在當(dāng)天的論壇上，譚鐵牛舉了幾個(gè)模式識(shí)別的例子。比如語(yǔ)音識(shí)別，近些年突飛猛進(jìn)的科大訊飛，能將維吾爾語(yǔ)翻譯成漢語(yǔ)，漢語(yǔ)翻譯成維吾爾語(yǔ)；再如步態(tài)識(shí)別，在看不到人臉、虹膜和指紋的時(shí)候，就能通過步態(tài)在幾十米外感知到其身份。
此外，還有圖像識(shí)別，其中具有代表性的人臉識(shí)別，早在幾年前馬云刷臉支付已經(jīng)引爆輿論熱點(diǎn)。譚鐵牛本人就在進(jìn)行虹膜識(shí)別的研究，并建立了目前國(guó)際上規(guī)模最大的共享虹膜圖像庫(kù)，被多國(guó)共享使用。他說(shuō)，這不僅可以用在手機(jī)上，還可在查找丟失兒童上發(fā)揮作用。
譚鐵牛說(shuō)，模式識(shí)別的技術(shù)瓶頸可通過借鑒生物的機(jī)理改進(jìn)，未來(lái)生物啟發(fā)的模式識(shí)別在人工智能領(lǐng)域前景可期。其最終追求，是希望模擬逼近人的模式識(shí)別，這是非常艱巨的過程。
他也提到，模式識(shí)別的主要瓶頸在于魯棒性、自適應(yīng)性和可泛化性。
魯棒性，說(shuō)白了，就是人工智能“夠不夠皮實(shí)”“是不是稍微有點(diǎn)擾動(dòng)，就會(huì)出錯(cuò)”。譚鐵牛舉了一個(gè)例子，比如在酒會(huì)上聊天，背景噪音比較多，如果想聽清其中某一個(gè)人的聲音，就要忽略或者抑制背景中其他對(duì)話的干擾——人類可以做到這一點(diǎn)，也就是聽覺系統(tǒng)所謂的雞尾酒效應(yīng)，但人工智能可以嗎？
所謂自適應(yīng)性，則比較容易理解，譚鐵牛說(shuō)，人類的眼睛會(huì)隨著燈光的變化、環(huán)境的變化進(jìn)行調(diào)整，這說(shuō)明自適應(yīng)性非常強(qiáng)。這一點(diǎn)可以應(yīng)用到人工智能上，比如人臉識(shí)別，有一位朋友十幾年甚至幾十年沒見，再見面是否還能認(rèn)出來(lái)？他說(shuō)，現(xiàn)有的模式識(shí)別在這方面還不是很理想。
可泛化性，說(shuō)白了就是“舉一反三”。譚鐵牛說(shuō)，當(dāng)小孩認(rèn)識(shí)蘋果后，即便只記住了一次，也可以識(shí)別其他類型的蘋果，這說(shuō)明人類看到一個(gè)東西后，不僅知其然，還知其所以然。而知其所以然，就是人工智能領(lǐng)域所說(shuō)的“深度學(xué)習(xí)”。但目前的人工智能深度學(xué)習(xí)，必須建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，這一點(diǎn)也有待進(jìn)一步研究。
譚鐵牛說(shuō)，要解決這3個(gè)問題，關(guān)鍵還是看人類本身，在微觀層面上，人工智能的模式識(shí)別可借鑒人類的神經(jīng)元，神經(jīng)元有興奮性、抑制性、功能可塑性和傳播性?？茖W(xué)家受到這個(gè)啟發(fā)，增強(qiáng)了模式識(shí)別動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
無(wú)人駕駛是人工智能的突破口？
李德毅已經(jīng)找到了一個(gè)實(shí)踐的突破口：自動(dòng)駕駛。他說(shuō)，無(wú)論是對(duì)話、詩(shī)詞或者駕駛，圖靈測(cè)試都允許測(cè)試者現(xiàn)場(chǎng)介入，判定結(jié)果都帶有近似性和主觀性。但是，和對(duì)話、詩(shī)詞測(cè)試相比，駕駛的圖靈測(cè)試可以進(jìn)行更為精確、更為客觀的評(píng)測(cè)。
他說(shuō)，當(dāng)初汽車被發(fā)明出來(lái)的時(shí)候，人們最感興趣的是汽車的結(jié)構(gòu)、機(jī)械、傳動(dòng)、輪胎、底盤和車身。到20世紀(jì)，人們感興趣的則是發(fā)動(dòng)機(jī)、碳排放和被動(dòng)安全。到20世紀(jì)末、21世紀(jì)初，人們總體上關(guān)心3件事情，輕量化、清潔化、智能化。
所謂智能化，在他看來(lái)有4個(gè)階段，第一是理性輔助駕駛，以人駕為主；第二是自動(dòng)駕駛，局部時(shí)段可以放開手和腳；第三是自動(dòng)駕駛，即用自動(dòng)駕駛接管駕駛權(quán)；第四是人機(jī)協(xié)同駕駛。
在李德毅看來(lái)，無(wú)人駕駛，難在擬人。
他感嘆：汽車是從馬車演變而來(lái)，作為動(dòng)力工具，汽車的馬力可以達(dá)到100匹馬力，但汽車遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如馬應(yīng)對(duì)不同的負(fù)荷、天氣、路面，以及不同車輛情況下的適應(yīng)能力。說(shuō)白了，汽車的感知、認(rèn)知能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如馬這個(gè)認(rèn)知主體，“老馬識(shí)途，車不如馬！”
李德毅說(shuō)，其根本問題不在于車而在于人，要解決人的問題，就要讓駕駛員的認(rèn)知能夠用機(jī)器人替代，讓機(jī)器人具有記憶、決策和行為能力，于是新的概念產(chǎn)生了——“駕駛腦”。
“駕駛腦”不等于駕駛員腦，“駕駛腦”是要做駕駛員的智能代理，要去完成包括記憶認(rèn)知、計(jì)算認(rèn)知和交互認(rèn)知在內(nèi)的駕駛認(rèn)知，他說(shuō)，這應(yīng)該是人工智能時(shí)代最有意義的課題之一。
中國(guó)青年報(bào)·中青在線記者 邱晨輝來(lái)源：中國(guó)青年報(bào)（ 2017年05月15日12版）