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楼主: J101213

什么是人工智能?人工智能的定义?欢迎大家娇流!

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 楼主| 发表于 2017-12-19 09:39:00 | 显示全部楼层
相比于物理学,可叹的是,人工智能的研究,到目前为止,极少关注这个科学的问题。顶级的工程学院也不教这个事情,大家忙着教一些技能。解决一些小问题,日子就能过得红红火火。80年代有些知名教授公开讲智能现象那么复杂,根本不可能有统一的解释,更可能是“a bag of tricks”一麻袋的诡计。有一些“兵来将挡、水来土掩”的工程法则就行了。这当然是肤浅和短视的。

朱松纯教授的博士导师Mumford1980年代从纯数学转来学习、研究人工智能,他的理想是为智能构建一个数学体系(mathematics of intelligence)。以他的身份做这种转变是极其不容易的(他有很多吓人的头衔,包括菲尔兹奖、麦克阿瑟天才奖、国际数学家协会主席、美国国家科学勋章), 而朱松纯教授到目前还没有见过第二个这么转型的大家。 1991年朱松纯教授读完大学,申请研究生院的个人陈述(Statement of Purpose)中就懵懵懂懂地提出要探索这样一种统一框架。当时也没有互联网,朱松纯教授也没有听说过Mumford。记得当时科大计算机系刚刚有了第一台激光打印机,替代针式打印。朱松纯教授买了两包“佛子岭”香烟给管机房的师兄,让他一定要帮朱松纯教授把这三页纸的个人陈述好好排版、打印出来!结果,大部分学校都拒绝了朱松纯教授的申请,而朱松纯教授导师把朱松纯教授录取到哈佛读博士。同一年, 科大计算机系一个师弟吴英年被录取到哈佛统计学读博,我们就成了室友。他对物理和统计的理解十分深刻,过去25年我们一直在一起合作。现在回头看,人生何其幸哉!

(2)物理学把生物的意志排除在研究之外,而这正好是智能科学要研究的对象。智能科学要研究的是一个物理与生物混合的复杂系统。智能作为一种现象,就表现在个体与自然、社会群体的相互作用和行为过程中。朱松纯教授个人相信这些行为和现象必然有统一的力、相互作用、基本元素来描述。其实这些概念对我们搞计算机视觉的人来说一点也不陌生。我们的模型与物理模型是完全相通的,当你有一个概率分布,你就有了“势能函数”,就有了各种“相互作用”, 然后就有了各种“场”与“力”。
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 楼主| 发表于 2017-12-19 14:47:00 | 显示全部楼层
这些问题放在以前是没有数据来做研究的,就像爱因斯坦讲的“…不过是一个大胆的奢望,一个哲学学派成问题的理想而已”。而现在可以了,朱松纯教授前面已经给出了一些例子: 砸核桃、坐椅子、叠衣服。我们可以从数据中推算各种相互作用的力,用于解释人的各种行为。最近,朱松纯教授有两个学生谢丹和舒天民就用“社会的力和场”来解释人的相互作用, 舒还拿了2017年国际认知学会的一个“计算建模奖”。 我们以后会写文章介绍这方面的工作。
智能科学的复杂之处在于:

(1)物理学面对的是一个客观的世界,当这个客观世界映射到每个人脑中, 形成一个主观与客观融合的世界,也就是每个人脑中的模型(这是统计中贝叶斯学派观点)。这个模型又被映射到别人脑袋之中。每个脑Mind里面包含了上百个他人的模型的估计。 由这些模型来驱动人的运动、行为。

(2)物理学可以把各种现象隔离出来研究,而我们一张图像就包含大量的模式, 人的一个简单动作后面包含了很复杂的心理活动,很难隔离开。况且,当前以大数据集为依据的“深度学习”学派、“刷榜派”非常流行,你要把一个小问题单独拿出来研究,那在他们复杂数据集里面是讨不到什么便宜的。文章送到他们手上,他们就“强烈拒绝”,要求你到他们数据集上跑结果。这批人缺乏科学的思维和素养。呜呼哀哉!
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 楼主| 发表于 2017-12-20 09:20:00 | 显示全部楼层
回到前面乌鸦的例子,朱松纯教授在第四节讨论到,我们研究的物理与生物系统有两个基本前提:

一、智能物种与生俱来的任务与价值链条。这是生物进化的“刚需”,动物的行为都是被各种任务驱动的,任务由价值函数决定,而后者是进化论中的phenotype landscape,通俗地说就是进化的适者生存。达尔文进化论中提出来进化这个概念,但没有给出数学描述。后来大家发现,基因突变其实就是物种在这个进化的、大时间尺度上的价值函数中的行动action。朱松纯教授前面那个叠衣服的价值函数地形图,就是从生物学借来的。

二、物理环境客观的现实与因果链条。这就是自然尺度下的物理世界与因果链条,也就是牛顿力学的东西。

说到底,人工智能要变成智能科学,它本质上必将是达尔文与牛顿这两个理论体系的统一。
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 楼主| 发表于 2017-12-21 16:00:00 | 显示全部楼层
提问一:朱老师,机器怎么通过学习让它产生自我意识。刚才您演示的那个机器人,门口有个人他要进来,Ta怎么知道自己后退把路给让出来?

