雷鋒網(wǎng)按：5月16日至17日，以“智能+時(shí)代，智勝未來(lái)”為主題的第四屆中國(guó)機(jī)器人峰會(huì)暨智能經(jīng)濟(jì)人才峰會(huì)在寧波余姚舉行，此次峰會(huì)主題涉及人工智能、機(jī)器人最新前沿技術(shù)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等多個(gè)當(dāng)前被熱議的話題。在5月16日上午的主論壇中，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李德毅發(fā)表了《從知識(shí)工程到認(rèn)知工程》的主題演講，提出如今的人工智能的發(fā)展離不開(kāi)智能科學(xué)和技術(shù)的研究，知識(shí)工程才是人工智能時(shí)代最有意義的課題之一。本文由雷鋒網(wǎng)進(jìn)行整理，在未改變?cè)獾幕A(chǔ)上略有刪減。

李德毅，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、中國(guó)指揮和控制學(xué)會(huì)名譽(yù)理事長(zhǎng)。李德毅參加了多項(xiàng)電子信息系統(tǒng)重大工程的研制和開(kāi)發(fā)；最早提出“控制流—數(shù)據(jù)流”圖對(duì)理論和一整套用邏輯語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的方法；獲國(guó)家和省部級(jí)二等獎(jiǎng)以上獎(jiǎng)勵(lì)9項(xiàng)，獲得10項(xiàng)發(fā)明專利，發(fā)表論文130多篇，出版中文著作5本、英文專著3本。現(xiàn)為北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)?，F(xiàn)任中國(guó)電子系統(tǒng)工程研究所副所長(zhǎng)，國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部主任。

大家上午好！我的演講主題是《從知識(shí)工程到認(rèn)知工程》，我想特別提醒大家今年是全世界的知識(shí)工程誕生40周年。我今天重點(diǎn)講講知識(shí)工程這方面的內(nèi)容。

智能學(xué)科的誕生方式

最近我們中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)做了一件重要的事，北京開(kāi)了一個(gè)一百人的論證大會(huì)，論證智能科學(xué)和技術(shù)在科學(xué)史上是一個(gè)什么樣的地位。智能學(xué)科的誕生方式到底是怎么樣產(chǎn)生的？

智能科學(xué)與技術(shù)是人類進(jìn)入智能社會(huì)后，科學(xué)技術(shù)自身發(fā)展催生出來(lái)的一級(jí)學(xué)科。在座的不少是老師，現(xiàn)在在你們的學(xué)校里面是三級(jí)學(xué)科，我告訴你它應(yīng)該有它的位置，我們不能因?yàn)檐浖こ毯桶踩膶W(xué)科搞得大家有意見(jiàn)，就不進(jìn)行科學(xué)的認(rèn)知。

有人說(shuō)智能科學(xué)是多學(xué)科交叉出來(lái)的，我的觀點(diǎn)是交叉滲透僅僅起了助催的作用。這個(gè)觀點(diǎn)很重要。

科學(xué)技術(shù)的歷史就是人類認(rèn)識(shí)世界、改造世界能力的拓展史，就是人類勞動(dòng)工具的發(fā)展史。

我們想一想智能的單位是什么？智力的單位是什么？認(rèn)知拿什么來(lái)度量？作為一個(gè)智能科學(xué)技術(shù)研究者就必須回答這樣的問(wèn)題。

人類走過(guò)了農(nóng)業(yè)社會(huì)、工業(yè)社會(huì)、信息社會(huì)，進(jìn)入到用“智能”作為當(dāng)今社會(huì)時(shí)代印記的新的階段——智能社會(huì)。在農(nóng)耕社會(huì)和工業(yè)社會(huì)，人類的生產(chǎn)工具主要是基于物質(zhì)和能量的動(dòng)力工具，得到了極大的發(fā)展；今天，勞動(dòng)工具轉(zhuǎn)向了基于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、價(jià)值的智能工具，人口紅利、勞動(dòng)力紅利不那么的靈了，人才紅利、智能的紅利來(lái)了，所以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的時(shí)代來(lái)了。

