劉偉 倪桑

自2006年加拿大科學(xué)家Hinton提出深度學(xué)習(xí)技術(shù)，2012年ImageNet競(jìng)賽在圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來(lái)突破，如今迎來(lái)了人工智能的第三次發(fā)展浪潮。不同于20世紀(jì) 80年代隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而來(lái)的技術(shù)進(jìn)步無(wú)法走進(jìn)現(xiàn)實(shí)的困境，這一次人工智能的發(fā)展浪潮真正帶來(lái)了技術(shù)的落地，商業(yè)化道路也走得更加順暢。近來(lái)人工智能技術(shù)都在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，成果應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)。海量的數(shù)據(jù)、不斷優(yōu)化的算法，以及與之匹配發(fā)展的計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力，都為更多的發(fā)展及應(yīng)用可能性提供了廣闊的舞臺(tái)。而隨著人工智能在越來(lái)越多的方面落地，人們?cè)絹?lái)越多地感受到人工智能對(duì)于生活的改變，接受程度逐漸提升。

1 人機(jī)融合智能

除技術(shù)產(chǎn)品化的道路拓寬以外，當(dāng)下的人工智能還有許多亟待發(fā)展和研究的方向。以下特點(diǎn)推動(dòng)其在第三次發(fā)展浪潮中前往更具突破性的階段：從人工知識(shí)表達(dá)技術(shù)到大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)；從處理單一的數(shù)據(jù)到跨媒體認(rèn)識(shí)、學(xué)習(xí)和推理；從追求機(jī)器智能到邁向人機(jī)混合的增強(qiáng)智能；從聚焦個(gè)體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的群體智能；從機(jī)器人到自主無(wú)人系統(tǒng)。

其中，人機(jī)混合的增強(qiáng)智能即為將人類(lèi)智能與人工智能進(jìn)行結(jié)合，邁向新的智能階段——人機(jī)融合智能。近年來(lái)，人機(jī)融合越來(lái)越成為人工智能領(lǐng)域的熱詞。2018年10月11日，美國(guó)“防務(wù)一號(hào)”網(wǎng)站發(fā)表文章稱(chēng)，美國(guó)軍方高級(jí)情報(bào)員越來(lái)越擔(dān)心中國(guó)在人工智能等“提升人類(lèi)效率”方面的研究。美國(guó)國(guó)防情報(bào)局局長(zhǎng)Robert Ashley在美國(guó)陸軍協(xié)會(huì)年度會(huì)議上表示，人機(jī)融合是顛覆性技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，將會(huì)影響美國(guó)的國(guó)家安全。他認(rèn)為，“中國(guó)在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能方面所作的努力是一個(gè)分階段的過(guò)程，希望最終達(dá)到‘人與機(jī)器的融合’的程度?！?/p>

在人工智能研究的領(lǐng)域，更快的計(jì)算并不是人們期望的最終目的，而讓計(jì)算機(jī)變得越來(lái)越與人融合，最終達(dá)到人機(jī)融合智能，才是最終的發(fā)展方向。當(dāng)前人工智能雖然普及了眾多的應(yīng)用形式，但是依然以計(jì)算為中心、難以突破意識(shí)壁壘，而能夠融合意識(shí)與計(jì)算特性的人類(lèi)智能和人工智能融合智能體，即為人機(jī)融合智能。

人機(jī)融合智能研究是智能技術(shù)發(fā)展到一定程度的產(chǎn)物，它既包括人工智能的技術(shù)研究，也包括機(jī)器與人、機(jī)器與環(huán)境及人、機(jī)、環(huán)境之間關(guān)系的探索。人機(jī)融合智能研究不僅要考慮機(jī)器技術(shù)的高速發(fā)展，更要考慮交互主體—人類(lèi)的思維與認(rèn)知方式，讓機(jī)器與人類(lèi)各司其職，互相促進(jìn)，這才是人工智能真正的前景與趨勢(shì)。

