人想把它用一些名词来区分人工智能的不同发展阶段,有专家问我,你的看法怎么样?我建议不要用新词,用新词往往说不清,很麻烦,有的人说现在是弱人工智能,以后是强人工智能,也有人说现在叫增强智能(Augmented Intelligence)也是 AI……概念太多说不清,还是简单一点,‘我们正在通往真正 AI 的路上’,现在走得并不远,在出发点附近,人工智能永远在路上,大家要有思想准备,这就是人工智能的魅力。大家为什么这么重视人工智能?
 
       因为我们永远在路上,这就吸引我们去解决这些问题,这些问题一旦解决了,人类的社会进步、人类的生活就会发生本质上的改变。介绍一项我们现在做的工作。人工神经网络为什么不能得到语义信息呢?人脑的神经网络为什么可以呢?差别就在这里,我们现在用的人工神经网络太简单了,我们正想办法把脑神经网络的许多结构与功能加进去,我们这里只用了‘稀疏发电’这一性质,就可以看出一些效果,人脸、大象或者鸟的轮廓,神经网络可以把它提取出来。
 
  还有一个办法就是把数据驱动跟知识驱动结合起来。刚才讲了,人的智能没法通过单纯的大数据学习把它学出来,那怎么办?很简单,加上知识,让它有推理的能力,做决策的能力,这样就能解决突发事件。我们现在做的工作就是把这些结合起来,这是我们的基本思路,知识也好,数据也好,都投射到同一空间,然后都用同样的数学方法进行处理,这方面我们已经做了不少工作。
  
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