人工智能研究的重要方向之一是借鑒認知科學(xué)、計算神經(jīng)科學(xué)的研究成果，使計算機通過(guò)直覺(jué)推理、經(jīng)驗學(xué)習將自身引導到更高層次。目前的機器智能仍然是以計算機為中心，并沒(méi)有實(shí)現人們所希望的“以人為中心”。如何把人類(lèi)認知模型引入到機器智能中，讓它能夠在推理、決策、記憶等方面達到類(lèi)人智能水平，是目前科學(xué)界討論的焦點(diǎn)。

人工智能（AI）到底會(huì )不會(huì )替代人類(lèi)？英國知名物理學(xué)家史蒂芬?霍金、美國首富比爾?蓋茨曾不止一次對這個(gè)問(wèn)題拋出肯定回答，然而人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家們卻不這么認為。

“作為一種可以引領(lǐng)多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域、有望產(chǎn)生顛覆性變革的技術(shù)手段，人工智能技術(shù)的有效應用，意味著(zhù)價(jià)值創(chuàng )造和競爭優(yōu)勢。然而，人類(lèi)社會(huì )還有許許多多脆弱的、動(dòng)態(tài)的、開(kāi)放的問(wèn)題，人工智能還都束手無(wú)策。從這個(gè)意義上講，任何智能機器都沒(méi)有辦法去替代人類(lèi)?！痹?月31日于西安舉辦的一場(chǎng)學(xué)術(shù)沙龍中，中國科學(xué)院院士、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )理事長(cháng)鄭南寧談到，因此有必要將人類(lèi)的認知能力或人類(lèi)認知模型引入人工智能系統中，來(lái)開(kāi)發(fā)新形式的人工智能，這就是“混合智能”。

“這種形態(tài)的AI或機器智能將是一個(gè)可行而重要的成長(cháng)模式?！编嵞蠈幹赋?，智能機器與各類(lèi)智能終端已經(jīng)成為人類(lèi)的伴隨者，人與智能機器的交互、混合是未來(lái)社會(huì )的發(fā)展形態(tài)。

日前，在黨中央、國務(wù)院統一部署和要求下，《新一代人工智能發(fā)展規劃》（下簡(jiǎn)稱(chēng)《規劃》）對我國人工智能發(fā)展戰略做了全面部署，明確了我國人工智能發(fā)展的總體要求及“三步走”的戰略目標。其中，在《規劃》部署的5個(gè)重要方向中，“人機協(xié)同的混合增強智能”赫然在列。

什么是混合智能？

如何定義混合智能？“由這個(gè)字面來(lái)講的話(huà)，混合智能應該是混合不同類(lèi)型的智能。什么樣的智能需要混合呢？人工智能、人類(lèi)智能以及自然界的智能?！卑拈T(mén)大學(xué)科技學(xué)院院長(cháng)、講座教授陳俊龍告訴《中國科學(xué)報》記者，雖然人工智能在搜索、計算、存儲和優(yōu)化領(lǐng)域比人類(lèi)有更高效的優(yōu)勢，但目前它的高級認知功能，例如感知、推理等方面還遠遠比不上人腦。

“畢竟機器的感知和推理還是由人類(lèi)去設計的?！标惪↓堈f(shuō)，作為自然賦予人類(lèi)的智能，目前在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們要完全弄清楚人腦的工作原理還是任重道遠。

“當前的人工智能系統在不同層次都依賴(lài)大量的樣本訓練完成‘有監督的學(xué)習’，而真正的通用智能會(huì )在經(jīng)驗和知識積累的基礎上靈巧地‘無(wú)監督學(xué)習’。如果僅僅是利用各種人工智能計算模型或算法的簡(jiǎn)單組合，不可能得到一個(gè)通用的人工智能?！编嵞蠈幗忉屨f(shuō)，因此，“人機協(xié)同的混合增強智能是新一代人工智能的典型特征”。

鄭南寧指出，盡管在特定領(lǐng)域的人工智能系統如谷歌的Alpha Go、IBM的深藍和Watson等依賴(lài)強大的計算能力在挑戰人類(lèi)智力方面取得了巨大進(jìn)步，但這些系統還無(wú)法通過(guò)自身思考得到更高層次的智能——它們與具有高度自主學(xué)習能力的通用人工智能依然存在著(zhù)差距。

“但是，人工智能在這些特定領(lǐng)域應用的巨大成功為我們研究與發(fā)展新一代人工智能提供了重要的借鑒和新的方法?！编嵞蠈帉⒒旌现悄艿男螒B(tài)分為兩種基本實(shí)現形式：“人在回路的混合增強智能”和“基于認知計算的混合增強智能”。

混合智能的兩種形態(tài)

“人在回路的混合增強智能”是將人的作用引入到智能系統中，形成人在回路的混合智能范式。在這種范式中人始終是這類(lèi)智能系統的一部分，當系統中計算機的輸出置信度低時(shí)，人主動(dòng)介入調整參數給出合理正確的問(wèn)題求解，構成提升智能水平的反饋回路。

