图灵假说70年:两类AI与封闭性挑战道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。8月29日至30日,由中国科学技术协会、中国科学院、南京市人民政府为指导单位,中国人工智能学会、南京市建邺区人民政府、江苏省科学技术协会主办的主题为“智周万物”的2020中国人工智能大会(CCAI 2020)在新加坡·南京生态科技岛举办。在30日大会主旨报告环节,中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平教授为我们带来了题为《图灵假说70年:两类AI与封闭性挑战》的精彩演讲。中国科学技术大学机器人实验室主任、教授
今年可以说是人工智能70周年,因为从图灵(A. Turing)提出图灵测试到今年正好70年。今天我和大家分享对人工智能70年发展的一些总结性思考,包括四个部分:①著名的图灵测试背后的图灵假说及两类AI;②AI的两种经典思维——强力法和训练法,给出它们的能力边界——封闭性准则,并以“阿法狗”四代为典型案例加以分析(两类经典思维的集成并符合封闭性准则);③封闭性的严格定义,并在定义基础上讨论封闭性给人工智能带来的科学挑战、技术挑战和工程挑战;④介绍中科大机器人团队为应对封闭性挑战,在过去10年中所做的部分努力和进展。70年来,人工智能技术有很大发展,主流技术现在能解决什么问题?我们总结以后给出一个条件,叫做“封闭性准则”:对于所有满足封闭性或者能够被封闭化的场景来说,用现有人工智能技术就能实现大规模产业化应用。这个结论不是我在实验室里凭空想出来的,过去五年我到各种代表性企业去调研,包括全球最大的制造业企业像华为、富士康、联想等,一直到10人以下的企业,而且对其中部分企业反复去调研,实地考察他们的生产线,了解相关的各种情况。经过调研和分析发现,可以用“封闭性”描述现有人工智能技术大规模产业应用的条件,满足封闭性的场景就能应用,不满足就不保证能应用。另一方面,不满足这个条件的应用还有很多,怎么办?所以我们要想办法超越封闭性。 关于人工智能技术进展,过去几年很多人往往只关注一类技术,其实值得关注的不止一类。考虑到人工智能技术种类太多,我只总结了其中的两种AI经典思维,而这两种经典思维都符合封闭性准则。今天我重点讲封闭性给我们带来的挑战,定义这种挑战到底是什么。中科大机器人团队为了超越封闭性,提出了一条称为“开放知识”(openknowledge)的技术路线,我会简要介绍过去10年中我们在这个方向上的主要工作和进展情况。 1 图灵假说和两类人工智能 首先回顾一下人工智能的史前基础研究,我只讲和今天内容相关的两条线索。一条线索是公元前约300,欧几里得完成了《几何原本》,其核心成果是一个几何学的实质公理系统。这本书经过多人努力,写了100多年,直到欧几里得才写完。又经过了2 000多年,到了1899年,Hilbert发表了《几何基础》,从实质公理系统进化到形式公理系统,现代逻辑诞生了。这条线索和我今天讲的第四部分内容有关(我们的开放知识技术路线实际上采用了实质公理系统的思想)。另外一条线索是1651年Hobbes在《利维坦》中指出,推理和计算是可以相互转化的。哲学家的论证可能不被科技界接受为证明,但是至少他提出了这个与人工智能有关的观点。1931年,Godel在证明著名的不完备性定理的过程中,得到了一个中间结果:他定义了一个形式算数系统KN及KN可表示性,还定义了一个计算系统——递归函数,证明了KN可表示与递归函数的等价性。这就很有意思了,KN是典型的推理,而递归函数是纯粹的计算,Godel严格证明了二者的等价。1936—1937年间,图灵提出了图灵机模型,并形成了Church-Turing论题,标志着计算机科学的诞生。上述这些成果包含着Godel-Turing推论(虽然文献中没有看到这个名称):大量复杂推理是图灵可计算的。这里的复杂推理包括命题演算可表达的推理(比如第一个NP完全问题SAT)、一阶谓词演算K可证的形式推理、KN可表示的推理等,这些推理问题都在图灵机上可计算,所以都是计算问题。注意这个推论是得到严格证明的。 1950年,图灵在Mind上发表的论文里提出了图灵测试[1],至今已经70年了。图灵测试想证实或证伪的假说是什么?就是图灵假说,虽然文献里也没有看到“图灵假说”的名称,但图灵在1950年论文里写得非常清楚,他试图证实的假说是:不仅推理,而且决策、学习、理解、创造等人类智力活动都可以在图灵机上实现。显然,这个假说是Godel-Turing推论的实质性推广,是人类科技史上最伟大的假说之一,而图灵测试是其验证手段。其现实意义是,如果图灵假说成立,这些种类的智能都可以在计算机上实现,当时第一批电子数字计算机已经在使用了。图灵假说与任何假说一样,有一个预期的有效范围。这个范围是什么?看这张图(见图1)。我觉得人工智能涉及三层空间,最下面一层是现实世界,中间一层是数据层,再上面一层是知识层。用三层空间可以区分出两种典型的人工智能,一种可称之为“信息处理AI”,它只关心上面两层,对下面一层是不关心的,它的应用领域主要是信息产业,但信息产业渗透到别的产业,这种AI也渗透到别的产业中。可是信息处理AI不能解决一切问题,比如不能解决涉及感知和行动的问题。同时考虑三层空间的人工智能,我称之为“机器人AI”,它的应用领域包括工业、农业、物流、服务业等,显然比信息处理AI更加广泛。二者的主要区别是:机器人AI一定涉及感知和行动,而信息处理AI不涉及感知和行动。除了这两种典型的AI,还有一些非典型的,比如只涉及感知,不涉及行动的AI。 道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍· 认知智能是计算机科学的一个分支科学,是智能科学发展的高级阶段,它以人类认知体系为基础,以模仿人类核心能力为目标,以信息的理解、存储、应用为研究方向,以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口,以跨学科理论体系为指导,从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括:1.宇宙、信息、大脑三者关系;2.人类大脑结构、功能、机制;3.哲学体系、文科体系、理科体系;4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走:1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系;2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。 道翰天琼CiGril机器人API道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息: 1. 在平台注册账号 2. 登录平台,进入后台管理页面,创建应用,然后查看应用,查看应用相关信息。 3. 在应用信息页面,找到appid,appkey秘钥等信息,然后写接口代码接入机器人应用。 开始接入请求地址:http://www./cigirlrobot.cgr 请求方式:post 请求参数:
接口连接示例:http://www./cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552 示例代码JAVA:
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