| 出版日期：2002-11-11 总期号：537 本年期号：42 |
|
 |
解读21世纪的智能计算
微软亚洲研究院院长 张亚勤 事实上，“智能计算”是一个内蕴相当丰富的概念。长期以来，分布于世界各地的计算机科研人员都在因循不同的方向、通过各异的途径来设法接近这一概念的实质。 智能计算的“现在进行时” 一些基本的事实或许有助于我们理解智能计算的意义和发展现状。1997年，IBM旗下的华裔科学家许峰雄博士研制的一台名为“更深的蓝”的“计算机棋手”，出人意料地战胜了被誉为“历史上最伟大的国际象棋大师”的人类对手卡斯帕罗夫。一时之间，大家都在思索同一个问题： 击败人类世界冠军的计算机是不是可以说已经具备了某种程度的“智能”呢？许峰雄博士在解释这一疑问时曾这样说，“一切都基于一个信念”—许博士把整个弈棋的过程假定为某种在数学上可以描述并搜索的过程，于是，只需要把“如何表述”弄清楚，剩下的只要计算机运算速度足够快就可以了。 不久以前曾吸引了国内外多所知名高校参与的“机器人足球赛”仿佛是从另一个角度向我们昭示着智能计算的发展方向。以往科学家们的梦想是制造出尽可能象人的机器—“深蓝”是借助精准的算法以及人类大脑无法企及的运算速度来模仿棋手的思维；而机器足球运动员则是应用方兴未艾的传感技术，并结合多年来科学家们在智能机器研究方面的一些研究成果，来尝试实现对人类复杂行为的模仿。因而，我们可以得出结论，看似风马牛不相及的机器棋手和机器运动员其实都是沿袭了同一条智能计算研究轨迹后的产物。 微软亚洲研究院的几个小组正从另一个方向努力着—有一个课题是“人脸的识别与绘制”，研究者们试图使计算机能够做一些比走路、下棋、踢球更为复杂、更具不确定性的事情，例如绘画。绘画是使人的内在精神外化的一种艺术。当一位画家为某人画素描时，往往只需观察片刻，之后寥寥数笔，一幅形神兼备的人物速写便跃然纸上。看上去很简单，但这种行为本身却不仅限于思维的作用；同时，如何向计算机描述画家的创作过程本身也是一个棘手的问题。微软研究院科学家的思路是用“基于采样和统计学习的方法”来使计算机变得“聪明”。把数以百计的不同画家的多幅作品作为样本，这样当我们给计算机“看”一张新的照片时，它会自己去与采样库比较并产生一张新的速写（统计结果）。 通往智能计算的两条途径 由上述几个事例我们可以了解到智能计算的两条不同途径。 传统的研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人—相关的研究往往相信人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论定义了早期人工智能的所有研究和努力。不能说这种思路对智能计算的发展毫无贡献，包括斯坦福国际实验室于1969年研制的世界第一台“智能机器”（Shakey），以及之后MIT人工智能实验室等机构的多项突破在内的研究成果都很好地说明了这一点。然而，在“深蓝”及其后继者创造出“象棋神话”之后，类似尝试的局限性也日益显现出来。一些科学家开始提出：人对于自我意识的机制尚且缺乏深彻的了解，更遑论把这套机制完全照搬到机器中呢？换言之，人类思维的规则几乎是不可能被完全破译的，所以机器所能够接受的永远都只是残缺不全的“人的智能”，再强大的机器也不可能再现人类思维的复杂机制。 如果我们仔细考究智能计算的发展历程，便会发现传统的人工智能研究比较成功的应用均集中在诸如电话应答、带宽预测、股票分析等方面，这恰恰建立在注重积累和统计—而非规范—的自然语言处理以及语音识别等技术的基础上。故此，顺理成章的，假设机器可以学习便成为了智能计算的另一条思路。呱呱坠地的婴儿必须经历向家人、学校以及社会学习的过程，才能从本能阶段过渡到意识阶段，再由意识阶段过渡到思维阶段—成长的过程几乎等同于知识积累的过程，也就是不断扩大知识库的过程——如果机器也可以沿着这样的途径去“成长”，那么我们可以想象，至少图灵测试便可能在某些特定领域成为现实。这一“自下而上”的新的研究方向正引起来自各方面越来越多的关注。 智能计算的美好远景 目前的智能计算研究水平暂时还很难使“智能机器”真正具备人类的常识，例如分辨人们音容笑貌，当然也就更谈不上产生属于机器自身的“自我意识”。不仅可以执行目标，而且可以自行制定目标的智能机器何时诞生，一切都取决于智能计算的进一步发展。但我们可以大胆预测的一点是，在某些特定专业领域，肯定会出现那种使人类的脑力和体力空前解放的机器助手。这些智能计算机的智商或许比不上一名5岁的儿童，但其所具备的专业知识却会远远超过那一领域世界上任何一位专家。 我们正在向着同一目的地、以各自不同的方式努力跋涉、上下求索着。除了先前提到的“人脸识别与绘制”，微软亚洲研究院还有多个小组正在各自感兴趣的领域努力工作着。例如他们正在研究一项代号为MiXP的技术。科研人员探讨着利用智能设备记录整个人类历史的可能。试想一下，把自己的一生完整地记录下来已不再是幻想，事实上，提供包括声音、文本、图像在内的个人信息的存储、记录等功能，即便是现有的技术条件也已经能够办到。我们所探索的只是如何使这一切更加完美、更加个性化。 比尔·盖茨所预测的智能计算发展前景乃是机器最终“能看会想，能听会讲”，其实，无论是人工智能，还是智能人工，只要能够殊途同归，造福于人类，那么所有的努力便都是有价值的。今后十年，智能机器作为真正意义上的办公助手和生活良伴，将使我们的生活完全改观，另一方面，“聪明机器”的出现，也决不会成为人类的灾难。因为在智慧与创造力方面，永远是人类最有发言权。 张亚勤小传 张亚勤现任微软亚洲研究院院长兼首席科学家，其经历颇富传奇色彩——12岁入中科大少年班，23岁获美国乔治·华盛顿大学电子工程博士学位，31岁当选美国电气和电子工程师学会院士（IEEE Fellow），这是在电气和电子学研究领域全世界最高的学术荣誉，他也因此成为IEEE 100年历史上最年轻的院士。 
张亚勤在数字多媒体技术、视频通信技术、速率控制技术等领域造诣深厚，发表学术论文数百篇，出版专著11部，并在视频压缩、交互式电视、多媒体通讯、桌上可视电话等方面取得了几十项技术专利。 |
||||||||||||||||||||
