什么是人工智能？人工智能的定义？欢迎大家娇流！

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我们首先做一个简单的试验，如上图。这个人在厨房里，当前正在用微波炉。有一个摄像头在看着他，就跟监控一样，也可以是机器人的眼睛(图左)。首先能够看到他目前在看什么（图中），然后，转换视角，推算他目前看到了什么（图右）。

上面这个图是实验的视频的截图。假设机器人事先已经熟悉某个三维房间（图e），它在观察一个人在房间里面做事（图a）。为了方便理解，咱们就想象这是一个养老院或者医院病房，机器人需要知道这个人现在在干什么，看什么（图c）。它的输入仅仅是一个二维的视频（图a）。它开始跟踪这个人的运动轨迹和眼睛注视的地方，显示在图e的那些轨迹和图f的行为分类。然后，图d（右上角）是它估算出来的，这个人应该在看什么的图片。也就是，它把它附体到这个人身上，来感知。这个结果与图b对比，非常吻合。图b是这个人带一个眼镜，眼镜有一个小摄像头记录下来的，他确实在看的东西。这个实验结果是魏平博士提供的，他是西交大前校长郑南宁老师那里的一个青年教师，博士期间在朱松纯的实验室访问，后来又回来进修。
这里面需要推测动作与物体的时空交互，动作随时间的转换，手眼协调。然后，进一步猜他下面干什么，意图等等。这个细节就不多讲了。

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对这个人内心的状态，也可以用一个STC-AOG 和STC-PG 来表达的，见下图，大致包含四部分。

一、时空因果的概率“与或图”，STC-AOG。它是这个人的一个总的知识，包含了所有的可能性，我待会儿会进一步阐述这个问题。 剩下的是他对当前时空的一个表达，是一个STC-PG解译图。此解译图包含三部分，图中表达为三个三角形，每个三角形也是一个STC-PG 解译图。

二、当前的情景situation，由上图的蓝色三角形表示。当前的情况是什么，这也是一个解，表示视觉在0-t时间段之间对这个场景的理解的一个解译图。

三、意向与动作规划图，由上图的绿色三角形表示。这也是一个层次化的解译图，预判他下面还会做什么事情，

四、当前的注意力，由上图的红色三角形表示。描述他正在关注什么。

把这整个解译图放在一块，基本上代表着我们脑袋的过去、现在、未来的短暂时间内的状态。用一个统一的STC-PG 和 STC-AOG来解释。 这是一个层次的分解。 因为是Composition， 它需要的样本就很少。  

有人要说了，我的深度神经网络也有层次，还一百多层呢。我要说的是，你那一百多层其实就只有一层，对不对？因为你从特征做这个识别，中间的东西是什么你不知道，他不能去解释中间那些过程，只有最后一层输出物体类别。

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上面说的这个表达，是机器人对某个人内心状态的一个估计，这个估计有一个后验概率，这个估计不是唯一的，存在不确定性。而且，它肯定不是真相。不同的人观察某个人，可能估计都不一样。那么在一个机器与人共生共存的环境中，假设这个场景里有N个机器人或者人，这里面有很多N个“自我”minds。然后，每个人有对别人有一个估计，这就有N x（N-1）个minds表达。我知道你在想什么，你知道我在想什么，这至少是平方级的。你有一百个朋友的话，哪个朋友他脑袋里想什么你心里都有数。关系越近，理解也就越深，越准确。

当然，我们这里只是做一阶推理，在复杂、对抗的环境中，人们不得不用多阶的表达。当年司马懿和诸葛亮在祁山对峙时，诸葛亮比司马懿总是要多算一阶。所谓兵不厌诈，就是有时候我故意把一个错误信息传给你，《三国演义》中很多此类的精彩故事，比如周瑜打黄盖、蒋干盗书。
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本文摘取自  老师的报告，转载请注明原作者为朱松纯 老师。

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我用下面这个图来大致总结一下。两个人A与B或者一个人一个机器人，他们脑袋里面的表达模式。图中是一个嵌套的递归结构,每一个椭圆代表一个大脑的内心mind。

每个mind除了上面谈到的知识STC-AOG 和状态STC-PG，还包含了价值函数，就是价值观，和决策函数。价值观驱动动作，然后根据感知、行动去改变世界，这样因果就出来了。我后面再细谈这个问题。

