本·格策尔：人工智能将变得越来越通用
2015-01-20 17:00:04   来自：新浪科技 微博   评论：0

　　新浪科技讯 1月20日下午消息，未来论坛创立大会在北京举行。本届大会的主题是“指数Exponential ——通向明天的技术力量The power of technology for a new tomorrow”。

　　美国通用人工智能会议主席Ben Goertzel为本次论坛做了主旨演讲，他表示，人工智能会变的越来越通用，在思维、思考和理解能力方面都会变的越来越通用，就像人类的大脑一样，随着技术的发展，人工智能会超过人类的智能。

　　Ben还阐述道，AI项目的范围是比较窄的，但是将来会变的越来越通用。它们不仅仅越来越智能，同时它们的范围和目的也更加通用，这是一个关键的趋势。(半夏)

　　以下是Ben的演讲实录：

　　Ben Goertzel：我很高兴参加今天的会议，我是人工智能研究人员，我过去三到四年在香港工作，我会给大家介绍一下人工智能发展的下一步。这样的一个发展是不断走向通用人工智能，人工智能会变的越来越通用，在思维、思考和理解能力方面都会变的越来越通用，就像人类的大脑一样，随着技术的发展，人工智能会超过人类的智能。

　　和前面两位发言人不一样，我在开源AI项目中工作，我并没有给任何的公司工作，我也在香港做一个大学的人工智能项目，我在金融领域中也开展了一些工作，我和一家香港公司进行了合作。在我的发言中，关于通用人工智能的发展我会讲很多的层面，但是总的来说，我要传达的信息非常的简单，现在在人工智能领域中，我们所拥有得失是比较狭隘的人工智能的系统，他们可以做特定的事情，比如开车，或者把语音变成文本，分析特定的基因数据，了解特定的治疗方案，每一个AI的项目现在都是做特定的工作，他们的设计就是如此，但是人类的大脑是有着更大的通用性，我们可以应对环境，我们会控制一些在我们出生的时候根本没有存在的环境，我出生的时候根本没有互联网，我在学校也根本没有学怎么利用互联网，但是我有适应的能力，我快速适应了互联网的环境，人类是可以这样做，我们可以进入到一个新的领域，了解他的背景，利用我们的通用智能找到解决方案。

　　AI的项目，它们的范围是比较窄的，但是将来会变的越来越通用。它们不仅仅越来越智能，同时它们的范围和目的也更加通用，我认为这是一个关键趋势。在过去几年间我一直组织一些会议，这些会议有研究者参加，这些人他们一直都是AI或者AGI，也就是人工通用智能方面的发展，我们自2006年的时候一直组织这些会议，2003年的时候，在北京大学计算机系召开的，几个月之后AGI2015年会议在柏林召开，有很多专家参加，他们分享不同的视角，讨论AGI如何发展。我也有自己的观点，就像我的朋友Ray Kurzweil说的，在高中的时候他写了一个论文，谈一谈如何建造人脑的机器，同时这方面也是自打我有记忆就开始写这些东西。小的时候我看《星际迷航》和科幻电影，如果能制造这些机器跟我们互动、交流，比我们智商更高，那是多么美妙的事情。去年的时候我出版了一个比较厚的学术出版物，叫做《通用智能工程》，分两部分讲一讲如何建造这些AGI人工通用智能，当然这里有一个网站opencog.org，在那里每个人可以下载我们的代码，我们希望全球人都可以参与，使我们能够进一步的推动AGI。我认为在谷歌、百度、FaceBook他们做的AI是很好的，企业投入人力、物力、财力启动AI是很好的。

　　同时，如果与各个大学进行合作，大学能够和独立的研究院进行合作，那也是很好的事情，这也就是opencog背后的理念。像Andrew Ng刚才所讲的，opencog背后的构架的灵感也是来自于大脑，我们并不是要详细的模拟大脑，大家都不知道如何模拟大脑工作。但是在我们真正能够建造出人工大脑，先了解大脑是如何工作的。但是AGI系统灵感是来自于大脑，通过使用数学、计算机科学、语言学等等，我们就能够建立AGI。opencog不是一个系统，你可以把它想象成一个图像，一个超级图像，超级图表，在opencogAI头脑中有不同的节点，这些节点中有不同的互动，不同的改变，如果你思考认知科学会发现，大脑中有很多知识，我们opencog的头脑希望能够代表所有的知识，比如事实，比如我们的信念，我们的观点，这些因为有逻辑性，所以通过数学完成，那些学习新的流程，我们使用演化式的算法，通过自然选择进行。通过感官捕捉，这部分使用刚才Andrew Ng提到的，他那样的技术。我们学习大脑的记忆力如何在各个五官中进行转移，把它转变成算法，在这其中还有很多AI的算法，在几个功能领域中不同的演变，不同的互动。大家可以看这张图整个是一个图表，整个图表中有不同的功能，每个不同的功能都是不同的学科进行建立的。但是我们要完成每一个任务，并不是为每一个任务新建一个独立的系统，我们使用整个图表中，整个系统中某一个部分完成。我们其中一项工作，希望AI控制游戏的角色，我们使用虚拟的世界，使AI能够感受。

