雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論消息，2019年10月17日上午，CNCC 2019正式在蘇州金雞湖國(guó)際會(huì)議中心開幕，雷鋒網(wǎng)作為戰(zhàn)略合作媒體，對(duì)大會(huì)進(jìn)行全程報(bào)道。

在大會(huì)第一天，微軟亞洲研究院院長(zhǎng)洪小文在會(huì)上作為特邀嘉賓做了主題為“智能簡(jiǎn)史”的特邀報(bào)告。

洪小文博士在報(bào)告中闡述了他看待計(jì)算與智能的“金字塔哲學(xué)”，簡(jiǎn)單來(lái)講即，計(jì)算和記憶力、感知、認(rèn)知、創(chuàng)造力、智慧這五層依次向上、依次依賴、依次變難，現(xiàn)階段的人工智能就在艱難地向上攀爬過程中。

在報(bào)告中洪小文也用通俗的語(yǔ)言解釋了一些大眾的認(rèn)知誤區(qū)，比如對(duì)于自動(dòng)駕駛，目前人們認(rèn)為是AI的一大典型應(yīng)用，而洪小文指出，已經(jīng)存在了一百多年的飛機(jī)的自動(dòng)駕駛（auto-pilot）不被大眾認(rèn)為是AI，但汽車的自動(dòng)駕駛就被大眾認(rèn)為是AI。以及，AlphaGo擊敗了柯潔、李世石，大眾都認(rèn)為這代表了人工智能擊敗人類的新的里程碑，而洪小文說(shuō)這更體現(xiàn)出的是開發(fā)這個(gè)模型、組建計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)置的這群人類精英智力成果的勝利，人工智能想要媲美人類還有很遠(yuǎn)的路要走。洪小文博士指出“強(qiáng)人工智能很弱，弱人工智能很強(qiáng)”，因此我們?cè)谌斯ぶ悄艿牡缆飞弦赂疫M(jìn)取，另一方面則還要審慎地從歷史的角度來(lái)看待人工智能，避免泡沫化。

一、智能金字塔

洪小文從更廣義的角度來(lái)理解智能，他將智能劃分為五個(gè)層次放在金字塔三角形中，從下到上依次復(fù)雜。

處于最底層是計(jì)算和記憶力。在人類很長(zhǎng)的歷史中，神機(jī)妙算、過目不忘，都是非常聰明的表現(xiàn)。所謂神機(jī)妙算就是計(jì)算，而過目不忘就是記憶。但隨著圖靈機(jī)（或馮諾依曼機(jī)）的出現(xiàn)，CPU+存儲(chǔ)，在計(jì)算和記憶兩個(gè)方面已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類。

其次是感知。人類社會(huì)中有一大部分生活內(nèi)容是與感知相關(guān)。例如速記工作、車間產(chǎn)品質(zhì)檢、交通違規(guī)判斷、人臉識(shí)別等。這些在傳統(tǒng)上是極為消耗人力的。但隨著最近這一波人工智能的崛起，計(jì)算機(jī)在這些方面的表現(xiàn)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類，在行業(yè)中許多依靠人類感知智能的工作正逐漸交由計(jì)算機(jī)來(lái)執(zhí)行。

再往上是認(rèn)知。所謂認(rèn)知，即我們對(duì)生活中事件的理解、洞察、推理、計(jì)劃、決策等，例如閱讀一篇文章了解其核心觀點(diǎn)，把一段漢語(yǔ)翻譯成英語(yǔ)，公司領(lǐng)導(dǎo)需要依據(jù)市場(chǎng)情況做產(chǎn)品策略，我們?nèi)粘Ｉ钜惨龈鞣N買和不買的決定。在這些方面，目前的人工智能已經(jīng)有諸多突破，例如在閱讀理解SQuAD挑戰(zhàn)賽中人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠超越人類水平，機(jī)器翻譯方面計(jì)算機(jī)也能快速、大量且相當(dāng)準(zhǔn)確地完成任務(wù)（在某些特定領(lǐng)域甚至超越人類）。但這種AI認(rèn)知只是基于大數(shù)據(jù)的推理，AI能夠告訴我們結(jié)果，卻不能說(shuō)出其中的因果關(guān)系。此外，目前的AI系統(tǒng)大多還只能局限在特定封閉環(huán)境條件下的認(rèn)知，對(duì)于廣闊生活中開放的認(rèn)知問題則力有未逮。

第四層是創(chuàng)造力。近年來(lái)深度學(xué)習(xí)可以用于“創(chuàng)作”，比如寫詩(shī)、作畫等。如果關(guān)注微軟小冰的話，應(yīng)該知道小冰出版過一本詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》；而同樣小冰也能夠自己作畫。但這些并不代表計(jì)算機(jī)真的有創(chuàng)造力，因?yàn)闊o(wú)論是機(jī)器作詩(shī)還是作畫，其本質(zhì)都只是大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果，是基于已知?jiǎng)?chuàng)造已知，而真正的創(chuàng)造力則是基于已知?jiǎng)?chuàng)造未知。

最高層是智慧。目前還是人類的領(lǐng)地，計(jì)算機(jī)還無(wú)能為力。

從計(jì)算和記憶力、到感知，到黑盒封閉環(huán)境下的認(rèn)知，目前的AI 已經(jīng)做得很好了（超越了人類），在智能金字塔中，洪小文用紫色表示。而白盒開放環(huán)境下的認(rèn)知以及創(chuàng)造力這方面，目前的AI與人類相比還差得遠(yuǎn)，金字塔中用綠色表示。至于AI還無(wú)法做到的智慧，則用藍(lán)色表示。

