隨著人工智能發(fā)展如火如荼，人們?cè)隗@嘆于它所取得的巨大進(jìn)步的同時(shí)，對(duì)人工智能的期望也在不斷提高，并逐漸發(fā)現(xiàn)它的一些不足，比如不夠魯棒(Robust)，小數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力不強(qiáng)，缺少常識(shí)，缺少可解釋性等等。

　　筆者之前看了明斯基的《情感機(jī)器》一書(shū)，由此又找到了明斯基關(guān)于這本書(shū)的一篇討論文章(根據(jù)他在2007年對(duì)該書(shū)的一次講演整理而成)，讀到了更多的背景，感覺(jué)很受啟發(fā)。明斯基是人工智能研究的奠基人之一，被稱(chēng)為人工智能之父，人工智能的不少方法都來(lái)源于他。在這篇文章里，明斯基列出了當(dāng)時(shí)人工智能領(lǐng)域的各種方法，也就人工智能在當(dāng)時(shí)為何仍然如此受限提出了自己的看法。他認(rèn)為根本問(wèn)題在于幾乎所有的研究者都只想著用單一的方法去實(shí)現(xiàn)人工智能這樣一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)。

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　　來(lái)源：The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind，Marvin Minsky

　　背景信息

　　馬文·明斯基，人工智能框架理論的創(chuàng)立者，被譽(yù)為“人工智能之父”。和麥卡錫(J．McCarthy)一起在1956年發(fā)起“達(dá)特茅斯會(huì)議”并提出人工智能(Artificial Intelligence)概念，于1969年被授予圖靈獎(jiǎng)。他是第一位獲此殊榮的人工智能學(xué)者，代表作包括《情感機(jī)器》、《心智社會(huì)》等。

　　從人工智能發(fā)展的歷史來(lái)看，我非常認(rèn)同明斯基的這個(gè)觀點(diǎn)，單一方法很難徹底解決人工智能這樣一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。最為主流的兩種方法，不論是符號(hào)方法還是統(tǒng)計(jì)方法，都在快速發(fā)展一段時(shí)間后遇到瓶頸，而且試圖使用單一方法解決這些瓶頸問(wèn)題的嘗試目前都未取得好的成果。

　　二十多年前在上海交大攻讀自然語(yǔ)言處理方向的博士時(shí)期，我就意識(shí)到混合多種方法的必要性，所以把博士論文題目定為《基于混合方法的自然語(yǔ)言處理》。當(dāng)時(shí)正是統(tǒng)計(jì)方法被用于自然語(yǔ)言處理的初期，不過(guò)我也能感覺(jué)到這種基于數(shù)據(jù)的方法對(duì)于處理比較細(xì)微的語(yǔ)言現(xiàn)象應(yīng)該會(huì)有不足的地方。當(dāng)時(shí)也是根據(jù)自己比較樸素的直覺(jué)來(lái)判斷的。最近看了明斯基的分析，感覺(jué)更是心有戚戚焉。按照他的分析，未來(lái)需要各種方法相結(jié)合的人工智能系統(tǒng)，我認(rèn)為這也是未來(lái)人工智能取得進(jìn)一步突破的重要途徑。近幾年英特爾中國(guó)研究院在自適應(yīng)機(jī)器人交互方面的研究也是沿著多種方法結(jié)合的路徑在走，感覺(jué)還是很有成效的。

　　可能有人會(huì)問(wèn)，多種方法結(jié)合并不是一個(gè)新鮮課題，過(guò)去已有不少這方面的研究，比如多模態(tài)融合就是研究各種模態(tài)融合的方法，包括特征級(jí)別的早期融合(Early fusion)，或是分類(lèi)器輸出之后再做融合的晚期融合(Late fusion)等方法。不過(guò)它們和本文所指的多種方法融合還是有很大的差別，因?yàn)槎嗄B(tài)融合里的多個(gè)分類(lèi)器實(shí)際上只是一種同質(zhì)的方法，比如都是某種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分類(lèi)器，那么這種結(jié)合可能還是存在較大的局限。所以，所謂多種方法結(jié)合其實(shí)應(yīng)該是更異質(zhì)的多種方法的結(jié)合，比如符號(hào)方法和統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合等。

