在上世紀80年代人工智能概念就已經(jīng)炒得火熱，但是由于軟硬件兩方面技術的不成熟，使其一直處于沉寂狀態(tài)。隨著大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學習算法和人腦芯片這四大相關技術的進步，以及計算成本的降低，助推人工智能技術突飛猛進。如今，人工智能已經(jīng)成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術，將成為未來10年乃至更長時間內(nèi)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的焦點。

11月13至14日，由OFweek中國高科技行業(yè)門戶主辦，OFweek人工智能網(wǎng)承辦的“OFweek2017中國人工智能大會”在深圳隆重舉辦。香港科技大學計算機科學系教授林方真在大會的AI技術專場作了主題演講——《智能系統(tǒng)的認知與推理》，主要介紹了人工智能在認知和推理環(huán)節(jié)的研究成果，討論如何讓人工智能系統(tǒng)獲取應用常識、深度知識以及規(guī)范知識。

林方真教授一直專注于人工智能在認知和推理方面的研究，現(xiàn)任香港科技大學計算機系教授，是美國人工智能協(xié)會（AAAI） Fellow，獲得了Stanford大學人工智能博士。曾獲2006香港裘槎基金會科研者獎，多個國際人工智能大會的最佳論文獎。

完整的智能體需要全方位的AI技術

首先，林方真教授給大家分享了自己對人工智能的理解。他認為，人工智能主要是研究人的智能行為，就是把人的行為人工化、工程化。從AI的發(fā)展史看，其實專家系統(tǒng)可以說是最早的AI技術，它在工業(yè)領域產(chǎn)生了較大影響。專家系統(tǒng)是一種基于規(guī)則的知識庫，最出名的是Mycin，能夠幫助診斷疾病。不同領域有不同的專家系統(tǒng)，例如采礦系統(tǒng)、計算機設計系統(tǒng)、銀行的貸款和審批系統(tǒng)。其實，80年代財富500強企業(yè)中有三分之二已經(jīng)把專家系統(tǒng)應用在日常的商業(yè)活動中。只是現(xiàn)在很少再聽到 “專家系統(tǒng)”這個名詞。

由工業(yè)領域的AI技術，林方真教授引出了人的智能行為這一主題，他認為要想真正達到人工智能，需要一個完整的智能體，這個完整的智能體需要全方位的AI技術。例如大家熟知的家庭服務機器人，一個能獨立工作的機器人，必須對人類有認知、有記憶，而且能根據(jù)人類的喜好進行推理。因此，認知與推理一直被認為是人工智能最集中的體現(xiàn)。

計算機的定理證明和發(fā)現(xiàn)是AI的下一個挑戰(zhàn)

“真正有獨立性的機器人，一定要有認知，它要知道你知道什么，也要知道你不知道什么�！睂Υ�，林方真教授為大家列舉了兩個關于邏輯和推理方面的實例：第一個是TIMEFUL，專門用來把人的意向系統(tǒng)化，2014年由斯坦福大學Yoav Shoham和另外兩個人一起創(chuàng)立，2015年被谷歌收購；另一個系統(tǒng)更邏輯化，完全產(chǎn)生于數(shù)學系統(tǒng)，叫做INFER，是關于計算機推理程序的，由英國倫敦專門做邏輯推理的教授開發(fā)，2013年被Facebook收購。

最后，林方真教授介紹了自己的團隊正在做的認知機器人。他表示：“我們有高層的程序設計語言，專門給機器人做編程，不過是非常模式化的編程，主要設計機器人的動作。此外還有對人的常識進行推理的編程，我們把新程序和JAVA放到數(shù)學中，進行分析推理。”

“實際上所有的問題都是數(shù)學問題，基本上都可以做定理證明，但是比較難，需要計算機輔助。要做認知和深度推理，就離不開數(shù)據(jù)邏輯和經(jīng)典數(shù)學，還有計算機的定理證明和發(fā)現(xiàn)，這是解決認知和推理的關鍵技術，是AI的下一個挑戰(zhàn)�！绷址秸娼淌谘a充道。

更多詳細內(nèi)容，敬請關注OFweek人工智能網(wǎng)后續(xù)專題報道！