2 群體智能

在人工智能發(fā)展的特點(diǎn)中，人工智能是從聚焦個(gè)體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的群體智能。群體智能是源于對(duì)螞蟻、蜜蜂等為代表的社會(huì)性昆蟲(chóng)的群體行為的研究，最早被用在細(xì)胞機(jī)器人系統(tǒng)的描述中。它具有分布式無(wú)中心的控制，并且群體自組織性。

在自然界中，集群的方式可以讓簡(jiǎn)單的生物展現(xiàn)出驚人的復(fù)雜性、效率甚至創(chuàng)造力。在人工智能領(lǐng)域，可以通過(guò)這種方法產(chǎn)生一種新的智能，像超級(jí)專(zhuān)家一樣“共同思考”。通過(guò)隨機(jī)擴(kuò)散搜索、蟻群優(yōu)化、粒子群優(yōu)化等算法，人工群體智能（artificial swarm intelligence，ASI）已應(yīng)用在了無(wú)線(xiàn)通信、醫(yī)療、無(wú)人駕駛、藝術(shù)創(chuàng)作等方面。

如今，Unanimous AI公司就在致力于研究群體智能，希望能夠?qū)?shù)百人的知識(shí)、智慧、洞察以及知覺(jué)通過(guò)算法連接起來(lái)。該公司研制的SWARM平臺(tái)等軟件可以通過(guò)實(shí)時(shí)閉環(huán)控制系統(tǒng)將分布式網(wǎng)絡(luò)組織成“人群”，能夠聚集人類(lèi)參與者的集體智慧以得出意見(jiàn)。它成功預(yù)測(cè)了奧斯卡、超級(jí)碗比賽以及法國(guó)大選的結(jié)果。該系統(tǒng)對(duì) 2017—2018賽季 20周的NHL曲棍球比賽進(jìn)行了預(yù)測(cè)，得到了 85%的成功率，超過(guò)了維加斯博彩市場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果的22%。除了比賽和票選等預(yù)測(cè)活動(dòng)，該群體智能方法還應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，其肺炎診斷的準(zhǔn)確率比單獨(dú)工作的放射科醫(yī)生團(tuán)隊(duì)高出22%。

3 認(rèn)知計(jì)算

認(rèn)知是人與世界交互的重要過(guò)程，認(rèn)知計(jì)算旨在模仿人類(lèi)大腦的計(jì)算系統(tǒng)，讓計(jì)算機(jī)像人一樣認(rèn)知和思考。只有實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知計(jì)算，才能真正實(shí)現(xiàn)可以學(xué)習(xí)并與人類(lèi)自然交互的系統(tǒng)。從20世紀(jì)開(kāi)始，人們通過(guò)單一用途的機(jī)械系統(tǒng)指示機(jī)器的行動(dòng)，此為“制表時(shí)代”；在 20世紀(jì) 50年代進(jìn)入了“編程時(shí)代”，人們通過(guò)編程的方式控制計(jì)算設(shè)備；從2011年起，人們就將認(rèn)知計(jì)算列為了人工智能發(fā)展的目標(biāo)，開(kāi)始進(jìn)入“認(rèn)知時(shí)代”。在群體智能方面，借鑒了螞蟻等生物的啟示。而在認(rèn)知計(jì)算里，依然要聚焦于生物，研究認(rèn)知的整個(gè)過(guò)程。在認(rèn)知計(jì)算中，系統(tǒng)通過(guò)大規(guī)模的學(xué)習(xí)，有目的、理性、自然地與人類(lèi)進(jìn)行互動(dòng)。認(rèn)知計(jì)算讓機(jī)器不僅僅通過(guò)編程執(zhí)行指令，而是通過(guò)與人類(lèi)的互動(dòng)以及它們對(duì)環(huán)境的體驗(yàn)學(xué)習(xí)和推理。它能夠模擬人類(lèi)的思維過(guò)程，理解世界的模糊性和不確定性。通過(guò)權(quán)衡來(lái)自多個(gè)來(lái)源的信息和想法，進(jìn)行推理并提供假設(shè)。

