“小數(shù)據(jù)”逐漸熱門，背后是技術(shù)演進的自然結(jié)果還是“大數(shù)據(jù)”碰壁后的重新選擇？認知智能世界里的“暗物質(zhì)”是什么？我們該如何期待和思考通用人工智能？

“我們是世界上比較早研究大數(shù)據(jù)問題的團隊，差不多在17年前（2004年）就開始做大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究。研究了大概三四年以后就發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存在一些固有的問題，當(dāng)時預(yù)見到這些問題用感知智能是無法解決的。后來我們就開始嘗試范式轉(zhuǎn)換，從2009年開始研究認知智能?！苯眨本┩ㄓ萌斯ぶ悄苎芯吭撼?wù)副院長董樂接受澎湃新聞（www.loaarchitects.com.cn）采訪時表示。

北京通用人工智能研究院定位為非營利性的新型研發(fā)機構(gòu)，由北京市政府、科技部支持共建，北京大學(xué)、清華大學(xué)等單位合作支撐，由全球著名計算機視覺專家、統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)家、人工智能專家朱松純教授于2020年籌建并擔(dān)任院長。其目標(biāo)是實現(xiàn)具有自主的感知、認知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行和社會協(xié)作能力，符合人類情感、倫理與道德觀念的通用智能體。

董樂闡述道，目前大家看到比較多的AI采用的是“大數(shù)據(jù)+算力+深度學(xué)習(xí)”范式，屬于感知層的智能，在真正產(chǎn)業(yè)落地時，當(dāng)前的感知智能遇到了很多問題，比如只能做特定的人類事先定義的任務(wù)，存在長尾效應(yīng)、訓(xùn)練成本高的問題，大量數(shù)據(jù)標(biāo)注牽扯到隱私與安全性問題，此外還存在模型的不可解釋、不能交流、算法偏見等各種問題。

“現(xiàn)在大家慢慢形成了共識，認知智能可能才是下一個10年人工智能要重點發(fā)展的方向?！倍瓨方淌诒硎?。

怎么理解認知智能與感知智能？

“烏鴉范式”和“鸚鵡范式”

日本一位野生動物學(xué)家采集了野生烏鴉的很多日常生活習(xí)性視頻。他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)野生烏鴉來到城市，它需要堅果飽腹但又沒有辦法打開堅果。這時，它有個很偶然的發(fā)現(xiàn)，把堅果扔到路上，汽車開過去后堅果被碾碎了，就可以直接過去吃。

但它在去吃的過程中又面臨一個新問題，馬路上很危險，它要怎么完成這個任務(wù)？很聰明的是，它又發(fā)現(xiàn)信號燈，當(dāng)紅燈的時候，所有車都停下來，它就把堅果扔到斑馬線上，堅果被車輪碾破，等信號燈指示，車都停了再下來把堅果吃了。

“所有這一系列動作都是它自主完成，通過要解決一個任務(wù)——安全吃到堅果，它進行了觀察、推理，發(fā)現(xiàn)了交通的規(guī)律，然后去執(zhí)行和決策。我們把這稱之為‘烏鴉范式’，即“小數(shù)據(jù)，大任務(wù)”范式。它沒有很高的訓(xùn)練成本，也不需要太多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但它要完成一個任務(wù)目標(biāo)，所以它是由任務(wù)驅(qū)動的。”董樂說道。

與“烏鴉范式”相對的就是“鸚鵡范式”，鸚鵡需要大量的數(shù)據(jù)反復(fù)訓(xùn)練，教給他什么它就說什么。它可以不斷重復(fù)，但并不理解其中含義，它不能反映現(xiàn)實中的因果邏輯，是“大數(shù)據(jù)，小任務(wù)”范式。

在認知智能視野下，人工智能系統(tǒng)的三個關(guān)鍵要素是“架構(gòu)、任務(wù)和數(shù)據(jù)”。董樂認為，相比于感知智能所強調(diào)的“數(shù)據(jù)、算力和模型”，這是又向前演進了一步。其中，架構(gòu)最重要?！熬拖衽袛嘁粋€人的能力，并不是來自他掌握了多少知識，而是他有很完整的知識構(gòu)建模型能力，那么即便目前擁有的知識不夠多，但到一個新的領(lǐng)域，有了這樣健全的架構(gòu)也可以迅速習(xí)得新知識。我們認為架構(gòu)是基礎(chǔ)，任務(wù)是關(guān)鍵，在這個過程中數(shù)據(jù)起了一部分作用，但并不是全部的作用?！?/p>

