什么是人工智能？人工智能的定义？欢迎大家娇流！

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现在到一个新的场景（图右），原来学习的那些工具都不存在了，完全是新的场景和物体，任务保持不变。你再来砸这个核桃试试看，怎么办？人当然没有问题，选这个木头做的桌子腿，然后砸的动作也不一样。这才是举一反三，这才是智能，这没有什么其他数据，没有大量数据训练，这不是深度学习方法。

那这个算法怎么做的呢？我们把对这个物理空间、动作、因果的理解还是表达成为一个Spatial，Temporal and Causal Parse Graph（STC-PG）。这个STC-PG包含了你对空间的理解（物体、三维形状、材质等）、时间上动作的规划、因果的推理。最好是这样子砸，它物理因果能够实现，可能会被砸开，再连在一块来求解，求时间、空间和因果的这么一个解析图，就是一个解。也就是，最后你达到目的，改变了某种物理的流态。

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我再强调几点：
一、这个STC-PG的表达是你想象出来的。这个理解的过程是在你动手之前就想好了的，它里面的节点和边大多数在图像中是没有的，也就是我称作的“暗物质”。

二、这个计算的过程中，大量的运算属于“top-down”自顶向下的计算过程。也就是用你脑皮层里面学习到的大量的知识来解释你看到的“蛛丝马迹”，形成一个合理的解。而这种Top-down的计算过程在目前的深度多层神经网络中是没有的。神经网络只有feedforward 向上逐层传播信息。你可能要说了，那不是有Back-propagation吗？那不是top-down。一年前，LeCun来UCLA做讲座，他看到我在座，就说DNN目前缺乏朱教授一直提倡的Top-Down计算进程。

三、学习这个任务只需要极少的几个例子。如果一个人要太多的例子，说明Ta脑袋“不开窍”，智商不够。顺便说一句，我在UCLA讲课，期末学生会给老师评估教学质量。一个常见的学生意见就是朱教授给的例子太少了。对不起，我没时间给你上课讲那么多例子，靠做题、题海训练，那不是真本事，也不是学习的本质。子曰：“学而不思则罔，思而不学则殆”。这里的“思”应该是推理，对于自然界或者社会的现象、行为和任务，形成一个符合规律的自洽的解释，在我看来就是一个STC-PG。

那么STC-PG是如何推导出来的呢？它的母板是一个STC-AOG，AOG就是And-Or Graph与或图。这个与或图是一个复杂的概率语法图模型，它可以导出巨量的合乎规则的概率事件，每一个事件就是STC-PG。这个表达与语言、认知、机器人等领域是一致的。在我看来，这个STC-AOG是一个统一表达，它与逻辑以及DNN可以打通关节。这里就不多讲了。
（我指朱松纯教授）（更多人工智能文章尽在http://www.qthmedia.com）

你好傻222

人工智能最重要的还是人，无“人”不谈智能。所以我不太相信所谓的人工智能威胁论。杭州数峰科技有限公司总部位于成都。只要是大数据与人工智能方向，希望人工智能能普惠人类为使命，辛勤的耕耘在人工智能最前沿。核心技术有：人脸识别，不良信息过滤，人脸贴纸，明厨亮、人脸考勤等等。欢迎所有的同行进行交流，更欢迎任何形式的商业合作。详情请猛戳：http://www.datapeak.com.cn/

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计算机视觉小结：我简短总结一下视觉的历史。见下图。

视觉研究前面25年的主流是做几何，以形状和物体为中心的研究:Geometry-Based and Object-Centered。最近25年是从图像视角通过提取丰富的图像特征描述物体的外观来做识别、分类: Appearance-Based and View-Centered。几何当然决定表观。那么几何后面深处原因是什么呢？几何形状的设计是因为有任务，最顶层是有任务，然后考虑到功能、物理、因果，设计了这些物体再来产生图像，这是核心问题所在。我把在当前图像是看不见的“东西”叫dark matter。物理里面dark matter energy占95%，确确实实在我们智能里面dark matter也占了大部分。而你看到的东西就是现在深度学习能够解决的，比如说人脸识别、语音识别，就是很小的一部分看得见的东西；看不见的在后面，才是我们真正的智能，像那个乌鸦能做到的。