“把人的作用引入到智能系統的計算回路中，可以把人對模糊、不確定問(wèn)題分析與響應的高級認知機制與機器智能系統緊密耦合，使得兩者相互適應，協(xié)同工作，形成雙向的信息交流與控制，使人的感知、認知能力和計算機強大的運算和存儲能力相結合，構成‘1+1>2’的智能增強智能形態(tài)?！编嵞蠈幗忉屨f(shuō)。

而“基于認知計算的混合增強智能”則是指在人工智能系統中引入受生物啟發(fā)的智能計算模型，構建基于認知計算的混合增強智能。

“這類(lèi)混合智能是通過(guò)模仿生物大腦功能提升計算機的感知、推理和決策能力的智能軟件或硬件，以更準確地建立像人腦一樣感知、推理和響應激勵的智能計算模型，尤其是建立因果模型、直覺(jué)推理和聯(lián)想記憶的新計算框架?！编嵞蠈幷f(shuō)，對當前人工智能而言，解決某些對人類(lèi)來(lái)說(shuō)屬于智力挑戰的問(wèn)題可能是相對簡(jiǎn)單的，但是解決對人類(lèi)來(lái)說(shuō)習以為常的問(wèn)題卻非常困難。

他舉例說(shuō)，很少有三歲的孩童能下圍棋（除非受過(guò)專(zhuān)門(mén)的訓練），但所有的三歲孩童都能認出自己的父母，且不需要經(jīng)過(guò)標注的人臉數據集的訓練。

“人工智能研究的重要方向之一是借鑒認知科學(xué)、計算神經(jīng)科學(xué)的研究成果，使計算機通過(guò)直覺(jué)推理、經(jīng)驗學(xué)習將自身引導到更高層次?！蔽靼步煌ù髮W(xué)人工智能與機器人研究所教授薛建儒告訴《中國科學(xué)報》記者，目前的機器智能仍然是以計算機為中心，并沒(méi)有實(shí)現人們所希望的“以人為中心”。如何把人類(lèi)認知模型引入到機器智能中，讓它能夠在推理、決策、記憶等方面達到類(lèi)人智能水平，是目前科學(xué)界討論的焦點(diǎn)。

人機混合是否最終階段？

AI之所以未能如人所愿，薛建儒提出，最大的問(wèn)題就是科學(xué)家對人腦的認知模型還沒(méi)有一個(gè)統一的認識，或者得到的模型還都是對大腦非常局部的理解。但是大腦是多層次化、有整體性，并且有各種各樣耦合關(guān)系的有機體，目前暫時(shí)沒(méi)有辦法得到一個(gè)統一、通用的架構。

基于此，微軟亞洲研究院主管研究員羅翀認為，“混合智能可能不是AI發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)過(guò)渡階段，有可能就是AI的最終階段——我們不可能讓機器自己去學(xué)習很多東西、學(xué)到很強的狀態(tài)，AI最終可能就是一個(gè)人機混合的狀態(tài)?！彼D而說(shuō)：“這個(gè)狀態(tài)也沒(méi)什么不好?！?/p>

對此，國家千人計劃專(zhuān)家、蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院院長(cháng)胡斌略帶質(zhì)疑，他認為將混合智能當做AI的最終階段略顯“極端”。

“這的確很難去界定，或者應該表達為，我們不應該去擔心有一天機器會(huì )完全取代人類(lèi)?！绷_翀回應道。

鄭南寧補充說(shuō)，人工智能的發(fā)展會(huì )始終伴隨人類(lèi)社會(huì )的進(jìn)化，人類(lèi)的進(jìn)化也會(huì )不斷地推進(jìn)人工智能技術(shù)和理論的發(fā)展，而人工智能技術(shù)與理論的發(fā)展也不斷催促著(zhù)人類(lèi)朝著(zhù)更加文明的時(shí)代去進(jìn)步?！皳Q句話(huà)說(shuō)，就算人類(lèi)在地球上消失了，人工智能也能隨之走向宇宙中非常深邃的地方?！?/p>

西安交通大學(xué)視覺(jué)信息處理國家工程實(shí)驗室副主任龔怡宏進(jìn)一步提出，要實(shí)現人機協(xié)同的混合智能，需要解決的第一個(gè)難題就是人和機器之間的交互問(wèn)題?！爱斍半S著(zhù)語(yǔ)音識別、觸控屏等技術(shù)的發(fā)展，我們在人機交互方面取得了一些進(jìn)步，但是這還遠遠不夠，人機之間需要更高效的交互?！?/p>

龔怡宏表示，目前人和機器之間的信息傳遞效率仍然非常低，遠未能實(shí)現真正意義上的人機協(xié)同、互相促進(jìn)?！靶畔鬟f的通路是混合智能一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，是未來(lái)必須解決的?！?/p>

摘自《中國科學(xué)報》