张钹院士：我们正在通往真正AI的路上
6月29日上午，清华大学研究院院长张钹院士为CCF-GAIR 2018主会场「AI前沿技术」做了题为「走向真正的人工智能」（Towards A Real Artifitial Intelligence）的大会报告。以下为张钹院士所做的大会报告全文，感谢张钹院士逐字修改。
张钹：各位领导、各位专家，今天给我45分钟的时间，我讲40分钟，因为会议的议程已经延迟了。
我今天要讲的中心思想就是：我们现在离真正的人工智能还有一段很长的路。为了讲清这个思想，我必须回答下面三个问题：第一，什么叫做真正的人工智能？我们的目标是什么？第二，为什么我们需要真正的人工智能？第三，我们如何走向真正的人工智能？我现在回答这三个问题。
首先我们如何评价目前人工智能取得的成果，我们的评价很简单，针对这5件事：
第一是深蓝打败人类国际象棋冠军；第二是IBM在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军，这两件事是一种类型，后面的三件事是另外一种类型；即2015年微软在ImageNet上做图象识别，它的误识率略低于人类。还有百度、讯飞也都宣布在单句的中文语音识别上，它的误识率也略低于人类。还有一个是大家非常熟悉的AlphaGo打败了李世石。这5件事情都是机器在一定的范围内超过了人类，我们如何来评价这5件事？
大家一致认为这5件事之所以成功，是由于前面三个因素，一是大数据，二是计算能力提高，第三是有非常好的人工智能算法。这三个因素大家都讨论得非常多了，没必要我再来说，我现在要说的最后一个因素是被大家所忽略的，这个因素是说，这所有的成果必须建立在一个合适的应用场景下。这5件事虽然领域很不一样，但是它们都满足完全一样的条件，或满足下面的5个限制，首先你必须有丰富的数据或者丰富的知识，如果这两件东西没有，或者很少，你不用来谈人工智能，因为你无法实现无米之炊。人工智能唯一的两个资源，一个是数据，一个是知识。还有确定性信息、完全信息、静态的、单任务和有限领域。这5个条件里面任何一个条件不满足，现在的人工智能做起来就非常困难了。
大家想想这5个限制条件下的应用场景是什么样的应用场景？就是照章办事，不需要任何灵活性，这显然不是智能的核心。
我们现在分析一下上述5个场景。下象棋是完全信息博弈，信息完全和确定，没有问题。其次，它遵循着完全确定的游戏规则演化，我们把这种情况也叫做静态。Watson机器人也是这样，Watson是什么样的对话问题呢？它为什么选择知识竞赛呢？我们知道知识竞赛提的问题都没有二义性，都是明确的，它的答案总是唯一性的。所以对这样的问答对机器人来讲是非常容易的。它涉及的领域虽然比较宽，但也是有限的，包括大家觉得很玄乎的围棋，也完全符合上面5个条件，所以对计算机来说也是很容易的。目前计算机打麻将就不行，因为牌类是不完全信息博弈，所以比棋类要难。总之，我们对目前人工智能取得的成果要有一个正确的评价。
目前的人工智能技术在以下领域都可以找到它的应用，它们是交通、服务、教育、娱乐等等，但我要强调是这些领域里面只有满足上述5个条件的事情，计算机做起来才会容易，如果不满足这些条件，计算机就做起来就困难了。大家常常关心什么样的工作会被机器所替代，我可以明确告诉大家，满足这5个条件的工作，总有一天会被计算机取代，就是那些照章办事，不需要任何灵活性的工作，比如说出纳员、收银员等等。在座的所有工作都不可能被计算机完全代替，但不排斥你的工作中有一部分会被计算机取代，老师、企业家等的工作不可能被计算机完全代替。
为什么有这5个限制？原因在于我们现在的人工智能是没有理解的人工智能。
