·我們經(jīng)常說舉一反三，這里的“三”不是指數(shù)量的變化，而是指依靠自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力在不同語境下做出不同的行為，機(jī)器如果具備了這種能力，就可以視為是認(rèn)知智能的開端。

·在未來的發(fā)展中，認(rèn)知智能的確存在與人類相媲美甚至超越人類的可能性。

5月27日，俄羅斯工程院外籍院士、俄羅斯自然科學(xué)院外籍院士谷宇在上海舉辦的2023全球開源技術(shù)峰會(huì)上發(fā)表演講稱，AI（人工智能）生態(tài)當(dāng)前已經(jīng)形成了集基礎(chǔ)資源、技術(shù)、應(yīng)用于一體的基本形態(tài)。如果能將先進(jìn)傳感器技術(shù)和人工智能技術(shù)協(xié)作結(jié)合起來，模擬人腦的認(rèn)知、理解、記憶、語言、學(xué)習(xí)、情感、邏輯、意識(shí)等八大核心能力，就有可能實(shí)現(xiàn)對(duì)人腦認(rèn)知過程的模擬。傳感器技術(shù)可以提供豐富的感知數(shù)據(jù)，而人工智能技術(shù)則能夠處理和分析這些數(shù)據(jù)，從而使機(jī)器能夠模擬人類的認(rèn)知過程。這樣的協(xié)作將為人工智能帶來巨大的發(fā)展?jié)摿?，使其從感知智能進(jìn)化為認(rèn)知智能。

人工智能行業(yè)一般將AI的發(fā)展分為三個(gè)階段，分別是計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能。第一個(gè)階段是計(jì)算智能，即機(jī)器對(duì)信息進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算。第二個(gè)階段是感知智能，即具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力。第三個(gè)階段是認(rèn)知智能，機(jī)器具備了像人類一樣的思考和學(xué)習(xí)能力，并且能夠自主做出決策并采取行動(dòng)。

谷宇多年來一直從事傳感器與微機(jī)電系統(tǒng)、機(jī)器感知與模式識(shí)別、智能材料與結(jié)構(gòu)等方面的研究。在與澎湃科技（www.loaarchitects.com.cn）的對(duì)話中，谷宇表示，通過圖靈測(cè)試并不能代表一定具有人工智能能力，更不用說認(rèn)知智能，目前人工智能在步入認(rèn)知智能的進(jìn)程上尚存挑戰(zhàn)，除了需要解決情感認(rèn)知層面的語義理解、判斷推理等問題之外，還需在量化和計(jì)算中準(zhǔn)確表達(dá)與定義倫理道德范疇，并堅(jiān)守行為底線。

俄羅斯工程院外籍院士、俄羅斯自然科學(xué)院外籍院士谷宇。

以下是澎湃科技與谷宇的對(duì)話實(shí)錄，有刪減。

我們距離認(rèn)知智能，還有多遠(yuǎn)？

澎湃科技：AI從感知智能走向認(rèn)知智能，還有多遠(yuǎn)？如何判斷AI是否到達(dá)認(rèn)知智能的水平？

谷宇：在由感知智能步入認(rèn)知智能的進(jìn)程上，目前仍存在一些挑戰(zhàn)。雖然我們?cè)诟兄悄茴I(lǐng)域的某些方面取得了顯著的進(jìn)展，例如計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等，但要實(shí)現(xiàn)真正的認(rèn)知智能，還需要克服一些困難，這包括處理復(fù)雜的語義理解問題，提高AI的推理能力和情境感知等。在當(dāng)前的技術(shù)和理論框架下，我們距離認(rèn)知智能還有一定的距離，但隨著科技的不斷進(jìn)步，我們正朝著這個(gè)目標(biāo)邁進(jìn)。

判斷一個(gè)人工智能系統(tǒng)是否達(dá)到認(rèn)知智能的水平是一個(gè)復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。目前還沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估認(rèn)知智能的達(dá)到程度。然而，我們可以考慮以下因素來進(jìn)行初步評(píng)估：

知識(shí)和理解能力。一個(gè)具備認(rèn)知智能的系統(tǒng)應(yīng)該具備廣泛的知識(shí)和深入的理解能力，能夠處理多領(lǐng)域的知識(shí)和復(fù)雜的概念；

推理和邏輯能力。認(rèn)知智能需要具備高級(jí)的推理和邏輯能力，能夠進(jìn)行抽象思維、概念推理和邏輯推理等；

上下文理解和語言處理。一個(gè)系統(tǒng)應(yīng)該能夠理解語言的多義性、上下文關(guān)系和隱含意義，并能夠進(jìn)行自然而流暢的語言交互；