　　大家可以看到这个AI控制一个小狗，这个小狗在虚拟世界中冒险，通过冒险它的知识更多，形成它脑海中的图表，甚至跟女性角色之间也进行互动。现在这个人类告诉这个小狗把球拣回来，那个球就在喷泉旁边，小狗听懂这句话到喷泉旁边，识别到了喷泉，到喷泉旁边看到球把球拿回来，你跟狗说，好狗狗把球拣回来了。这个流程还是很简单的，但是它代表了我们把语言学和感知融合在了一起，当人类的婴儿来学习的时候，他其实并不是只听你的声音，他要把他所有感知到的和语言融合在一起。在游戏中人类扮演的角色和机器，和虚拟的狗进行交谈的方式，让狗来学习的方式就是和人类婴儿学习的过程差不多，像Andrew Ng刚才说的，这个狗通过学习也可以实现对某一个图片的字幕说明。

　　这个游戏中，大家可以看到AI控制一个机器人，在这里我们希望能够把这个树上的箱子给弄下来，人工智能现在发现了，他只要通过一步步建造阶梯就可以把箱子取下来，在现实世界中不能这样建，因为不符合物理定律，但是在虚拟世界中起码运用现在的算法可以找出抵达那个箱子的方式。游戏的世界还是很复杂的，为了要实现感知的丰富性，我们建造了一个复杂的感知架构，跟Andrew Ng先生在百度做的差不多，我们其中做的一项工作，把我们opencog和一个机器人融合在一起。另外我有一个同事叫大卫，他做出的机器人都是栩栩如生的，他有很多的专利，你可以看到机器人脸部的皮肤斗争非常像真人一样。通过技术设计能够创造出栩栩如生的机器人，我现在给大家放一段视频，让你看一看，大家可以看一看这个机器人的脸是非常的生动，你看看他的面部表情，看看他在唱歌，通过软件我们可以使他的面部做出一系列微妙的表情，当然这也是不同的模式之间互动很好的例子。也是不同模式之间连接，一方面是计算机技术，另一方面是面部表情捕捉和在线技术。

　　这个机器人做的非常的漂亮，Olbert Hubo也做了一个爱因斯坦头的机器人，这个身体是在韩国研究院所做的，我们在香港科技大学做的，把Hubo做的爱因斯坦的头连接到商业机器人身上，这个脸是Hubo做的，我们再植入人工智能的头脑，我们希望把香港变成人工智能的枢纽。我们做的爱因斯坦小的机器人，它可以简单动也动，也可以做一些简单的面部表情，大家可以看到当一个程序员坐在椅子上，这个爱因斯坦的头能够跟踪面前人的行动，我们教它识别不同的物体，它能够识别玩具，最开始是识别杯子，我们现在让它识别不同的物体。它也可以识别人类的面部表情，同时能够识别人类语言中的情感，如果你听起来很高兴，它能够立刻识别。如果你说话有气无力，它觉得你是不是喝多了，当然还有很多的错误，如果你有一些微妙的表情它肯定是识别不出来的。这些程序员也希望有时候找找乐子，让爱因斯坦也唱歌跳舞。我们也设计了一个自然语言的体系，这里对话的系统是很多东西的一些算法组成的，譬如说他问了一些问题，它也进行了回答，它真的知道他的问题是什么，但是有时候你知道最后关于语言的问答，他回答是非常好的，是按照这样一个概念进行编程的。当然，这样一个系统并不能够完全理解你说的每一个词，但是他确实能够理解你的意思，也能够找出一些答案来回答你的问题，我们会使这样的机器人变的越来越崇明，会提高它度人类语言的问题和理解。

