5月15-17日，第四屆中國機(jī)器人峰會(huì)暨智能經(jīng)濟(jì)人才峰會(huì)將在寧波余姚舉行，主題為“智慧+時(shí)代，智慧贏未來”。在這次峰會(huì)上，李德意教授為我們詳細(xì)講解了人工智能和認(rèn)知工程的各個(gè)方面。

中國工程院院士、歐亞科學(xué)院院士、指揮自動(dòng)化和人工智能專家李德意。1967年畢業(yè)于南京理工大學(xué)(現(xiàn)東南大學(xué))，1983年獲得英國愛丁堡海托華大學(xué)博士學(xué)位?，F(xiàn)為第61總參謀部研究所研究員，中國指揮控制學(xué)會(huì)名譽(yù)主席，中國人工智能學(xué)會(huì)主席。中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)語言與信息工程中心首席科學(xué)顧問、軟件工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)主任等?，F(xiàn)任北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長。在這次分享中，李院士從“知識(shí)工程在智能學(xué)科中的地位、知識(shí)工程研究內(nèi)容的演變、知識(shí)工程應(yīng)該是認(rèn)知工程”等方面闡述了認(rèn)知工程的主題。

1.知識(shí)工程在智能學(xué)科中的地位

最近我們中國人工智能學(xué)會(huì)做了一件重要的事情。北京召開百人論證會(huì)，論證智能科技在科學(xué)史上的地位。智能學(xué)科的誕生模式是如何產(chǎn)生的？

智能科學(xué)技術(shù)是人類進(jìn)入智能社會(huì)后，科學(xué)技術(shù)發(fā)展中誕生的一門一流學(xué)科。在座的很多都是老師，現(xiàn)在都是你們學(xué)校的三級(jí)學(xué)科。我告訴你，它應(yīng)該有它的位置。不能因?yàn)檐浖こ毯桶踩@兩個(gè)學(xué)科讓大家都有意見，就忽視科學(xué)認(rèn)知。有人說智能科學(xué)是交叉學(xué)科，但我的觀點(diǎn)是交叉滲透只是起到促進(jìn)作用。這個(gè)觀點(diǎn)很重要。

科學(xué)技術(shù)史是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力不斷擴(kuò)大的歷史，是人類勞動(dòng)工具的發(fā)展史。讓我們想想智力的單位。智力的單位是什么？作為智能科技，我們必須回答這樣的問題。人類經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)社會(huì)、工業(yè)社會(huì)和信息社會(huì)，進(jìn)入了以智能為當(dāng)今社會(huì)的信息時(shí)代。

電動(dòng)工具，比如紡織機(jī)、電機(jī)、拖拉機(jī)、原子能、電站、核武器，都是驚天動(dòng)地的，但是人類已經(jīng)轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、價(jià)值的智能工具。人口和勞動(dòng)力的紅利不太好，人才和智力的紅利來了，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的時(shí)代來了。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，聰明。認(rèn)知，創(chuàng)造力，成為人類認(rèn)識(shí)和改造世界的能力和新的突破點(diǎn)。

無論是人類智能、人工智能、個(gè)體智能還是群體智能，都在提高創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展源的供給能力、創(chuàng)新的原始驅(qū)動(dòng)力和生產(chǎn)力的核心生產(chǎn)力，于是人們開始關(guān)注人工智能。

在客觀世界的歷史上，我們走過了漫長的道路。從電動(dòng)工具的發(fā)明到智能工具發(fā)展的現(xiàn)階段，智能作為一流學(xué)科，是時(shí)代提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展源泉供給能力的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展前景。

在客觀世界的歷史中，我們經(jīng)歷了漫長的歷史。從電動(dòng)工具的發(fā)明到智能工具發(fā)展的現(xiàn)階段，智能作為一流學(xué)科，是時(shí)代提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展源泉供給能力的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展前景。我們黨歷來重視智力和數(shù)字的培養(yǎng)。宋主任是我們工程院的老院長。1993年，他提出“智力導(dǎo)致國家智力，科技強(qiáng)導(dǎo)致國力”。