比如訓(xùn)練AI完成椅子識別的任務(wù)。如果按照感知智能深度學(xué)習(xí)的范式，需要把大量椅子圖像中的特征標(biāo)注出來，再讓AI學(xué)習(xí)。但此后，遇到異形的椅子，依然會出現(xiàn)難以識別的情況?！安还馐菃渭兊奈矬w識別，在包括無人駕駛和醫(yī)療等領(lǐng)域，都會遇到類似的問題?！倍瓨繁硎尽?/p>

但人不需要看過很多椅子也很容易做出是否是椅子的判斷，人是如何做的呢？

董樂概括道，“我們?nèi)藭堰@個任務(wù)從單純的物體識別問題上升到對任務(wù)的理解的高度。通過視覺感知和物理想象進行判斷，也就是說我們看到它，就可以想象它能不能承受讓我安全地坐，以及坐上去舒不舒服，就這么簡單?！?/p>

董樂曾在BEYOND國際科技創(chuàng)新博覽會的論壇中提到認知智能世界里的“暗物質(zhì)”。她認為，在日常生活中，我們很容易感知到視覺等感官的信息輸入，但這只是冰山一角?！霸诟泄俦澈蟮耐评?、想象其實發(fā)揮了巨大能量，我們將其稱作‘智能暗物質(zhì)’。我們會對物理和社會常識進行理解、推理，然后結(jié)合時空、因果模型作用在現(xiàn)實場景中，把感知和認知進行融合?！?/p>

AI可以學(xué)習(xí)人類這種把看不見的知識提煉出來的抽象能力，基于這樣“Dark Beyond Deep”的范式轉(zhuǎn)化，即通過少量數(shù)據(jù)完成“大任務(wù)”，以少量樣本、簡單標(biāo)注，做到舉一反百，以感知智能和認知智能相結(jié)合的方式來理解世界，探索智能“暗物質(zhì)”。

對于“小數(shù)據(jù)”逐漸熱門，背后是技術(shù)演進的自然結(jié)果？還是“大數(shù)據(jù)”碰壁后的重新選擇？董樂認為，兩個層面都有。

“我們不否定大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)在很多場景上確實有很大價值，但是在另外一些場景上怎么辦？同時還有數(shù)據(jù)問題，成本問題，能耗問題……用大數(shù)據(jù)去解決一些根本不用大數(shù)據(jù)就能解決的問題，其實是非常不科學(xué)的?！倍瓨穼ε炫刃侣劊╳ww.loaarchitects.com.cn）表示。

如果粗略對比鸚鵡范式烏鴉范式的效能，董樂說道，“鸚鵡范式可能是2:8，即通用能力大約只有20%，還需要按任務(wù)要求對80%的能力進行個性化定制；烏鴉范式則是8:2，通用能力達到80%，只有20%的能力需要按任務(wù)要求進行優(yōu)化迭代。”

對于是否認可人工智能前進道路中類腦智能的研究路線，董樂對澎湃新聞（www.loaarchitects.com.cn）談到，“如果拋開要解決的問題和任務(wù)，單純討論一個技術(shù)范式或者說一種路徑，我認為意義和價值都不大。每一條技術(shù)路徑都有它探索和研究的某種必要性，單純?nèi)フf哪條路徑可能有問題，或者有人有質(zhì)疑，這都不足為奇，關(guān)鍵的是要解決什么問題，要把任務(wù)確定好。”

董樂以登山做比喻，從山腳往山頂有很多路，周圍的風(fēng)景也不同，過程中要解決的問題也不一樣，現(xiàn)在從山底下往上看的時候，沒有辦法去評判哪條路是最好的?？赡苤挥姓嬲搅松厦嬉院螅倩剡^頭來思考這個問題。

通用人工智能是像人一樣的“人造智能”嗎？

2014年，物理學(xué)家斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking）在接受英國廣播公司（BBC）采訪時曾表示了對一個“像人”的人工智能的擔(dān)憂，“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當(dāng)人工智能發(fā)展完全，就將是人類的末日。”

此后幾年，霍金也在多次演講中表達了這樣的看法。2017年，霍金在接受英國《泰晤士報》采訪時更是發(fā)出警告，“人工智能進一步發(fā)展便可能會通過核戰(zhàn)爭或生物戰(zhàn)爭摧毀人類。人類需要利用邏輯和理性去控制未來可能出現(xiàn)的威脅?！?/p>

