微軟洪小文解讀智能層級：目前的智能都是AI+HI

本文系本站智能工作室（公衆號 smartman163）出品。聚焦AI，讀懂下一個大時代！

【本站智能訊 4月18日消息】在上週O'Reilly和英特爾聯合主辦的AI Conference 2018北京站大會上，微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文發表了演講，從智能層級的角度分析了人工智能與人類智能之間的進化關聯。

洪小文將智能層級分爲計算、感知、決策、創造力、智慧五層。

最底層的是計算和記憶，在這方面，洪小文認爲人類與計算機相比已經沒有希望了，沒有誰的計算能力可以超過計算機。

第二層是感知，包括語音、視覺等等，目前從感知層面來看，計算機也已經基本上超過人的感知能力了。

第三層是推理和決策。洪小文認爲，今天的AI最難的是分析和決策。今天的AI都是黑盒，都無法解釋。它能夠解決What，但是不知道Why。我們可以用黑盒的方式蒐集大數據進行計算機，但是遇到數據不夠多的時候就要用白盒的，基本上要靠人。所以在決策層，目前是AI+HI（人工智能+人類智能）的狀態，因爲計算機還不會自我編程。

第四層是創造力。其實，目前所謂的電腦創造力都是來源於已有的東西。“今天沒有一個計算機說可以自己想出一個新的算法，或者自己去編程，所以計算機的創造力都來自於人。”洪小文說到。

第五層是智慧，但是目前都是弱人工智能，所謂的強人工智能或者通用人工智能，我們還不知道能否實現。（小羿）

| 以下爲洪小文博士演講實錄：

洪小文：女士們，先生們，我今天非常榮幸在這裡跟大家做這個報告。

這裡我想講的是，其實大家對智能的說法，1950年的時候有人就很擔心造出一個比人類聰明的東西，當時二戰纔剛剛結束，全世界的計算機當時可能不到10個，而且每一個計算機都有我們這個房間這麼大。那個時候，計算機纔出現了一個影子，大家就開始擔心。從1950年到現在已經過去了七八十年了，大家還在擔心。

我覺得人既期待，又怕受傷害。我們來檢驗一下什麼是智能，包括人類的智能跟AI所有的智能。我畫了一個金字塔。我想大家會同意我這樣分，智能從下面到最上面，最下面的是的智慧，上面是智慧和記憶。我們中國人常常講神機妙算，過目不忘，這個肯定有智能的東西。我還記得我這一輩子第一次受到最大的打擊，就是我小學一年級的時候沒有被選爲珠算隊。今天在座的我想很多人已經做了父母，我想幾乎沒有人會說把小孩子送去參加珠算隊。因爲今天你跟計算機去比計算不可能。但是在我們那個年代，一個人會心算，心算也分級分段，可以到九段，而且不但可以算很複雜的計算，還可以開根號什麼之類的，完全不需要計算機，連算盤都不要，珠心算是非常了不起的。記憶也是一樣，我搬家三年了，我家的電話號碼我到現在還不記得，我如果手機掉了，我根本回不了家。在計算和記憶方面，我覺得人類與計算機相比已經沒有希望了，所以我們就把這部分任務交給計算機了。

到下一個境界是感知，就是我們常常講的語音識別、視覺。大家也看到，我們大概在兩年多以前，微軟亞洲研究院在北京宣佈在ImageNet的一個測試集上面，AI第一次超過了人類，我們當時只用了152層，到今天都上千層了，而且不僅僅在計算機視覺上面，今天大家都應用了CNN這樣一個很標準的技術。

去年年初，微軟亞洲研究院的語音團隊，第一次在一個計算機語音識別的系統裡面首次超過了人類。這個東西是一個電話，人都看不到，但是你聽的時候它可以講很多的東西，這個非常難。事實上你看，不要說同傳，如果今天有人在這裡實時的把我講的話用中文或者英文翻譯出來，都會犯錯誤的。人類大概犯5.9%的錯誤，這是非常容易的，計算機是可以比人類犯的錯誤還少，這也是第一次發生。從感知層面來看，計算機基本上已經超過人的感知能力了。