我们先看符号模型，理性行为的模型，举Watson的例子，它是个对话系统，我们现在所有做的对话系统都跟这个差不多，但是Watson做得更好些，它里面有知识库，有推理机制。沃森除了专家知识之外，还有大量互联网上大众的知识，还运用了多推理机制。请看，这就是Watson系统的体系结构。它里面有哪些知识呢？有很多，包括百科全书、有线新闻、文学作品等等。所有的知识用纸质来表示有2亿页，用存储量表示达到了4TB。它能回答什么问题呢？用它的例子来说明。第一个问题，1974年9月8日谁被总统赦免？这对美国人来讲很好回答，同样对计算机来讲也很好回答，你用这几个关键字「1974年9月8日」、「被总统赦免」，就能在文献里头查出来是谁，他就是尼克松。也就是说根据问题中的关键字，可以在已有的文献里头直接找到答案，这就是一般的网络检索方法。
第二个问题，荧光粉受到电子撞击以后，它的电磁能以什么方式释放出来？我们用「荧光粉」、「电子撞击」、「释放电磁能」等关键词，也可以找到答案：「光或者光子」。这种方法就是平时网络搜索的原理，应该说没有什么智能。
回答下面的问题就需要「智能」了，跟智利陆地边界最长的是哪个国家？跟智利有陆地边界的国家可以检索到，它们是阿根廷和玻利维亚，但是谁的边境长？通常查不到。Watson具备一定的推理能力，它从边界间发生的事件、边界的地理位置等等，经过分析推理以后就可以找出答案，它就是阿根廷。下一个问题也属于这种性质，跟美国没有外交关系的国家中哪个最靠北，跟美国没有外交关系的国家有4个，只要检索就行了，但是哪个国家最靠北，没有直接答案，但可以从其它信息中推导出来，比如各个国家所处的纬度、气候寒冷的程度等等分析出来，答案是北朝鲜。
智能体现在推理能力上。但是很不幸，现在的对话系统推理能力都很差。Watson系统好一些，但也很有限。换句话说，我们现在的对话系统离真正的智能还很远。
我们通过索菲亚机器人就可以看出来，索菲亚的对话是面向开放领域，你可以随便提问，问题就暴露出来了。大家在电视上看到索菲亚侃侃而谈，问什么问题都能答得很好，这里面有玄机，如果你的问题是预先提出来的，因为里头有答案，因此回答得非常好，在电视上给大家演示的都是这种情况。
如果我们临时提问题，问题就出来了。这是一个中国记者给索菲亚提的4个问题，它只答对了一个。「你几岁了」，这个问题很简单，它答不上来，它的回答是「你好，你看起来不错」，答非所问，因为它不理解你所问的问题。只有第二个问题它是有准备的，里面有答案，所以答得很好。「你的老板是谁」，这个肯定它有准备。第三个问题，「你能回答多少问题呢？」它说「请继续」，没听懂！再问第四个问题，「你希望我问你什么问题呢？」它说「你经常在北京做户外活动吗？」这就告诉我们说，现代的问答系统基本上没有理解，只有少数有少量的理解，像Watson这样算是比较好的。
为什么会这样？也就是说我们现在的人工智能基本方法有缺陷，我们必须走向具有理解的AI，这才是真正的人工智能。我这里提出的概念跟强人工智能有什么区别？首先我们说它在这点上是相同的，我们都试图去准确地描述人类的智能行为，希望人工智能跟人类的智能相近，这也是强人工智能的一个目标，但是强人工智能只是从概念上提出来，并没有从方法上提出怎么解决。大家知道强人工智能提出了一个最主要的概念，就是通用人工智能。怎么个通用法？它没有回答。我们现在提出来的有理解的人工智能是可操作的，不只是概念，这是我们跟强人工智能的区别。