可以看出，當(dāng)前機(jī)器智能與人類智能的交界是在認(rèn)知和創(chuàng)造力這個(gè)層面，目前的AI還處在“半認(rèn)知”的階段；之下，AI已經(jīng)完全超越人類；之上，AI 還望塵莫及。

二、AI+HI

在當(dāng)前AI這種智能條件下，自然無(wú)論對(duì)于個(gè)人還是公司，最恰當(dāng)?shù)淖龇☉?yīng)當(dāng)是把機(jī)器善于做的事情交給機(jī)器，把人善于做的事情交給人。

在算力和記憶力方面，人類若想挑戰(zhàn)機(jī)器無(wú)疑蚍蜉撼樹。但在認(rèn)知層次呢？

我們以決策過程為例。決策過程中我們要做的第一件事情，就先分析，然后做出一個(gè)決策，最后到實(shí)際的物理世界去做執(zhí)行，并通過傳感器收集數(shù)據(jù)，并反饋給數(shù)據(jù)庫(kù)中。例如我們要控制一條河的水質(zhì)，傳感器能夠測(cè)水質(zhì)、執(zhí)行器用于控制排放污水的開關(guān)。在沒有互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，我們要派人專門去那里檢測(cè)和控制排污，現(xiàn)在有了物聯(lián)網(wǎng)，我們可以讓機(jī)器自動(dòng)完成。

事實(shí)上，幾乎所有的事情（包括做社會(huì)心理學(xué)分析、做實(shí)驗(yàn)、做假設(shè)、做產(chǎn)品，或是做互聯(lián)網(wǎng)都是如此），每完成一次閉環(huán)，就能夠有所改進(jìn)。如今，數(shù)據(jù)很容易取得，分析、決策的過程就是AI。如果我們有一個(gè)閉環(huán)，又有辦法收集到數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

如今諸多AI的商業(yè)應(yīng)用，簡(jiǎn)單來(lái)講都可以抽象為這個(gè)閉環(huán)過程。蒂森克虜伯（thyssenkrupp）是一家做電梯的企業(yè)。之前他們遇到電梯故障，一般都是用戶給維修人員打電話，維修人員先來(lái)收集一些數(shù)據(jù)，然后回到實(shí)驗(yàn)室分析幾天，分析出結(jié)果后，再回去維修，這中間可能要隔好幾天，甚至好幾星期。而現(xiàn)在他們?cè)陔娞堇锇惭b了傳感器，傳感器能夠收集速度、聲音、溫度等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)能夠根據(jù)這些數(shù)據(jù)（1）利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建模進(jìn)行異常分析，當(dāng)數(shù)據(jù)接近故障點(diǎn)之前派遣維修人員進(jìn)行預(yù)防，可能只需要滴幾滴油即可；（2）數(shù)據(jù)收集足夠多時(shí)可以對(duì)不同的故障情況進(jìn)行分類。

當(dāng)然這并不代表AI可以做所有事情。我們?cè)谇懊嬷悄芙鹱炙幸呀?jīng)講過，AI目前仍然是不可解釋的黑盒，且只適用于特定環(huán)境、封閉的系統(tǒng)當(dāng)中。

黑盒和白盒認(rèn)知的差別在于，它只告訴你what，但卻不能告訴你why，當(dāng)前的AI主要是基于大數(shù)據(jù)的模式識(shí)別推理，盡管它能給你一個(gè)看起來(lái)很好的相關(guān)性，但卻說(shuō)不出因果關(guān)系，因此主要是黑盒模式。

另一方面，生活中大部分的決策都是處在開放系統(tǒng)中，例如并購(gòu)一家企業(yè)，它有許多外部因素，這些因素?zé)o法預(yù)測(cè)，也沒有太多相關(guān)的數(shù)據(jù)，這自然無(wú)法完全交給AI來(lái)完成。人生的決策（例如報(bào)考大學(xué)）也同樣如此。我們可以參考AI給出的結(jié)果，但是我們還必須依靠我們?nèi)祟愖约旱恼J(rèn)知。這既是AI+HI。所謂HI，即Human Intelligence，人類智能。

洪小文做了一個(gè)類比。腦神經(jīng)科學(xué)家根據(jù)實(shí)驗(yàn)歸納了人腦的左右腦的特征，發(fā)現(xiàn)左腦更側(cè)重邏輯、順序、分析、數(shù)字化、理性等，右腦則偏向直覺、隨機(jī)、綜合、主觀等。事實(shí)上計(jì)算機(jī)就是一個(gè)最好的左腦，因?yàn)樗乃谐绦蚨际侨祟愒O(shè)計(jì)出來(lái)的，都是人類邏輯、順序、分析沉淀的結(jié)果，它所擅長(zhǎng)的正是人類左腦的諸多功能。

所以AI+ HI，正是這種左右腦互相輔助的關(guān)系。我們需要“右腦”來(lái)做創(chuàng)造，來(lái)做智慧。在沒有計(jì)算機(jī)以前，人類用左腦來(lái)完成計(jì)算，花大量時(shí)間小心推演，這就像走路；而計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，特別是現(xiàn)在AI的出現(xiàn)，相當(dāng)于給了我們一輛車、一架飛機(jī)，合理利用這些工具能更快地到達(dá)目的地。

洪小文博士認(rèn)為，“我們是第一代與AI一起生活的人類，我們跟AI的關(guān)系，其實(shí)就是我們很忠實(shí)的仆人，說(shuō)一就一，我們不希望它有意識(shí)，好好的做我們要做的事情，做我們讓它做的事情，其實(shí)就是一個(gè)AI+HI非常和諧的社會(huì)。我個(gè)人覺得學(xué)習(xí)AI也讓我對(duì)人類的智能有更深的一些了解，也是人類智能跟人工智能的共進(jìn)化?！?/p>

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