無(wú)論是人類智能、人工智能、個(gè)體智能還是群體智能，都是提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展源頭的供給能力，是創(chuàng)新的原始驅(qū)動(dòng)力量，是生產(chǎn)力中的核心生產(chǎn)力，所以人們才開(kāi)始聚焦人工智能。

我們?cè)谡J(rèn)知研究上走過(guò)了很長(zhǎng)的一段歷史，今天終于到了人腦認(rèn)知。從發(fā)明動(dòng)力工具拓展到發(fā)展智能工具的現(xiàn)階段，智能作為一級(jí)學(xué)科是提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展源頭供給能力的時(shí)代需求，有著廣泛的應(yīng)用前景和發(fā)展前景。

我們黨早就重視對(duì)智能和認(rèn)知的培養(yǎng)，宋健主任是我們工程院的老院長(zhǎng)，他在1993年就提出了“人智能則國(guó)智，科技強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)”。

李嵐清在1997年就提出了通過(guò)對(duì)腦科學(xué)的研究，若能提高人的學(xué)習(xí)認(rèn)知效率，將是對(duì)人類一大貢獻(xiàn)。

知識(shí)工程之父、1994年圖靈獎(jiǎng)獲得者、美國(guó)工程院院士愛(ài)德華·費(fèi)根鮑姆（Edward Albert Feigenbaum）對(duì)中國(guó)人的感覺(jué)，李克強(qiáng)授予他中國(guó)友誼獎(jiǎng)的時(shí)候說(shuō)了這樣一句話，“中國(guó)有全球六分之一的人口，但是沒(méi)有擁有全球六分之一的智能資源”。當(dāng)前，人的素質(zhì)和智能產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)正是訓(xùn)練機(jī)器人的素質(zhì)和智能的前提條件。

理學(xué)里面的數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)；工學(xué)里面的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，文學(xué)的語(yǔ)言學(xué)，應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)造就了當(dāng)今的智能科學(xué)和技術(shù)。

受腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能

腦科學(xué)，腦認(rèn)知成為全球的關(guān)注點(diǎn)，對(duì)應(yīng)過(guò)來(lái)的是人工智能。受腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能，主要體現(xiàn)在腦認(rèn)知和人體的動(dòng)作，腦認(rèn)知和語(yǔ)言，腦認(rèn)知和視知覺(jué)，腦認(rèn)知和學(xué)習(xí)。我周邊的展覽會(huì)都是講的運(yùn)動(dòng)控制+智能。語(yǔ)言帶來(lái)的智能的產(chǎn)業(yè)化給我們極大地驚喜，無(wú)論是聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)、問(wèn)、譯。尤其是“問(wèn)”，這么多年來(lái)搜索引擎就是在“問(wèn)”，一開(kāi)始我們進(jìn)入關(guān)鍵詞，現(xiàn)在直接用語(yǔ)言來(lái)問(wèn)?？拼笥嶏w語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)在全世界占到了應(yīng)有的地位。

這里面最難的一個(gè)是腦認(rèn)知和情感，就是人的意識(shí)是哪里來(lái)的？我們有一句話叫“我思故我在”。我們要問(wèn)人存在的意義是什么？只有有意識(shí)的人才能定義人生的意義，情感都是主觀的命題。

因?yàn)橹袊?guó)人工智能學(xué)會(huì)和其他的20多個(gè)學(xué)會(huì)共同組成的論證組，得到了69個(gè)大學(xué)的一同的簽約，一百名專家的簽字，論證了這個(gè)報(bào)告。它們有五個(gè)方面，分別是腦認(rèn)知、機(jī)器感知與模式識(shí)別、自然語(yǔ)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)科的四門課都是人工智能的核心，受腦認(rèn)知核心技能啟發(fā)的核心。這個(gè)核心里面腦認(rèn)知是我們的基礎(chǔ)，機(jī)器感知和模式識(shí)別是以視覺(jué)為主，自然語(yǔ)言處理和理解是以聽(tīng)覺(jué)為主，然后在這個(gè)上面積累出來(lái)是知識(shí)工程，加在一起就是受腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能。