人机对话的时候，机器为什么不能理解人们提的问题。我们看一个例子就知道了，我们在知识库里把「特朗普是美国总统」这个事实，用「特朗普-总统-美国」这三元组存在计算机里面，如果你提的问题是「谁是美国总统？」机器马上回答出来：「特朗普」。但是你如果问其它有关的问题，如「特朗普是一个人吗？」「特朗普是一个美国人吗？」「美国有没有总统？」它都回答不了。它太傻了，任何一个小学生，你只要告诉他特朗普是美国总统，后面这几个问题他们绝对回答得出来。机器为什么回答不了后面的三个问题呢？就是这个系统太笨了，没有常识，也没有常识推理。既然特朗普是美国的总统，美国当然有总统，但是它连这一点常识的推理能力都没有。所以要解决这个问题，必须在系统中加上常识库、常识推理，没有做到这一步，人机对话系统中机器不可能具有理解能力。但是大家知道，建立常识库是一项「AI 的曼哈顿工程」。大家想想常识库多么不好建，怎么告诉计算机，什么叫吃饭，怎么告诉计算机，什么叫睡觉，什么叫做睡不着觉，什么叫做梦，这些对人工智能来说都非常难，美国在1984年就搞了这样一个常识库的工程，做到现在还没完全做出来。可见，要走向真正的人工智能，有理解的人工智能，是一条很漫长的路。
这里介绍一点我们现在做的工作，加入常识以后，对话的性能会不会有所改善。我们的基本做法是建立一个常识图谱，用这个图谱帮助理解提出的「问题」，同时利用常识图谱帮助产生合适的答案。
下面就涉及到具体怎么做了，我不详细说了，我就说结果，结果是有了常识以后，性能有了显著的改善，对话的质量提高了。这篇文章已经发表，有兴趣可以去阅读。
另外是准符号模型，深度学习、神经网络主要用来模拟感性行为，感性行为是一般很难采用符号模型，因为感性（感觉）没法精确描述。比如「马」，怎么告诉计算机什么叫做马？你说马有四条腿，什么叫做腿？你说细长的叫做腿，什么叫细？什么叫做长？没法告诉机器，因此不能用符号模型。目前用的办法就是我们现在说的神经网络或者准符号模型，也就是用人类同样的办法，学习、训练。我不告诉机器什么叫做马，只是给不同的马的图片给它看，进行训练。训练完以后，然后再用没见过的马的图片给它看，说对了，就是识别正确了，说不对就是识别不正确，如果90%是对的，就说明它的识别率是90%。后来从浅层的神经网络又发展到多层的神经网络，从浅层发展到多层有两个本质性的变化，一个本质性的变化就是输入，深层网络一般不用人工选择的特征，用原始数据就行。所以深度学习的应用门槛降低了，你不要有专业知识，把原始数据输进去就行了。第二个是它的性能提高很多，所以现在深度学习用得很多，原因就在这个地方。
通过数据驱动建立的系统能不能算是有智能呢？必须打一个很大的问号，就是说你做出来的人脸识别系统甚至识别率会比人还高，但是我们还不能说它有智能，为什么呢？这种通过数据驱动做出来的系统，它的性能跟人类差别非常大，鲁棒性很差，很容易受干扰，会发生重大的错误，需要大量的训练样本。我们刚才已经说过，给定一个图像库我们可以做到机器的识别率比人还要高，也就是说它可以识别各种各样的物体，但是这样的系统，我如果用这个噪声输给它，我可以让它识别成为知更鸟，我用另外的噪声输给它，可以让它识别成为猎豹。换句话讲，这样的系统只是一个机械的分类器，根本不是感知系统。也就是说它尽管把各种各样动物分得很清楚，但是它不认识这个动物，它尽管可以把猎豹跟知更鸟分开，但是它本质上不认识知更鸟和猎豹，它只到达了感觉的水平，并没有达到感知的水平，它只是「感」，没有上升到「知」。我们的结论是，只依靠深度学习很难到达真正的智能。这是很严峻的结论，因为如果有这样的问题，在决策系统里头是不能用这样的系统，因为它会犯大错。我在很多场合讲过，人类的最大的优点是「小错不断、大错不犯」，机器最大的缺点是「小错不犯，一犯就犯大错」。这在决策系统里头是不允许的，这就显示人跟机器的截然不同，人非常聪明，所以他做什么事都很灵活，这就使得他很容易犯各种各样的小错。但是他很理性，很难发生大错。计算机很笨，但是很认真，小错误绝对不会犯，但是它一犯就是天大的错误。刚才把那个把噪声看成知更鸟，这不是大错吗？你把敌人的大炮看成一匹马，不是大错吗？但是人类不会发生这种错误，人类只会把骡看成驴，但是计算机的识别系统会把驴看成一块石头。原因在哪儿？原因还是AI的理解能力问题。
