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当前的人工智能还不如一只乌鸦

2020-06-29 16:53 来源:未知 作者:石家庄生活网
当前的人工智能还不如一只乌鸦


 

一只乌鸦给我们的启示

同属自然界的鸟类,乌鸦远比鹦鹉聪明,它们能够制造工具,懂得各种物理的常识和人的活动的社会常识。

而鹦鹉虽然有很强的语言模仿能力,却类似于当前由数据驱动的聊天机器人,他们都不明白说话的语境和语义,也就是不能把说的话对应到物理世界和社会的物体、场景、人物,不符合因果与逻辑。

下面介绍一只乌鸦,它生活在复杂的城市环境中,与人类交互和共存。YouTube网上有不少这方面的视频,大家可以找来看看。我个人认为,人工智能研究该搞一个“乌鸦图腾”, 因为我们必须认真向它们学习。

 

 

上图a是一只乌鸦,被研究人员在日本发现和跟踪拍摄的。乌鸦是野生的,也就是说,没人管,没人教。它必须靠自己的观察、感知、认知、学习、推理、执行,完全自主生活。假如把它看成机器人的话,它就在我们现实生活中活下来。如果这是一个自主的流浪汉进城了,他要在城里活下去,包括与城管周旋。

首先,乌鸦面临一个任务,就是寻找食物。它找到了坚果(至于如何发现坚果里面有果肉,那是另外一个例子了),需要砸碎,可是这个任务超出它的物理动作的能力。其它动物,如大猩猩会使用工具,找几块石头,一块大的垫在底下,一块中等的拿在手上来砸。乌鸦怎么试都不行,它把坚果从天上往下抛,发现解决不了这个任务。在这个过程中,它就发现一个诀窍,把果子放到路上让车轧过去(图b),这就是“鸟机交互”了。后来进一步发现,虽然坚果被轧碎了,但它到路中间去吃是一件很危险的事。因为在一个车水马龙的路面上,随时它就牺牲了。我这里要强调一点,这个过程是没有大数据训练的,也没有所谓监督学习,乌鸦的生命没有第二次机会。这是与当前很多机器学习,特别是深度学习完全不同的机制。

然后,它又开始观察了,见图c。它发现在靠近红绿路灯的路口,车子和人有时候停下了。这时,它必须进一步领悟出红绿灯、斑马线、行人指示灯、车子停、人流停这之间复杂的因果链。甚至,哪个灯在哪个方向管用、对什么对象管用。搞清楚之后,乌鸦就选择了一根正好在斑马线上方的一根电线,蹲下来了(图d)。这里我要强调另一点,也许它观察和学习的是别的地点,那个点没有这些蹲点的条件。它必须相信,同样的因果关系,可以搬到当前的地点来用。这一点,当前很多机器学习方法是做不到的。比如,一些增强学习方法,让机器人抓取一些固定物体,如积木玩具,换一换位置都不行;打游戏的人工智能算法,换一换画面,又得重新开始学习。

它把坚果抛到斑马线上,等车子轧过去,然后等到行人灯亮了(图e)。这个时候,车子都停在斑马线外面,它终于可以从容不迫地走过去,吃到了地上的果肉。你说这个乌鸦有多聪明,这是我期望的真正的智能。

这个乌鸦给我们的启示,至少有三点:

其一、它是一个完全自主的智能。感知、认知、推理、学习、和执行, 它都有。我们前面说的, 世界上一批顶级的科学家都解决不了的问题,乌鸦向我们证明了,这个解存在。

其二、你说它有大数据学习吗?这个乌鸦有几百万人工标注好的训练数据给它学习吗?没有,它自己把这个事通过少量数据想清楚了,没人教它。

其三、乌鸦头有多大?不到人脑的1%大小。 人脑功耗大约是10-25瓦,它就只有0.1-0.2瓦,就实现功能了,根本不需要前面谈到的核动力发电。 这给硬件芯片设计者也提出了挑战和思路。

讲通俗一点,我们要寻找“乌鸦”模式的智能,而不要“鹦鹉”模式的智能。当然,我们必须也要看到,“鹦鹉”模式的智能在商业上,针对某些垂直应用或许有效。

关于人工智能所覆盖的研究范围,可以以如下逻辑串联:想象一个baby,从睁眼看世界(计算机视觉)开始,思考所看到的一些事物与任务之间的关联(认知推理),当想要表达或进行协作时,语言就成为必要工具(语言通讯),但机器人要与人交流,它必须懂得人类的价值观,没有这样的认知基础,语言也只是空洞的符号(博弈理论),而(机器人学)就是调度视觉识别、语言交流、认知推理等任务,还要执行大量的行动去改变环境的集合,(机器学习)则可以类比于人类归纳与演绎的学习过程,覆盖上述涉及的各个环节。

当前人工智能涵盖很多大的学科,归纳为六个:

(1)计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中)、

(2)自然语言理解与交流(暂且把语音识别、合成归入其中,包括对话)、

(3)认知与推理(包含各种物理和社会常识)、

(4)机器人学(机械、控制、设计、运动规划、任务规划等)、

(5)博弈与伦理(多代理人agents的交互、对抗与合作,机器人与社会融合等议题)。

(6)机器学习(各种统计的建模、分析工具和计算的方法),

这些领域目前还比较散,正在交叉发展,走向统一的过程中。这里为了省事,把两个小一点的领域博弈与伦理合并了,伦理本身就是博弈的种种平衡态。最终目标是希望形成一个完整的科学体系,从目前闹哄哄的工程实践变成一门真正的科学Science of Intelligence。

朱松纯 ,加州大学洛杉矶分校UCLA,视觉、认知、学习与自主机器人中心主任


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