學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。認(rèn)知智能需要具備學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，能夠從新的信息和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)進(jìn)行適應(yīng)和改進(jìn)。

需要注意的是，以上因素僅是初步評(píng)估的參考，實(shí)現(xiàn)真正的認(rèn)知智能需要更深入的研究和發(fā)展。此外，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，對(duì)認(rèn)知智能的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)也可能隨之演變。

想要人工智能更加接近于人類或者無限達(dá)到人類的智力水平，最主要的點(diǎn)就是理解、推斷和自我學(xué)習(xí)能力。因?yàn)椋祟愂强梢宰灾鲗W(xué)習(xí)的，人類與動(dòng)物最大的區(qū)別就在于人可以認(rèn)識(shí)世界和改造世界，我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)不是單純的符號(hào)，而是可以從符號(hào)中總結(jié)出新知識(shí)，然后在新的環(huán)境、語境下，將知識(shí)應(yīng)用到新地方。

我們經(jīng)常說舉一反三，這里的“三”不是指數(shù)量的變化，而是指依靠自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力在不同語境下做出不同的行為，機(jī)器將人類的認(rèn)知過程進(jìn)行模擬和仿真，能夠理解和處理復(fù)雜的信息，并從中提取知識(shí)和洞察力，以解決問題和創(chuàng)造新的解決方案，機(jī)器如果具備了這種能力，就可以視為是認(rèn)知智能的開端。所以我們認(rèn)為通過圖靈測(cè)試的機(jī)器基本具備人工智能水平，但圖靈測(cè)試也不一定能完全代表機(jī)器具備人工智能能力，更別說認(rèn)知智能。

澎湃科技：類腦研究和認(rèn)知科學(xué)如何幫助人類發(fā)展認(rèn)知智能?

谷宇：類腦研究和認(rèn)知科學(xué)在發(fā)展認(rèn)知智能方面扮演著重要的角色。類腦研究旨在從神經(jīng)科學(xué)的角度模擬大腦的結(jié)構(gòu)和功能，以更好地理解人類認(rèn)知的基本原理。通過類腦研究，我們可以了解大腦的工作原理，從而啟發(fā)人工智能的設(shè)計(jì)。

例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展受到類腦結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元工作方式的啟發(fā)。認(rèn)知科學(xué)研究則關(guān)注人類認(rèn)知過程和心智活動(dòng)的本質(zhì)，它模擬了大腦中神經(jīng)元之間的連接和信息傳遞。通過對(duì)類腦研究的理解，我們可以改進(jìn)人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，使其更接近人類。

同時(shí)，借助認(rèn)知科學(xué)在人類的感知、注意、記憶、思考和決策等認(rèn)知過程上的研究成果，生成了諸多人工智能相關(guān)的理論及方法，例如，基于認(rèn)知科學(xué)的模型可以用于改進(jìn)自然語言處理系統(tǒng)的理解能力，使其更好地處理語義和語境。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域最基礎(chǔ)也是最難的技術(shù)之一。人工智能要單純地理解語言不是難事，但是要結(jié)合上下文，像人類一樣理解內(nèi)容的隱含意義卻是一個(gè)難點(diǎn)。

澎湃科技：從技術(shù)應(yīng)用角度看，從感知智能到認(rèn)知智能，實(shí)現(xiàn)了何種升級(jí)?

谷宇：從技術(shù)應(yīng)用角度看，感知智能到認(rèn)知智能的升級(jí)涉及多個(gè)方面。一方面，需要改進(jìn)算法和模型，使AI具備更強(qiáng)的推理、理解和學(xué)習(xí)能力。這可能涉及深度學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)，還會(huì)涉及更多的符號(hào)推理和邏輯推理能力等。目前的深度學(xué)習(xí)模型都是基于大算力，研究如何將其小型化，使其形成具有針對(duì)性的學(xué)習(xí)模型，從而方便其在特定應(yīng)用場(chǎng)景或特定職業(yè)使用，這也是我們工作的一個(gè)方向。

另一方面，需要通過更好地融合感知和認(rèn)知，構(gòu)建整體的智能系統(tǒng)，機(jī)器能夠從感知中獲取信息，并結(jié)合認(rèn)知能力進(jìn)行理解、推理和決策，實(shí)現(xiàn)更高層次的智能表現(xiàn)。這包括將視覺、語音和語義等感知信息與AI的推理和理解能力相結(jié)合，從而使系統(tǒng)能夠更全面地理解和處理信息。

