李德毅，中國(guó)工程院院士，物理學(xué)家。中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，歐亞科學(xué)院院士。他最早提出“控制流—數(shù)據(jù)流”圖對(duì)理論和一整套用邏輯語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的方法；提出云模型、云變換、云推理、云控制等方法用于不確定性認(rèn)知和云計(jì)算，在智能控制“三級(jí)倒立擺動(dòng)平衡”實(shí)驗(yàn)和智能駕駛中取得顯著成效。

近十年，李德毅院士一直關(guān)注中國(guó)的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)。對(duì)于李德毅來(lái)說(shuō)，從云計(jì)算到人工智能，新技術(shù)形態(tài)正在帶來(lái)應(yīng)用端空前的繁榮，它們不僅涉及到大數(shù)據(jù)、機(jī)器人，還包括智能駕駛。

目前，這位年近耄耋之年的科學(xué)家正與國(guó)內(nèi)的車輛制造企業(yè)進(jìn)行駕駛腦方面的合作。駕駛腦——即代替人類指揮車輛進(jìn)行自主駕駛的認(rèn)知和控制單元——在李德毅看來(lái)，將人類在駕駛活動(dòng)時(shí)的動(dòng)機(jī)、思維與記憶等用機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)，就是駕駛腦。在這個(gè)過(guò)程中，記憶認(rèn)知與交互認(rèn)知，相比計(jì)算認(rèn)知更為重要。

以下為李德毅院士自述——

去年，我和我的同事們還有企業(yè)的合作伙伴們做了一件事情，利用無(wú)人駕駛技術(shù)、通過(guò)精確導(dǎo)航，將國(guó)產(chǎn)的公交車從鄭州到開(kāi)封，實(shí)現(xiàn)了世界上第一輛大巴在鄭州的道路上運(yùn)行，而且全程無(wú)人干預(yù)。

汽車，曾經(jīng)被稱之為改變了世界的機(jī)器正在被軟件所改變。但我不主張簡(jiǎn)單地說(shuō)智能車就是四個(gè)輪子加一部手機(jī)，這句話有問(wèn)題。智能車研發(fā)的困難不僅僅是傳感器，更重要是機(jī)器駕駛腦和駕駛員一樣應(yīng)對(duì)不確定性，適時(shí)做預(yù)測(cè)控制，駕駛活動(dòng)是人在活動(dòng)中預(yù)測(cè)控制，更多是技巧和經(jīng)驗(yàn)而不是知識(shí)、推理和計(jì)算，經(jīng)驗(yàn)駕駛員常年與車互動(dòng)，熟練到把車融為身體一部分，成為身體無(wú)縫對(duì)接的增設(shè)外力。

而預(yù)測(cè)控制正是人工駕駛的魅力所在。

舉個(gè)例子車子在急匆匆地趕往機(jī)場(chǎng)的路上，前面強(qiáng)光非常的刺眼，我們就只好盡快把車速減下來(lái)，而輪式機(jī)器人也需要在出現(xiàn)不確定情況的時(shí)候緊急應(yīng)對(duì)。舉個(gè)例子來(lái)講，周邊突發(fā)事故隨時(shí)發(fā)生，環(huán)境噪聲或者對(duì)面一個(gè)車突然過(guò)來(lái)了，尤其是那個(gè)寵物從橫向切過(guò)來(lái)，這些都需要預(yù)測(cè)控制。

但智能駕駛最基本的問(wèn)題，好多人還沒(méi)有搞清楚。到底是誰(shuí)教誰(shuí)？

智能車不是程序定義的機(jī)器，真正教機(jī)器人開(kāi)車應(yīng)該是經(jīng)驗(yàn)駕駛員。比如谷歌請(qǐng)了一大批經(jīng)驗(yàn)駕駛員開(kāi)車，在這個(gè)問(wèn)題上我們有相同的認(rèn)知。我的團(tuán)隊(duì)常年以來(lái)都是把裝有程序的技術(shù)交給第三方，自動(dòng)啟動(dòng)技術(shù)程序，讓汽車自動(dòng)開(kāi)。

本質(zhì)上程序員通過(guò)程序教機(jī)器人開(kāi)車，汽車成為軟件定義的機(jī)器，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛。自動(dòng)駕駛根本區(qū)別在于機(jī)器人有沒(méi)有向人類駕駛員在線學(xué)習(xí)的能力。誰(shuí)教誰(shuí)，我的觀點(diǎn)，不是觀點(diǎn)程序員教機(jī)器，而是有經(jīng)驗(yàn)人的駕駛員教機(jī)器人。

