AI2.0时代的五个布局方向

　　近年来，人工智能在国内外迅速升温。这一次升温和前几次的升温不一样，它不是在学术界发生的，而是产业界发动的。聊天机器人小冰已经慢慢地成熟，意味着Windows界面今后将转向自然语言的界面，交互起来更加容易。谷歌用4亿英镑成功收购了DeepMind，DeepMind的AlphaGo战胜了人类的围棋高手，而且他们公司的发展战略将从移动优先转化为人工智能优先。

　　去年，美国五大科技巨头宣布成立一个人工智能联盟，这一步实际上做得非常好，中国现在也在筹备，志在进行人工智能技术的研究推广。中国的公司不甘落后，据我看一马当先的是百度，百度在去年入选了MIT的科技评论。而且它在语音搜索、机器学习、无人驾驶、自动翻译，以及多种商业服务中都有广泛布局，而且取得了良好的效果。阿里巴巴在广告的自动设计上实现了人工智能，在刷脸支付上实现了人工智能，当然还有其它新的成果。

　　人工智能走向2.0

　　人工智能的概念是1956年斯坦福大学的J.McCartthy教授等学者提出来的。这个概念的本意是，要让机器像人那样认知、思考和学习。换句话说就是用计算机来模拟人的智能，这就是人工智能。人工智能随后发展出了七个典型的学科，一是机器定理证明，主要用计算机模拟人的逻辑能力和思维推理能力；第二是机器翻译，用计算机模拟人的自然语言，理解人类；第三，专家系统，主要用计算机来解决问题和表达知识；第四是博弈，最初的技术是树搜索；第五是模式识别，包括声音识别、图像识别、文字识别，这些都用了多媒体的认知；第六是学习，神经网络学习；第七是机器人。在这个研究过程中，出现了符号学派、研究学派、行动学派。不过，现在人工智能所面临的环境已经发生了巨变。

　　第一，信息环境的变化。回想起二三十年以前，那时候的典型情况是若干个人围着一台计算机。后来计算机多了，每个人有一台，现在一个人已经有多台计算机。包里放一个笔记本电脑，口袋里放一个移动电话。而且我们身边有大量的互联网应用，有移动计算、超级计算、云计算，有网上社区、搜索引擎，等等。

　　第二，社会需求的变化。人工智能是模拟人的智能，而现在出现大量新的需求，如智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造等。这些都不是一个人的行为，而是一个系统的行为。如何由人工智能模拟一个系统的智慧，这将提出很多新的命题。

　　第三，人工智能基础的变化。人工智能的基础都是数据驱动的。现在不但出现了大数据，还出现了多媒体数据，这在60年前是没有的。另外，还有大量传感器数据。到目前为止，人类只能处理这些信息当中的一小部分。同时，我们还将使用大量的增强现实和虚拟现实技术。所有这些都说明了人工智能的基础出现了变化，我们再用原有人工智能处理技术来处理这样的数据，显然已经力不从心。

　　未来人工智能的发展趋势

　　我们看到很多变化都在最近若干年发生了，这些变化将不可避免地推动着人工智能走向新的一代。现在这已经出现了一些萌芽，我们可以看到其中第一个趋势就是在大数据上出现的智能。大数据现在应用最好的领域是深度学习，深度学习如果加上其它的技术，比如自我博弈的技术，可以产生很精彩的效果。不过，现在深度学习还有很多问题，比如说是否可解释，是否更加通用，等等。如果把这些深度学习的技术和人工智能其它可能的技术，和今后发展的技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。

　　第二个趋势就是基于网络的群体智能已经开始萌芽。在2016年首期《科学》杂志上发表了《群智之力量》一文。文章当中把群智分成了三种：一是众包的模式，二是工作流程模式，三是协同求解问题。它认为这三种模型发展好了，可以用网络组织强大的能力去解决以前不可能解决的问题。实际上已经有很多单位用这样的方法取得了成功，比如说普林斯顿大学，他们在显微镜上获得了从视网膜到大脑之间的神经分布情况。

　　第三个趋势就是人机一体化技术导向混合智能。人机协同进行手术的达芬奇机器人，实际上是人和机器联合行动的外科手术刀。另外，还有各种各样的穿戴式设备，所有这些人机一体化的混合智能，将使得人工智能向新的方向很好地发展。

　　第四个趋势就是跨媒体推理已经兴起。计算机的性能可以处理语言信息、视觉信息、图形信息、听觉信息，但是计算机很难把若干种媒体打通使用。

　　人是不一样的，我们的很多创新性思维实际上就由此而产生，很多问题就靠这种类比的方式来解决。计算机在这些领域目前都没有成功，其原因就在于此。因此在新一代人工智能中，我们将研究跨媒体的智能，将各种现有的媒体，包括各种传感器打通使用。

　　第五个趋势就是无人系统迅猛发展。人工智能发展的第一阶段，人工智能的注意力是放在机器人上或类人的机器人上的。不过，出乎我们意料的是，类人系统不如无人系统发展的快。无人系统并不是去模拟人，而是在原有机器上加上智能的行为。

　　中国新一代人工智能的建议研究方向

　　中国人工智能应该朝着这些方向研究。它的基础研究、技术研究、软件研究，应该重点瞄准大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能五个方向前进。

　　第一个方向是大数据智能。它将用于医疗的智慧化发展方向，将用于制造的智能化发展方向。在大数据智能方向，它要着重解决从数据到知识到智能中间可解释性和可通用性的问题。因此需要把数据驱动的方式和知识引导的方式结合起来，形成人工智能新的更加有效的技术，从而在智能医疗、智能经济和社会治理方面有更广的应用。

　　第二个方向是群体智能。它将研究在互联网中，群体智能是如何进行组织的，是怎么进行连接的，用什么方法鼓励大家一起来参与的。在参与过程中，彼此之间怎么进行协同，整个群体怎么演化向更加正确的方向和更加正确的行为。

　　在这个过程中，群体中每一个个体之间怎么互相学习，互相感知，这些都需要建立新的理论和创造新的技术。一旦建立了，将在科研、经济、商业和其它众多领域中有非常大的实用前途。

　　第三个方向是跨媒体智能。它将研究跨媒体、跨传感器的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样我们就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得计算机，以及在智能安全、创新设计方面具有更好的创新能力。

　　第四个方向是人机混合增强智能。希望人机混合形成强大的交互系统，形成增强智能。研究脑机协同的环境，它的交互方式、学习方式、动作控制方式，从而在脑控机器人和很多自主智能体之间协同。

　　第五个方向是自主智能系统。研究环境的感知、自身的感知、不同个体之间的协同、行为的规划、行为的决策和各种各样行为执行的理论模型和方法，用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂等多个领域。

　　总而言之，人工智能的发展将和中国的信息化方向密切结合起来。目前，中国正处于网络化阶段，但从网络化一定会转向智能化，人工智能在这样一个重要的时刻，将和它结合在一起，在中国产生巨大的作用。

　　(本文根据潘云鹤院士在全球人工智能高峰论坛上的演讲整理而成，未经本人确认。）

　　中国工程院院士 潘云鹤

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