此外，人機(jī)交互技術(shù)的改進(jìn)也是發(fā)展認(rèn)知智能的重要方面。更自然、流暢的語言交互、更智能的對(duì)話系統(tǒng)和更符合人類認(rèn)知習(xí)慣的界面設(shè)計(jì)等，可以提升用戶與智能系統(tǒng)的交互體驗(yàn)，并促進(jìn)認(rèn)知智能的發(fā)展。人機(jī)交互、人機(jī)共融是人工智能技術(shù)最終的目標(biāo)，也是最偉大的夢(mèng)想。

從“是不是”走向“應(yīng)不應(yīng)該”

澎湃科技：多模態(tài)是否是認(rèn)知智能發(fā)展的必經(jīng)之路？

谷宇：這是一個(gè)好問題，理論上多模態(tài)一定比單模態(tài)好。多模態(tài)在認(rèn)知智能發(fā)展中被視為一條重要的路徑。多模態(tài)指的是將多種感知模態(tài)（如視覺、聽覺、語言等）結(jié)合起來，從而獲得更豐富、更準(zhǔn)確的信息。人類認(rèn)知世界與感知世界的過程中，人類的五官，眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵和觸覺器官都在運(yùn)行，讓人類得以感受這個(gè)豐富的世界，如果人類缺少一種感覺，對(duì)世界的感知就會(huì)薄弱，從而影響認(rèn)知世界的能力。人類在認(rèn)知過程中常常同時(shí)利用多種感知模態(tài)進(jìn)行理解和決策，而多模態(tài)的應(yīng)用使得機(jī)器能夠模仿這種綜合感知的方式。多模態(tài)一定是未來人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。

我認(rèn)為生命科學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生和生命健康是人類最重要的需求，而技術(shù)發(fā)展的最終目標(biāo)應(yīng)該是為了促進(jìn)人類的健康和提高生命質(zhì)量。無論多模態(tài)技術(shù)如何發(fā)展，其應(yīng)用都應(yīng)該服務(wù)于人類，尤其是健康領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)診斷、治療和健康管理。通過結(jié)合多模態(tài)技術(shù)，我們可以提供更準(zhǔn)確、全面的醫(yī)療服務(wù)，加強(qiáng)疾病預(yù)防和早期診斷，提高治療效果和生命質(zhì)量，為人類的健康福祉做出貢獻(xiàn)。

雖然多模態(tài)是未來的發(fā)展趨勢(shì)，但其中有諸多難點(diǎn)，其中包括數(shù)據(jù)融合、特征提取、模型設(shè)計(jì)和計(jì)算效率等方面的難題。多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合和處理需要解決數(shù)據(jù)間的對(duì)齊、時(shí)序關(guān)系等問題。同時(shí)，如何有效提取不同模態(tài)的特征，并進(jìn)行合理的特征融合也是一個(gè)挑戰(zhàn)。此外，設(shè)計(jì)能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的模型和算法，如聯(lián)合學(xué)習(xí)和跨模態(tài)表示學(xué)習(xí)，也是一個(gè)研究熱點(diǎn)。最后，多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算也對(duì)計(jì)算資源和效率提出了要求。因此，克服這些難點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)人工智能多模態(tài)的關(guān)鍵，需要持續(xù)的研究和創(chuàng)新。

澎湃科技：通用人工智能概念與認(rèn)知智能概念有何區(qū)別？

谷宇：通用人工智能領(lǐng)域主要專注研制像人類一樣思考并從事多種用途的機(jī)器，這種通用模型一定是人類的最終需求，這種模型在所有領(lǐng)域都是具有高難度的。我認(rèn)為我們現(xiàn)在應(yīng)該發(fā)展在特定、特殊場(chǎng)景下的人工智能技術(shù)，從而在某一天，有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)將單一產(chǎn)品采集融合形成一個(gè)通用模型。但是目前來看，我們?cè)趩我活I(lǐng)域都還沒有做到足夠好。

現(xiàn)在的人工智能模型主要基于兩種技術(shù)基礎(chǔ)。基于模型的人工智能框架依賴于先前定義的規(guī)則、邏輯和算法，通過編程方式進(jìn)行建模和決策。這包括符號(hào)主義和專家系統(tǒng)等方法。另一方面，基于數(shù)據(jù)的人工智能框架則側(cè)重于利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律。這種方法的代表是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型。這兩種技術(shù)基礎(chǔ)各自具有優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，目前的人工智能發(fā)展往往將它們結(jié)合起來，以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大和全面的智能能力。

