10 月 31 日，由北京智源人工智慧研究院主辦的 2019 北京智源大會在國家會議中心開幕，本次大會圍繞人工智慧基礎研究現狀及面臨的機遇和挑戰、人工智慧技術未來發展的核心方向等話題，迴歸 AI 技術本身，開展深入研討，探索人工智慧前沿科技發展趨勢。

在第一天的主論壇上，美國加州大學洛杉磯分校的朱鬆純教授帶來了《走向通用人工智慧：從大資料到大任務》的主題演講，並提出了任務是智慧中心的觀點。

以下是朱鬆純演講內容實錄，AI科技大本營（ID:rgznai100）整理：

關於通用人工智慧，每個人都有自己的想法，有人認為不可能，有人認為馬上就要到來，而且會很可怕。不管哪一種觀點，我們都要紮紮實實地去研究問題，今天我給大家分享一個從大資料到大任務的思路。

第一，人工智慧的兩種正規化之爭：大資料VS 大任務；第二，智慧的中心核心是任務，每時每刻都被各種各樣的任務驅動；第三，如何通過構建一個大任務的平臺，來研究通用人工智慧。

兩種AI正規化之爭：“大資料”對“大任務”

首先是兩個正規化之爭。如果你問大部分人工智慧的研究者，他們會告訴你AI = B+C+D，也就是人工智慧等於大資料加上算力加上深度學習，這是被普遍接受的觀點，但是我一直在反對這個觀點。幾年前我反對把深度學習作為人工智慧之解時，很多人還很不滿，但是今天很多人已經同意這個觀點了。

目前以大資料驅動的人工智慧，在產業落地的過程中遇到了很多問題，這個問題其實一早就可以預想到。比如只能做特定的、人類事先定義的任務，而不能做通用任務，或者自己定義任務。第二，每項任務需要大量的資料，成本非常高，而且模型不具有解釋性，知識表達與人不同。

其實我們是最早做大資料的一個團隊。2005年，我們帶領了一批國際學者，包括後來在史丹佛標註 ImageNet 的人，以及後來的 MIT 實驗室主任等，在中國湖北蓮花 山標資料。當時大資料剛剛興起，我們雄心勃勃地想標資料，制定了200 多頁的資料標註手冊，包括蓮花如何分解，花蕊、花瓣以及生活環境等。

標了幾年之後，我發現這裡面有問題。一些學生剛開始問我如何標註時，我還能回答，但是後來我就答不出來了。於是我發現這條路走不通，所以2009 年左右，我就轉型去做認知科學。

我之前寫過一篇文章，介紹了兩種人工智慧的模式。

一種稱之為“鸚鵡正規化”，鸚鵡可以與人類對話，但是不理解你在說什麼。比如你說林黛玉，它也說林黛玉，但是它並不知道林黛玉是什麼。

還有一種是“烏鴉正規化”。烏鴉找到核桃之後，會把核桃扔在路上，讓車去壓，壓碎了再吃。但是因為路上車太多烏鴉吃不到核桃，於是烏鴉把核桃扔到斑馬線上，因為這裡有紅綠燈，綠燈亮時車都停住了，它就可以去吃。這個例子是非常驚人的，因為烏鴉既沒有大資料，也沒有監督學習，卻完全可以自主地研究其中的因果關係，然後利用資源完成任務，而且功耗非常小，小於 1瓦，這給了我們很大的啟發。

但是烏鴉能做到的不僅是這些，它們還知道如何利用工具，我相信直到今天，很多機器人的規劃能力都遠達不到烏鴉對物理的理解。

假設我們要定義一個人工智慧系統，我可以認為任何一個動物、機器都是 AI 系統，它往往決定了三個要素：第一是構架，你的腦袋裡缺一塊，就永遠進化不到一個層次，人的智慧90% 多都是天生的；第二是環境資料；第三是任務。

第一種層次的解法是用大資料給一個任務，比如人臉識別。給一個構架，比如深度學習有多少層，這就是目前通用的大資料系統。我認為人類走了另外一條路，就是有很小量的資料，但是有很大量的任務，不過人類有很高階的構架，這就成了另外一個系統。

