如何走向真正的人工智能

如何走向真正的人工智能

我今天要讲的中心思想就是：我们现在离真正的人工智能还有一段很长的路。为了讲清这个思想，我必须回答下面三个问题：第一，什么叫做真正的人工智能？我们的目标是什么？第二，为什么我们需要真正的人工智能？第三，我们如何走向真正的人工智能？我现在回答这三个问题。

首先我们如何评价目前人工智能取得的成果，我们的评价很简单，针对这 5 件事：

第一是深蓝打败人类国际象棋冠军；第二是 IBM 在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军，这两件事是一种类型，后面的三件事是另外一种类型；即 2015 年微软在 ImageNet 上做图象识别，它的误识率略低于人类。还有百度、讯飞也都宣布在单句的中文语音识别上，它的误识率也略低于人类。还有一个是大家非常熟悉的 AlphaGo 打败了李世石。这 5 件事情都是机器在一定的范围内超过了人类，我们如何来评价这 5 件事？

大家一致认为这 5 件事之所以成功，是由于前面三个因素，一是大数据，二是计算能力提高，第三是有非常好的人工智能算法。这三个因素大家都讨论得非常多了，没必要我再来说，我现在要说的最后一个因素是被大家所忽略的，这个因素是说，这所有的成果必须建立在一个合适的应用场景下。这 5 件事虽然领域很不一样，但是它们都满足完全一样的条件，或满足下面的 5 个限制，首先你必须有丰富的数据或者丰富的知识，如果这两件东西没有，或者很少，你不用来谈人工智能，因为你无法实现无米之炊。人工智能唯一的两个资源，一个是数据，一个是知识。还有确定性信息、完全信息、静态的、单任务和有限领域。这 5 个条件里面任何一个条件不满足，现在的人工智能做起来就非常困难了。

大家想想这 5 个限制条件下的应用场景是什么样的应用场景？就是照章办事，不需要任何灵活性，这显然不是智能的核心。

目前的人工智能技术在以下领域都可以找到它的应用，它们是交通、服务、教育、娱乐等等，但我要强调是这些领域里面只有满足上述 5 个条件的事情，计算机做起来才会容易，如果不满足这些条件，计算机就做起来就困难了。大家常常关心什么样的工作会被机器所替代，我可以明确告诉大家，满足这 5 个条件的工作，总有一天会被计算机取代，就是那些照章办事，不需要任何灵活性的工作，比如说出纳员、收银员等等。在座的所有工作都不可能被计算机完全代替，但不排斥你的工作中有一部分会被计算机取代，老师、企业家等的工作不可能被计算机完全代替。

为什么有这 5 个限制？原因在于我们现在的人工智能是没有理解的人工智能。

我们先看符号模型，理性行为的模型，举 Watson 的例子，它是个对话系统，我们现在所有做的对话系统都跟这个差不多，但是 Watson 做得更好些，它里面有知识库，有推理机制。沃森除了专家知识之外，还有大量互联网上大众的知识，还运用了多推理机制。请看，这就是 Watson 系统的体系结构。它里面有哪些知识呢？有很多，包括百科全书、有线新闻、文学作品等等。所有的知识用纸质来表示有 2 亿页，用存储量表示达到了 4TB。它能回答什么问题呢？用它的例子来说明。第一个问题，1974 年 9 月 8 日谁被总统赦免？这对美国人来讲很好回答，同样对计算机来讲也很好回答，你用这几个关键字「1974 年 9 月 8 日」、「被总统赦免」，就能在文献里头查出来是谁，他就是尼克松。也就是说根据问题中的关键字，可以在已有的文献里头直接找到答案，这就是一般的网络检索方法。

第二个问题，荧光粉受到电子撞击以后，它的电磁能以什么方式释放出来？我们用「荧光粉」、「电子撞击」、「释放电磁能」等关键词，也可以找到答案：「光或者光子」。这种方法就是平时网络搜索的原理，应该说没有什么智能。

