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人机交互和人工智能的起源与瓶颈问题

深圳创新设计研究院 来源:人机与认知实验室 作者:人机与认知实验室 2021-05-25 15:54 次阅读

人是集多智能于一体的一多智能体。好的人机融合应该具有彼此间的带入感,根据不同的态势,进行提前的相互感知诱导和意图引领。

1.智能与交互的起源

人工智能的科学起源,通常认为人工智能的技术起源,是从1956年美国达特茅斯会议开始。但它的科学起源,可以最早追溯到曾任剑桥大学老师的查尔斯·巴贝奇,他是世界上做机械计算机的鼻祖,做了一台机械的计算机,计算Sin和Cos数值的大小,从此人类拉开了计算的帷幕。另一个是剑桥大学的伯特兰·罗素。罗素利用其哲学思想和他的数学基础,创立了一个很重要的哲学分支——分析哲学。分析哲学的至高点是维特根斯坦。维特根斯坦的前半生研究关于语言的人工性,所谓人工性的语言就是标准化的语言,格式化的语言,是流程性的程序化的语言,而他的后半期主要否定了自己前半期的工作,开始研究生活化的语言,自然性的语言。

2.历史中的智能与交互

在人类的文明的历史中,有过四大文明古国,在这四大文明古国里边最著名的,即古巴比伦和古埃及,这两个文明,几乎同时出现,它们是距今6000多年前,就已经有了国家、工具、文字出现,这两个文明直接导致了欧洲文明的起源。这两个文明主要是研究人和物之间的关系,例如水利、工具、一些制度、法律。这种人和物之间的关系,后来影响到了欧洲的一些地中海(希腊)文明,后来辐射到整个欧洲大陆,诞生了科学和技术,科学和技术的宗旨研究,就是人和物之间的关系。

除了这两个最早的文明以外,第三大文明就是古印度文明。古印度文明里面很重要的特质,就是研究人和神之间的关系。

第四大文明是研究人和人之间关系,人和环境之间关系的一个重要的文明,即中华文明。目前世界上保存的较完整、较好的文明,就是中华文明。中华文明体现的不是人和物,人和神之间的关系,是人和人之间如何融洽,人和环境之间如何和谐,天、地、人之间如何共生的问题。

从上文可见在岁月的发展的历史长河当中,人类四大文明分别聚焦于人物、人神、人人、人与环境,相互之间的关系,而科学和技术的发展,和人和物之间的关联密切相关,所以,现代科学技术起源于欧洲,是顺理成章的,也是可以理解的。但是,目前来看,随着社会和人类不断的进步,人和人之间、人和环境之间的关系,日益提到日程上来,所以,现在整个世界的焦点,逐渐从西方转移到了以人人、人与环境为主的东方视角来。

3.智能与交互的本质

人机交互的本质,是共在,即“being together”。人把自己的优点,和机器的长处结合在一起,形成了一个交互的,实质性的问题,而未来人工智能的发展方向,很可能是人机融合智能或人机混合智能,即把人的智慧和机器的智能结合在一起,形成一个更有力的,支撑性的发展趋势,这样不但研究人机交互的脖子以下的,即生理的问题,而且还会研究脖子以上的,即心理的或者大脑的问题。

其实,人机交互或人机混合智能,都是不准确的词,最准确的词是人机环境交互系统,因为人和机器及物质,其交互是不完整的,是通过环境这个大系统,来进行沟通的,所以人机环境系统工程,可能是未来的,一个主要的研究方向。

那么,人工智能或智能的本质是什么?人的智能是从否定开始的,否定外部,否定自己,否定很多事物,来产生了某种智慧性的东西。需要注意,在人工智能里边,其否定机制,还远远没有产生,所以人工智能和人的智能,有很大的差异。

我们在研究过程中发现,人工智能的起点,第一个词是“是”,being”,即存在,客观的物质,这是西方的哲学的一个很重要的词,世界是物质的还是意识的,其中物质就是“being”。然后,关于人的智能和智慧,还存在着 “Should”,“应该”。Should,翻译成哲学语言,就是意识,即awareness、consciousness。另外还有want,人有want,即想干什么,而机器不会want,机器只会按照程序、指令进行操作,而人还有一个“能(can)”的问题,即能做还是不能做。机器没有这个问题,只是操作。“change”,“变”,人会不断的“change”,而机器则不能,只会按部就班、因循守旧、刻舟求剑。

我们认为这五个词是人工智能和人类智能很重要的差异。另外,人还有一个很重要的特质,即感知的恒常性,人在变化的外界环境当中通常能够保留对这个事物的本来面目的感知。

4.现代人工智能与交互

当前人工智能的发展有三大主要标志:深蓝、沃森和AlphaGo,这三个系统都和数据有关,它们都是在处理过去的大量的数据、规则、规划。但是这三个最顶级的系统,都有一个很重要的问题,一个瓶颈问题,就是它只能“得形忘意”,而不能“得意忘形”。真正的人的智能需要临机决策,而不是像计算机及当前弱人工智能按照套路去运算。人是算计,算计要比计算灵活的多。

人机交互的研究始于二战时期,开始主要应用在航空航天领域,后来逐渐扩展的社会经济的各方面。最近人机交互里面有一个比较热点的领域——态势感知(situation awareness,也叫情景意识)由曾任美国DAPRA领导的女科学家Mica R. Endsley提出。态势感知或情景意识的提出,对整个人机交互产生了巨大的影响。Endsley对态势感知的定义,是在一定的时间和空间内,对环境中的各组成成分,进行感知、理解,进而预测这些成分的随后变化状况。

