前言:本文北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任、科技委人機融合智能組首席科學家劉偉教授就混合智能的產生、起源和新應用場景所做的深度闡述。
混合物是兩樣物質混在一起,沒發生化學變化,仍是兩種物質。如把沙放進水里等物理變化。融合物是由兩種或以上元素組成的物質,指的是一種物質。如一氧化碳CO,是由C元素與O元素組成的化學變化。
所以,人機混合智能中人機界面分明,然而,隨著自主系統的不斷發展,人、機在物理域、信息域、認知域、計算域、算計域、感知域、推理域、決策域、行為域的界面越來越模糊,你中有我,我中有你,融合在一起的趨勢越來越顯著,所以人機融合智能較能反映真實的人機相互作用、相互影響關系吧。
一直認為人工智能只是人類智能可描述化、可程序化的一部分,而人類的智能是人機(物)環境系統相互作用的產物。所以,智能生成的機理,簡而言之,就是人物(機屬人造物)環境系統相互作用的疊加結果。由人、機器、各種環境的變化狀態所疊加衍生出的形勢、局勢和趨勢(簡稱勢)共同構成,三者變化的狀態有好有壞、有高有低、有順有逆,體現智能的生成則是由人、機、環境系統態、勢的和諧共振大小程度所決定的,三者之間具有建設性和破壞性干涉效應,或增強或消除,三位一體則智能強,三位多體則智能弱。如何調諧共頻則是人機融合智能的關鍵。
現在人工智能已經發展到一個非常熱的程度,人工智能下一步應該怎么走?今天分享這個話題的同時,我也提出一些個人看法,因為人工智能發展的趨勢促使很多產業飛速進步,同時也帶來一些問題,這些問題怎么克服呢?
今天我給大家演講的題目主要側重于技術,主要從人機融合的視角出發,看未來智能產業的發展。未來的產業發展,我認為有兩個很突出的特點:第一個是傳輸,5G時代已經到來,相比以前4G、3G,這個時代的到來將會引起信通革命性的變化。而人工智能現在也走入一個新的時代,這個時代將從以前關于算法的、數據的和算力的,走向了與人結合、與用戶結合、與設計師進行結合、與體驗進行結合,這個結合將會影響整個未來人工智能領域的發展。
以前人工智能有三大領域,這是三個最有代表性的人工智能的系統或平臺。
第一個是1997年打敗卡斯帕羅夫的深藍系統。當時它贏得了一片贊賞,為什么會贏得那么大的振動?因為在人類歷史上第一次出現了機器比人類更強大的一個概念,這個概念的引入使大家有興奮也有擔憂,這個擔憂實際上卡斯帕羅夫用他的實驗來驗證是多余的,為什么多余?很多專家做過類似的案例分析,我在這里不再贅述。
卡斯帕羅夫下來以后,他與另外一臺計算機一起,和深藍又進行了博弈。在博弈過程中,卡斯帕羅夫認為他和一臺機器結合在一起,還不如他一個人和深藍進行博弈,1+1沒有大于1,而是1+1小于1。這個現象給大家一個錯覺,原以為人和機器結合在一起形成比人更強大的力量,結果適得其反,尤其是在智力上,在生理上。汽車、飛機這些傳統運輸工具已經把人的體力進行了革命,但是在智力上卻沒有做到類似的工作。
第二個是沃森。這個系統是IBM開發的又一個非常厲害的人工智能產品,但這個產品只能對固定式、確定式的問題進行快速、準確、大容量的搜索和回答,對主觀性、描述性問題往往回答得不是太好。因為人類對這兩個“How”和“Why”沒有很好地回答,機器代替人類,目前看來還是比較遙遠的夢想,這個夢想在智能醫療上進行了驗證,現在IBM在醫療上做得不是太理想。
第三個是阿爾法狗。它分別在圍棋和游戲當中取得了令人矚目之成績,但是它們同樣也存在著一個問題:計算和認知隔離,只有計算沒有認知。通過這三個系統和產品,我們可以看出目前人工智能發展存在的主要缺點及不足。
