习得与思考

习得与思考

——读《浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一》有感

文：谢思敏

文章从以下三个方面对人工智能进行讲述：一、人工智能的现状、未来及历史；二、人工智能发展的假设；三、人工智能的计算视觉、认知推理、语言通讯、博弈伦理、机器人学和机器学习六大领域。

接下来，结合文章的内容以及自己的一些思考，从三个方面展开：

一、摘录

1、人工智能的研究，简单而言，就是要通过智能的机器，延伸和增强（augment）人类在改造自然、治理社会的各项任务中的能力和效率，最终实现一个人与机器和谐共生共存的社会。

2、智能机器有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力，符合人类情感、伦理与道德观念。

3、我们要寻找“乌鸦”模式的智能，而不要“鹦鹉”模式的智能。

4、（人工智能发展阶段）第一阶段：前30年以数理逻辑的表达与推理为主。第二阶段：后30年以概率统计的建模、学习和计算为主。类似中国从“春秋五霸”到“战国六雄”。

5、智能系统的根源两个基本前提条件：物理环境客观的现实与因果链和智能物种与生俱来的任务与价值链条。

6、驱动模型在空间中运动的因素：外来的数据和内在任务。其中，数据来源于观察（observation）和实践（experimentation）。观察的数据用于学习各种统计模型。实践的数据用于学习各种因果模型。

7、任务塑造了智能

8、计算机视觉：一、几何常识推理与三维场景构建。二、场景识别的本质是功能推理。三、物理稳定性与关系的推理。四、意向、注意和预测。五、任务驱动的因果推理与学习。

二、收获

（一）价值观等形而上可被函数显示

结合价值函数和绩效模型（@佳铭），很多无形的东西可以通过函数等表达事物之间的关系（完全没有想过价值观等可以被有形化）。不过在实际研究过程中，难度比较大的是确定假设和定量，以及发现自变量和应变量的关系。

（二）研究与我们生活息息相关

通过观察乌鸦觅食等，作者发现乌鸦式智能（感知、认知、推理、学习和执行；举一反三；功耗少）是人工智能的实现模型。所以说，细细品味生活、观察生活，总有意想不到的惊喜和收获。

（三）多接触模型研究

自己作为一个本科生，除了毕业论文的时候有接触一些研究和模型，实质上对模型的了解不深。该文章大量使用模型对实验结果进行印证，应该也是研究方面的一种惯例，自己应该多了解不同的模型，并尝试演绎一些。

（四）终生学习

人一旦对学习沉浸其中，就会发现源源不断的知识待学习和探讨，这就需要我们有终身学习的概念。

另外，人生长河，有很多的知识需要学习，但是自己应该先确定一个方向，先把某个方向钻研透彻，再开始另一个方面的研究，不然到处挖井，没有一个井是成行的。

三、思考

任务VS价值观、使命

作者提到：“我们人是非常功利的社会动物，就是说做什么事情都是被任务所驱动的。”自己不甚认可，社会上仍有一小撮人，心存强大使命，致力于推动整个人类社会的发展。