朱:自我意识这个问题非常重要。我先简要介绍一下背景,再回答你的问题。

自我意识(self-awareness,consciousness)在心理学领域争议很大,以至于认知学会一度不鼓励大家去谈这个问题,这个方向的人多年拿不到研究经费。人工智能里面有少数人在谈,但是,还不落地。自我意识包括几点:

(1)感知体验。我们花钱去看电影、坐过山车、旅游,其实买的就是一种体验。这种体验是一种比较低层次的自我意识,形成一种表达(可以是朱松纯教授上面讲到的解译图)。 事后你也可以回味。

(2)运动体验。我们虽然有镜子,可是除了舞蹈人员,大家并没有看到自己的行为动作。但是, 我们对自己的体态和动作是有认知的。我们时刻知道我们的体态和三维动作。比如,心理学实验,把你和一群人(熟悉和不熟悉的都有)的动作步态用几个关节点做运动捕捉,记录下来,然后,就把这些点放给你看,你只看到点的运动,看不到其它信息。你认出哪个人是你自己的比率高于认出别人,而且对视角不那么敏感。所以,我们通过感知和运动在共同建立一个自朱松纯教授的三维模型。这两者是互通的,往往得益于镜像神经元(mirror neurons)。这是内部表达的一个关键转换机制。

机器人在这方面就比较容易实现,它有自己的三维模型,关节有传感器,又有Visualodometry, 可随时更新自己在场景中的三维位置和形态。这一点不难。

(3)自知之明。中国有个俗语叫做“人贵有自知之明”。换句话说,一般人很难有自知之明。对自己能力的认识,不要手高眼低、或者眼高手低。而且这种认识是要随时更新的。比如,喝酒后不能开车,灯光暗的时候人的物体识别能力就不那么强,就是你对自己能力变化有一个判断。我们每天能力可能都不一样其实,这个相当复杂了。

比如,机器人进到日本福岛救灾场景,核辐射随时就在损害机器人的各种能力。突然,哪一条线路不通了,一个关节运动受限了,一块内存被破坏了。它必须自己知道,而后重新调整自己的任务规划。目前人工智能要做到这一点,非常难。

刚才说的人进来、机器人知道往后退,那就是一个协调动作的规划。你规划动作、首先要知道对方是什么动作。比如,人与人握手就其实是非常复杂的互动过程。为了达成这个目标,你要在脑内做模拟simulate。
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 楼主| 发表于 2017-12-21 16:05:00 | 显示全部楼层
提问二:谢谢朱教授,感觉今天听到的都是朱松纯教授以前从来没有听过的东西。朱松纯教授有一个问题就是像机器人这种自我认识都很难,像您说的交互他还要去理解对方那个人的想法,这种信息他怎么来获取呢?也是通过学习还是?

朱:靠观察与实践。你看别人做事你就观察到,你就能够学到每个人都不一样的价值函数,你就了解到你周围的同事,比如你们共享一个办公室,或者观察你家庭里面的人,你跟他生活的时间越长,你就越来越多的知道他怎么想问题、怎么做事,然后你跟他在交互的过程中越来越默契了。除了观察,还有实践,就是去试探、考验对方。夫妻之间,刚结婚会吵架,之后越吵越少了、和谐了,价值观融合大致收敛了、或者能够互相容忍了。实在无法收敛,那就分道扬镳,到民政局办手续。这两种情况都是我说的“学习的停机问题”。大家之间不要再相互交流、学习了,要么心领神会、心照不宣;要么充耳不闻、形同陌路。
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 楼主| 发表于 2017-12-21 16:11:00 | 显示全部楼层
提问三:他也是通过他自己观察到,它里面建立一个图吗?一个解译图(parse graph)吗?