当前人机环境系统工程的发展迅猛,其定义为:人机环境系统工程,是研究在人、装备和环境系统之间,实现最优匹配的一个领域,涉及到信息的输入、处理、输出和控制,以及反馈,人机环境系统的整体设计,及其优化等方面的研究,研究的目的,是整个系统的高效、安全、健康、和谐、敏捷等。

当前在这一领域的研究中出现了很多分支,例如,人机交互、普适计算、情感计算等,并产生了很多相应的关键技术,如多模感知、上下文感知、情感智能、环境智能、认知智能、多模界面、感性界面,这些技术用来实现一个最基本的目标,即自然的人机交互。在自然的人机交互中非常重要的一点是数据。所有智能的产生与刺激和数据密切相关,所谓刺激,就是人感知到的外部的映射。所谓数据是机器接触到的外部的输入,通过这两个来产生相应的融合、理解,进而进行相应的反应和规划。

数据空间对计算机起着非常重要的作用,研究数据的多指向性是当前人机领域的一个难点和瓶颈,同时数据的多指向性,是人机的区别的一个最重要的方面,人可以理解一个数据的多指向,多含义,而机器不然,机器它有规范,有规则,它只能从一个角度来看待这个数据。

5.智能与交互中的自主性问题

未来的人机交互及人工智能系统,有明确的发展方向,它包含四个方面:主动的推荐、自主的学习,第三个方面、自然的进化、自身的免疫。在这四个方面中自主性是非常重要的一个概念。

自主应该包括以下几方面:

第一,自主应具有记忆的功能,而不是存储,记忆是灵活的,能够通过相关无关的事物产生直觉,而存储则无法出现直觉,它只是符合逻辑的东西。

第二,自主应具有选择性。选择性是单向性的,即A选择B。

第三,自主应具有匹配性。匹配和选择最大的区别,就是匹配是双向性的,A可以选择B,B也可以选择A。

第四,自主应可以控制。没有控制和反馈,自主很难建立起来。

未来的人机交互,及人工智能系统,它至少是人机环境系统的自主耦合,形成了一个认知智能。认知的意思就是信息的流动过程,包括输入、处理、输出和反馈这个环节。

人工智能的重要发展方向,是人机混合智能。强人工智能、通用人工智能,及类人人工智能,实现还相对较遥远,当前相对实现的途径就是人机混合智能。

人机混合智能就是研究如何在人、机及环境系统之间,实现最优的智能匹配,人的智能加上机器的智能,涉及人机环境系统的整体设计,及其优化等方面的研究,研究的目的包括可靠、高效和舒适等几个方面。它最主要的涉及到两个基本问题,一个是人的意向性和机器的形式化问题。所谓意向性,就是意识的指向。机器难以处理涉及到灵活、可改变的,甚至带有矛盾性的事物,但是机器的长处在于它不疲劳、擅计算,并且能够准确及时的,处理形式化、符号化的东西,而这是人所不擅长的。所以,如何把机器的长处,和人的这种优点,充分的结合在一起,这是一个很重要的命题,也是人机混合智能的一个命脉。

6.深度态势感知

通过意识或态势感知(情景感知)及情境化的东西和非情境化的东西的结合,我们提出一个新的概念,叫做深度情境感知,或深度态势感知(Deep Situational awareness)。

我们认为深度的情景感知是一种人机智慧,既包括了人的智慧,也融合了机器的智能,是能指和所指,所谓能指,就是指事物本身。所谓所指,就是事物本身所包含的语义和内涵,即涉及事物的属性。能指主要涉及到事物的感觉,又关联它们之间的关系,所指包括它们的知觉。所谓感觉,就是指对属性的这种映射,所谓知觉就是联系、理解。既能够理解事物原本之意,又能够明白弦外之音,是合情合理、通情达理的一个方式,是人机环境系统中各元素的主动的拓朴,处理跨情境的原型特征的一个空间。

深度态势感知具体涉及的是感觉、知觉、规划和反馈那么四个环节,感觉,人的感觉和机器的这种输入有所区别,人的感觉里面包含了想象,和真实的刺激,所以人的感觉是真实的和虚拟的叠加,知觉就是一种联系。所谓对事物的理解,就是看见了联系。规划和反馈则是控制方面的两个重要术语。

总结

本文中探讨了人机交互和人工智能的起源和瓶颈问题,人工智能和智能科学的发展,包括三个基本的阶段,第一个阶段是传统的人工智能,这个传统的人工智能已经有了游戏规则,它的基本的特质就是数学形式化的东西,加上再某一领域的展开。这里边还涉及到一个自动化的问题,其实很多问题是自动化的问题,不是人工智能的问题。自动化涉及的是结构化的数据处理,人工智能是非结构化的数据处理。第二个大的阶段是人机环境系统的交互领域,这个领域里边正在形成规则。这个规则主要体现在两个方面,第一个方面就是自动化的处理,第二个方面是弱人工智能。

当前在这个领域里,还要加上各个行业和各个研究的指向。第三个领域就是未来的智慧化的强人工智能的信息系统领域,在这个领域里面,目前还没有游戏的规则,它主要的体现在人的智慧加上未来的强人工智能,或一些通用的人工智能。这个领域,还需要进行一些积极的探讨与多学科交叉研究。

原文标题:科技前沿 | 人机交互与智能的再思考

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责任编辑:haq

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