爲什麼今天AI或者說ABC（指的是人工智能+大數據+雲計算）這麼火？用這個圖來說。今天AI的應用是什麼？其實人類的行爲，或者任何一件智能的行爲都可以變成，學控制學的叫做Close the Feedback Loop，我今天有一個假設，今天有一個假想，有一個可執行的方案，就放到自然界當中去搜集數據。回來以後我分析，分析以後我決定下一步該怎麼做，該怎麼解決這個問題。今天AI爲什麼這麼紅？最難的是分析和決策。今天做實驗，不管在座的是科學家或者是做解決方案，難就難在該怎麼做。

舉個例子，你們可能聽過所謂的精準醫療，或者是可預防性醫療的案例，這個在工業上也運用很多。以前都是出了事再回來看看，做很多分析，人在裡面看該怎麼樣解決問題，或者是幫助病人。今天就放很多傳感器，如果是在工廠裡面放很多的傳感器，可以測溼度、溫度、速度之類的。人或者是到醫院裝上很多儀器，去測這些東西。爲什麼穿戴式大家會這麼熱衷？因爲你不可能每天到醫院去，如果你戴這個東西精準的話，能夠測這些東西的話，它就可以預防勝於治療。在你身體快要出狀況之前，在機器快要出狀況之前，你就能夠有大量的數據，就知道該怎麼樣對症下藥。今天我會告訴你，爲什麼今天AI這麼紅火？因爲每一個企業，每一件事情都可以這樣去建模的話，能夠蒐集數據，用AI的方法就可以轉起來，這個東西是可以非常了不起的，能夠幫我們解決很多問題。

但是這有沒有限制？今天大家講深度學習，剛纔畫的那個圖都是模式識別，基本上是我能夠認識到這個模型就是這個招，認識到這種就出這個招，基本上是一個黑盒，甚至有的時候叫黑箱或黑盒式的認知。今天的AI都是黑盒，都無法解釋。所以今天的AI能夠解決What，但是我們不知道Why。

1980年代專家就提出了“中文房間”這個測試，今天AI的系統，包括我們所謂的自動翻譯，就是“中文房間”的這種方式在運行，這就是這種查表式。當然深度學習可以做很複雜的查表，但是還是查表，基本上沒有了解。比如，翻譯“我是笨蛋”，如果讓人來翻譯的話，他會說“你纔是笨蛋”，他不會去翻譯。但是如果讓機器翻譯的話，它就會傻傻的翻譯說“我是笨蛋”。也就是說，在沒有了解的情況下，這個系統是很機械式的。

在認知層，有些東西，我們可以用黑盒的方式蒐集大數據進行計算機。但是遇到無法蒐集的數據，或者數據不夠多的，就要用白盒的，基本上要靠人。

接下來我們講創造力，微軟小冰去年出了一個詩集，用計算機出詩的好處是要多少有多少，我們目前出了一本，讓我們出一百本也很容易。尤其是詩這種東西，似是而非就可以，看起來還有那麼一點點神韻。我們能夠做詩以後，當然可以做歌詞，還可以做歌曲，有人說還不錯。我們也可以作畫，現在小冰可以非常容易做出像《至愛梵高》這樣的電影。

大家會問，電腦真的有創造力嗎？其實，大家一定聽過“Good artists Copy，Great Artists Steal”，這是皮卡索說的。你Steal（偷走）以後，人家不知道你有Copy，天下文章一大抄，一點都不意外。其實計算機可以產生一種東西看起來很有創造力，但是它不知道哪一個比較好，或者他不知道里面要表達什麼樣的理念，所以我覺得還沒有到創造的那個階段。我的定義就是，Step by Step。今天數學上的定理，物理上的發明，包括我們怎麼教一個小孩，這些都是屬於創造。其實我們今天創造看不到一個影子，剛纔講過那個看起來像創造。但是大家想一想，所有的計算機背後編程都是人編的，算法也是人想出來的。雖然有人在那裡吹牛，但是我可以告訴你，根本沒有，今天沒有一個計算機說可以自己想出一個新的算法，或者自己去編程，所以計算機的創造力都來自於人。