那么在當(dāng)下，我們在討論通用人工智能時指向的是霍金所擔(dān)憂的人工智能嗎？

中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸曾在第五屆中國人工智能大會上表示，“通用人工智能的發(fā)展是好事，真發(fā)展出來了也是喜事，但是這里不能把通用人工智能和強人工智能混淆?！?/p>

南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華曾在《中國計算機學(xué)會通訊》2018年第1期《專欄》里將“強人工智能”描述為，達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據(jù)自己的意圖開展行動的“人造智能”?！巴ㄓ萌斯ぶ悄堋眲t是希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，其實質(zhì)是行為智能和任務(wù)智能，本質(zhì)還是“弱人工智能”，類似于“高級仿生學(xué)”。

“人工智能技術(shù)現(xiàn)在所取得的進展和成功，是緣于‘弱人工智能’而不是‘強人工智能’的研究”，周志華稱，“從技術(shù)上來說，主流人工智能學(xué)界的努力從來就不是朝向強人工智能，現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)展也不會自動地使強人工智能成為可能?！?/p>

國際人工智能聯(lián)合會前主席、牛津大學(xué)計算機系主任邁克爾·伍德里奇(Michael Wooldrige)曾在2016年CCF-GAIR大會報告中說，強人工智能“幾乎沒有進展”，“幾乎沒有嚴(yán)肅的活動”(little progress, little serious activity)。

“通用人工智能是根據(jù)任務(wù)驅(qū)動，目前在有限邊界內(nèi)進行的，就像我們?nèi)艘粯?，人的能力也是有邊界的?！倍瓨穼ε炫刃侣劊╳ww.thepaepr.cn）表示。

什么樣才能達到真正所說的通用人工智能？董樂認為，實際上是一個使命，一個方向，它不斷讓智能體以更加通用化的方式解決問題。第一個體現(xiàn)是，智能體能夠具備普遍意義上的常識推理能力，大概百分之八九十的任務(wù)都能做到準(zhǔn)確理解、并能實現(xiàn)。第二是一項技術(shù)基本在具有同樣邏輯的場景中都能通用。

“例如在醫(yī)療、教育、金融，包括能源等領(lǐng)域都有大量的資源匹配的問題，決策者需要根據(jù)有限的信息實時做出預(yù)測，因此分析光快不行，要準(zhǔn)確，準(zhǔn)確以后還要全面，要分析出原因，這樣才能更清晰更合理，”董樂表示，“我們的認知AI通用智能體，它起到的作用實際上就是把這些綜合的信息，更合理化地給到需要的人手里，幫助決策者，更好、更公平地統(tǒng)籌、分配資源，做出最科學(xué)的決策?！?/p>

在當(dāng)下，很多企業(yè)也在借助人工智能完成智能化轉(zhuǎn)型。記者走訪中發(fā)現(xiàn)，對于要不要自建AI團隊，很多轉(zhuǎn)型中的企業(yè)是有猶豫的。 “目前會看到很多國家企業(yè)也都面臨這樣的問題，一個是數(shù)據(jù)能不能給，第二是自己的專業(yè)能力能不能夠?！倍瓨穼ε炫刃侣劊╳ww.loaarchitects.com.cn）表示。

董樂認為，“如果只是一個企業(yè)的應(yīng)用，應(yīng)該去跟專業(yè)團隊合作。AI人才本身很緊缺，成本很高，如果沒有很強的科學(xué)研究和工程化能力，最后會發(fā)現(xiàn)投入越來越多但產(chǎn)出不明顯。如果從企業(yè)戰(zhàn)略層面考慮要布局自己的AI團隊，這是另外一個問題。單純從結(jié)果的產(chǎn)出導(dǎo)向來說，我認為對于大部分的企業(yè)來說沒有必要組建自己的專業(yè)AI隊伍，找到一個優(yōu)秀的專業(yè)團隊，搭建好的合作模式，各自做各自擅長的事才是最優(yōu)解?！?/p>

談到AI對人類和社會福祉的幫助，董樂表示，實際上就是用技術(shù)的方式打破不平衡的、可能帶來浪費和損耗的資源分配方式，使社會整體的運轉(zhuǎn)效率得到智能化提升?！拔覀冋J為在未來50年必將產(chǎn)生人工智能與人類文明的碰撞與融合。其實對所有社會治理者，包括我們每一個人都要去思考，智能時代的社會，我們要去面臨什么？”