大數(shù)據(jù)認(rèn)知_李德毅院士

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代的認(rèn)知計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代的認(rèn)知計(jì)算Cognitive Computing in the Petabyte Era一、人類的認(rèn)知可以一、人類的認(rèn)知可以“計(jì)算計(jì)算”嗎？嗎？認(rèn)知就是認(rèn)識(shí)智慧依據(jù)現(xiàn)有知識(shí)，計(jì)算、分析、聯(lián)想、推導(dǎo)或歸納，產(chǎn)生新知。通過意象、直覺、想象、情感、頓悟等，進(jìn)行直觀、綜合的思考，在創(chuàng)新中起著至關(guān)重要的作用。成功成功 = 40% IQ = 40% IQ & & 60% EQ 60% EQ 一元論？二元論？相互作用論？ 1956 1956年達(dá)特茅斯會(huì)議正式使用年達(dá)特茅斯會(huì)議正式使用“人工智能人工智能”術(shù)語，目標(biāo)是開發(fā)像人那樣思維的人工系統(tǒng)。術(shù)語，目標(biāo)是開發(fā)像人

2、那樣思維的人工系統(tǒng)。半個(gè)世紀(jì)以來，人工智能成為認(rèn)知計(jì)算的智力半個(gè)世紀(jì)以來，人工智能成為認(rèn)知計(jì)算的智力內(nèi)核，取得的重要成果已經(jīng)深刻地改變了我們內(nèi)核，取得的重要成果已經(jīng)深刻地改變了我們的日常生活。的日常生活。認(rèn)知是可以認(rèn)知是可以“計(jì)算計(jì)算”的的n圖靈機(jī)是可計(jì)算的，任何形式系統(tǒng)可以是圖靈機(jī)是可計(jì)算的，任何形式系統(tǒng)可以是圖靈機(jī)準(zhǔn)確刻畫的機(jī)械程序。圖靈機(jī)準(zhǔn)確刻畫的機(jī)械程序。n認(rèn)知計(jì)算是信息處理的過程，存在有符號(hào)認(rèn)知計(jì)算是信息處理的過程，存在有符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義等范式，有著主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義等范式，有著強(qiáng)大的生命力，并走向計(jì)算主義。強(qiáng)大的生命力，并走向計(jì)算主義。認(rèn)知是可以認(rèn)知是可以“計(jì)算計(jì)

3、算”的的電腦可以具備人腦的智能嗎？電腦可以具備人腦的智能嗎？n半個(gè)世紀(jì)的人機(jī)大戰(zhàn)表明，在與國際象棋領(lǐng)半個(gè)世紀(jì)的人機(jī)大戰(zhàn)表明，在與國際象棋領(lǐng)域具有類似復(fù)雜性的問題上，電腦可具有人域具有類似復(fù)雜性的問題上，電腦可具有人腦的智能。腦的智能。n5050年人機(jī)大戰(zhàn)實(shí)質(zhì)是年人機(jī)大戰(zhàn)實(shí)質(zhì)是“人機(jī)人機(jī)- -機(jī)人機(jī)人”大戰(zhàn)，大戰(zhàn)，千方百計(jì)把人的認(rèn)知能力放到機(jī)器里去和人千方百計(jì)把人的認(rèn)知能力放到機(jī)器里去和人對(duì)抗。從這個(gè)意義上，認(rèn)知是可以計(jì)算的。對(duì)抗。從這個(gè)意義上，認(rèn)知是可以計(jì)算的。認(rèn)知不可以認(rèn)知不可以“計(jì)算計(jì)算”停機(jī)問題、程序驗(yàn)證問題等都是不可計(jì)算的停機(jī)問題、程序驗(yàn)證問題等都是不可計(jì)算的數(shù)學(xué)自身是機(jī)器程序不可窮盡

4、的數(shù)學(xué)自身是機(jī)器程序不可窮盡的人腦是否能被物化為電腦的首要問題在于人腦人腦是否能被物化為電腦的首要問題在于人腦能不能夠被形式化能不能夠被形式化可計(jì)算性是不依賴于形式系統(tǒng)的選擇的可計(jì)算性是不依賴于形式系統(tǒng)的選擇的認(rèn)知科學(xué)的困境用什么方法研究思維和意識(shí)用什么方法研究思維和意識(shí)人的意識(shí)和精神活動(dòng)是由大腦不同區(qū)域共同作用人的意識(shí)和精神活動(dòng)是由大腦不同區(qū)域共同作用產(chǎn)生的嗎產(chǎn)生的嗎是由物理和化學(xué)規(guī)律支配的嗎是由物理和化學(xué)規(guī)律支配的嗎是由神經(jīng)元細(xì)胞的行為和構(gòu)成方式、以及影響它是由神經(jīng)元細(xì)胞的行為和構(gòu)成方式、以及影響它們的原子、離子和分子性質(zhì)所決定的嗎們的原子、離子和分子性質(zhì)所決定的嗎？有人甚至認(rèn)為，人是不可

