雷鋒網(wǎng)按：2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR）在深圳召開(kāi)，峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo)，是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流盛會(huì)，旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

在29號(hào)召開(kāi)的AI前沿論壇上，德國(guó)漢堡科學(xué)院院士張建偉發(fā)表主題為“AI賦能，人機(jī)共融”的報(bào)告，以下是此次報(bào)告的具體內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾木庉嬇c整理。

人工智能發(fā)展的新動(dòng)能

張建偉認(rèn)為，隨著云、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、光網(wǎng)、寬帶、5G的發(fā)展，使得現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)燃料非常充足。我們現(xiàn)在面臨的是一個(gè)人類社會(huì)生態(tài)的新平衡，加上新材料、新計(jì)算、新的能源的供應(yīng)，使得全系統(tǒng)的創(chuàng)新里有了新的動(dòng)能。

未來(lái)的少人化工廠、老人的服務(wù)護(hù)理、虛擬社區(qū)的交互，私人定制的服務(wù)等等，都是人工智能和機(jī)器人發(fā)展的方向。機(jī)器人和人工智能除了在制造、交通方面的應(yīng)用，在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、智能建造和教育方面都有巨大的應(yīng)用潛力。

單模態(tài)的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)

機(jī)器是不是比人更智能，張建偉通過(guò)最近參與錄制的《機(jī)智過(guò)人》節(jié)目中的例子，展示了現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)在單模態(tài)數(shù)據(jù)里的應(yīng)用達(dá)到什么程度，還有哪些挑戰(zhàn)。

 圖象處理和人臉識(shí)別的應(yīng)用特別廣泛，在一場(chǎng)《機(jī)智過(guò)人》的節(jié)目里，張建偉團(tuán)隊(duì)有意找到了一個(gè)模糊的圖象，從很遠(yuǎn)的監(jiān)控相機(jī)照一個(gè)車?yán)锏暮⒆拥膱D象，然后讓機(jī)器和最強(qiáng)的人類來(lái)進(jìn)行PK，機(jī)器最后在這種模糊情況下會(huì)犯非常奇怪的錯(cuò)誤，但是節(jié)目現(xiàn)場(chǎng)的林警官利用知識(shí)外推的能力和想象能力，在這幅模糊的圖象里頭畫出了這個(gè)孩子的肖像，他用這個(gè)方法也找出了在伊利諾伊州殺害華人女科學(xué)家的罪犯。林警官利用肖像鎖定了兩對(duì)父母，這場(chǎng)對(duì)決明顯的是人的智能戰(zhàn)勝了機(jī)器智能，因?yàn)槿嗽谀：畔⑾逻\(yùn)用知識(shí)、運(yùn)用外推的能力是非常強(qiáng)的。

接著，張建偉舉了一個(gè)單模態(tài)文本學(xué)習(xí)的例子。微軟小冰通過(guò)任意一幅給出的圖像，可以識(shí)別出一些作詩(shī)的元素，最后作出了一首很美麗的詩(shī)。但是，機(jī)器人寫詩(shī)還沒(méi)有三觀，包括價(jià)值觀、道德觀和人生觀。雖然它寫出的詞句非常的華麗，但是他認(rèn)為，下一步人工智能面臨的挑戰(zhàn)，是如何讓機(jī)器人、人工智能系統(tǒng)逐漸具有三觀。

還有聲音的單模態(tài)學(xué)習(xí)實(shí)例。通過(guò)把撒貝寧在網(wǎng)上主持節(jié)目的兩個(gè)小時(shí)的語(yǔ)料的下載、學(xué)習(xí)，然后來(lái)讓機(jī)器人的系統(tǒng)模擬他沒(méi)有說(shuō)過(guò)的話，沒(méi)有唱過(guò)的歌，這種內(nèi)推的形式也可以實(shí)現(xiàn)比較好的演示。如果是在學(xué)習(xí)的語(yǔ)料里頭有情感，機(jī)器人就會(huì)具有情感，但是人工智能真正具有情感還有很多強(qiáng)人工智能的挑戰(zhàn)。

另外機(jī)器人閱片也是人工智能的一個(gè)比較實(shí)用的方向。首先讓機(jī)器人學(xué)習(xí)大量的肺病的數(shù)據(jù)，然后和15個(gè)最強(qiáng)的醫(yī)生進(jìn)行比拼，最后顯示機(jī)器人在這種有限環(huán)境里的大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)情況非常強(qiáng)，在非常小的細(xì)節(jié)的最后的識(shí)別方面，機(jī)器人戰(zhàn)勝了15個(gè)最強(qiáng)醫(yī)生的團(tuán)隊(duì)。

跨模態(tài)學(xué)習(xí)應(yīng)用

張建偉認(rèn)為，下一步的挑戰(zhàn)是我們?nèi)绾伟讶斯ぶ悄苡迷谶@種物理系統(tǒng)里頭，使得機(jī)器人和人工智能的結(jié)合變得更加透明，運(yùn)用到多模態(tài)的交互，如何使機(jī)器和人融到一塊，使得我們真正進(jìn)入人類的2.0的時(shí)代。機(jī)器人未來(lái)和人工智能交互的未來(lái)，不是單模態(tài)的，而是一個(gè)多模態(tài)共享的模式。