舉個例子，怎麼教計算機學會識別椅子？用大資料的辦法很簡單，也非常暴力。就是搜尋大量的例子，用人工標註。你需要蒐集各種材質、各種攝像頭角度的椅子，窮舉後拿去訓練，訓練之後系統記住這些特徵。但是藝術家總是設計新的椅子出來，總是有特例，機器總是搞不清楚，所以不可泛化，不可解釋什麼是椅子，這就是它的核心問題所在。在自動駕駛、視訊監控等領域都存在這樣的問題，即不能窮舉所有的例子。

第二種層次的解法是什麼呢？假設我們要理解椅子，定義什麼是椅子。首先獲得人的經典坐姿，之後用坐姿擬合影像，各種位置、各種朝向、各種姿態的坐姿，能夠坐舒服的就是椅子，這就是一個任務。

椅子變成了一個任務的等價類，不管什麼物體能夠坐，坐得舒服的就是椅子。這代表了一種想象，我要想象這把椅子怎麼坐，這和深度學習不同：regression是統計，拿特徵去擬合，simulation 是用我的身體去想象，這是兩者根本的區別。

第三個層次，什麼是坐得舒服？首先這個椅子要坐得穩，物理穩定是神經系統裡非常敏感的感知。

我做了一個簡單的實驗，把各種各樣的椅子放在辦公室和實驗室裡，看學生進來時先坐哪兒、後坐哪兒，這時人會有一個偏好。

另外一件我們感同身受的事是，我們可以感覺這個人是如何用力，如何受力的，這都可以對映，這是人類非常強的能力。對映過來之後，我就知道你如何坐得舒服，從中學到你的價值觀。

理解這點之後，就不需要任何資料了。我知道椅子是為了讓人坐得舒服，從根本出發，我根本不需要資料。這就是我說的小資料、大任務。

以任務為中心的智慧

以任務為中心的智慧是大家經過漫長的時間之後才體會到的。

第一層的表達是以影像為中心。我們看到了一張影像，然後以影像為中心抽取各種特徵，理解各個部件。第二層變成了以場景和物體為中心，即幾何表達。

第一層是深度學習，即把影像看成影像，沒有幾何、物理和功能的理解。第二層開始以三維的幾何來表達場景，比如三維場景的桌子、椅子等。

最後，我認為真正的表達是以任務為中心的 task-centered representation，因為我們先有任務，才有世界上各種各樣的物體，這些物體都是被設計出來是為了滿足人的需求和完成某種任務。以任務為中心的表達，比如功能、因果、價值觀、物理、社會常識，我們統稱為physical and social common sense，這些常識是小孩在 18 個月之前獲取的。

什麼是以任務為中心的表達？我們考慮世界不是從某個物體類別的角度出發。比如開酒瓶，並不是只有開瓶器能開酒瓶，任何東西都能開酒瓶，砸核桃也隱藏著一個物理原理。我們知道物理原理之後，並不需要固定的東西開酒瓶，只要能完成開酒瓶任務都可以。我認為這種就是通用的人工智慧。

這個問題怎麼解？最近的研究發現，人腦裡大部分的知識表達並不是按照物理的類別來組織的，比如椅子是一類，桌子是一類，車子是一類，而是按照如何使用它們來組織，大概可以分成兩個尺度：身體的尺度和手的尺度。

其實這一點不新鮮，因為我們漢字中超過 1/3 的漢字都是與人有關的偏旁部首。我們之所以發明漢字，是因為漢字裡有一些任務，任務就是要把人放進去，一起來考慮，比如手、腳、耳朵、身體等。

還是以砸核桃為例，烏鴉用車輪碾核桃，如果在一個新的環境中，工具被拿走，但是你還是能完成砸核桃的任務，這是小學教育很重要的事情，就是教會你具有基本的常識。

砸核桃雖然只有一個例子，但是人要從上萬個選擇中選擇一個方案，在這個過程中有大量的simulation。我看到了核桃和幾種工具，大腦會快速地想怎麼做，可能你的大腦出現了上萬種選擇迅速。這是大量計算的過程，但不是深度學習的計算，而是一種 simulation 的計算。