1997年，李嵐清指出，腦科學(xué)的研究如果能提高人們的學(xué)習(xí)和認(rèn)知效率，將是對人類的巨大貢獻(xiàn)。

美國工程院院士(英語)對中國人的感受。這是李克強(qiáng)授予他中國友誼獎(jiǎng)的時(shí)候，他說“中國有全球六分之一的人口，但沒有全球六分之一的智能資源”。目前人類素質(zhì)和智能產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)是訓(xùn)練機(jī)器人素質(zhì)和智能的前提。

跨學(xué)科交叉如何起到促進(jìn)作用？

理學(xué)中的數(shù)學(xué)、物理、生物、心理學(xué)。工程學(xué)中的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，文學(xué)語言學(xué)，應(yīng)用語言學(xué)，造就了今天的智能科學(xué)技術(shù)。

今天我重點(diǎn)講知識(shí)工程。腦科學(xué)和大腦認(rèn)知已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)，與人工智能相對應(yīng)。去年我在這個(gè)會(huì)上講了智能車的產(chǎn)業(yè)化，今年講了一個(gè)話題。腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能主要體現(xiàn)在腦認(rèn)知與人體動(dòng)作、腦認(rèn)知與語言、腦認(rèn)知與視知覺、腦認(rèn)知與學(xué)習(xí)。

身邊的展覽都是動(dòng)作控制+智能。語言帶來的智力產(chǎn)業(yè)化，無論是聽、說、讀、寫、問、譯，都給了我們極大的驚喜。特別是搜索引擎這么多年來一直在問問題。一開始我們輸入關(guān)鍵詞，現(xiàn)在直接用語言提問?？拼笥嶏w的聲音產(chǎn)業(yè)在世界上占有其應(yīng)有的地位。最難的是大腦認(rèn)知和情緒，也就是人的意識(shí)從何而來？我們有一句話我想我也是，問世界是什么樣的，教人一起生與死。人類存在的意義是什么？只有有意識(shí)的人才能把生命的意義和情感定義為主觀命題。

因?yàn)橹袊斯ぶ悄軐W(xué)會(huì)和其他20多個(gè)學(xué)會(huì)組成的論證組，有69所大學(xué)簽字，100名專家簽字，所以對報(bào)告進(jìn)行了論證。它們有五個(gè)方面:大腦認(rèn)知、機(jī)器感知與模式識(shí)別、自然語言處理與理解、知識(shí)工程、機(jī)器人與智能系統(tǒng)。

我們學(xué)科的四門課程是人工智能的核心，是受到大腦認(rèn)知核心技能的啟發(fā)。在這個(gè)核心中，大腦認(rèn)知是我們的基礎(chǔ)，機(jī)器感知和模式識(shí)別主要是視覺的，自然語言處理和理解主要是聽覺的，然后在這上面積累的就是知識(shí)工程，一起就是大腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能。

2.知識(shí)工程研究內(nèi)容的演變

在知識(shí)工程研究的過程中，我們可以看歷史，沒有歷史就沒有未來。1994年，美國工程院院士愛德華(Edward)在一開始就說過，利用自動(dòng)機(jī)獲取知識(shí)，不被操作和利用的項(xiàng)目叫做知識(shí)工程。今天，我們已經(jīng)走過了40年。是知識(shí)工程不夠成熟嗎？1999年英文出版，說明了哪些問題？什么是知識(shí)？知識(shí)就是力量嗎？

老易雷迪和他一起獲得了圖靈獎(jiǎng)，西蒙也多次來華，不僅獲得了圖靈獎(jiǎng)，還獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，還獲得了美國心理學(xué)會(huì)終身成就獎(jiǎng)。他剛才在我的三個(gè)圈子里做了什么研究？我們吳文俊做的幾何機(jī)的證明是全世界公認(rèn)的。而維基百科的創(chuàng)始人把知識(shí)給了整個(gè)社會(huì)。