到目前爲止，所有的東西都是AI+HI，都是人工智能+人類智能，因爲至少有人在那裡編程。所以我一直都說，除非有一天，有一個計算機可以自己編程了，大家真的是不要驚訝了，而且人跟計算機是很和諧的，大膽假設，小心求證。所以把那個AI改變成AI+HI，事實上今天所有了不起的東西都是AI和HI一起做的。在這個過程當中，並沒有完全的自動化，因爲創造本身是沒有自動化的。如果誰告訴我創造可以自動化的話，就是不用談創造力了，每天去睡覺，去玩，讓計算機去創造就完了。哪有那麼簡單？人必須要在裡面。

最後是智慧。我沒有資格將這個，因爲我不知道怎麼定義智慧。耶魯大學有一個教授出了一個書，他把跟人意識有關的東西分成兩個，高意識和淺意識。當你意志力集中的時候我們可以做很多事情，做很多計算，複雜的東西不會出錯。所謂第一意識就是你在恍神，做白日夢，甚至於睡着了。所有腦神經科學家跟一些做認知科學的人，目前爲止他們得到比較相信的理論是說，人事實上是在第一意識的狀態之下，最容易有最好的創造力。他說大部分了不起的理念，並不是我們用心去想，而是當我們不經意，甚至於在睡覺的時候想出了不起的理念。有一個化學家，他證明了苯離子的結構，他告訴人家說他睡覺的時候夢見了一條蛇咬住自己的尾巴。最後他也說，光睡覺是沒有用的，我們說大膽假設，小心求證。他馬上跑到實驗室做了上千個實驗，最後才證明了這個東西。所以在座如果有同學的話，千萬不要以此爲藉口只是睡覺就行了。

剛纔講了智能的簡史，但是智能往前走是什麼？在人工智能來講，有一個Weak AI（弱人工智能），有一個Strong AI（強人工智能）。Weak AI說只有單一的，以前叫做專家系統，今天就叫DNN，針對一個東西，你要做視覺，我就拿這個做這個東西。只能做單一的，但是每一樣都是專家。

Strong AI就像我，我可以談技術，可以談教育、經濟、政治，我剛剛從博鰲回來。但是除了技術以外，每一樣我都是半吊子。有的時候半吊子的人反而可以在其他的領域做出很了不起的創造，事實上歷史上很多創造都是這樣出來的，這就是Strong AI。所以他在每一個領域都不是專家，其實哪些東西比較有用。當然，你說有沒有可能每件事情都有一個算法？有沒有可能創造力有一個算法？我覺得是很難，但是什麼時候我們纔可以做這個東西？不知道。

講到人的智能，《未來簡史》的作者是比較悲觀的，他說將來所有的東西都是大數據和算法。真的是這樣嗎？我覺得數據當然我們要管理，我還問這個問題，創造力有算法嗎？如果有的話那是不得了的，全世界的問題都要去解。我們今天事實上解了一個問題，下一個問題會更近嗎？其實不見得。我們到今天都還不知道我們從哪裡來，雖然有什麼理論。但是有很多宗教，各種其他的理論，我們從將來會走向哪裡？如果有一天真的創造力有一個算法，我們把世界上的問題都解了，這個世界我猜很多人會說，這個人活着還有什麼意思？

到底人跟機器的智能是什麼？我剛剛講過AI+HI。事實上更貼切的是，人類智能與人工智能的共進化。我們在研究AI的時候，包括我自己和在座的很多人，我們對於AI的瞭解也會改變。未來可預期嗎？雖然很多人在那裡講，包括我只能講歷史，未來事實上是不可預測的。而最大的原因是，未來是等着我們去探索和創造的，謝謝大家！（完）

關注本站智能公衆號（smartman163），爲你解讀AI領域大公司大事件，新觀點新應用。