中国科学院院士、清华大学计算机系教授张钹 杏坛半世纪

中国科学院院士、清华大学计算机系教授张钹:人工智能的现状与未来 2018-11-19 中国教育网络


张钹 中国科学院院士、清华大学计算机系教授

在CERNET第二十五届学术年会开幕式上,中国科学院院士、清华大学计算机系张钹教授作了题为《人工智能的现状与未来》的报告。

人工智能的定义

人工智能最简练最直接的定义就是研究和设计智能体的技术,人工智能的设计既要重视理论也要重视实践。智能体包含三部分内容,一是物理空间的感知,包括视觉、听觉、触觉等;二是信息空间的思考决策,包括推理决策等,是一种深思熟虑的行为;三是物理空间的动作,包括移动、飞行等。

理性行为的计算模型和深度学习

人工智能模拟人类技能需要将人类的技能行为变成计算模式,但是建立这种计算机模型十分困难,原因就在于现在对人类的大脑知之甚少,对情感、创造等人类高级思维的特点了解的还不够多,在信息有限的基础上,人工智能机器很难模拟人类的思想和行为。事实上,在人工智能领域,关于人类的智能行为能否变成计算机模型一直存在争议。那么抛开人类的思考和情感方面,理性行为如何建立计算模型?人类的理性行为来自知识和经验,例如医生之所以成为医生,与普通人的区别在于医生拥有医疗知识和临床经验,其他工作也是如此。事实上,人类理性思考的过程包括两个步骤,一个是经验,另一个是对经验的推理,通过运用这个办法,就可以把人类的理性行为变成计算模型。目前,人工智能领域的标志性成果之一——IBM深蓝(国际象棋)就是根据这种逻辑建立起来的计算模型。下棋是理性行为,下棋双方需要进行计算分析,根据对方下棋情况做决策;人工智能通过对人类下象棋的行为进行分析和规律总结,通过参数建立决策行为的评估机制,最终计算机战胜了人类。下棋是一种完全信息博弈行为,通过这个案例可以看出,在完全信息博弈条件下,机器有可能战胜人类。人工智能领域第二个标志性成果是人机对话、人机问答;在人机对话的特定领域,机器同样可以战胜人类,比如说智力竞赛。计算机可以储存大量的知识包括百科全书、文学作品、新闻报道等等,而人类很难有如此强大的知识储备,2011年IBM人工智能计算机系统"沃森"在美国热门的电视智力问答节目中战胜了两位人类冠军选手。值得一提的是,网络的发展带来了专家知识和信息的集中呈现,这也推动了基于理性行为的人工智能发展。总而言之,理性行为人工智能是通过知识驱动的方法实现,计算机基于知识和经验的物理符号推理系统,建立基于规则的模型,从而实现符号主义AI。