我們認為,未來的趨勢是人和機器進行融合的時代,這個時代分為以下幾個部分:深度開發人類的潛能,比如說人的洞察意識,人的認知;第二個是要把機器的計算和人的配合結合在一起,不是為了快,不是為了精確,不是為了更大的精確容量而進行評比,而是為了更好地與人結合。我希望在座的企業家、投資人和用戶一定要關注這個,因為你的產品再高檔、再牛,如果沒有黏性,再好的人工智能產品也就是一個廣告,也就是一個阿爾法狗,阿爾法狗就是一個大廣告,因為它不實用、不落地。所以,未來的人工智能發展將以人機融合、智能的貼合度、混合的密切程度來衡量。它主要表現在幾個方面:
第一,主動推薦。未來的產品一定要有主動性,什么叫主動,什么叫自主?這個概念我問了很多人,很多人都回答不了。其實這個問題非常抽象,自主和主動這種產品一定包含心理學,甚至包含哲學。比如,主動包括了記憶,但存儲不是,存儲是精密的,記憶是抓特征的,它包括了期望、匹配、選擇、控制等一系列模塊。所以主動系統非常復雜,目前我們碰到的系統里邊能做到主動的非常少,因為在咱們的團隊里邊大部分都是理工科,剛才我聽了一下,說是博士多少人,我給大家說,剛才我說的那三個系統,深藍、阿爾法狗還有阿爾法星還有IBM的沃森,他們的團隊里面有大量的復合型人才,阿爾法之父是劍橋大學計算機系的研究生,他特別喜歡圍棋和國際象棋,而且對經營管理和商業有濃厚的興趣,他是非常復合的人才。在這些好的系統里面一定要有復合型人才的參與,而不僅僅是博士、碩士,而不僅僅是海歸,如果沒有復合型人才,大家要小心。
第二,交互學習。這個復合程度如何有機結合在一起,表現在一個很重要的特點就是交互的學習。一個系統如果沒有非常好的學習性,只是人類的學習性,而不是機器的學習性,因為現在大家看很多學習,動不動是機器學習,循環神經網絡之類,大家注意,那是個隱喻,并不是真正的學習。人類的學習和機器學習最大的不同,人類學習能夠產生一個范圍不確定的隱性的知識和秩序,這個東西機器學不來的,這種隱性的東西造成意料之外的事情。比如一些孩子的成長過程中,今天學了一個概念,他們會在你意想不到的地方使用這種概念,機器做不到,機器很難形成隱性的知識。
第三,高效容錯。這個能力是人與人之間打交道時天然具有的一種能力,而機器恰恰就非常欠缺這種人機容錯的能力,它非常的規則、非常的概率、非常的統計,但是它很少容錯。這就造成人機之間的大范圍或深度的割裂。所以說,現在人機交互最好的產品是什么?就是它,目前在這個星球上人機交互最好的一個案例——手機。你用手機的時候,從來不會和它過不去,所以很多大型的人工智能,它的切合度非常差。
第四,混合決策。在所有的人機融合過程中,混合決策里邊有很重要的特點,就是人帶有責任性、帶有風險性,機器沒有,機器沒有任何的責任、沒有任何的風險,它決策的結果敢不敢用還是由人來定。所以這四方面造成人機融合里邊非常大的困難。大家在選擇好的項目、好的產品、好的系統的時候,也要考慮這四個方面。
我們對人機結合有三個認識:第一個認識是人機交互,第二個是人機融合,第三個深度測試感知。人機交互很簡單,就是脖子(圖)以下,人的生理和機器的物理進行結合,包括可達域、視域、聽域,這種就叫做人機交互。對于脖子以上,人的大腦和機器的電腦進行融合的時候叫做人機融合,人機智能融合。目前最差的是人機智能融合,而研究人機智能融合的切入點實驗室在做深度態勢感知。