知識(shí)工程研究的過(guò)程，我們可以看看歷史，沒(méi)有歷史就沒(méi)有未來(lái)。1994年美國(guó)工程院院士愛(ài)德華一開(kāi)始說(shuō)利用自動(dòng)機(jī)對(duì)知識(shí)進(jìn)行獲取，不操作和利用的工程稱之為知識(shí)工程。今天我們已經(jīng)走過(guò)了40年，難道說(shuō)知識(shí)工程還不夠成熟嗎？1999年愛(ài)德華在獲得圖靈獎(jiǎng)上發(fā)表演講，主題為《How the What become the How》，說(shuō)明了什么問(wèn)題？什么叫知識(shí)？知識(shí)就是力量嗎？

勞伊雷迪跟他一起獲得了圖靈獎(jiǎng)，還有西蒙也是來(lái)到中國(guó)很多次，不但拿到圖靈獎(jiǎng)，還拿到諾貝爾獎(jiǎng)，還拿了美國(guó)心理學(xué)會(huì)的終生成就獎(jiǎng)。我們的吳文俊做的幾何定理機(jī)器的證明被全世界認(rèn)知。這里還要提到一個(gè)重要人物，還有維基百科的創(chuàng)始人多納爾·威爾士把知識(shí)給了全社會(huì)。

“知識(shí)工程”研究如何用機(jī)器代替人，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的表示、獲取、推理、決策，包括機(jī)器定理證明、專家系統(tǒng)、機(jī)器博弈、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)、不確定性推理、領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)；還有數(shù)字圖書(shū)館、維基百科、知識(shí)圖譜等大型知識(shí)工程。知識(shí)工程不僅僅是研究如何獲取、表示、組織、存儲(chǔ)知識(shí)，如何實(shí)現(xiàn)知識(shí)型工作（如教師）的自動(dòng)化，還要研究如何運(yùn)用知識(shí)，更要研究如何創(chuàng)造知識(shí)。所以在幾年前提出了知識(shí)工作的自動(dòng)化，過(guò)了幾年，大家發(fā)現(xiàn)這個(gè)定義已經(jīng)不行了，自動(dòng)化遇到了天花板，要靠人工智能來(lái)解決。

知識(shí)工程對(duì)教育的挑戰(zhàn)

最明顯的問(wèn)題，那些白領(lǐng)包括教師在內(nèi)，會(huì)不會(huì)被機(jī)器人替代？我們從小就被教育，知識(shí)就是力量，這個(gè)是培根講的。費(fèi)根鮑姆說(shuō)這句話不太準(zhǔn)確，他主張講知識(shí)蘊(yùn)含著力量。

什么叫認(rèn)知？我們看幾個(gè)字，看中國(guó)機(jī)器人峰會(huì)，看到這個(gè)字你頭腦里面是那一塊發(fā)出反映，你想起一個(gè)字，聽(tīng)起一個(gè)字，說(shuō)起一個(gè)字都不一樣。這樣的認(rèn)知我們不該研究嗎？這就是腦認(rèn)知給我們的啟發(fā)。我們的計(jì)算機(jī)做什么？只能存儲(chǔ)，不能記憶。這么多年來(lái)我們一味的追求計(jì)算，計(jì)算的智能超過(guò)了單個(gè)的人或者說(shuō)一群人，但是我們忽略了記憶。

記憶不是簡(jiǎn)單地存儲(chǔ)，伴隨有取舍，取舍地過(guò)程就是計(jì)算、簡(jiǎn)約或抽象，記憶和計(jì)算同時(shí)發(fā)生。通常，時(shí)間越長(zhǎng)丟失信息越多。記憶常常有聯(lián)想和搜索，聯(lián)想和搜索也是計(jì)算。