　　明斯基在《情感機(jī)器》這本書(shū)中列出了他對(duì)未來(lái)人工智能系統(tǒng)的一些設(shè)計(jì)，其中比較有意思的是“批評(píng)家-選擇器結(jié)構(gòu)”。在多種方法結(jié)合的人工智能系統(tǒng)中，對(duì)同一個(gè)事物的判斷可能有多種不同方法可以給出結(jié)果，那么到底選用哪個(gè)方法的結(jié)論呢？這里將每個(gè)單一方法看作是一個(gè)批評(píng)家，而選擇器能夠選取當(dāng)前最適合的批評(píng)家。那么具體而言，這個(gè)選擇器該如何實(shí)現(xiàn)呢，它又如何知道在目前的情境下應(yīng)選用哪個(gè)方法呢？對(duì)于這一點(diǎn)，書(shū)中并沒(méi)有非常具體的介紹，但我認(rèn)為它提到的“自我反省”非常重要，有了自我反省就能知道系統(tǒng)有什么不足，就能不斷進(jìn)行改進(jìn)，也就具備了連續(xù)學(xué)習(xí)的能力。這種能夠自我反省、連續(xù)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)很有可能可以解決現(xiàn)在人工智能的不少問(wèn)題，包括魯棒性，可解釋性等。

　　大致的方向確定了，接下來(lái)該如何開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的人工智能？

　　首先，要改變研究思路。未來(lái)基于單一方法的研究一定還會(huì)長(zhǎng)期存在，畢竟這個(gè)是基礎(chǔ)。但可能更需要一批對(duì)多種人工智能方法結(jié)合的系統(tǒng)感興趣的研究人員。根據(jù)明斯基在另一次訪談中的說(shuō)法，研究思路轉(zhuǎn)變了以后，人工智能的進(jìn)展速度會(huì)是以月來(lái)計(jì)的，而不是現(xiàn)在的幾年到十年。從人工智能各個(gè)領(lǐng)域的研究歷史來(lái)看，確實(shí)有不少時(shí)期內(nèi)研究進(jìn)展比較緩慢，不少研究只是在做一些小修小補(bǔ)。也許現(xiàn)在已是我們不得不做出改變的時(shí)候了，與其重復(fù)一些價(jià)值不大的研究，不如另起爐灶嘗試可能做出突破性成果的新領(lǐng)域。

　　混合多種異質(zhì)方法的下一代人工智能系統(tǒng)必將是一個(gè)等待廣大有志于人工智能研究的科研人員去挖掘的巨大金礦。這樣的研究無(wú)疑對(duì)研究者個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的綜合能力提出了更高的要求。過(guò)去的人工智能研究，基本上都是按子領(lǐng)域劃分的，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等。未來(lái)可能會(huì)需要更多不同領(lǐng)域的專(zhuān)家共同合作，甚至?xí)枰苄偷腁I人才。這些人才需要在人工智能的多個(gè)子領(lǐng)域都是專(zhuān)家，并且對(duì)各方面都有廣泛的涉獵。

　　目前是人工智能研究的一個(gè)很好的時(shí)代，不少領(lǐng)域在飛速發(fā)展，打下了良好的基礎(chǔ)，使得大家可以專(zhuān)注于更具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。希望這些由明斯基引發(fā)的一系列討論能給大家?guī)?lái)啟發(fā)，未來(lái)還有更多未知領(lǐng)域等待我們?nèi)ヌ剿??！奥仿湫捱h(yuǎn)兮，吾將上下而求索”，與大家共勉，一起探索未來(lái)的人工智能。

　　參考文獻(xiàn)

　　1. The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind，Marvin Minsky, http://www.terasemjournals.com/PCJournal/PC0303/mm3.html

　　2. 情感機(jī)器,  (美) 馬文·明斯基 (Marvin Minsky)著，王文革，程玉婷，李小剛譯