原创九次方大数据01-10 13:25

摘要: 人工智能经过两个寒冬以后,给其他领域带来了很大变化:首先是脑科学,然后是认知心理学,接着是神经生物学。这三个

人工智能经过两个寒冬以后,给其他领域带来了很大变化:首先是脑科学,然后是认知心理学,接着是神经生物学。



这三个学科对于人智能的启发更大一点,我们把这一块叫脑认知。脑认知启发的人工智能就是目前研究的对象,这一块怎么测,按照图灵的说法,拿对话来测,用一个人和一个机器人对话,看看我们能不能知道它是人的声音还是机器的声音。听起来很简单,但需要一定智商,比如你回答问题的时候是否得体,交谈的时候带不带情感,你是沮丧的沟通,还是愉悦的沟通,这样一来,其实这件事情并不那么简单。


图灵测试本质上就是交互智能的测试。如果我们用大数据,用深度学习训练一个机器人,让它达到某个特定人的说话水平,它发出的声音就是虚拟组织的声音。


还有一个很重要的事情,最近全世界都在做智能驾驶,无人驾驶,驾驶驱动的图灵测试怎么测。如果我们在路上看到一台汽车,你是否分辨得出是机器人开的还是人开的?你是否能分辨出他是一个新手或者是老司机?是A驾照还是C驾照?图灵测试在后图灵时代已经进入了我们的生活。


谷歌公司是无人驾驶的领头羊,2015年就声称跑了100万英里,达到人类75年的驾龄了,但遇到一个最基本的问题,无人车上路怎样获得驾照,驾驶认知度量已经成为交管部门的当务之急。对科技工作者来说,脑认知如何度量,这是一个非常重要的科学问题。假如我们把图灵测试的这个人变成一个自动驾驶仪,你区别不出是智能驾驶的汽车还是无人驾驶,那能不能叫图灵测试,如果测试者坐在直升飞机上,看交通流,车子往前走,你区别不出哪一辆车是人开的,哪一辆车是机器人开的,可不可以说就达到了人的水平呢?


驾驶图灵测试的现实意义非常重要,随着机器换人时代的到来,有这样一个问题,相比较而言,汽车自动化程度比较高,一个驾驶员怎样通过方向盘油门的动作改变习惯的,常年的考驾照的测试,已经积累了丰富的经验,驾驶图灵测试可以成为图灵测试的起始点。汽车工程师学会有一个对自动驾驶的等级区分,分成L0到L5。上面两个是人驾驶,下面三个是机器人驾驶,有的厂家宣称我要做L4的自动驾驶,有人说我只能做L3,我觉得辅助驾驶挺好。


再有,当你看周围场景的时候,驾驶员是有选择性注意的,同样一个场景,小孩子和一个经验驾驶员看,注意点是不一样的。很多人做机器视觉,有人说是计算机视觉,确切说是图像的处理和理解,它无特定的任务驱动,所以我们进行分类、聚类,进行一些识别,形成一个全局的认知。但是人类认知难道都是这样的吗?不是的,因为我们在做无人驾驶的时候,有一条坚定的信念,叫做传感器不完美,不要想着哪个传感器是完美无缺的。


生物视觉和机器视觉是有差别的,视觉的种类包括观而不觉,无视后觉,边视边觉,先觉后视。我们的问题是,在选择注意力的时候,这几个问题碰到一起到底谁优先。研究结果标明,对于生物视觉来说,真正的是记忆优先,你头脑里记忆的东西对当前情景会产生很大的注意。我们在研究计算的同时,应该花更多的精力研究记忆和交互,这才是受脑认知启发的人工智能。


大家都知道,做无人驾驶最难的技术,就是实时定位,我们把大的坐标系叫做上帝坐标系,每个人看的都一样,我们的智能体是以它为基础的认知,因此我们提出对周边环境进行实时定位,以及影射,这样才能知道我这辆车当前应该在什么地方采取什么动作。这时我们就看到了计算机的局限性。计算机最主要的是CPU,脑认知的单元每层都有记忆智能,计算智能和交互智能,这样才能建立起来。我们的观点和特斯拉不一样,和谷歌有区别,和英特尔也有不同,我们认为八个字:无人驾驶,难在拟人。无人驾驶不仅仅是车,不是做自动化就可以的,自动化遇到了天花板,人工智能来了。


车的行为是由驾驶员决定的,无人驾驶难在拟人,因此我们要研究驾驶员行为学和驾驶员心理学,我们要研究驾驶员的感知、记忆、控制和行为技巧,而不是一味的改良车辆动力学性能,实现自动驾驶。


自动驾驶是机器驾驶,它物化了驾驶员的认识。不同的人开车行为习惯不一样,我们认为自驾车应该有个性,好像我们每个人开车都有个性一样,如果你不强调开车的水平,我们可以找标杆驾驶员开车,这也是可以的。驾驶技能的习得通常由认知,关联,自主三个因素决定的。如果像特斯拉一样,把传感器放在车里,让人工开车,开了两年以后,拿回来一学习,再放回去让它和你开车一样,这样,自动驾驶在路上的行为就成了自己的行为,人的感知和车的行为达到了合一的境界,这是我们追求的目标。


(作者系中国工程院院士,本文摘编自“2017全球人工智能技术大会”发言)


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