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澎湃新闻记者 邵文

“小数据”逐步热门手机版无人曲播软件，背后是手艺演进的天然成果仍是“大数据”碰鼻后的从头选择？认知智能世界里的“暗物量”是什么？我们该若何等待和思虑通用人工智能？

“我们是世界上比力早研究大数据问题的团队，差不多在17年前（2004年）就起头做大数据范畴的研究。研究手机版无人曲播软件了大要三四年以后就发现大数据存在一些固有的问题，其时预见到那些问题用感知智能是无法处理的。后来我们就起头测验考试范式转换，从2009年起头研究认知智能。”近日，北京通用人工智能研究院常务副院长董乐承受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访时暗示。

北京通用人工智能研究院定位为非营利性的新型研发机构，由北京市政府、科技部撑持共建，北京大学、清华大学等单元合做支持，由全球出名计算机视觉专家、统计与应用数学家、人工智能专家墨松纯传授于2020年筹建并担任院长。其目的是实现具有自主的感知、认知、决策、进修、施行和社会协做才能，契合人类感情、伦理与道德不雅念的通用智能体。

董乐论述道，目前各人看到比力多的AI接纳的是“大数据+算力+深度进修”范式，属于感知层的智能，在实正财产落地时，当前的感知智能碰到手机版无人曲播软件了良多问题，好比只能做特定的人类事先定义的使命，存在长尾效应、训练成本高的问题，大量数据标注牵扯到隐私与平安性问题，此外还存在模子的不成解释、不克不及交换、算法成见等各类问题。

“如今各人渐渐构成了共识，认知智能可能才是下一个10年人工智能要重点开展的标的目的。”董乐传授暗示。

怎么理解认知智能与感知智能？

“乌鸦范式”和“鹦鹉范式”

日本一位野生动物学家收罗了野生乌鸦的良多日常生活习性视频。手机版无人曲播软件他发现，当野生乌鸦来到城市，它需要坚果饱腹但又没有法子翻开坚果。那时，它有个很偶尔的发现，把坚果扔到路上，汽车开过去后坚果被碾碎了，就能够间接过去吃。

但它在去吃的过程中又面对一个新问题，马路上很危险，它要怎么完成那个使命？很伶俐的是，它又发现信号灯，当红灯的时候，所有车都停下来，它就把坚果扔到斑马线上，坚果被车轮碾破，等信号灯指示，车都停了再下来把坚果吃了。

“所有那一系列动做都是它自主完成，通过要处理一个使命——平安吃到坚果，它停止了察看、推理，发现了交通的规律，然后去施行和决策。我们把那称之为‘乌鸦范式’，即“小数据，大使命”范式。它没有很高的训练成本，也不需要太多的数据训练，但它要完成一个使命目的，所以它是由使命驱动的。”董乐说道。

与“乌鸦范式”相对的就是“鹦鹉范式”，鹦鹉需要大量的数据频频训练，教给他什么它就说什么。它能够不竭反复，但其实不理解此中含义，它不克不及反映现实中的因果逻辑，是“大数据，小使命”范式。

在认知智能视野下，人工智能系统的三个关键要素是“架构、使命和数据”。董乐认为，比拟于感知智能所强调的“数据、算力和模子”，那是又向前演进了一步。此中，架构最重要。“就像判断一小我的才能，并非来自他掌握了几常识，而是他有很完好的常识构建模子才能，那么即使目前拥有的常识不敷多，但到一个新的范畴，有了如许健全的架构也能够敏捷习得新常识。我们认为架构是根底，使命是关键，在那个过程中数据起了一部门感化，但并非全数的感化。”

好比训练AI完成椅子识此外使命。若是根据感知智能深度进修的范式，需要把大量椅子图像中的特征标注出来，再让AI进修。但尔后，碰到异形的椅子，仍然会呈现难以识此外情况。“不但是单纯的物体识别，在包罗无人驾驶和医疗等范畴，城市碰到类似的问题。”董乐暗示。

但人不需要看过良多椅子也很容易做出能否是椅子的判断，人是若何做的呢？

董乐归纳综合道，“我们人会把那个使命从单纯的物体识别问题上升到对使命的理解的高度。通过视觉感知和物抱负象停止判断，也就是说我们看到它，就能够想象它能不克不及接受让我平安地坐，以及坐上去舒不恬逸，就那么简单。”

董乐曾在BEYOND国际科技立异展览会的论坛中提到认知智能世界里的“暗物量”。她认为，在日常生活中，我们很容易感知到视觉等感官的信息输入，但那只是冰山一角。“在感官背后的推理、想象其实阐扬了庞大能量，我们将其称做‘智能暗物量’。我们会对物理和社会常识停止理解、推理，然后连系时空、因果模子感化在现实场景中，把感知和认知停止交融。”

AI能够进修人类那种把看不见的常识提炼出来的笼统才能，基于如许“Dark Beyond Deep”的范式转化，即通过少量数据完成“大使命”，以少量样本、简单标注，做到举一反百，以感知智能和认知智能相连系的体例来理解世界，摸索智能“暗物量”。

关于“小数据”逐步热门，背后是手艺演进的天然成果？仍是“大数据”碰鼻后的从头选择？董乐认为，两个层面都有。

“我们不否认大数据，大数据在良多场景上确实有很大价值，但是在别的一些场景上怎么办？同时还有数据问题，成本问题，能耗问题……用大数据去处理一些底子不消大数据就能处理的问题，其实长短常不科学的。”董乐对澎湃新闻（www.thepaper.cn）暗示。

