见AI思未来，构想交互形态之变

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1月15日，在由AI TIME举办的“认知智能，畅想未来”闭门研讨会上，来自人工智能、脑认知、心理学、社会科学等领域的著名专家学者以及AI TIME的战略合作伙伴OPPO就认知智能进行头脑风暴与观点碰撞，跨学科交流，畅想未来！

 

活动由清华大学计算机系教授唐杰主持，清华大学科学史系教授吴国盛、清华大学基础科学讲席教授刘嘉、中国科学院计算技术研究所研究员沈华伟、清华大学副教授刘知远、OPPO研究院副院长唐海等人，就“什么是认知智能？” “未来新的交互形态？”等话题展开了激烈讨论。

 

01

走进认知智能

1.1 认知即计算

 

David Mark曾说“认知即计算”。他用计算来定义了认知，只要去做计算，就是一个认知的过程。他的计算是指外部世界到内部世界的转换过程，也称为表征。他把物理世界转换成我们心理世界的东西，转换过程称为计算，也称为认知。

 

认知智能的一个核心就是表征。如果用认知科学来建立一套模型，是分成三个部分的。

⑴首先我们大脑里面有一个 intuitive physical engine，直觉的物理引擎，即物理世界到底应该是什么样子。

⑵其次就是body simulation，是我们对几何的物理空间的认知，以及人作为一个界面放进去的东西。

⑶最后，建立generative model深层次模型，产生一些code，输入到肌肉。这个过程的核心是body作为一个参数在里面运算，这才是人能够在这个世界上去生存的一个关键。

1.2 从进化的角度来理解智能

 

计算机的大数据最终靠的是我们人类现有的一些小数据的经验积累。虽然当下我们肉身依靠的都是小数据，但到我们这一代，通过基因优化的方式，已经积累了我们祖先们曾经所经历的大数据。

 

我们人类特别引以为傲的推理能力，其实是一种为了解决我们生理上缺陷的代价补偿，没法去做更大的计算，所以只能靠猜，而且是靠历史的进化积累来猜。在这种情况下，历史的经验会给我们一些帮助，但如果场景发生了变化，这种推理就会出现很大的问题。当前我们碰到的很多社会上的问题，很多是因为我们先验错了，导致人类犯了很多很愚蠢的问题。

同时，人在生理上也有时间和能量有限等缺陷，畅想未来的前提是搞清楚人的局限。大家都在寻出路，比如大数据的高复杂性、高算力，能不能发展和人类类似的东西？这时候很容易走入一个误区：凡是人有的，一定就是好的。只要是人的东西就是好的，是我们计算机应该学的。

 

但是，如果我们要搞智能的话，一定要站在超出载体的层面上去，这样我们可能才会看得清楚。就像我们研究飞行一样，如果只研究鸟怎么飞，我们永远造不出飞机，只有站在能够飞行的鸟之上，去考虑鸟为什么能飞，把空气动力学的事情搞清楚，我们才可以造飞机。因此我们也一定要把人的局限认清楚了之后，再来看哪些是真智能，哪些是假智能。

1.3 人的小数据与计算机的大数据

 

人类之所以用小数据，是因为生理上存在约束，并且寿命有限，但这并不一定表明，我们发展人工智能就要用这种方式。当我们用计算机来发展智能这件事，当我们能脱离生理上的约束的时候，是有其他方法的。

 

至于通过其他方法发展出来的是不是一定叫做“智能”，应该分两个角度，一个是从人的角度来定义，让机器记住一张大表来解魔法肯定不算智能，因为这是一种最弱的方法；但是如果我们站在更高的、超越生理实践的层次看智能的话，或许智能的定义和我们人就不一样。

 

大数据本身就是智能，我们在做一个简单的查询时，只要数据量足够大，里面不需要有一些详细的规则或者一种推理，数据本身就是一种智能。我们人之所以做不了大数据这件事情，是因为我们的生命有限，我们只能在小数据上“打滚”，一旦数据足够大了之后，可能本身就是一种智能。

1.4 让计算机向人靠拢

 