下一步，學(xué)什么？學(xué)人駕駛。人的駕駛過(guò)程是一個(gè)人在大腦回路中的預(yù)測(cè)控制。預(yù)測(cè)控制作為反被控制的策略之一，駕駛員有限之內(nèi)的預(yù)測(cè)或者時(shí)間滾動(dòng)以后，始終由當(dāng)前預(yù)測(cè)值刷新這個(gè)問(wèn)題。第一個(gè)元素形成返回空置率作為這個(gè)車，所以光有傳感器是不行的。

接下來(lái)，怎么學(xué)？輪式機(jī)器人涉及時(shí)變、非線性、有時(shí)滯、是多約束條件下的目標(biāo)優(yōu)化。我們采取策略是給出一個(gè)三位一體的機(jī)器認(rèn)知、交互認(rèn)知、駕駛員認(rèn)知的方法。學(xué)習(xí)駕駛員認(rèn)知的行使化。一個(gè)好的駕駛員安全反應(yīng)度要高；第二個(gè)要舒適，不能讓坐的人前仰后翻；第三個(gè)耗油量低。

我們要將調(diào)試總線擴(kuò)展為自學(xué)總線，開(kāi)創(chuàng)自學(xué)習(xí)板塊，完成深度學(xué)習(xí)和進(jìn)化學(xué)習(xí)，讓掄式機(jī)器人像人一樣開(kāi)車，研發(fā)有個(gè)性的智能車。將經(jīng)驗(yàn)駕駛員對(duì)油門、制動(dòng)和方向盤的操控量抽象為認(rèn)知箭頭。利用搜索引擎通過(guò)態(tài)勢(shì)圖、以圖搜圖，實(shí)時(shí)地在記憶中近似像素。形成大數(shù)據(jù)認(rèn)知碎片化認(rèn)知，細(xì)分的約束取件，通過(guò)大量微觀認(rèn)知形式化，減少形式化難度，縮小在線推理的范圍。

另外，關(guān)于智能駕駛技術(shù)相關(guān)的政策和法律適配的問(wèn)題，現(xiàn)在國(guó)家一級(jí)設(shè)立了智能設(shè)施示范區(qū)，第一個(gè)在上海，還有4個(gè)，很快智能駕駛將進(jìn)入尋常百姓家，比你想象中要快。

云計(jì)算的概念已經(jīng)從概念當(dāng)中通過(guò)技術(shù)落地了，目前的問(wèn)題是怎么提高服務(wù)質(zhì)量的問(wèn)題，服務(wù)要更加精細(xì)化，更加的經(jīng)濟(jì)。那么云計(jì)算在人工智能領(lǐng)域起什么作用？

云感知、云認(rèn)知、云交互、云學(xué)習(xí)，如果是駕駛腦，有了云計(jì)算這個(gè)駕駛腦變成駕駛超腦，因?yàn)榭梢越柚w的智慧，形式化的約束然后做模型然后做算法然后寫(xiě)程序，程序+數(shù)據(jù)+文檔是軟件，程序圍著數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)，就能用數(shù)據(jù)定義程序、數(shù)據(jù)定義算法、數(shù)據(jù)定義模型。

讓輪式機(jī)器人在工作記憶里面形成駕駛態(tài)勢(shì)，涵蓋方向盤具體動(dòng)作。再認(rèn)知再行動(dòng)這樣一個(gè)數(shù)據(jù)的認(rèn)同，所以我認(rèn)為不要老是講計(jì)算，記憶太重要了，記憶不等于存儲(chǔ)，記憶和計(jì)算和存儲(chǔ)是同時(shí)發(fā)生的。

輪式機(jī)器人的應(yīng)用，說(shuō)明一個(gè)問(wèn)題——人工智能核心不僅僅是算法更是學(xué)習(xí)——在大數(shù)據(jù)環(huán)境下充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)碎片化認(rèn)知，客觀形式的認(rèn)知難度，降低形式化的難度，生成數(shù)據(jù)定義的軟件，那才是圍著數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)，形成數(shù)據(jù)的有價(jià)值的人工智能。

很多人擔(dān)心，未來(lái)機(jī)器人將控制人類社會(huì)，但很多的專家、學(xué)者的共識(shí)是“人是強(qiáng)智能、機(jī)器是弱智能的。不管怎么說(shuō)呢，機(jī)器與人共舞的過(guò)程中，人一定是領(lǐng)舞者，所以要對(duì)人工智能有一些敬畏之心。讓機(jī)器跟人類和諧的共存。

人類要控制這個(gè)機(jī)器人，要調(diào)教機(jī)器人，用新機(jī)器人代替舊的機(jī)器人。人以后會(huì)更重要，聰明程度也會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。事實(shí)上，人工智能是物理學(xué)和生命科學(xué)這兩個(gè)最強(qiáng)大的科學(xué)領(lǐng)域交叉形成，必然會(huì)給人類社會(huì)帶來(lái)巨大變化。