中科大陈小平教授《从封闭性到非封闭性:2020到2035年智能机器de机遇和挑战》

发布:武汉新闻网

来源:人工能学家  陈小平教授 武汉新闻网 http://www.wh-edu.cn/

来源:中国人工智能学会

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陈小平 BBTI论文 http://www.bbti.cc

中国科学技术大学机器人实验室主任、教授 一折特卖 http://m.1ytm.cn

以下是陈小平教授的演讲实录:

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非常高兴有这个机会进行中、新学术交流。本报告包括四方面内容。第一,关于人工智能(简称AI)的两种类型,一种是Thinking machines;另一种是Intelligent machinery。它们之间有比较大的区别,智能机器人属于后者。第二,用人工智能的观点来看机器人领域,我们认为核心挑战是降射,英文是grounding,但是我对“降射”给出了不同于文献中的其他定义。第三,在这样一种挑战下,现有人工智能技术有没有可能大规模产业应用?这是有争论的。有人认为是不能应用的;我们的观察是:在满足封闭性条件的场景中,现有人工智能技术已经可以大规模应用了。第四,封闭性要求是比较强的,有些应用很难满足封闭性要求,所以存在另一个挑战:如何超越封闭性?我会和大家分享中科大机器人团队在过去10 年中为超越封闭性所做过的一些尝试,主要有开放知识和融差性原理这两方面的研究。

关于两类人工智能,这个观点是图灵提出来的。图灵在1950年的文章中提出图灵测试,这是非常重要的。可是在1948年图灵还有一篇文章,我觉得更加重要,这篇论文始终没有正式发表。这篇手稿的标题就叫做Intelligent machinery(智能机器)。图灵提出,智能机器就是“用机器替代人的每一个部分”,而且举了具体的例子——无人驾驶汽车。所以无人驾驶汽车是图灵设想过的。但是他分析后认为,在当时的技术条件下,是没办法研究Intelligent machinery 的,所以提议先研究没有感知和行动能力的thinking machines( 思维机器)。图灵测试就是针对Thinking machines 的,他还建议了一些具体的研究课题,包括围棋、语言学习、机器翻译等。所以,实际上图灵考虑了两类人工智能——思维机器和智能机器。

我把两类AI 的根本区别总结在图1里。事实上,人工智能涉及三层空间——现实层、数据层和知识层。如果只考虑上面两层,即数据层和知识层,这就是思维机器;如果同时考虑全部三层,就是智能机器。它们之间最重要的差别是:智能机器要涉及感知和行动,而思维机器则不涉及感知和行动,至少不涉及行动。机器人自然属于智能机器,要同时涉及三层空间。

图1 人工智能的三层空间

在过去的六七十年时间里,人工智能有三次浪潮。我们回顾一下,主流的研究有两大类,一类是训练法,包括深度学习;还有一类是强力法,包括推理和知识系统。强力法是第一、二次浪潮的主力,现在关注的人较少,但强力法并没有消失,武汉新闻网,只不过换了一个赛道,我称之为“大知识”,国际上流行的术语是Knowledge technologies。

2017年AlphaGo Zero 获胜,我认为这标志着第三次浪潮的结束和第四次浪潮的开始。我们是这样看待当前和未来人工智能发展态势的。

关于第四次浪潮,其他的学者也有类似的看法,比如深度学习团队,从2017年开始就在多次演讲中提到他们的深度学习2.0计划。在2020年8月29日中国人工智能大会的特邀报告中,Y.Bengio 教授给出了一个更加完整的DL2.0方案。值得注意的是,该方案中他们计划研究的目标功能,居然都属于强力法!与强力法途径不同的是,他们想用深度学习来实现这些功能。

强力法有模型、推理机/ 搜索算法和优化三个主要成分,其中模型是关键。对于思维机器来说,模型就是知识库,存储的是抽象知识;对于智能机器来说,模型包含知识库和模型降射两部分,其中模型降射是知识库到现实世界的对应。

图2中有一个推理机(推理程序),还有知识库+ 降射。假设想让机器人在就餐过程中帮助我们,就需要编写一个知识库,描述就餐的相关知识,比如“餐具可以盛食物”“米饭是食物”等。写了这些知识之后,就可以向推理机提问,比如:“碗能不能盛米饭”?这个问题在知识库里是没有描述的,但经过推理, 强力法AI 会回答yes。再问“碗能不能盛汤?”推理机回答yes,问“碗能盛什么?”回答“能盛米饭、汤……”。一般而言,凡是知识库在逻辑上隐含的所有碗能盛的东西,推理机都能找出来,所以编写知识库不需要写出全部知识;还可以向推理机提问更复杂的问题。上述这些都是思维机器研究的内容,可以不涉及降射。

图2 强力法的降射挑战

对于智能机器人来说,只有知识库不够,还必须考虑降射。知识库里的每一个符号所代表的现实世界中的对象,都要通过降射对应起来。比如,知识库中的符号bowl 代表现实世界中的碗,这个对应就要通过降射来实现,否则机器人只知道一个空洞的符号bowl,却在现实世界中找不到碗,于是也就无法完成用户交给它的相关任务(比如“盛饭”“盛汤”等)。表面上看,这件事情很简单,其实包含着很大的难题。比如有一个碗,看起来像盘子,但其实是宋代的汝窑碗,所以也是碗,也要在降射里把它和bowl 对应起来,这样机器人才能够找到这只碗。

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