剛才幾位嘉賓在談整個投資形勢和行業結合的時候,有一位嘉賓提到了態勢,大家注意,態勢感知非常重要,有了視感、有了態感,能夠感、能夠知,這個事情就好辦了。我們把深度測試感知分成了五大塊:第一是深度,第二是態空間,狀態空間,第三個是趨勢,第四個是感覺,第五個是知覺。它是人機融合的切入點,它涉及的范圍非常廣,不但涉及到數理和物理,而且涉及到管理、生理和心理,以及像法理等等這些環節,它是一個復合型的概念。
目前我們深度測試感知了一下當前的人工智能發展,我們做了一個小小的比喻,可能不是很恰當:第一,計算智能,目前認為現在的計算智能就像第一個圖叫做刻舟求劍,試圖用過去的數據來描繪未來,這是很可怕的一個陷阱。第二,感知智能,我們比喻成盲人摸象,只知一點,不知全局。第三,認知智能,我們叫做朝中丞相,簡單的切換,沒有產生更厲害的,大家期望得到的東西。第四,塞翁失馬,一個項目經理能夠產生塞翁失馬的洞察力,能不成嗎?這是我們給大家的建議。
人機融合對未來產業的影響,我給大家做一個簡單的展望。
第一,關于5G它的發展,更大的帶寬、更快的速度、更低的延時以及更高的可靠性,它的本質就是在人機融合里面,把人、機和環境變成一個大系統來看。人、機、環更重要的是人,什么樣的人,包括設計師、用戶、管理者、投資者都是人。機包括兩塊,一個是你的系統或產品,第二個是機制、機理,機制是管理科學,機理是科學方面。第三個是環境,包括自然環境、社會環境以及團隊的協同環境,任務環境、目標環境,這些都是環境。所以人、機、環是解開人機融合的一把重要的鑰匙。
人機共融可以實現未來的產業互聯,它主要體現在以下這幾個方面:第一,精準的感知,第二,深刻的畫像,第三,自然的交互,協同的感知和計算算機的融合,包括5G結合在一起實現更快、更高、更強。
人機融合的布局將會影響整個社會的發展,從人的飲食起居到國民經濟,這是一個非常重要的領域,在這個領域里面,我們對To B創業的建議有三塊:一是要找對人,要找到復合型的人或復合型的團隊,除此之外,還要有一項特別強,在某一個單項方面一技絕勝,把對手甩得遠遠的,未來顛覆性創新在復合型人才或者邊緣的交叉上。二是要產生正確的機制,不但要有好的機器產品和系統,還要有良好的管理機制,這個機制對保障整個團隊的運行和系統的穩定性、可靠性非常有幫助。三是好的環境,有無良好的上下游環境和發展空間等。
在這兒給大家強調一點,現在技術和資本的矛盾愈演愈烈,周圍有很多朋友抱著非常好的技術,不敢讓他們(獵云網注:指資本)參與。我問過他們,他們說怕被“綁架”,不知道大家理解不理解?資本希望短期內有回報,但是這種迫切性往往是很多技術不敢主動出擊,不敢積極地容納。同樣,一些好的產品和技術需要鏈,需要資金鏈、物質鏈、供應鏈,更重要的是需要認知鏈。一定要有認知鏈,關鍵核心的東西是塞翁失馬這個洞察,你得透過表面現象看本質,有這個能力再下手,可能更準確、更可靠、更穩定。如果養成不了這種習慣的話,對于很好的技術,在你眼里很可能就是一塊石頭,它不是一塊玉。所以通過我個人的一些體驗或者一些感覺,我提出一個想法,大家一定要洞察,除了計算、算計和感知、認知以外,更重要的是形成洞察,形成洞察以后會產生意想不到的結果。
另外,還有一個現象,在人機融合里面,其實人更多做一些正確的事兒,把握方向,它更關注勢,把握趨勢。機器要正確地做事兒,它關注態,狀態空間,能夠算得快、算得準。而人把握方向,有點像老婆和老公的關系,老婆在家里一定要把握方向,老公好好干活,這是對人機融合的一個膚淺的理解。
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原文標題:北京郵電大學劉偉教授:人機融合與混合智能的新應用場景
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