IBM公司的Watson系統(tǒng)是其中最有名的認(rèn)知系統(tǒng)。它通過(guò)篩選大量的數(shù)據(jù)庫(kù)獲取信息，以問(wèn)答的形式幫助用戶(hù)回答對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的見(jiàn)解。通過(guò)認(rèn)知計(jì)算的方式，它可以不斷地從用戶(hù)互動(dòng)中獲取數(shù)據(jù)，變得更加聰明。它目前已經(jīng)成為了一個(gè)具有認(rèn)知計(jì)算能力的生態(tài)系統(tǒng)，可不斷地衍生出各種行業(yè)解決方案，被應(yīng)用于醫(yī)療、天氣預(yù)測(cè)法律顧問(wèn)等方面。2018年，該平臺(tái)被用在了教育領(lǐng)域，瑞典的一個(gè)研究小組開(kāi)發(fā)出了一個(gè)使用IBM Watson系統(tǒng)的學(xué)習(xí)并行編程的助手，在實(shí)際教學(xué)實(shí)驗(yàn)中獲得了學(xué)生的好評(píng)。

認(rèn)知計(jì)算的發(fā)展需要不斷地對(duì)人的認(rèn)知過(guò)程進(jìn)行研究。其中，態(tài)勢(shì)感知的研究也屬于認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域。態(tài)勢(shì)感知將人的認(rèn)知過(guò)程分為3個(gè)獨(dú)立的層次：對(duì)環(huán)境中元素的感知、對(duì)當(dāng)前形勢(shì)的理解、對(duì)未來(lái)狀況的預(yù)測(cè)。通過(guò)建模和結(jié)構(gòu)化的思想，可以將人的認(rèn)知過(guò)程量化為態(tài)勢(shì)感知程度。除此之外，人們也在不斷地通過(guò)其他方式對(duì)人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程進(jìn)行量化，試圖通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行模擬和計(jì)算。認(rèn)知學(xué)可能是人工智能下一步發(fā)展的突破口。

4 情感計(jì)算

在計(jì)算機(jī)的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、記憶和言語(yǔ)的水平都在逐漸提高的同時(shí)，也必須意識(shí)到，讓計(jì)算機(jī)具有能夠感知和理解人的情感，并且針對(duì)人的情感做出相應(yīng)合適反應(yīng)的能力，是讓計(jì)算機(jī)具有更高的、全面的、智能的必經(jīng)之路。2006年，Minsky在《情感機(jī)器》一書(shū)提出“人工智能=認(rèn)知智能+情感智能”。情感計(jì)算的加入能夠大大拓寬人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。根據(jù)手段的不同，情感計(jì)算研究主要分為基于視覺(jué)、基于語(yǔ)音、基于文本及基于腦補(bǔ)信息和多模態(tài)信息的情感分析。

許多研究機(jī)構(gòu)及情感計(jì)算工具公司都在不斷對(duì)情感計(jì)算領(lǐng)域進(jìn)行探索。例如，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室、Microsoft VIBE團(tuán)隊(duì)、Emotient公司等，他們力求達(dá)到更精準(zhǔn)的情緒識(shí)別，并且不斷開(kāi)拓新的應(yīng)用領(lǐng)域。從研究設(shè)備上，由于得到更多樣的可穿戴設(shè)備支持，2018年有許多有關(guān)可穿戴設(shè)備進(jìn)行情感測(cè)量的研究涌現(xiàn)。例如，通過(guò)可穿戴設(shè)備獲取運(yùn)動(dòng)心率進(jìn)行情感評(píng)估，或進(jìn)行壓力和睡眠評(píng)估；還有在皮膚布置傳感器的表皮機(jī)器人作為新的可穿戴設(shè)備。從技術(shù)上，深度學(xué)習(xí)也大量應(yīng)用在了情感計(jì)算上。例如，將 CaltureNet方法應(yīng)用于對(duì)自閉癥兒童的面部情感識(shí)別；將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語(yǔ)音頻譜圖上進(jìn)行語(yǔ)音情感分析。從情緒的研究上，也有更多針對(duì)心理疾病的專(zhuān)門(mén)研究。例如，自殺沖動(dòng)的數(shù)字化表征研究；能夠影響和參與自閉癥治療的機(jī)器人感知研究。更加多元化的研究方向、更加專(zhuān)門(mén)的應(yīng)用領(lǐng)域的研究，標(biāo)志著情感計(jì)算的發(fā)展也在不斷走向成熟。