無(wú)論是語(yǔ)言記憶還是圖像記憶，本質(zhì)上都是統(tǒng)計(jì)記憶，可以把語(yǔ)言記憶視為圖像記憶地標(biāo)注。越是長(zhǎng)期地、大量的、反復(fù)的，越難遺忘，也有一次性或者少量的難忘記憶，但不會(huì)很多。所以我們提出了一個(gè)很重要的觀點(diǎn)，就是用數(shù)據(jù)的方法研究人的記憶和遺忘，這個(gè)圖我以前寫(xiě)過(guò)人類的不確定的智能里面就提到了，什么叫識(shí)記、保存、再認(rèn)與恢復(fù)。    

我個(gè)人認(rèn)為是知識(shí)是遺忘和卷積，知識(shí)可以用數(shù)學(xué)的方式來(lái)表達(dá)，為什么卷積網(wǎng)絡(luò)今天這么的時(shí)髦。用函數(shù)f(t)表示待認(rèn)知的圖像，用函數(shù)g(t)表示已經(jīng)學(xué)習(xí)得的部分，那么尚待進(jìn)一步認(rèn)知的部分是：h(t)=f(t)×g(t)。

教育是知識(shí)工程的典型代表，如果說(shuō)土木工程是修路鋪橋，建筑工程是蓋房蓋樓，軟件工程是在高效平臺(tái)上生產(chǎn)新的軟件，知識(shí)工程就是教書(shū)育人，學(xué)知識(shí)長(zhǎng)本領(lǐng)。所以什么叫學(xué)習(xí)？學(xué)習(xí)到底跟智能是什么樣的關(guān)系？學(xué)習(xí)是理解知識(shí)形成記憶的交互過(guò)程，記憶是學(xué)習(xí)的結(jié)果。知識(shí)工程應(yīng)該研究學(xué)習(xí)和記憶。

當(dāng)智能走進(jìn)學(xué)校的時(shí)候，當(dāng)知識(shí)工程走進(jìn)學(xué)校的時(shí)候，傳統(tǒng)的教育就要結(jié)束了。知識(shí)不算是灌輸，學(xué)知識(shí)也許和學(xué)外文、開(kāi)車、游泳沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)比內(nèi)容更重要，知識(shí)不應(yīng)該是冷的，知識(shí)的運(yùn)用比知識(shí)的容量更重要。知識(shí)工作的自動(dòng)化遇到了天花板，因此對(duì)教育來(lái)說(shuō)，不僅僅是電子書(shū)包，更重要的是個(gè)性化的教學(xué)，將來(lái)大中小學(xué)很多的教師工作都會(huì)被機(jī)器人替代，我們要做的是教練個(gè)性化的教學(xué)，讓智能進(jìn)入課堂，讓學(xué)生走向成功。

知識(shí)工程是一個(gè)認(rèn)知的工程

如何聽(tīng)說(shuō)、如何看，表現(xiàn)在大腦里面就是如何思維，因此我再一次強(qiáng)調(diào)研究腦認(rèn)知應(yīng)該研究記憶認(rèn)知，技算認(rèn)知和交互認(rèn)知。人類對(duì)技術(shù)的貪得無(wú)厭的需求已經(jīng)阻礙了我們的發(fā)展。為什么不能去研究記憶呢？我們用那么大的功率做一個(gè)阿爾法狗的程序，為什么不想想記憶可以加速它的功耗呢？我做的這個(gè)就是三個(gè)記憶區(qū)：感覺(jué)記憶、工作記憶和長(zhǎng)期記憶。

因此我們要學(xué)習(xí)記憶的形態(tài)或研發(fā)的過(guò)程，感知的理解和認(rèn)知的理解是怎么樣的關(guān)系。認(rèn)知計(jì)算也許只有一種算法，相似的計(jì)算。確切的說(shuō)，人的智能和高級(jí)的生物的智能在生物學(xué)上沒(méi)有本質(zhì)的差別，最本質(zhì)的差別是人類創(chuàng)造了文字，于是可以把文明傳承下來(lái)，其他動(dòng)物創(chuàng)造文字的還沒(méi)有。正因?yàn)橛辛宋淖?，所以我們的意識(shí)和身體可以脫離開(kāi)。