　　本着爱因斯坦机器人的精神，我们要永远的消除死亡，我们要了解我们的器官运作的机理，这里大家可以看到这些苍蝇，通过三十年的研究，看到这些苍蝇它的寿命越来越长，在过去它的寿命只有几周，现在有几个月的时间，我们利用的人工智能了解为什么现在它们的寿命上升了，基于这样的机制，我们设计了很多补充剂，可以补充中药和其他的药品，在市场上已经有推出了。当你使用这些补充剂的时候，你的生命可以提升。当然，也有针对大脑健康的设计，针对老年人的，我们也看了一些105岁以上的老人，他们长寿的机理，我们最后发现是非常有意思的。这里还有另外一个项目，是完全不一样的项目，但是展示出了同样核心AI的技术，可以有各种各样的应用。我们利用了同样的工具分析股票市场，我们利用那些工具分析生理学的发展，我们现在利用它分析英文和中文以及股票市场，我们看了经济的数据，我们也利用人工智能进行预测模型的建立，还进行风险管理以及其他的应用。在历史测试中我发现，在美国的股票和全球期货中，我们获得计算的结果是非常好的，到今年5月份的时候我们会推出一个全球期货基金，AI人工技能可以预测二十天之后期权和期货发展的状况，它确实可以把信息集合起来，从新闻经济数据，基本面数据和价格进行分析，毫无疑问，二十年之后，也许十年之后，在这样的股票市场上就会有人工智能进行分析。我们现在有着一些通用用途的技术发展我们应用中也有这样核心的技术。我要给大家讲的最后一个应用和前面所讲的是不一样的，我们这要帮助有需求的人，我们有AI实验室，在埃塞俄比亚有十个AI编程人员，他们非常聪明，在大学获得了培训，我们开展的项目是教学的笔记本，利用智能的辅导师和人士给孩子提供教育和培训，这样可以显示出同样一个核心技术可以用在不同的领域，可以控制机器人，控制游戏角色，还可以作为教师教孩子，我们可以利用它使我们的生活变的更加愉快。

　　在系统中我们可以发展这样通用的人工智能，现在我们还没有实现这样的目标，我们现在仍然在利用AGI所导向的工具。我们现在位于非常窄的，和通用的，广义的人工智能的边界，通过AGI通用人工智能可以实现很多愿景，一个愿景是思维云，我们可以把世界各地的思维和大脑连在云上，我们的应用，不管手机应用还是机器人，还是科学数据分析的机构，我们可以从互联网下载他们的大脑和思维，他们可以帮助你进行思考，不管他们在哪个领域都可以做，在云上有覆盖各个领域的应用。人们担心AI人工智能对我们是否是好的，我们看到了《终结者》和其他恐怖电影展示了AI的威胁，实际上这都是一种预测和假设，正如Ray Kurzweil所讲的，我们现在利用AI解决疾病和医疗的问题，幻灯片中，这个人14岁就死了，他是完全健康的孩子，但是后来在诊断疾病5小时之后就死亡了。还有一些疾病也造成了死亡，包括我的侄子，在世界上我们可以充分利用医疗数据进行整合，我们可以避免小孩子的死亡，我们可以为世界上每一个人做很多好的事情。当然有一些人担心终结者和其他AI所带来的恐慌，这些都是科幻世界所显示出来的。

　　我觉得AI不仅仅在发展，而且它发展的方向给我们带来越来越多的好处，会有越来越多通用人工智能，我们利用同样的核心人工智能的系统，可以不断帮助我们解决问题，我觉得很有可能在我自己的生命之内，我们看到人工智能的智慧会超过人类，我们是无法明确知道这样的技术能够带来什么样的后果，但是我觉得人工智能一定能够给我们带来很好的结果，对于人工智能本身也会带来很好的结果。

　　以下为提问环节实录：

　　余凯：您的发言真的非常好，我可以问您两个问题，我想您跟我们展示是非常好的，可以看到一个高级的机器人，而且它长的非常漂亮，给我们留下了深刻的印象，真是太惊人了，这是我想起一个活动，多年前在日本的一个活动，福岛核事件，他们必须关掉核电发动机，那时候是非常危险的，日本在类人机器人方面做了很多工作，他时候日本无法找到可以关掉福岛核电站的机器人，后来他们从美国找到了机器人，即美国军方的机器人，把这个机器人送到了日本，这个机器人完成了关掉核电厂的工作。这里我的问题是，对于我们来说是否有必要开发类人的机器人，或者像人类行为的机器人，而不是开发一些能够帮助人类做危险事情的机器人，但是他们可能不是类人的，您觉得这个问题怎么样？