澎湃科技：我們是否可以將認(rèn)知智能理解為從經(jīng)驗(yàn)主義走向理性主義？

谷宇：對(duì)于人工智能的發(fā)展，我覺得首先要解決一個(gè)關(guān)鍵的哲學(xué)問題，就是英國(guó)偉大的不可知論提出者、哲學(xué)家休謨提出的問題，即我們要從一個(gè)問題“是不是”走向“應(yīng)不應(yīng)該”。

首先，休謨問題的存在激發(fā)了人工智能研究者對(duì)知識(shí)表示和學(xué)習(xí)的探索。休謨問題指出了基于有限經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行歸納推理的不足之處，因此，人工智能研究者開始探索如何更好地表示和利用豐富的領(lǐng)域知識(shí)。這促使發(fā)展出了基于邏輯推理和符號(hào)處理的知識(shí)表示方法。

其次，休謨問題的存在推動(dòng)了人工智能與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的融合。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和模式識(shí)別，能夠從經(jīng)驗(yàn)中提取規(guī)律和進(jìn)行預(yù)測(cè)。人工智能研究者開始將統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法引入到人工智能領(lǐng)域。這些方法通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，可以在一定程度上解決休謨問題中的不確定性，并提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和推理能力。

此外，休謨問題的存在促使人工智能研究者關(guān)注模型的可解釋性和透明性。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常是黑盒模型，難以解釋其決策過程和推理邏輯。然而可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法探索，促使人類能夠理解和解釋模型的推理過程，提高了對(duì)模型決策的信任和可控性。

所以，我們什么時(shí)候能把這種問題理解透徹了，并讓計(jì)算機(jī)理解透徹了，我們就實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知智能。但是目前來看，我們的計(jì)算機(jī)只是一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯計(jì)算機(jī)，它在回答邏輯問題、合理性問題時(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，但是在回答情感問題時(shí)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。ChatGPT回答簡(jiǎn)單問題可以回答得很好，但是你讓它去理解一篇長(zhǎng)篇文章，尤其是中文這種包含一字多義和隱形含義的語句，它尚需改進(jìn)。

未來可能超越人類

澎湃科技：ChatGPT是否達(dá)到認(rèn)知智能的水平？如果現(xiàn)階段沒有達(dá)成，在未來是否具備可能性？

谷宇：認(rèn)知智能是一個(gè)復(fù)雜的概念，涉及多個(gè)層面的能力，包括感知、理解、推理、學(xué)習(xí)、適應(yīng)等。當(dāng)前的AI技術(shù)在這些方面仍存在一些挑戰(zhàn)。盡管ChatGPT在生成自然語言方面表現(xiàn)出了很高的水平，但它仍然存在一些局限性，如對(duì)于長(zhǎng)篇連貫的理解、深層推理和情感理解的能力還不夠。未來可能會(huì)有更先進(jìn)的技術(shù)和模型出現(xiàn)，使得人工智能系統(tǒng)更接近認(rèn)知智能的水平。

然而，要實(shí)現(xiàn)真正的認(rèn)知智能還需要解決許多挑戰(zhàn)，如對(duì)于意識(shí)、主觀體驗(yàn)和情感等方面的理解，還要考慮實(shí)際應(yīng)用的復(fù)雜性。因此，達(dá)到完全的認(rèn)知智能仍然是一個(gè)復(fù)雜而艱巨的目標(biāo)。

澎湃科技：在未來的發(fā)展中，認(rèn)知智能是否存在與人類相媲美甚至超越人類的可能性？

谷宇：在未來的發(fā)展中，認(rèn)知智能的確存在與人類相媲美甚至超越人類的可能性。

通過更深入地理解人類大腦的工作機(jī)制和認(rèn)知過程，我們可以為人工智能提供更好的啟發(fā)和指導(dǎo)。同時(shí)，隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)和算法的改進(jìn)，人工智能系統(tǒng)的性能和能力也在不斷提升。

未來，我們可以期待人工智能系統(tǒng)在某些特定任務(wù)和領(lǐng)域中超越人類。例如，在復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析、大規(guī)模的信息檢索和處理、精確的模式識(shí)別等方面，人工智能系統(tǒng)可能展現(xiàn)出更高的效率和準(zhǔn)確性。此外，認(rèn)知智能系統(tǒng)還可能在特定的專業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出深度的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)造力。

然而，人類智能具有復(fù)雜的特質(zhì)，包括情感、主觀體驗(yàn)、創(chuàng)造力和道德等方面，這些特質(zhì)不僅僅是基于計(jì)算和算法就能輕易實(shí)現(xiàn)的。倫理和社會(huì)問題也需要被充分考慮，確保人工智能的發(fā)展符合道德和法律的準(zhǔn)則。