大数据时代的社会人与机器人

11月14日，我来到苏州华侨饭店，参加由中国人工智能学会青工委、中国人工智能学会社会计算与社会智能专委会和YOCSEF苏州联合主办的《大数据时代的社会人与机器人》论坛。

这个论坛的缘起，微信群起到了重要作用。10月底，中兴通讯首席架构师罗圣美在微信群里提出：“专家建议发起一个沙龙，畅谈大数据智能环境下的社会人和机器人。”中国人工智能学会青工委副主任张文强把他的倡议当成了一件要事来办。他在11月初给我打电话，说2014年“中国智能车未来挑战赛”正好11月15日在苏州附近的常熟举办，能否联合主办一个沙龙，集中讨论大数据时代的社会人与机器人议题?我接着打电话给中兴通讯云计算及IT研究院副院长董振江，他和罗圣美爽快地接受了出席演讲和讨论的邀请。而张文强已经邀请到了国防科大的徐昕教授和浙江大学的潘纲教授，我们的论坛基本就有了雏形。等我在各微信群里张贴会议预告时，中科院计算所上海分所的孔华威所长也表示兴趣。张文强就顺势邀请他也作为论坛的Panel嘉宾。这样，我们很快就通过微信群把论坛给攒成了。

这也是我作为中国人工智能学会社会计算与社会智能专业委员会秘书长，第一次与复旦大学机器人智能实验室主任、苏州市金阊新城管委会挂职副主任张文强，苏州信颐系统集成有限公司总经理、CCF YOCSEF苏州主席朱利民共同担任大数据论坛的执行主席。当执行主席的感觉跟主持沙龙还不一样，更有成就感。苏州市姑苏区科技镇长团团长、姑苏区副区长刘长青发表了欢迎辞。我是第一次听说还有科技镇长团，感到好奇。据我们微信群的群友，江苏省社情民意调查中心主任王思彤介绍，科技副县长、副镇长是江苏的一项举措，从高校、省级机关选派处级科级干部到基层挂职锻炼，提供服务。

大数据时代的智能交互问答

中兴通讯首席架构师罗圣美第一个登场，并开门见山地说，社会人与机器人之间要发生冲突和战争。人工智能发展的速度很快，超乎社会想象。他强调《第二次机器革命》书中的预言：人工智能会比工业革命以来的任何推动力都强大。事实上，在过去的短短几年年中，我们看到了google的无人驾驶、苹果的siri语言识别和分析助理、3D打印机、以及战胜人类的超级计算机Watson，但我们相信这不是计算机的最终形式，机器最终能像美国科幻片中一样和人类一样聪明，会和人一样思考和沟通交互。那么究竟如何让计算机与人类去沟通交互呢?这就是我们今天的主题：大数据时代下的智能交互问答，首先需要有知识积累、其次要懂人类语言、最后通过思考回答人类提出的问题，这是大数据时代人工智能最基本也是不可或缺的关键所在。

他秀出了一个产业地图。全球著名的科技大公司都在这个地图里，围绕着人工智能和数据处理进行研发。沃森为代表的智能交互技术处于这个未来产业地图的中心地带，沃森为代表的认知计算系统与智能问答分析是未来人工智能领域的一个重要部分。

罗圣美介绍，根据Gartner的产业周期曲线图，2013年自然语言问答技术正处于高速上升期。而问答系统的出现，标志着人机交互进入了新阶段。

接下来，他详细介绍了问答系统的发展历史：2008年，腾讯早期问答平台问问面世;2013年，腾讯问问智能客服上线;2011年，IBM Watson诞生，代表问答领域新的进步;到了2014年，Watson的目标已经从描述性分析-预测性分析-指令性分析一直发展到认知分析：即通过交互式学习方式，让分析能力逐步成长、提高认知的过程。

通讯运营商在问答系统的建构方面也不落后。2012年，中国移动开展了人工智能客户服务;2013年，中国电信打造了超人客服——还起了一个有科幻色彩的名字：虫洞语音助手：这是一款支持自然语言理解的人机对话、智能问答应用，可适用于智能手机，智能电视，智能手表等多个领域。