回答下面的问题就需要「智能」了，跟智利陆地边界最长的是哪个国家？跟智利有陆地边界的国家可以检索到，它们是阿根廷和玻利维亚，但是谁的边境长？通常查不到。Watson 具备一定的推理能力，它从边界间发生的事件、边界的地理位置等等，经过分析推理以后就可以找出答案，它就是阿根廷。下一个问题也属于这种性质，跟美国没有外交关系的国家中哪个最靠北，跟美国没有外交关系的国家有 4 个，只要检索就行了，但是哪个国家最靠北，没有直接答案，但可以从其它信息中推导出来，比如各个国家所处的纬度、气候寒冷的程度等等分析出来，答案是北朝鲜。

智能体现在推理能力上。但是很不幸，现在的对话系统推理能力都很差。Watson 系统好一些，但也很有限。换句话说，我们现在的对话系统离真正的智能还很远。

我们通过索菲亚机器人就可以看出来，索菲亚的对话是面向开放领域，你可以随便提问，问题就暴露出来了。大家在电视上看到索菲亚侃侃而谈，问什么问题都能答得很好，这里面有玄机，如果你的问题是预先提出来的，因为里头有答案，因此回答得非常好，在电视上给大家演示的都是这种情况。

如果我们临时提问题，问题就出来了。这是一个中国记者给索菲亚提的 4 个问题，它只答对了一个。「你几岁了」，这个问题很简单，它答不上来，它的回答是「你好，你看起来不错」，答非所问，因为它不理解你所问的问题。只有第二个问题它是有准备的，里面有答案，所以答得很好。「你的老板是谁」，这个肯定它有准备。第三个问题，「你能回答多少问题呢」？它说「请继续」，没听懂！。再问第四个问题，「你希望我问你什么问题呢」？它说「你经常在北京做户外活动吗」？这就告诉我们说，现代的问答系统基本上没有理解，只有少数有少量的理解，像 Watson 这样算是比较好的。

为什么会这样？也就是说我们现在的人工智能基本方法有缺陷，我们必须走向具有理解的 AI，这才是真正的人工智能。我这里提出的概念跟强人工智能有什么区别？首先我们说它在这点上是相同的，我们都试图去准确地描述人类的智能行为，希望人工智能跟人类的智能相近，这也是强人工智能的一个目标，但是强人工智能只是从概念上提出来，并没有从方法上提出怎么解决。大家知道强人工智能提出了一个最主要的概念，就是通用人工智能。怎么个通用法？它没有回答。我们现在提出来的有理解的人工智能是可操作的，不只是概念，这是我们跟强人工智能的区别。

人机对话的时候，机器为什么不能理解人们提的问题。我们看一个例子就知道了，我们在知识库里把「特朗普是美国总统」这个事实，用「特朗普-总统-美国」这三元组存在计算机里面，如果你提的问题是「谁是美国总统」？机器马上回答出来：「特朗普」。但是你如果问其它有关的问题，如「特朗普是一个人吗」？「特朗普是一个美国人吗」？「美国有没有总统」？它都回答不了。它太傻了，任何一个小学生，你只要告诉他特朗普是美国总统，后面这几个问题他们绝对回答得出来。机器为什么回答不了后面的三个问题呢？就是这个系统太笨了，没有常识，也没有常识推理。既然特朗普是美国的总统，美国当然有总统，但是它连这一点常识的推理能力都没有。所以要解决这个问题，必须在系统中加上常识库、常识推理，没有做到这一步，人机对话系统中机器不可能具有理解能力。但是大家知道，建立常识库是一项「AI 的曼哈顿工程」。大家想想常识库多么不好建，怎么告诉计算机，什么叫吃饭，怎么告诉计算机，什么叫睡觉，什么叫做睡不着觉，什么叫做梦，这些对人工智能来说都非常难，美国在 1984 年就搞了这样一个常识库的工程，做到现在还没完全做出来。可见，要走向真正的人工智能，有理解的人工智能，是一条很漫长的路。

这里介绍一点我们现在做的工作，加入常识以后，对话的性能会不会有所改善。我们的基本做法是建立一个常识图谱，用这个图谱帮助理解提出的「问题」，同时利用常识图谱帮助产生合适的答案。