5 智能機(jī)器人

過(guò)去幾年，波士頓動(dòng)力公司一直引領(lǐng)著機(jī)器人動(dòng)作控制的發(fā)展。2017年，該公司的人形機(jī)器人Atlas已經(jīng)可以進(jìn)行完美的后空翻，而2018年它又展示了令人驚嘆的跑酷特技表演。在該公司2018年新公布的視頻中，Atlas可以跳上多層的平臺(tái)，將重心從右腳移到左腳，在上臺(tái)階時(shí)又將重心移回左腳。此外，Atlas 2018年還可以走出倉(cāng)庫(kù)，在草坪上進(jìn)行跑步動(dòng)作，這證明了該機(jī)器人在不平坦地面上的平衡性、穩(wěn)定型及導(dǎo)航能力。截止目前，Atlas已經(jīng)可以完成拿起和放下箱子，跳過(guò)障礙物，在人類(lèi)的干擾推動(dòng)中保持平衡等等高難度行為。

同樣產(chǎn)生于波士頓動(dòng)力公司的SpotMini曾經(jīng)是機(jī)器人領(lǐng)域最火的四足機(jī)器人，而2018年，ANYbotics公司的 ANYmal吸引了人們的眼球。它具有很強(qiáng)的自動(dòng)移動(dòng)和操作能力，能夠安全地與環(huán)境交互，適用于室內(nèi)外場(chǎng)所的檢查操作，在自然地形等進(jìn)行搜索或救援任務(wù)，還能進(jìn)行舞臺(tái)娛樂(lè)活動(dòng)。2018年，ANYmal在位于大西洋東北部的北海的海上配電平臺(tái)進(jìn)行了為期 1周的檢查實(shí)驗(yàn)，它能夠進(jìn)行儀表、杠桿、油、水位，各種視覺(jué)和熱測(cè)量等檢查。隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的職業(yè)功能實(shí)現(xiàn)的越來(lái)越好，越來(lái)越多的人類(lèi)工作可能會(huì)被機(jī)器人取代。同時(shí)，機(jī)器人也能夠更加準(zhǔn)確地模擬人類(lèi)的動(dòng)作，可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)將有更多的仿生機(jī)器人能夠被創(chuàng)造出來(lái)。人類(lèi)與機(jī)器人共存，與機(jī)器人進(jìn)行合作甚至融合的時(shí)代，總有一天會(huì)到來(lái)。

6 智慧城市

隨著城市體量變得越來(lái)越大，規(guī)劃和管理也變得越來(lái)越復(fù)雜，世界各地的許多城市規(guī)劃?rùn)C(jī)構(gòu)都已經(jīng)開(kāi)始將數(shù)字化作為解決城市問(wèn)題的手段。因此，人工智能技術(shù)也具有了更多的應(yīng)用場(chǎng)景。智慧城市的普及和建設(shè)，能夠提升城市中資源的運(yùn)用效率，優(yōu)化城市管理和服務(wù)，緩解“大城市病”，從整體上改善市民的生活質(zhì)量。目前，智慧城市技術(shù)和規(guī)劃已經(jīng)在新加坡、迪拜、阿姆斯特丹、巴塞羅那、紐約等國(guó)家和城市實(shí)現(xiàn)。而在中國(guó)，從 2017年黨的十九大報(bào)告中提出建設(shè)智慧社會(huì)以來(lái)，已有 290個(gè)城市入選了國(guó)家智慧城市試點(diǎn)。2017年底，雄安新區(qū)也與百度公司共同打造智能出行試點(diǎn)示范，希望共同將雄安新區(qū)打造為智能城市新標(biāo)桿。