2014年微软亚太研究院发布了智能机器人“微软小冰”，小冰本质是智能搜索和服务系统。讯飞则开发了名为讯飞语点的智能语音助手。

最后，罗圣美讲到智能问答未来的实际应用。大数据时代的智能交互问答技术，发展趋势将是人工智能统一入口，集智能顾问、个人助理、智能机器人和智能客服为一体，目标是提供具有人类智商，能提供个人和商业决策的认知问答服务。

在互动讨论环节，徐昕教授问，智能问答系统距离图灵测试通过还有多远的距离?罗圣美回答道：沃森的最终目的是让机器拥有人的智能，代替人类的思考。虽然这还没有时间表，但发展速度是指数级的。

自主学习无人驾驶系统

2014年“中国智能车未来挑战赛”在论坛的第二天于常熟开赛，第二个出场的国防科技大学徐昕教授的报告颇受大家瞩目。徐昕教授说，15号常熟的智能车挑战赛，一共有22个车队，国防科技大学有3个车队，现在有的调试到夜里两点多。近来这些车都在比赛路段练习、学习。

徐昕在报告中指出无人系统的自主控制是无人系统利用自身的感知信息，自主完成行为决策、规划和运动控制的过程。自主控制能力是无人系统的核心能力，如何利用机器学习技术提升无人系统在复杂和不确定环境中的自主控制能力是近年来的一个研究热点。他的报告重点介绍了国防科技大学无人车课题组在无人系统的机器学习理论与技术方面的研究成果，包括序贯行为优化决策的增强学习、环境目标识别的深度学习和有关视觉计算方法等，结合无人车辆和移动机器人系统给出了有关仿真和实验结果。报告对今后的发展方向和研究思路也进行了分析和讨论。

据徐昕教授介绍，美国DARPA于2004年、2005年举办了沙漠区域的无人车大挑战比赛，2005年斯坦福大学的“Stanly”赛车第一个走完全程，耗时6小时53分，平均时速超过一小时30公里。2007年举行了城镇环境的自主车比赛(Urban Challenge)。

徐昕说无人驾驶系统在复杂环境下的学习是关键，需要实现实时学习控制，增强学习是主要方式。在互动环节，罗圣美问徐昕教授，无人车怎么倒车?徐教授说无人车的64线雷达系统是360度的，所以根本无惧倒车的挑战。

人机一体化：智能系统新趋势

浙江大学计算机学院潘纲教授是中国计算机学会普适计算专委会的秘书长，他一上来就在问哲学问题了，智能到底是什么?是“教育”创造不出来的能力么?

潘纲说：社会计算是人与人的互联，物联网是物与物的互联，脑机接口为人脑与机器的互联提供了新的手段。他说，人工智能新的思路是研究脑。因为“脑”是思维的载体，是高效精密的智能处理系统，作为信息交互的通道，脑机接口技术将促进脑与机器的相互学习、相互适应，使人工智能摆脱了纯粹机器智能的局限。

潘纲认为，目前研究强人工智能的较少，且受研究进展较慢所困。目前广义上的人工智能学者更多是面向应用或与应用结合很紧密，现在学术界与工业都很热的深度学习即是“实用派”。欧洲的人脑计划则在追求强人工智能的目标。他解释，因为我们现在机器智能水平没法全面达到“人”的智能，还是需要探索“类脑计算”。当前遵循图灵机计算模型与冯诺依曼体系结构的信息处理系统存在很大瓶颈，而生物脑在众多方面比现在的计算机存在重要优势，现有任何一个人工系统都难以媲美。随着近年来脑科学与神经科学的飞速发展，对大脑活动的测量手段日新月异，对大脑的认识正取得大量突破。