本文研究了如何用機(jī)器來表示人，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的表示、獲取、推理和決策，包括機(jī)器定理證明、專家系統(tǒng)和機(jī)器博弈。下周5月26日義烏將有一場大型機(jī)器游戲。知識(shí)工程不僅僅是研究如何獲取、表示、組織和存儲(chǔ)知識(shí)，如何實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程的自動(dòng)化，更是研究如何應(yīng)用知識(shí)，如何創(chuàng)造知識(shí)。因此，知識(shí)工作的自動(dòng)化是幾年前提出的。過了幾年，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)定義已經(jīng)不管用了。自動(dòng)化碰上了天花板，靠人工智能解決。

知識(shí)工程對教育的挑戰(zhàn)

最明顯的問題是那些白領(lǐng)，包括老師，會(huì)不會(huì)被機(jī)器人取代？培根說過，我們從小就被教導(dǎo)知識(shí)就是力量。

什么是認(rèn)知？我們來看幾句話，看中國機(jī)器人峰會(huì)。當(dāng)我們看到這個(gè)詞時(shí)，你腦海中的是哪一片倒影，當(dāng)你想到一個(gè)詞時(shí)，當(dāng)你聽到它時(shí)，當(dāng)你說它時(shí)，它是不同的。難道不應(yīng)該研究這樣的認(rèn)知嗎？這就是大腦認(rèn)知的靈感。我們的電腦是做什么的？只能儲(chǔ)存，不能記憶。這些年來，我們一直在盲目的追求計(jì)算，計(jì)算的智能已經(jīng)超過了一個(gè)人或者一群人，但是我們忽略了記憶。

記憶認(rèn)知是大腦認(rèn)知的核心，是人類智力的顯著表現(xiàn)，記憶力強(qiáng)，記憶力大，人才聰明。記憶依靠經(jīng)驗(yàn)來獲得認(rèn)知，并將提取的答案與問題相匹配。

無論是語言記憶還是圖像記憶，本質(zhì)上都是記憶，而且是長時(shí)間重復(fù)的。所以我們提出了一個(gè)很重要的觀點(diǎn)，就是借助數(shù)據(jù)來研究人的記憶和遺忘。我之前在人類的不確定智力中提到過這個(gè)數(shù)字。什么是設(shè)計(jì)、保存、識(shí)別和恢復(fù)？

我個(gè)人認(rèn)為，知識(shí)就是遺忘，就是轉(zhuǎn)身。知識(shí)可以用數(shù)學(xué)來表達(dá)。為什么現(xiàn)在的回頭客網(wǎng)絡(luò)這么時(shí)尚？待識(shí)別圖像用函數(shù)f表示，學(xué)習(xí)部分用函數(shù)g表示。

教育是知識(shí)工程的典型代表。如果土木工程是為了修路架橋，建筑工程是為了蓋房子和蓋樓，軟件工程是為了在高效平臺(tái)上生產(chǎn)新軟件，知識(shí)工程是為了教書育人，學(xué)習(xí)知識(shí)和技能，那么學(xué)習(xí)是什么？學(xué)習(xí)和智力是什么關(guān)系？學(xué)習(xí)是一個(gè)理解知識(shí)和形成記憶的互動(dòng)過程。技術(shù)、記憶、交互認(rèn)知、知識(shí)工程要研究學(xué)習(xí)和記憶。

當(dāng)智力走進(jìn)學(xué)校，當(dāng)知識(shí)工程走進(jìn)學(xué)校，傳統(tǒng)教育也就走到了盡頭。

知識(shí)不是灌輸。學(xué)習(xí)知識(shí)和學(xué)習(xí)外語、開車、游泳沒有本質(zhì)區(qū)別。動(dòng)機(jī)比內(nèi)容更重要，知識(shí)不應(yīng)該是冷冰冰的，知識(shí)的應(yīng)用比知識(shí)的容量更重要。知識(shí)工作的自動(dòng)化已經(jīng)到了天花板，所以對于教育來說，不僅僅是電子書包，更是個(gè)性化的教學(xué)。未來，大學(xué)、中學(xué)和小學(xué)的許多教師工作將被機(jī)器人取代。我們需要做的是輔導(dǎo)個(gè)性化教學(xué)，讓智力進(jìn)入課堂，讓學(xué)生成功。