我们看这个自动驾驶，过去讲得很多，而且讲得很乐观，我们看看问题在什么地方。我们现在是这样做，我们通过数据驱动的学习方法，学习不同场景下的图象分割，并判别是车辆还是行人、道路等，然后建立三维模型，在三维模型上规划行驶路径。现在用硬件已经可以做到实时，请问大家，这样能不能解决问题？如果路况比较简单，行人、车辆很少，勉强可以用。复杂的路况就用不了。什么原因？非常简单，好多人总结出这个经验，行人或者司机都会有意无意破坏交通规则，包括外国人也一样，中国人更严重一点。这就使得数据驱动方法失效，比如说我们可以用数据驱动方法来了解各种各样行人的行为，我们可以通过大量进行训练，都训练完以后，如果出现新的情况呢？计算机能理解这是人从底下钻过来，很危险吗？所以你不可能把所有情况都训练到。自动驾驶不可能对付突发事件，如果这个突发事件它没见过，它就解决不了。怎么来解决这个问题呢？实际上就是要解决从「Without」到「With」理解的问题。人工智能现在有两种基本方法，一种是用符号模型来模拟理性行为，符号模型可以表达信息的内容，所以它是在一个语义的符号空间里头，但是非常不幸，这个离散的符号表示，数学工具很难用，很多数学工具用不上去，所以它发展很慢。在模拟感性行为的时候，我们用的是特征空间的向量，向量就是数，可以把所有的数学工具都用上，优化的工具、概率统计的工具全部用上。所以数据驱动方法这几年发展非常快，再难的问题，下围棋非常难吧，计算机也可以「算」出来。但是它有一个非常大的缺陷，它是在特征空间里，缺乏语义。我们用数据去训练一个模型，所谓「黑箱学习法」，加上你的数据质量不高，很难学出有用的东西。什么叫概率统计？重复多了就是真理。如果数据质量差，充满了「谎言」。谎言重复多了，就变成真理了。
我们现在想出的解决办法是这样的，就是把这两个空间投射到一个空间去，这个空间叫做语义的向量空间。也就是说我们把符号变成向量，同时把特征空间的向量变成语义空间的向量。怎么做？一是通过Embedding（嵌入）把符号变成向量，尽量保持语义不变，可惜现在的方法都会引起语义的丢失，我们只能在投射的过程中让语义丢失得少。第二方面做的工作比较少，就是Raising（提升），把特征空间提升到语义空间去，这主要靠学科交叉，靠跟神经科学的结合。只有这些问题解决以后，我们才能够建立一个统一的理论，因为过去的感知和认知是不同的处理方法，大家说不到一块，如果我们能够投射到同一空间去，我们就可以建立一个统一的理论框架，这是我们的目标。在语义空间处理就可以解决理解问题，但是这项工作是非常艰巨的。
介绍一项我们现在做的工作。人工神经网络为什么不能得到语义信息呢？人脑的神经网络为什么可以呢？差别就在这里，我们现在用的人工神经网络太简单了，我们正想办法把脑神经网络的许多结构与功能加进去，我们这里只用了「稀疏发电」这一性质，就可以看出一些效果，人脸、大象或者鸟的轮廓，神经网络可以把它提取出来。
还有一个办法就是把数据驱动跟知识驱动结合起来。刚才讲了，人的智能没法通过单纯的大数据学习把它学出来，那怎么办？很简单，加上知识，让它有推理的能力，做决策的能力，这样就能解决突发事件。我们现在做的工作就是把这些结合起来，这是我们的基本思路，知识也好，数据也好，都投射到同一空间，然后都用同样的数学方法进行处理，这方面我们已经做了不少工作。