潘纲接着给大家展示了若干脑机接口领域给人们价值观造成相当震撼的实验。例如2013年Duke大学在老鼠脑与脑之间通讯的实验，左边的老鼠发现有获得奖励的压杆位置，通过“Brain-To-Brain”传输给右边老鼠，从而让右边的老鼠知道可获得奖励的压杆位置。2011年美国南加州大学还研发了大鼠记忆加工芯片。2013年，脑科学的另一个实验给老鼠植入了虚假的记忆。科学家操纵了老鼠的脑神经，让老鼠信以为真。

下面实例中感知觉增强的Rat Cyborg，通过机器视觉与生物行为的融合，使大鼠“认识”人脸、简单标志灯，“拥有”人类视觉认知能力。还通过机器听觉与生物行为的融合，使大鼠“听懂”人的语言，“拥有”对人类语言的理解能力。

脑机接口植入芯片让老鼠成为人的一种传感器，实现了人——鼠——机的一体融合。此外，人还可以通过意念控制蛋白质的表达，使未来用脑电波去控制药物的发放、用脑电波干扰身体内部的细胞或成为可能。类似的脑机融合实验，已经让四肢瘫痪的病人重获新生，美国对于老年帕金森病人等单一脑部病症可以通过植入芯片来恢复行动能力，完全可像正常人一样健步行走;甚至还可能通过脑电信号预测癫痫发作，启动电刺激阻断，防止病情发作。

在互动环节，又有嘉宾问图灵测试的问题，潘纲说要看人工智能是为了什么，如果是为了帮助人、为了完成一个任务，那么我们可不管实现过程而只问结果就行，也就是说用图灵测试这样基于行为结果的方式作为标准也可以。如果是为了达到强人工智能，在目前解决思路非常有限的情况下，那么模仿脑是值得尝试的。

“Mind-Control”的实例已经让大家感受到脑机接口的强大控制力，谁敢说，这种技术不会用于操控人类的思维呢?大家纷纷议论：这种技术用于治疗疾病会比较容易接受;伦理学有用武之地了;双刃剑，难以定论，看使用人和产生的效果定等等。

张文强提问，做了这么多实验，把自然的动物经过解剖、测试和训练，是否人为地造成非正常状态而获得了相关的数据和状态，这种情况是否合适?潘纲说，这是一个伦理问题，对动物来说，干扰它们的神经系统，伦理上还相对容易接受。美国军方DRAPA公开的资助项目做干扰人的神经活动的，主要是针对疾病康复与治疗。但是否有保密项目做干预正常人的，就不得而知了。

Panel 讨论 社会人与机器人的赛跑

本次论坛的 Panel讨论充满了火药味儿，上场嘉宾除了潘纲和徐昕教授，还有中科院计算所上海分所所长孔华威和中兴通讯云计算及IT研究院副院长董振江。孔华威所长兼任上海张江科技创业投资有限公司首席专家(负责ICT板块)和上海大数据产业联盟秘书长，手里还有3000万的投资额度，利用论坛的机会也跟在场的创业者进行了O2O的项目对接。

董振江副院长认为人工智能的研究分成两大类：一是像人一样思考和行动——研究人类如何思考的，机器模仿去做，过程像人; 一类是类人思考——机器达成人的行动结果，结果像人;中兴通讯云计算及IT研究院现在重点关注充分发挥机器的特点，实现人类能做甚至不能做的事情，可以比人类做得更好。例子很多。当前他们关注几个领域人工智能的研究：

(1)智能问答。个人认为用于专业领域的服务，大大节省人工服务，是当前最有前景的。如呼叫中心大部分可以转成自动问答，可以做到交互式。 7*24小时不间断服务，相信今后95%-99%的客服都由机器来承担;只有极少数的才由专家来答复。 基于开放域类似于siri的，到真正良好体验的服务，还需要相当长的时间，现在只是娱乐性地玩玩。

(2)个人助理。帮助你收集整理信息、推荐信息，甚至学习，做各种信息提醒;可以不断的积累变成真正的针对个人的专业助手;前景广阔;

(3)专业咨询服务。在某些专门领域，如法律咨询、医疗咨询甚至诊断、金融服务等上，基于大数据利用人工智能可以做得足够好，代替大部分的医生、律师。 这方面Watson正在做，这是一个非常大的发展领域。