還有時空因果的推理，現在這種情況要達到各種各樣的目標，中間有各種各樣的動作，然後形成一個因果方程，在物理上統一。

另外一點是 Causal Learning 和 Reinforcement Learing。RL現在也非常火，但是據神經科學研究者稱，RL 是老鼠這類的低等動物用的，要用大量的例子反覆實驗。而人使用的是因果學習，只需要有兩三個例子。

砸核桃的任務轉換到機器人不能只是簡單的轉換，必須是一個物理因果的等價，要推理物理的功能。

這是一個從一兩個例子中學習的過程。一個比較聰明的人可以從幾個簡單的選擇裡就悟出坐椅子的價值觀，從一個簡單的砸核桃的動作悟出本質。一旦悟出來還要資料做什麼呢？所以，這是一個核心問題。

以剷土為例，如果讓你用工具剷土，你就會想象如何去鏟。如果沒有工具，用家裡的工具同樣你也能剷土。經過自動計算，機器的第一個選擇是鍋，第二個選擇是杯子。

當人類或猿人走過石器時代時，神經系統已經學習了工具和物理知識，他理解的是本質。

現在回到如何定義任務？影像有多少個畫素可以很清楚地定義，但是任務如何定義呢？定義任務是以符合因果的方式，改變場景中的流態。“流態”是牛頓發明的一個詞，包括時變的物理狀態、內心狀態、社會關係等，可以簡單分類為物理流態和社會流態。

如果定義了這些原子的任務空間（atomic space），就可以組合產生複合的數學空間，這就是任務。這個事情說清楚，人工智慧的問題就解決了一大半。

目前人工智慧之所以遇到了很大的困難，是因為大家說不清楚到底要做什麼任務。任務定義不清楚，是很多產品賣不出去，或者賣出去後被投訴的原因。比如掃地機器人產品定義不清楚應該吸和不該吸的東西有哪些，給機器的任務本身就沒有清晰的定義。監控也一樣，到底什麼人該抓，什麼人不該抓，或者什麼樣的環境都無法準確定義。

前面談到了一些基本的物理任務和常識，物理常識是目前人工智慧面臨的主要障礙。比如自然語言理解，自然語言最多也是符號對符號，比如什麼叫“玩水”，如果沒有三維資料的體驗，沒有物理常識，其實很難搞懂這個詞的含義，所以物理常識是關鍵。

中國有一則寓言故事“盲人辨日”。一個從未見過太陽的盲人，無法解釋什麼是太陽，這就是自然語言的尷尬。自然語言必須和認知科學、計算機視覺、機器人聯絡在一起，否則沒法研究清楚，這是我的觀點。

另外一種智慧是社會的常識和任務。人類幼兒 12 個月之後開始指東西，他認識一個東西，但認為你不知道，所以他指給你看，這是一種非常強的智慧。要實現這種智慧，首先要有視角的轉換，即推理他人所見所想，這是智慧基本的東西。人類在對話時要有context，要知道上下文是什麼，共同知道哪些東西。

一個人從第三視角看，是他真正看到的東西。然後我們從第三人稱想他看到了什麼，這是計算機推理，相當於我大概知道你在看什麼，你突然問我問題時我就知道如何回答。這其中還有我們達成的共識，我知道你知道，你也知道我知道，這樣才形成了一個共同的任務。

人的認知構架是什麼？要形成對話，對話和語言是很重要的問題。每個客觀的世界用一個圓圈表示，其中每一個點都代表一個狀態。紅色是我腦中所想，藍色是機器人看到的。

首先，機器人看到的是不完整、不確定的世界，人類看到的是共享的世界，因為看問題的角度一樣。我們彼此從對方的角度看問題，雙方互相瞭解對方看到的東西。有了共同的東西，才能建立模型。

決策函式，即我知道你在這種狀態下應該如何做，我應該如何做。價值函式，即我大概知道你應該怎麼做，以及我認為你會怎麼做，以及你認為我怎麼做，有共同的情境和知識，就會有共同的價值觀。最後通過交流的過程，我們達成了共識。