　　Ben Goertzel：首先，在福岛核泄漏事件中，我们看到狭隘的AI和通用AI之间的区别，你知道过去人们没有设想机器人要应对专门这样的情况，我们必须开发出通用的AI，这样他们就可以应对各种各样的情况，就可以有一些可以关掉福岛核电站的机器人。这就像无人驾驶车一样，有谷歌的无人驾驶车，我看到了路上很多其他的司机，他们都不需要再驾车了。如果你在路上，在城市上驾驶无人驾驶车，你要驾驶一个摩托车，如果你不进行大脑的手术，不进行再编程是无法这样做的，你知道这些无人驾驶车辆它们都是狭窄的AI，而不是通用的人工智能。我觉得在将来我们必须要开发更多通用的人工智能。关于跟人类可以沟通和互动的机器人，这里有非常多的应用，你可以看看学校老师的机器人，这些机器人就像学校的老师一样，在日本有着很大的市场，我前面也提到了，可以帮助孩子教他们。对于机器人，我们必须要和Ray Kurzweil进行更多的沟通，进一步促进人工智能的发展。我希望有一些机器人AI可以跟我们进行情感上的沟通，当出现一些非常糟糕的事情会悲哀，我们希望情感机器人成为人类的一面镜子，它们甚至可以清理废物，它们可能轻轻的一抓就可以清理。

　　余凯：我想这里的信息是必须要有这样核心的通用智能，在机器人中需要有这样的时候，使他们可以在自己的环境下进行运作。另外一个问题涉及到AI技术发展，AI可以帮助社会越来越好，当然不一定必须替代人类，我觉得这是我们对AI未来技术的展望。

　　Ben Goertzel：我觉得AI和人是不一样的，而且在很多层面都会和人类不一样，基础架构是不一样的，你知道我们有硅谷，还有很多的线网，一个单一的AI他们可以有传感器，甚至在太空也可以有传感器，但这和我们现在的情况是不一样的，他们应该比我们更好，当然彼此之间不是一个比另外一个更好，他们会做不同的事情，我们必须要和这些不同的人工智能要共存。

　　余凯：你是坐在Andrew Ng和Ray Kurzweil旁边，我最近了解到了一些东西，如果你要做一些伟大的事情，你必须要找到一些别人看不到的秘密。有一些吴先生和Ray 他们看不到的，你有没有看到现在科技界都忽视的，但是非常重要的东西。

　　Ben Goertzel：我认为很多人都重视AI，但是没有重视通用智能，抽样的，通用的，理性的推算，当然这是有原因的。那些比较下载的AI还是比较容易做的，在我的行业中如果你有一个比较具体的任务还是比较容易做的，同时我们业界有很大的压力，要求你为基因组做序列，预测股市的走势，但是他们都是比较下载的AI应用。如果大家都过于关注那些事情，对于我们抽象的通用智能发展就不是那么的重视了。如果政府现在启动一个新的，比如曼哈顿计划，顾好几百个科学家，把他们放在一个研究院里，让他们研究，给你们五年时间让你们研究抽象的人类的通用智能，而不是今天你必须要完成这个，明天必须要完成那个任务，如果仍然让他们有这个环境发展，肯定会发展的更快一些。也许今天可能这样不太现实，但是过几年可能会出现这种情况。所以不知道是不是回答了您的问题，我们需要更多的组织，我对智能的理解，他其实是一种协同效应，他是一种内脑复杂人类自然组织。

　　人类身体有很多的器官，有五官、内脏，有这么多的部分，每个部分都有自己的功能，但是它们又在一个统一的人体中，那些比如说做免疫系统的，医学上说免疫系统是最重要的，而脑科学家又说大脑是最重要的，大家都会觉得自己是很重要的，但是它都是统一的整体，首先你要有感知，但是你要有深度分析的方法，要有推理能力、语言能力，还要有实现能力，还要有行动能力，有各种各样的部分融合在一起，如何你能够让这些部分，以一个协同效应的部分在一起融合，这都是很难的，因为每个部分其实自己都是一个科学的领域。我最近也开始对此进行了尝试，还是很难的，最难是整个体系的架构，每一个部分之间他们的关系，他们的互动应该是什么样的形式，我们通过这么多年的演化，我们人类某些方面已经是比较完美的整体，我们现在希望在很短的时间内完全这个形式，这是很难的。

　　余凯：我同意您刚才说的，的确现在有很多人是重视具体的任务，比如图像识别，我们还有很长的路要走，人类并不像机器人一样，人类是四处活动，人类的位置是一直在变的，同时他对时空的感知也一直在变，像ICE是做视频的，我们现在视频的技术并不考虑3D的角度考虑发展，所以智能必须更加通用。谢谢！