如上文所说，人类有避不开的生理约束，但也应该是人类呵护的东西。这些“缺点”是导致人类整个现代智能诞生的先决条件。所以科学家要考虑到今天的人，不是要向计算机靠齐，而是让计算机向人靠拢。

 

我们始终要呵护人类的这种尊严，人类的这种缺点是很高贵的缺点，没有这个缺点，我们就不再是人。这也许是一个脱离了科学话题的东西，但的确是一个很重要的话题。

 

计算机的AI系统要向人靠拢，而不是人向计算机靠拢的。就像人类敬畏自然一样，计算机要敬畏人。因为人类社会和人类生活，对于计算机而言就相当于自然界。计算机伦理界大概也认为，计算机要适应人类，而不是超越。如果你的立场是超越人，就相当于人要超越自然界一样，是很狂妄的。

02

未来的交互形态

2.1 脑机接口

 

未来一个很大的突破是脑机接口，把原来需要学习大量知识通过外部对接上，实现高速的互联。但从我们现在的理解来看，人脑互可能是一个错误的idea。如果人脑互联，那么大部分的时间可能都会耗费在统一思想这件事情上。

 

至于脑机接口未来有哪些互动方式，就像当年乔布斯所说的，人作为一个单独的有机体，是非常低效的，但是人一旦骑上自行车之后，就会变成一个特别高效的东西。当然乔布斯说这句话的目的，只是想强调他为什么要去做计算机，即计算机是相当于人脑的一个自行车。

 

增强交互需要把握住的一点，即：任何的工具、任何产品都是我们认知的延展。任何一种东西，只要能够把我们的认知往前延展一步，这一定就是我们人类特别需要而且愿意用的。思维的延展也是一样。未来的交互方式，可以称为“认知增强”。未来新的交互模式，主要是以人为中心的增强认知。

2.2 假想未来的Agent

 

在未来，我们的手机上会有一个agent，一个personal assistance，并且每个人的agent可以联网，可以互相交流。这个随身助理能够根据我们所在的环境，为你提供最符合当下需求的服务。而且这个agent是可以不断进化的，通过不断的培养，可以让它形成一个“深度学习的科学家思维”。

 

现在的数字世界实际上只是一种复刻，只是代替你自己或者说实现你个人一部分的设定，但本身没有智能。未来的数字世界里是可以培养、可以成长、可以买卖的。

 

如果做脑机芯片，agent跟脑机芯片是可以去结合的。这样需要我们学习的东西就都存在脑中的芯片里。说起来，人只是文明的一个载体，但这个载体就一定是非人不可吗？有可能到了一定阶段，人不再适合传承文明的时候，就需要一个新的载体了。

思

辩

瞬

间

唐杰

凡是能够定义为数学问题的东西，基本上计算机都可以使它的计算模型可解化。比如认知里面的三大问题：表征、判别、生成，在计算模型中恰恰都有对照，表征即推理物理世界，计算机可以对自我画一个边界，在计算机中也可以做一个判别模型，至于做一个生成模型，这是完全对应的人的认知。

我们都是有限的存在者，都带着自己很深厚的历史烙印和人生偏见。所以需要我们通过交往的方式来互相弥补，互相启发。预测未来5-10年是比较容易的，但是这些预测又没办法拿来做事情。预测的目的不在于预测，而在于为此刻的行动提供辩护。它是一个辩护的策略，并不是在科学意义上。

吴国盛

刘知远

未来一个很大的突破是脑机接口，既然人类的发展会受到大脑大小的限制，那脑机接口将能够实现高速的互联，把原来需要学习大量知识通过外部对接上，人脑可能会变成一个加工的工厂，到时候放一个东西插上去就相当于学到了。

人只是一个文明的载体，但这个载体就一定是非人不可吗？有可能到了一定阶段，人不再适合传承文明的时候，就需要一个新的载体了。

刘嘉

沈华伟

将来模拟一个小的社会环境，一个社区里边的环境，模拟完之后，看一看是不是真的会出现，复杂到一定程度自然就会涌现智能。我想验证一下这个事，起了个名字，叫社会模拟器。

合

影

留

念

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