朱:在我看来是这样的。就是我必须把你脑袋里面的很多结构尽量重构出来,表达层面就是解译图,至于人脑如何在神经元层面存储这个解译图,我们不清楚。人脑肯定有类似的表达,我脑袋里面有你的表达后,我就可以装或者演你的对各种情况的反应。

文学作家创作的时候,他脑袋里面同时要装下几十、上百号人的模型和知识表达,那些人知道什么、什么时候知道的。读文科的人一般观察比较敏锐。表演艺术家在这方面能力肯定也特别强。
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 楼主| 发表于 2017-12-22 12:32:00 | 显示全部楼层
提问四:像我们刚接触机器学习,你有没有什么推荐的,因为现在大家都在追踪训练深度网络,有没有一个推荐的,就是概率模型还是什么东西,一个数学理论或者一个数学工具。  

朱:我的想法是这样的,首先让大家端正思想,就是你想学,探索真理和未知。就是说在夜深人静的时候你探索真理,等你心境沉静下来,你自然就看到一些别人忽略的东西。不要让我推荐某个工具、代码、秘籍,拿来就用。我今天讲的东西都不是来源于某一个理论、工具,是融会贯通后的结果。

我反复告诫学生们,做科学研究不是过去那种到北京天桥看把戏,哪里热闹就往哪里钻。我以前也谈到过一个“路灯的隐喻”,科学研究就像在一个漆黑的夜晚找钥匙,大家喜欢聚在路灯底下找,但是很可能钥匙不在那个灯底下。
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 楼主| 发表于 2017-12-22 12:46:00 | 显示全部楼层
提问五:朱老师好,非常庆幸来听这个报告,朱松纯教授最后一个问题很简单。您说那几个时期,想问一下秦朝到底什么时候能到?到秦朝的时候,数学的哪一块你认为,可能会被用做秦朝的武器或者最厉害的那个武器是什么。
  
朱:问得很好。什么时候会达到统一?这个事情中国有两个说法,都有道理。

一种说法叫做“望山跑死马”。你远远望见前面那个山快到了,你策马前行,可是马跑死都到不了,中间可能还有几条河拦住去路。那是我们对这个事情估计不足。

第二个说法是“远在天边,近在眼前”。 能不能到达,决定于你这边的人的智慧和行动。什么时候统一、谁来统一,这决定于我们自己努力了。春秋和战国时期,思想家是最多的,诸子百家全部都出来了,那是一个思想激烈碰撞的时代。我今天讲的这些东西其实都在我脑袋里面激烈的碰撞,我自己还有些问题想不通。

我们现在谈这个事情和框架,你觉得世界上有多少人在做?我的观察是:极少,也许一只手就可以数得过来。

你的第二个问题,如果要统一,那最厉害的数学工具是什么?我们要建立统一的知识表达:概率和逻辑要融合,和深度学习也要融合。我们看看物理学是如何统一的,他们里面各种模型(四大类的力与相互作用)必须融洽,然后解释各种现象。简单说我们需要搞清楚两点:

一、什么地方用什么模型? 对比经典力学、电磁学、光学、统计物理、粒子物理等都有自己的现象、规律和使用范围。我们这边也类似,各种模型有它们的范围和基础,比如我们常常听说的,吉布斯模型往往就在高熵区,稀疏模型在低熵区,与或图语法用在中熵区。这一块除了朱松纯教授的实验室,世界上没有其他人研究。

二、这些模型之间如何转化? 前面朱松纯教授讲了一个例子,写了一篇关于隐式(马尔科夫场)与显式(稀疏)模型的统一与过渡的信息尺度的论文,投到CVPR会议,结果,三个评分是“(5)强烈拒绝;(5)强烈拒绝;(4)拒绝”。大家根本就没想这个问题,眼睛都巴巴地看着数据集、性能提升了多少。刷榜成了CVPR科研的重要范式。在某些人眼中,刷榜成了唯一方式。朱松纯教授以前是批判这个风气,后来一想,其实应该多鼓励。我对那些把大众带到沟里去的学术领军人物,以前是批评,现在我特别感激Ta们。这样我自己的学生才有更多时间去实现我们的思路。你们都一起涌过来踩踏、乱开乱挖,我都躲不开。我做研究喜欢清静,不去赶热闹,不去追求文章引用率这些指标。
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 楼主| 发表于 2017-12-22 12:47:00 | 显示全部楼层
今天朱教授的报告,大家可以感觉到两点。

一、纵横捭阖、举重若轻。纵论、横论整个人工智能六大领域很多深刻的题目,在很多层面上纵横交叉的线,他理得非常清楚、举重若轻,收发自如。非常幸运能听到这样的报告。

二、授人以渔而不是鱼。他讲的是如何去思考问题,如何去看世界,如何研究一些真正本质的东西。近几年深度学习被过多强调之后,有很多博士生还有一些研究者过于依赖工具,思考的能力被损坏了。其实研究的世界那么大,你一定要抬起头来看看,仰望星空。
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 楼主| 发表于 2017-12-26 10:04:00 | 显示全部楼层
对                                    使用挽尊卡            挽回他的尊严!            效果:人工智能吧经验+4                                
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