最后做一个总结，我们从这个坐标看人工智能，横轴代表领域的宽窄，从单领域到多领域、到开放领域。纵轴代表信息的确定性与完全性，从完全到不完全、从确定到不确定。在左下角代表最容易的，就是刚才讲的符合5个条件的，现在人工智能在这部分解决得非常好，我们用白色来表示它，AlphaGo在这里，深蓝在这里，工业机器人在这里。现在我们正在向灰色地区去走，打牌，信息不完全，现在打德州扑克，一人对一人，计算机能战胜人类，多人对弈，计算机还不行，这是灰色地带，我们还可以做，为什么可以做？尽管打牌是不确定的，但是它在概率意义下是确定的，你拿的这副牌的概率，可以算出来，同花的概率是多少，排成顺的概率是多少，既然概率能算出来，最终人类肯定会被计算机打败。Watson在右边，它的领域比较宽，但是它是确定性的，所以是在灰色的区域。往右上方去就比较难了，自动驾驶、服务机器人、大数据分析，它是一个大框，有的简单，有的困难，就自动驾驶来讲，专用道、行车很少，路况简单等，在白色或者灰色区，如果路况复杂就到了黄色区域，黄色区现在计算机还解决不好。最远的在哪儿呢？右上角，图灵测试。大家对图灵测试有很多误解，其实图灵测试是开领域问答，很难！索菲亚做得怎么样？很糟糕。自然语言理解也在这里，复杂环境下的决策在偏左一点的地方，这也是很难的。所以我们人工智能现在是从左下角往右上角走，我们现在处在出发点附近。有的人想把它用一些名词来区分人工智能的不同发展阶段，有专家问我，你的看法怎么样？我建议不要用新词，用新词往往说不清，很麻烦，有的人说现在是弱人工智能，以后是强人工智能，也有人说现在叫增强智能（Augmented Intelligence）也是AI……概念太多说不清，还是简单一点，「我们正在通往真正AI的路上」，现在走得并不远，在出发点附近，人工智能永远在路上，大家要有思想准备，这就是人工智能的魅力。大家为什么这么重视人工智能？因为我们永远在路上，这就吸引我们去解决这些问题，这些问题一旦解决了，人类的社会进步、人类的生活就会发生本质上的改变。
最后我用中文写最后一段作为总结，可惜我翻译不了。
周穆王西巡狩，路遇匠人名偃师。翌日偃师谒见王，偕来一个假人。「趋步俯仰，信人也」。「领其颅，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。王以为实人也，与盛姫内御并观之，技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾。王大怒，要杀这个偃师。偃师大慑，立剖其倡者以示王，皆傅会革、木、胶、漆、白 、黑、丹、青之所为。穆王始悦，诏贰车载之以归。
这是3000年前我们古人对机器人的想象，看看现在的人工智能做得怎么样呢？索菲亚是我们现在达到的水平，可是她不会唱歌、不会跳舞，只会说英文，周王也听不懂，肯定没有印象。现在我们假设索菲亚「瞬其目而招王之左右侍妾」，向周王的姨太太们送去秋波，王会如何呢？我认为没反应，因为索菲亚是女的，他用不着吃醋。但是我们假设索菲亚「瞬其目而招王」，向大王送去秋波，王会大悦，立即神魂颠倒，坠入爱河？我认为不会，因为索菲亚根本不像人，它最近才刚刚安上手脚，走路都不利索，怎么行呢？所以我的结论是，「索菲亚通不过穆王的测试，当然它更通不过图灵测试」。
我们的结论是什么？人工智能刚刚起步，离真正的AI还很遥远，大家共同努力吧，我们任重道远。
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