下面就涉及到具体怎么做了，我不详细说了，我就说结果，结果是有了常识以后，性能有了显著的改善，对话的质量提高了。这篇文章已经发表，有兴趣可以去阅读。

通过数据驱动建立的系统能不能算是有智能呢？必须打一个很大的问号，就是说你做出来的人脸识别系统甚至识别率会比人还高，但是我们还不能说它有智能，为什么呢？这种通过数据驱动做出来的系统，它的性能跟人类差别非常大，鲁棒性很差，很容易受干扰，会发生重大的错误，需要大量的训练样本。我们刚才已经说过，给定一个图像库我们可以做到机器的识别率比人还要高，也就是说它可以识别各种各样的物体，但是这样的系统，我如果用这个噪声输给它，我可以让它识别成为知更鸟，我用另外的噪声输给它，可以让它识别成为猎豹。换句话讲，这样的系统只是一个机械的分类器，根本不是感知系统。也就是说它尽管把各种各样动物分得很清楚，但是它不认识这个动物，它尽管可以把猎豹跟知更鸟分开，但是它本质上不认识知更鸟和猎豹，它只到达了感觉的水平，并没有达到感知的水平，它只是「感」，没有上升到「知」。我们的结论是，只依靠深度学习很难到达真正的智能。这是很严峻的结论，因为如果有这样的问题，在决策系统里头是不能用这样的系统，因为它会犯大错。我在很多场合讲过，人类的最大的优点是「小错不断、大错不犯」，机器最大的缺点是「小错不犯，一犯就犯大错」。这在决策系统里头是不允许的，这就显示人跟机器的截然不同，人非常聪明，所以他做什么事都很灵活，这就使得他很容易犯各种各样的小错。但是他很理性，很难发生大错。计算机很笨，但是很认真，小错误绝对不会犯，但是它一犯就是天大的错误。刚才把那个把噪声看成知更鸟，这不是大错吗？你把敌人的大炮看成一匹马，不是大错吗？但是人类不会发生这种错误，人类只会把骡看成驴，但是计算机的识别系统会把驴看成一块石头。原因在哪儿？原因还是 AI 的理解能力问题。

我们现在想出的解决办法是这样的，就是把这两个空间投射到一个空间去，这个空间叫做语义的向量空间。也就是说我们把符号变成向量，同时把特征空间的向量变成语义空间的向量。怎么做？一是通过 Embedding（嵌入）把符号变成向量，尽量保持语义不变，可惜现在的方法都会引起语义的丢失，我们只能在投射的过程中让语义丢失得少。第二方面做的工作比较少，就是 Raising（提升），把特征空间提升到语义空间去，这主要靠学科交叉，靠跟神经科学的结合。只有这些问题解决以后，我们才能够建立一个统一的理论，因为过去的感知和认知是不同的处理方法，大家说不到一块，如果我们能够投射到同一空间去，我们就可以建立一个统一的理论框架，这是我们的目标。在语义空间处理就可以解决理解问题，但是这项工作是非常艰巨的。

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。

最后我用中文写最后一段作为总结，可惜我翻译不了。

周穆王西巡狩，路遇匠人名偃师。翌日偃师谒见王，偕来一个假人。「趋步俯仰，信人也」。「领其颅，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。王以为实人也，与盛姫内御并观之，技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾。王大怒，要杀这个偃师。偃师大慑，立剖其倡者以示王，皆傅会革、木、胶、漆、白 、黑、丹、青之所为。穆王始悦，诏贰车载之以归。

这是 3000 年前我们古人对机器人的想象，看看现在的人工智能做得怎么样呢？索菲亚是我们现在达到的水平，可是她不会唱歌、不会跳舞，只会说英文，周王也听不懂，肯定没有印象。现在我们假设索菲亚「瞬其目而招王之左右侍妾」，向周王的姨太太们送去秋波，王会如何呢？我认为没反应，因为索菲亚是女的，他用不着吃醋。但是我们假设索菲亚「瞬其目而招王」，向大王送去秋波，王会大悦，立即神魂颠倒，坠入爱河？我认为不会，因为索菲亚根本不像人，它最近才刚刚安上手脚，走路都不利索，怎么行呢？所以我的结论是，「索菲亚通不过穆王的测试，当然它更通不过图灵测试」。

我们的结论是什么？人工智能刚刚起步，离真正的 AI 还很遥远，大家共同努力吧，我们任重道远。