張建偉介紹了他的團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)、北京大學(xué)、北京師范大學(xué)和科學(xué)院心理所合作研究的人工智能基礎(chǔ)研究項(xiàng)目——跨模態(tài)學(xué)習(xí)。共同研究跨模態(tài)學(xué)習(xí)的認(rèn)知、計(jì)算和神經(jīng)機(jī)制，利用理解的知識(shí)和模型，來(lái)提高人機(jī)交互的性能。

這種跨模態(tài)和跨學(xué)科、跨文化的學(xué)習(xí)是這個(gè)項(xiàng)目的特點(diǎn)。如何實(shí)現(xiàn)混合的、可靠的智能來(lái)融合各種各樣的傳感器，包括類似視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、肢體感覺(jué)，還有一些人工的，像激光雷達(dá)一樣的數(shù)據(jù)，人的模型提供了一個(gè)非常好的樣板。如何使用自上而下的控制，如何把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)跟知識(shí)驅(qū)動(dòng)融合到一塊，如何在數(shù)據(jù)融合方面不只是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型的疊加，而是有一個(gè)符號(hào)的表示，用它們來(lái)做決策，用交互和動(dòng)作的執(zhí)行，尤其是提高我們未來(lái)的人工智能和機(jī)器人系統(tǒng)的效率和魯棒性。

他認(rèn)為，我們現(xiàn)在更多的要關(guān)注神經(jīng)成像的模型、神經(jīng)激勵(lì)的方法、腦機(jī)接口，甚至心理學(xué)的行為學(xué)，來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)的合成，最后在機(jī)器人和復(fù)雜的CTS系統(tǒng)里進(jìn)行驗(yàn)證。

這里面有三個(gè)重要的方向，一個(gè)叫跨模態(tài)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)機(jī)制，例如，通過(guò)發(fā)現(xiàn)老鼠在學(xué)習(xí)前和學(xué)習(xí)后的神經(jīng)元的變化，希望總結(jié)出未來(lái)更好的帶有局部記憶的深度神經(jīng)模型。第二個(gè)領(lǐng)域是跨模態(tài)的泛化和預(yù)測(cè)，第三個(gè)是在未來(lái)的跨模態(tài)的人機(jī)交互方面，如何讓機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)、語(yǔ)言的共同學(xué)習(xí)，更好地理解概念，理解他們中間的關(guān)系。

通過(guò)多模態(tài)的學(xué)習(xí)，包括未來(lái)的制藥、科學(xué)實(shí)驗(yàn)，都可以通過(guò)機(jī)器人進(jìn)行大量的加速，在機(jī)器人應(yīng)用比較典型的瓶頸問(wèn)題里，通過(guò)多模態(tài)的學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的靈巧操作，包括抓取、注射等等。

此外，張建偉還介紹了多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)在自動(dòng)駕駛、行走機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用。

會(huì)后，張建偉接受了雷鋒網(wǎng)的采訪，介紹了德國(guó)在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展情況。在人工智能的基礎(chǔ)研究方面，近20年德國(guó)政府一直長(zhǎng)期持續(xù)在資助。即使在人工智能處于寒冬的時(shí)候，德國(guó)的科學(xué)研究會(huì)資助的很多大項(xiàng)目里面，都包含很多人工智能的元素，所以在人工智能核心技術(shù)、人才方面都有很好的積累。

德國(guó)的研發(fā)題目不是由政府來(lái)設(shè)定，而是由科學(xué)家來(lái)定義未來(lái)的研究問(wèn)題，這種模式是科學(xué)家主導(dǎo)。政府根據(jù)研究?jī)?nèi)容的前瞻性和內(nèi)部評(píng)比來(lái)確定資助對(duì)象。所以，德國(guó)人工智能和機(jī)器人的結(jié)合在科技理論上的創(chuàng)新程度一直很高，既有基礎(chǔ)研究項(xiàng)目，又具有很高的跨學(xué)科的特點(diǎn)。

另一方面，德國(guó)整個(gè)制造業(yè)的全面程度在全世界也比較領(lǐng)先。所以在德國(guó)的汽車公司里，自動(dòng)駕駛還有輔助安全駕駛，差不多近20年一直在長(zhǎng)期投入。在真正的自動(dòng)駕駛或者輔助駕駛的量產(chǎn)方面，德國(guó)的汽車公司還是可能會(huì)領(lǐng)先的，奧迪最近的60公里以下的自動(dòng)駕駛車量產(chǎn)，在全球第一個(gè)真正實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)。德國(guó)提出工業(yè)4.0的概念，也是希望再把物聯(lián)網(wǎng)、人工智能加入制造領(lǐng)域，來(lái)保持他們?cè)谥圃旌椭悄芙Y(jié)合方面的優(yōu)勢(shì)。

總的來(lái)說(shuō)，德國(guó)在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域一方面積累了大量的基礎(chǔ)技術(shù)，另一方面在工業(yè)制造、醫(yī)療、駕駛領(lǐng)域一直保持持續(xù)的研發(fā)，即使在還沒(méi)有變成產(chǎn)品的時(shí)候，也積累了很多的核心技術(shù)，培養(yǎng)了很多人才。

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