Christopher Manning 講到人和人之間的通訊只有 10 個 bit，很慢，跟 5G 相比差太遠了，但是通訊很快，為什麼？就是因為我們有這些東西。

我總結一下 AI 的烏鴉模式。

用少量的例子，但是有功能、因果、價值觀等以後，就可以舉一反百，從初心出發來理解這個世界。我稱之為 智慧暗物質。你看見了這把椅子，想象身體如何去坐，這叫做暗物質。其中95%都是認知推理，只有把這 95% 搞定了，才能去理解剩下的 5%，否則就只能窮舉所有的情況。

這是一個簡單的演示，機器人如何與人類進行互動。機器人看到人進來了以後，它要理解人的意圖，知道意圖之後可以幫人開啟冰箱，知道要把食物放到冰箱裡。在整個過程中不僅有語言的交流，還有動作、表情的交流，使得雙方能夠達成一個共識，即猜測你的意圖是什麼，這是一個基本的方式。

這是我們剛做出來的桌面機器人，它能夠進行三維場景的重建。三維場景重建可以使用一些基本的計算機視覺方法。然後想象在這個場景中人能夠做什麼，才能定義傢俱的用處。

這其中包括 top-down 的 inference，但永遠無法識別小物體，必須要通過場景 context。這是一個非常致命的問題，現在所有的深度學習都沒有 top-down，只有 bottom-up。

這時我們要做一個統一的系統，融通六大領域，即計算機視覺、認知科學、語言對話、機器學習、機器人學習等，融合了才能有一個像樣的計算機系統。

如何構建“大任務”訓練與測試平臺？

如何構建大任務呢？我的目標是，在一個系統中訓練出一隻具有通用人工智慧的“烏鴉”，這是一個核心問題。

當然，只在一個物理場景中訓練是不夠的。第一步要根據人的需求，生成大量的資料庫中的三維物體。這是生成的各種例子，生成以後可以在各種環境中測試。現在做的大資料擬合，大家都可以測試，這是其中一種玩法。

我的玩法不同，智慧系統來了以後，我用一個全新的系統給你看，看你能不能完成各種各樣的任務，而不是事先規定的任務。

在這個系統裡面必須要做物理逼真的東西，比如可以倒酒、倒水、擠牙膏、玩沙子、玩水，這是非常費勁的，我們已經做了好多年。

先定義基本的任務，人可以接進去，機器可以接進去，然後可以身臨其境地共同完成任務。

我們做了一個手套，它可以精細化地記錄一些感知和運動行為。我進入了以後就知道有一些基本的操作，就是Learing from demonstration。

這是一個虛擬的機器人智慧體，讓它完成鮮榨果汁。比如說它要先找橘子，然後把橘子切了，再到榨果汁的地方去壓，它要有訓練的過程。比如做飯、做麵條，這都是非常大的任務。一般的日常生活中，你們看不起的東西越難。

人可以在裡面與機器進行互動，也就是人機協作完成一件事情。

最後人也可以教機器人，比如說這個男的演示怎麼砸核桃，這個動作背後其實有很大的工程量。

機器人會去想，怎樣在一個新環境下完成砸核桃，整個推理的過程都可以在這個地方完成。

最重要的事情，我可以隨時把機器叫停，然後問它，你現在知道什麼，你知道我在幹什麼，或者叫它解釋，打算做什麼，為什麼要做，這就是Explainable AI。

智慧體的核心就是把自然語言對話、計算機視覺、機器人等結合在一起，就像教小孩一樣，怎麼樣用小資料教會他。

總結

第一，“大資料”對“大任務”兩種正規化之爭，99%的人都是押注大資料，但是10年前我就押注大任務。

第二，我認為任務是智慧中心。我們有task-orientated作業系統、程式語言和體系結構。

第三，如何構建大任務的平臺。我要能在裡面訓練出“烏鴉”，通過自主的任務去驅動它。這裡面有很多數學問題、理論問題和工程問題要解決，中美必須合作來解決這個問題。

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