(4)机器人。各类的专业机器人。

董振江院长说人工智能的发展在不断重新定义人工智能本身，人工智能在不断进步，带给人类惊喜，但也同时证明了它还不够智能。 技术呈指数发展，人工智能会超出很多人的预想，利用人工智能替代很多人能做的事情，甚至做得更好。但是真正实现像人一样的思考与行动，还需要相当相当长的路要走，这要复杂和困难得多。还看不到可以短期成功的可能性。 机器适合做强逻辑的事情，一旦一个东西的机理清晰了，机器利用其计算力和大数据，就可以做好，甚至比人类做得更好。我们重点应该放到这类的事情上，而不是模仿人做事，毕竟各有所长; 机器具有意识也许是个永恒的话题。我们现在可能认为机器具有什么能力就算有意识了，真到那个时候，人类可能会认为那不算有意识。机器真正意义上的自我繁殖，与上个“意识”一样具有争议。

而孔华威所长显然不同意这种“渐进务实派”观点，他认为大数据将带来机器智能的飞跃，而人类在这场赛跑中不可能赢得胜利。人工智能的机器，具有强大的记忆力的算法，更可怕的是算法的自学习，必然使得机器有朝一日超过人类。孔华威说，计算机用短短几十年的发展，走完了人类几百万年的进化历程，摩尔定律在证明技术爆炸正在我们的时代出现。由于大数据和人工智能技术在以指数速度发展，其潜力和爆发力会超乎人类想象。我们现在看到一片池塘里只有四分之一的荷叶，但再过一天可能池塘就满了一半，过两天池塘就全满了。所以，不能以静态的眼光来看人工智能，加速的量变必定带来质变。他认为，人类的智能其实有自身的局限性，例如带有情绪，不理性，模糊，用直觉和情感处理事务等等，但计算机没有这些缺点，人工智能的逻辑严谨、运算速度越来越快，对海量数据的处理能力非人类能及。所以，从某种程度而言，人类反而像儿童，处于智慧的幼年阶段，而计算机则更像成熟的智慧。他认为未来互联网的复杂性和大数据的积累，必须得依靠人工智能来进行分析处理，甚至机器会成为未来世界的主导。

潘纲则认为从短期甚至中期看，他对人工智能的突破持悲观或比较保守的态度，但如果“类脑计算”有突破，未来机器或可能出现意识，那时将成为临界点。徐昕教授则认为现在无人车技术已经实现了很多进展，无人车已经走出了实验室，超车、变道、绕障已经不是难题，智能驾驶的时代即将到来。但车的智能与人的智能有很大差别，出现意识的可能性不大。

在线直播时，上海证交所白硕老师也参与了讨论，他认为智能分三种。一种是广义的计算能力，目前机器比人强;一种是非良定义的主观识别能力，现在正在用深度学习追赶;第三种是在广义的计算中使用非良定义的主观识别能力，也就是解决有难度问题时的直觉，目前还没有好的办法。

唇枪舌战一番之后，潘纲用一句话总结说脑机结合势不可挡，董振江副院长说人与机器会共同进化——其实现在人已经在与机器共同发展了，未来这种结合会更紧密。人利用机器会更聪明，做更多原来做不到的事情;徐昕教授说人机和谐是追求。

这次由企业、政府和高校共同参加的大数据与机器人论坛，对智能问答系统、无人驾驶系统和脑机一体化系统进行了前沿探讨，对大数据时代的社会人与机器人的发展做出前瞻和预测，大家各抒已见、畅想人工智能的未来，参加活动的嘉宾在散会时仍感到意犹未尽。社会人与机器人的赛跑，才刚开始，我们是观察者，更是参赛者。相信我们在研讨中，能发现更多机会，也能汇聚更多智慧，来应对这个崭新的时代。

(上图为上海塞莱克信息公司杨光辉为两位短发言嘉宾孔华威和董振江颁发YOCSEF讲者纪念牌)

注：本文部分图片转自YOCSEF上海张一鸣先生对本次论坛的博客报道，特此感谢。