张钹院士：满足这五个条件你的工作就将被AI取代

　　上周，2018全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网（公众号：雷锋网）、香港中文大学（深圳）承办。

　　在6月29日上午的主会场上，清华大学人工智能研究院院长张钹院士做了题为‘走向真正的人工智能’（Towards A Real Artifitial Intelligence）的大会报告。以下为张钹院士所做的大会报告全文，感谢张钹院士逐字修改。

　　我今天要讲的中心思想就是：我们现在离真正的人工智能还有一段很长的路。为了讲清这个思想，我必须回答下面三个问题：第一，什么叫做真正的人工智能？我们的目标是什么？第二，为什么我们需要真正的人工智能？第三，我们如何走向真正的人工智能？我现在回答这三个问题。

　　首先我们如何评价目前人工智能取得的成果，我们的评价很简单，针对这 5 件事：

　　第一是深蓝打败人类国际象棋冠军；第二是 IBM 在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军，这两件事是一个类型，后面的三件事属于另外一个类型，即 2015 年微软在 ImageNet 上做图象识别，它的误识率略低于人类；百度、讯飞也都宣布在单句的中文语音识别上，它的误识率也略低于人类；还有一个是大家非常熟悉的 AlphaGo 打败了李世石。这 5 件事情都是机器在一定的范围内超过了人类，我们如何来评价这 5 件事？

　　大家一致认为这 5 件事之所以成功，是由于前面三个因素，一是大数据，二是计算能力提高，第三是有非常好的人工智能算法。这三个因素大家都讨论得非常多了，没必要我再来说，我现在要说的最后一个因素是被大家所忽略的，这个因素是说，这所有的成果必须建立在一个合适的应用场景下。这 5 件事虽然领域很不一样，但是它们都满足完全一样的条件，或满足下面的 5 个限制，首先你必须有丰富的数据或者丰富的知识，如果这两件东西没有，或者很少，你不用来谈人工智能，因为你无法实现无米之炊。人工智能仅有的两个资源，一个是数据，一个是知识。还有确定性信息、完全信息、静态的、单任务和有限领域。这 5 个条件里面任何一个条件不满足，现在的人工智能做起来就非常困难了。

　　大家想想这 5 个限制条件下的应用场景是什么样的应用场景？就是照章办事，不需要任何灵活性，这显然不是智能的核心。

　　我们现在分析一下上述 5 个场景。下象棋是完全信息博弈，信息完全和确定，没有问题。其次，它遵循着完全确定的游戏规则演化，我们把这种情况也叫做静态。Watson 机器人也是这样，Watson 是什么样的对话问题呢？它为什么选择知识竞赛呢？我们知道知识竞赛提的问题都没有二义性，都是明确的，它的答案总是唯一性的。所以这样的问答对机器人来讲是非常容易的。它涉及的领域虽然比较宽，但也是有限的，包括大家觉得很玄乎的围棋，也完全符合上面 5 个条件，所以对计算机来说也是很容易的。目前计算机打麻将就不行，因为牌类是不完全信息博弈，所以比棋类要难。总之，我们对目前人工智能取得的成果要有一个正确的评价。

　　目前的人工智能技术在以下领域都可以找到它的应用，它们是交通、服务、教育、娱乐等等，但我要强调是这些领域里面只有满足上述 5 个条件的事情，计算机做起来才会容易，如果不满足这些条件，计算机就做起来就困难了。大家常常关心什么样的工作会被机器所替代，我可以明确告诉大家，满足这 5 个条件的工作，总有一天会被计算机取代，就是那些照章办事，不需要任何灵活性的工作，比如说出纳员、收银员等等。在座的所有工作都不可能被计算机完全代替，但不排斥你的工作中有一部分会被计算机取代，老师、企业家等的工作不可能被计算机完全代替。

　　为什么有这 5 个限制？原因在于我们现在的人工智能是没有理解的人工智能。

　　我们先看符号模型，理性行为的模型，举 Watson 的例子，它是个对话系统，我们现在所有做的对话系统都跟这个差不多，但是 Watson 做得更好些，它里面有知识库，有推理机制。沃森除了专家知识之外，还有大量互联网上大众的知识，还运用了多推理机制。请看，这就是 Watson 系统的体系结构。它里面有哪些知识呢？有很多，包括百科全书、有线新闻、文学作品等等。所有的知识用纸质来表示有 2 亿页，用存储量表示达到了 4TB。它能回答什么问题呢？用它的例子来说明。第一个问题，1974 年 9 月 8 日谁被总统赦免？这对美国人来讲很好回答，同样对计算机来讲也很好回答，你用这几个关键字‘1974 年 9 月 8 日’、‘被总统赦免’，就能在文献里头查出来是谁，他就是尼克松。也就是说根据问题中的关键字，可以在已有的文献里头直接找到答案，这就是一般的网络检索方法。