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所以，朱松纯教授的一个理念是：计算机视觉要继续发展，必须发掘这些“dark matter”。把图像中想象的95%的暗物质与图像中可见的5%的蛛丝马迹，结合起来思考，才能到达真正的理解。现在大家都喜欢在自己工作前面加一个Deep，以为这样就算深刻了、深沉了，但其实还是非常肤浅的。不管你多深，不管你卷积神经网络多少层，它只是处理可见的图像表观特征、语音特征，没有跳出那5%，对吧？那些认为深度学习解决了计算机视觉的同学，说服你了么？如果没有，后面还有更多的内容。

视觉研究的未来，用一句话来说：Go Dark， Beyond Deep --- 发掘暗，超越深。

这样一来，视觉就跟认知和语言接轨了。

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认知推理：走进内心世界

上面讲到的智能的暗物质，已经属于感知与认知的结合了。再往里面走一步，就进入人与动物的内心世界Mind, 内心世界反映外部世界，同时受到动机任务的影响和扭曲。研究内涵包括：
Ta看到什么了？知道什么了？什么时候知道的？这其实是对视觉的历史时间求积分。

Ta现在在关注什么？这是当前的正在执行的任务。

Ta的意图是什么？后面想干什么？预判未来的目的和动机。

Ta喜欢什么？有什么价值函数？这在第九节会谈到具体例子。

自从人工智能一开始，研究者就提出这些问题，代表人物是Minsky：society of minds，心理学研究叫做Theory of minds。到2006年的时候，MIT认知科学系的Saxe与Kanwisher（她是朱松纯教授的一个项目合作者）发现人的大脑皮层有一个专门的区，用于感受、推理到别人的想法：我知道你在想什么、干什么。这是人工智能的重要部分。

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说个通俗的例子，你可能听到过这样的社会新闻：某男能够同时与几个女朋友维持关系，而且不被对方发现，就是他那几个女朋友互相不知情。这其实很难做到，因为你一不小心就要暴露了。他需要记住跟谁说过什么谎话、做过或者答应过什么事。这种人的这个脑皮层区一定是特别发达，而他的那些女朋友的这个区可能不那么发达。电影中的间谍需要特别训练这方面的“反侦察”能力，就是你尽量不让对方发现你的内心。这是极端状况。现实生活中，一般非隐私性的活动中，我们是不设防的，也就是“君子坦荡荡”。

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不光是人有这个侦察与反侦察的能力，动物也有（见上图）。比如说这个鸟（图左），它藏果子的时候，会查看周围是否有其它鸟或者动物在那里看到它；如果有，它就不藏，它非要找到没人看它的时候和地方藏。这就是它在观察你，知道你知道什么。图中是一个狐狸和水獭对峙的视频。水獭抓到鱼了以后，发现这个狐狸在岸上盯着它呢，它知道这个狐狸想抢它嘴里叼着的鱼。水獭就想办法把鱼藏起来，它把这个鱼藏到水底下，然后这个狐狸去找。这说明了动物之间互相知道对方在想什么。
小孩从一岁多的时候开始就有了这个意识。一个关键反应证据是：他会指东西给你看，你看到了、还是没看到的，他会知道。Felix Warneken现在在哈佛大学当心理学系的助理教授。他当博士生的时候做过一系列心理实验。一般一岁多的小孩能知道给你开门，小孩很乐意、主动去帮忙。小孩很早就知道跟人进行配合，这就是人机交互。你把这个小孩看成一个机器人的话，你要设计一个机器人，就是希望它知道看你想干什么，这是人工智能的一个核心表现。

baoyawang

吧主可以写书了

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尽管人工智能和认知科学，以及最近机器人领域的人都对这个问题感兴趣，但是，大家以前还都是嘴上、纸上谈兵，用的是一些toy examples作为例子来分析。要做真实世界的研究，就需要从计算机视觉入手。计算机视觉里面的人呢，又大部分都在忙着刷榜，一时半会还没意思到这是个问题。朱松纯的实验室就捷足先登，做了一些初步的探索，目前还在积极推进之中。