若是粗略比照鹦鹉范式乌鸦范式的效能，董乐说道，“鹦鹉范式可能是2:8，即通用才能大约只要20%，还需要按使命要求对80%的才能停止个性化定造手机版无人曲播软件；乌鸦范式则是8:2，通用才能到达80%，只要20%的才能需要按使命要求停止优化迭代。”

关于能否承认人工智能前进道路中类脑智能的研究道路，董乐对澎湃新闻（www.thepaper.cn）谈到，“若是抛开要处理的问题和使命，单纯讨论一个手艺范式或者说一种途径，我认为意义和价值都不大。每一条手艺途径都有它摸索和研究的某种需要性，单纯去说哪条途径可能有问题，或者有人有量疑，那都层见迭出，关键的是要处理什么问题，要把使命确定好。”

董乐以爬山做比方，从山脚往山顶有良多路，四周的光景也差别，过程中要处理的问题也纷歧样，如今从山底下往上看的时候，没有法子去评判哪条路是更好的。可能只要实正到了上面以后，再回过甚来思虑那个问题。

通用人工智能是像人一样的“人造智能”吗？

2014年，物理学家斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking）在承受英国播送公司（BBC）采访时曾暗示了对一个“像人”的人工智能的担忧，“造造可以思虑的机器无疑是对人类本身存在的庞大威胁。当人工智能开展完全，就将是人类的末日。”

尔后几年，霍金也在屡次演讲中表达了如许的观点。2017年，霍金在承受英国《泰晤士报》采访时更是发出警告，“人工智能进一步开展即可能会通过核战争或生物战争摧毁人类。人类需要操纵逻辑和理性去控造将来可能呈现的威胁。”

那么在当下，我们在讨论通用人工智能时指向的是霍金所担忧的人工智能吗？

中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹曾在第五届中国人工智能大会上暗示，“通用人工智能的开展是功德，实开展出来了也是喜事，但是那里不克不及把通用人工智能和强人工智能混淆。”

南京大学人工智能学院院长周志华曾在《中国计算机学会通信》2018年第1期《专栏》里将“强人工智能”描述为，到达以至超越人类聪慧程度的人造物，具有心智和意识、能按照本身的企图开展动作的“人造智能”。“通用人工智能”则是希望借鉴人类的智能行为，研造出更好的东西以减轻人类智力劳动，其本色是行为智能和使命智能，素质仍是“弱人工智能”，类似于“高级仿生学”。

“人工智能手艺如今所获得的停顿和胜利，是缘于‘弱人工智能’而不是‘强人工智能’的研究”，周志华称，“从手艺上来说，支流人工智能学界的勤奋历来就不是朝向强人工智能，现有手艺的开展也不会主动地使强人工智能成为可能。”

国际人工智能结合会前主席、牛津大学计算机系主任迈克尔·伍德里奇(Michael Wooldrige)曾在2016年CCF-GAIR大会陈述中说，强人工智能“几乎没有停顿”，“几乎没有庄重的活动”(little progress, little serious activity)。

“通用人工智能是按照使命驱动，目前在有限鸿沟内停止的，就像我们人一样，人的才能也是有鸿沟的。”董乐对澎湃新闻（www.thepaepr.cn）暗示。

什么样才气到达实正所说的通用人工智能？董乐认为，现实上是一个任务，一个标的目的，它不竭让智能体以愈加通用化的体例处理问题。第一个别现是，智能体可以具备遍及意义上的常识推理才能，大要百分之八九十的使命都能做到准确理解、并能实现。第二是一项手艺根本在具有同样逻辑的场景中都能通用。

“例如在医疗、教育、金融，包罗能源等范畴都有大量的资本婚配的问题，决策者需要按照有限的信息实时做出预测，因而阐发光快不可，要准确，准确以后还要全面，要阐发出原因，如许才气更明晰更合理，”董乐暗示，“我们的认知AI通用智能体，它起到的感化现实上就是把那些综合的信息，更合理化地给到需要的人手里，帮忙决策者，更好、更公允地统筹、分配资本，做出最科学的决策。”

在当下，良多企业也在借助人工智能完成智能化转型。记者走访中发现，关于要不要自建AI团队，良多转型中的企业是有踌躇的。 “目前会看到良多国度企业也都面对如许的问题，一个是数据能不克不及给，第二是本身的专业才能能不克不及够。”董乐对澎湃新闻（www.thepaper.cn）暗示。

董乐认为，“若是只是一个企业的应用，应该去跟专业团队合做。AI人才自己很紧缺，成本很高，若是没有很强的科学研究和工程化才能，最初会发现投入越来越多但产出不明显。若是从企业战略层面考虑要规划本身的AI团队，那是别的一个问题。单纯从成果的产出导历来说，我认为关于大部门的企业来说没有需要组建本身的专业AI步队，找到一个优良的专业团队，搭建好的合做形式，各自做各自擅长的事才是更优解。”

谈到AI对人类和社会福祉的帮忙，董乐暗示，现实上就是用手艺的体例突破不服衡的、可能带来浪费和损耗的资本分配体例，使社会整体的运转效率得到智能化提拔。“我们认为在将来50年势必产生人工智能与人类文明的碰碰与交融。其实对所有社会治理者，包罗我们每一小我都要去思虑，智能时代的社会，我们要去面对什么？”

责任编纂：李跃群

校对：丁晓