視覺(jué)認(rèn)知是認(rèn)知的主體，我做智能車，為什么這個(gè)車開(kāi)出去走了一圈回來(lái)沒(méi)有長(zhǎng)知識(shí)。人不是這樣的，當(dāng)他一開(kāi)始開(kāi)車的時(shí)候到處都看，當(dāng)他成為一個(gè)老的駕駛員的時(shí)候，他就不用看了。

因此，我們開(kāi)始對(duì)馮·諾伊曼計(jì)算機(jī)說(shuō)三道四了，我們認(rèn)為腦認(rèn)知的各個(gè)單元都要進(jìn)行計(jì)算和交互，知識(shí)工程要防止被計(jì)算機(jī)誤導(dǎo)，人們把計(jì)算機(jī)想象為電腦，很可惜它不是電腦，是一個(gè)計(jì)算的工具。

學(xué)習(xí)離不開(kāi)交互，有指導(dǎo)的交互學(xué)習(xí)，無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)。就是我們現(xiàn)在做的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和聚類。小孩子成功抓住一只高飛球，是長(zhǎng)期結(jié)合實(shí)踐的結(jié)果，并沒(méi)有在大腦中建立形式化模型、建立三維空間求解復(fù)雜的運(yùn)用學(xué)和動(dòng)力學(xué)微分方程組，而是依靠小腦，從視野感知的運(yùn)動(dòng)時(shí)間和順序轉(zhuǎn)化為所需的肌肉運(yùn)用的時(shí)間和順序，包括感覺(jué)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)、平衡和控制等，并有能力預(yù)測(cè)行動(dòng)的結(jié)果，久而久之，技能成為“新”的本能。

傳統(tǒng)汽車僅僅是駕駛員手、腳或者說(shuō)力量的延伸。如果說(shuō)駕駛腦替代駕駛認(rèn)知，并獲得駕駛的指紋，每個(gè)人開(kāi)車都不一樣，有可能使得汽車成為駕駛員自己，或者說(shuō)機(jī)器成為自己。這才是人工智能時(shí)代知識(shí)工程最有意義的課題之一，這就是我為什么樂(lè)此不疲的原因。

知識(shí)工程進(jìn)入尋常百姓家

你們看機(jī)器人在和你聊天，它在和你聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)、問(wèn)、譯；機(jī)器人在給你開(kāi)藥方；機(jī)器人在為你的孩子做咨詢，做心理咨詢，做輔導(dǎo)。我現(xiàn)在和東南大學(xué)合作，讓孩子們?cè)谑謾C(jī)上玩游戲我就可以預(yù)測(cè)他有沒(méi)有自閉癥或者說(shuō)多動(dòng)癥，家里看到的電視里面的主持人可能是一個(gè)機(jī)器人，所以知識(shí)工程已經(jīng)在我們的尋常百姓家里了。

如果人腦特定問(wèn)題域的認(rèn)知能力可以先局部地形式化，哪怕在微觀上不具有組織結(jié)構(gòu)的相似性，例如駕駛、寫(xiě)作、聊天等，當(dāng)千千萬(wàn)萬(wàn)的特定問(wèn)題域的認(rèn)知能力工程化之后，用人工智能技術(shù)構(gòu)建千千萬(wàn)萬(wàn)的特定機(jī)器人的認(rèn)知腦，并通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)，是否可以倒逼并逼近一個(gè)人造生物腦呢？

可塑性是腦認(rèn)知的基礎(chǔ)，人的一生都在做不同程度的神經(jīng)突觸的修建，彌散在人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)路中的記憶、計(jì)算和交互認(rèn)知，是人的生命中通過(guò)大數(shù)據(jù)不斷的學(xué)習(xí)、演變進(jìn)而變成知識(shí)工具。

這就是我們對(duì)知識(shí)工程的看法，謝謝大家！

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