在迅速發(fā)展的浪潮中，智慧城市也存在著一些問(wèn)題。根據(jù)文獻(xiàn)分析和調(diào)查顯示，在智慧城市的發(fā)展規(guī)劃討論中，人們更多關(guān)注于技術(shù)的使用和實(shí)施，對(duì)于城市居民的具體情況和他們?nèi)绾螀⑴c智慧城市的發(fā)展過(guò)程等問(wèn)題考慮不足。在一些智慧城市的建設(shè)過(guò)程中，甚至?xí)捎趯?duì)傳統(tǒng)的破壞而遭到當(dāng)?shù)鼐用竦姆磳?duì)，例如墨西哥的托蘭特辛特拉。有一些問(wèn)題可能會(huì)由于規(guī)劃者無(wú)視城市的實(shí)際發(fā)展造成，這可能導(dǎo)致發(fā)展計(jì)劃對(duì)公民缺少吸引力。在后續(xù)更多人工智能應(yīng)用落地的過(guò)程中，需要更加腳踏實(shí)地，加強(qiáng)對(duì)居民的溝通和宣傳，更多的讓技術(shù)的實(shí)際惠及者——城市公民參與進(jìn)智慧城市的規(guī)劃和設(shè)計(jì)中，打造更高滿(mǎn)意度，真正提升城市效率的智慧城市。

7 人工智能醫(yī)療

在醫(yī)療領(lǐng)域，不斷進(jìn)步的模式識(shí)別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法催生出了許多輔助醫(yī)療設(shè)備及技術(shù)。在很多醫(yī)療場(chǎng)景下，人工智能的加入都帶來(lái)了效果的提升。這些設(shè)備有一些能夠獨(dú)立進(jìn)行判斷輸出結(jié)果，有一些能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行決策和操作。在人工智能醫(yī)療預(yù)測(cè)場(chǎng)景，加拿大的一項(xiàng)針對(duì)前列腺切除術(shù)后康復(fù)情況的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型表現(xiàn)出更好的效果，預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確。在推行自動(dòng)預(yù)測(cè)工具后，人工智能醫(yī)療可針對(duì)患者進(jìn)行個(gè)性化治療。

人工智能的應(yīng)用越來(lái)越優(yōu)化，人們開(kāi)始思考和探討醫(yī)生職業(yè)的可替代性。在輔助設(shè)備的效果評(píng)價(jià)上，眾多實(shí)驗(yàn)開(kāi)始將其與人類(lèi)醫(yī)生的手法進(jìn)行比較評(píng)價(jià)。不過(guò)在大部分的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，人類(lèi)醫(yī)生的表現(xiàn)依然優(yōu)于人工智能。在德國(guó)的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，針對(duì)皮膚鏡黑瘤識(shí)別任務(wù)，包括30名專(zhuān)家在內(nèi)的 58位皮膚科醫(yī)生中，大部分醫(yī)生的表現(xiàn)均優(yōu)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是無(wú)論醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)如何，他們均能從人工智能輔助圖像分類(lèi)設(shè)備中受益。

在診斷、治療、醫(yī)療流程輔助、健康管理、藥物研發(fā)等方面，人工智能均有很大的發(fā)展?jié)摿?。人工智能的參與能夠減輕和優(yōu)化醫(yī)生的工作，讓更多的人享受到更高水平的醫(yī)療。

8 結(jié)論

越來(lái)越多人工智能應(yīng)用的落地，在諸多領(lǐng)域都在為人們的生活帶來(lái)可見(jiàn)的提升。人們對(duì)于新技術(shù)應(yīng)用的意識(shí)提高，構(gòu)建了一個(gè)更加以用戶(hù)創(chuàng)新、開(kāi)放創(chuàng)新、大眾創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新為特征的創(chuàng)新生態(tài)。人工智能也依然處在飛速發(fā)展中，向著可知、可控、可用、可靠的方向發(fā)展。通過(guò)未來(lái)不斷研究，希望人與人工智能不斷融合，向著真正的強(qiáng)人工智能邁進(jìn)一步。

（摘自《科技導(dǎo)報(bào)》2019年第1期）