最底下中间的那个椭圆代表真实世界（“上帝”的mind，真相只有TA知道，我们都不知道），上面中间的那个椭圆是共识。多个人的话就是社会共识。在感知基础上，大家形成一个统一的东西，共同理解，我们达成共识。比如，大家一起吃饭，菜上来了，大家都看到这个菜是什么菜，如果没有共识那没法弄。比如，“指鹿为马”或者“皇帝的新装”，就是在这些minds之间出现了不一致的东西。这是所谓“认识论”里面的问题。以前，在大学学习认识论，老师讲得比较空泛，很难理解；现在你把表达写出来，一切都清楚了。这也是人工智能必须解决的问题。
我们要达成共识，共同的知识，然后在一个小的团体、大致社会达成共同的价值观。当有了共同价值观的时候，就有社会道德和伦理规范，这都可以推导出来了。俗话说，入乡随俗。当你加入一个新的团体或者社交群体，你可能先观察看看大家都是怎么做事说话的。机器人要与人共生共存 必须理解人的团体的社会道德和伦理规范。所以说，这个认识论是机器人发展的必经之道。乌鸦知道人类在干什么，它才能够利用这个在社会里生存。

那么如何达成共识呢？语言就是必要的形成共识的工具了。

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语言通讯：沟通的认知基础

接下来要介绍的人工智能的第三个领域是语言、对话。最近朱松纯教授两次在视觉与语言结合的研讨会上做了报告，从他自己观察的角度来谈，视觉与语言是密不可分的。

人类的语言中枢是独特的，有趣的是它在运动规划区的附近。我们为什么要对话呢？语言的起源就是要把一个人脑袋（mind）的一个信息表达传给你一个人，这就包括上面讲的知识、注意、意向计划，归纳为图中那三个三角形的表达。希望通过对话形成共识，形成共同的任务规划，就是我们一致行动。所以，语言产生的基础是人要寻求合作。

动物之间就已经有丰富的交流的方式，很多借助于肢体语言。人的对话不一定用语言，手语、哑剧（pantomine）同样可以传递很多信息。所以，在语言产生之前，人类就已经有了十分丰富的认知基础，也就是上面谈的那些表达。没有这样的认知基础，语言是空洞的符号，对话也不可能发生。

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发育心理学实验表明，12个月的小孩就可以知道去指东西，更小年龄就不会，但是很多动物永远达不到这个水平。举个例子，有人做了个实验。一群大猩猩坐在动物园里，一个猩猩妈妈带一个小猩猩，玩着玩着小猩猩跑不见了，然后这个妈妈去找。周围一大堆闲着的猩猩坐在那里晒太阳，它们明明知道那个小猩猩去哪了。如果是人的话，我们就会热心地指那个小孩的方向，人天生是合作的，去帮助别人的，助人为乐，所以这是为什么我们人进化出来了。猩猩不会，猩猩不指，它们没有这个动机，它们脑袋与人相比一定是缺了一块。人和动物相比，我们之所以能够比他们更高级，因为脑袋里有很多通信的认知构架（就像多层网络通讯协议）在大脑皮层里面，没有这些认知构架就没法通信。研究语言的人不去研究底下的认知构架，那是不会有很大出息的。下面这个图来源于人类学的研究的一个领军人物 Michael Tomasello。

无名i小艺

现在学习晚吗？ 在哪里可以学到

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除了需要这个认知基础，语言的研究不能脱离了视觉对外部世界的感知、机器人运动的因果推理，否则语言就是无源之水、无本之木。这也就是为什么当前一些聊天机器人都在“扯白”。

我们先来看一个最基本的的过程：信息的一次发送。当某甲（sender）要发送一条消息给某乙（receiver），这是一个简单的通讯communication。这个通讯的数学模型是当年贝尔实验室香农Shannon1948年提出来的信息论。首先把它编码，因为这样送起来比较短，比较快；针对噪声通道，加些冗余码防错；然后解码，某乙就拿到了这个信息。见下图。

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在这个通讯过程之中他有两个基本的假设。第一、这两边共享一个码本，否则你没法解码，这是一个基本假设。第二、就是我们有个共享的外部世界的知识在里面，我们都知道世界上正在发生什么什么事件，比如哪个股票明天要涨了，哪个地方要发生什么战争了等等。我给你传过去的这个信息其实是一个解译图的片段（PG：parse graph）。这个解译图的片段对于我们物理世界的一个状态或者可能发生的状态的描述。这个状态也有可能就是我脑袋Mind里面的一个想法、感觉、流态（fluents）。比如，很多女人拿起电话，叫做“煲粥”，就在交流内心的一些经历和感受。

如果没有这个共同的外部世界，那我根本就不知道你在说什么。比如外国人聚在一起讲一个笑话，我们可能听不懂。我们中国人说“林黛玉”，那是非常丰富的一个文化符号，我们都明白谁是林黛玉，她的身世、情感、性格和价值观，就轮到外国人听不懂了。