3.知識(shí)工程應(yīng)該是認(rèn)知工程

怎么聽，怎么看，就是怎么在大腦里思考。所以我再次強(qiáng)調(diào)，大腦認(rèn)知的研究應(yīng)該研究記憶認(rèn)知、技術(shù)認(rèn)知、交互認(rèn)知。人類對技術(shù)貪得無厭的需求阻礙了我們的發(fā)展。為什么不能研究記憶？我們用這么大的功率做一個(gè)alpha狗程序，為什么不認(rèn)為內(nèi)存可以加速它的功耗呢？我做的是三個(gè)記憶區(qū)域:瞬時(shí)記憶、工作記憶和長期記憶。

所以要學(xué)習(xí)記憶的形式或者研發(fā)的過程，以及知覺理解和認(rèn)知理解的關(guān)系是什么。認(rèn)知計(jì)算可能只有一個(gè)算法，類似的計(jì)算。

確切地說，人類智能和高級(jí)生物智能在生物學(xué)上沒有本質(zhì)區(qū)別。最本質(zhì)的區(qū)別是人類創(chuàng)造了文字，所以文明可以傳承，其他動(dòng)物還沒有創(chuàng)造文字；因?yàn)槲淖?，我們的意識(shí)和身體可以分離。

視覺認(rèn)知是認(rèn)知的主體。我是一輛智能車。為什么這輛車出門回來都沒有長見識(shí)？人不是這樣的。當(dāng)他開始開車時(shí)，他到處都找遍了。當(dāng)他成為老司機(jī)時(shí)，他不用看。

于是，我們開始對馮·諾依曼的電腦發(fā)表不負(fù)責(zé)任的言論。我們認(rèn)為，大腦認(rèn)知的所有單位都要經(jīng)過計(jì)算和交互，知識(shí)工程要防止被計(jì)算機(jī)誤導(dǎo)。人們把電腦當(dāng)成電腦，可惜它不是電腦，而是計(jì)算工具。

學(xué)習(xí)離不開互動(dòng)，有指導(dǎo)的互動(dòng)學(xué)習(xí)，沒有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)。就是我們現(xiàn)在在做的專機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和聚類。孩子能成功接住一個(gè)飛球，是長期練習(xí)的結(jié)果。建立形式化模型，建立三維空系統(tǒng)求解復(fù)雜的運(yùn)算和動(dòng)態(tài)微分方程，在大腦中是不存在的。而是依靠小腦將視野感知的合適順序轉(zhuǎn)化為肌肉應(yīng)用所需的時(shí)間和順序。包括感知和應(yīng)用的協(xié)調(diào)、平衡和控制，具有預(yù)測應(yīng)用結(jié)果的能力。隨著時(shí)間的推移，技能成為一種新的本能。

傳統(tǒng)汽車只是駕駛員手、腳或力量的延伸。如果司機(jī)的大腦獲得了駕駛認(rèn)知和指紋，那么每個(gè)人的駕駛方式都不一樣，可能會(huì)讓車變成司機(jī)自己，也可能會(huì)讓機(jī)器變成自己。這是人工智能時(shí)代知識(shí)工程最有意義的話題之一，這也是我喜歡的原因。

人類進(jìn)入了智能時(shí)代，知識(shí)工程進(jìn)入了普通人的家中。

如果人腦對具體問題的認(rèn)知能力可以先部分形式化，即使微觀層面的組織結(jié)構(gòu)沒有相似性，比如開車、寫作、聊天等。，千千特定問題的認(rèn)知能力被工程化后，千千特定機(jī)器人的認(rèn)知大腦能否用人工智能技術(shù)構(gòu)建，能否通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)強(qiáng)行進(jìn)入生物大腦？

可塑性是大腦認(rèn)知的基礎(chǔ)。人的一生都在不同程度地構(gòu)建神經(jīng)凸顯，分散在人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的記憶，通過大數(shù)據(jù)的不斷演化，成為了一種知識(shí)工具。