5、能自己把自己搞清楚的！ Nature?？?008年9月3日）大數(shù)據(jù)來源：大數(shù)據(jù)來源：PB時(shí)代對(duì)科學(xué)的挑戰(zhàn)也是對(duì)認(rèn)知科學(xué)的挑戰(zhàn) !l 自然大數(shù)據(jù)自然大數(shù)據(jù)l 生命大數(shù)據(jù)生命大數(shù)據(jù)l 社交大數(shù)據(jù)社交大數(shù)據(jù)11看病那些事兒看病那些事兒診查就是治療！診查就是治療！DNA測(cè)序測(cè)序核磁核磁CTX光光心電圖心電圖化驗(yàn)化驗(yàn)B超超內(nèi)鏡內(nèi)鏡醫(yī)學(xué)必須越跑越快才能跟上技術(shù)發(fā)展的步伐！醫(yī)學(xué)必須越跑越快才能跟上技術(shù)發(fā)展的步伐！知道知道“是什么是什么”，就知道，就知道“怎么做怎么做”！醫(yī)學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)給了誰？醫(yī)學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)給了誰？心電圖的發(fā)明人心電圖的發(fā)明人 ：威廉威廉. . 埃因托芬埃因托芬X X射線輻射治療發(fā)明人射線輻射治

6、療發(fā)明人 ：赫爾曼赫爾曼. . 約瑟夫約瑟夫. . 馬勒馬勒核磁共振成像發(fā)明人核磁共振成像發(fā)明人 ：保羅保羅. . 勞特布爾勞特布爾更多的獎(jiǎng)給了器械發(fā)明人，以及能夠從醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)價(jià)值的人！更多的獎(jiǎng)給了器械發(fā)明人，以及能夠從醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)價(jià)值的人！因果關(guān)聯(lián)先導(dǎo)？是什么？是什么？大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)為什么？為什么？怎么做？怎么做？研究對(duì)象研究對(duì)象科學(xué)科學(xué)技術(shù)技術(shù)形而上形而上？形而下形而下大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)時(shí)代認(rèn)知計(jì)算的實(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代認(rèn)知計(jì)算的實(shí)踐，正在踐，正在倒逼倒逼認(rèn)知科學(xué)前認(rèn)知科學(xué)前行！行！對(duì)人類認(rèn)知而言，歐盟的對(duì)人類認(rèn)知而言，歐盟的“腦科學(xué)十年腦科學(xué)十年”和和“人類大腦計(jì)劃人類大腦計(jì)劃”，以及奧巴馬的

7、，以及奧巴馬的“腦腦計(jì)劃計(jì)劃”可能可能錯(cuò)錯(cuò)在哪里？在哪里？大腦細(xì)胞類型及統(tǒng)計(jì)大腦結(jié)構(gòu)圖大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)操作神經(jīng)回路的工具神經(jīng)細(xì)胞與個(gè)體行為關(guān)系大腦成像技術(shù)神經(jīng)模型和統(tǒng)計(jì)的整合人腦數(shù)據(jù)搜集知識(shí)傳播與培訓(xùn)認(rèn)知科學(xué)難道就是研究生物腦的自然屬性嗎？認(rèn)知科學(xué)難道就是研究生物腦的自然屬性嗎？要研究人類認(rèn)知的特殊性！要研究人類認(rèn)知的特殊性！ 文字、文明和傳承文字、文明和傳承 人類認(rèn)知的社會(huì)屬性人類認(rèn)知的社會(huì)屬性倒逼什么？倒逼什么？把這兩點(diǎn)作為人類認(rèn)知科學(xué)的切入點(diǎn)！把這兩點(diǎn)作為人類認(rèn)知科學(xué)的切入點(diǎn)！ 要研究腦認(rèn)知的后天屬性。認(rèn)知還是后天學(xué)習(xí)和積累的結(jié)果，是與社會(huì)環(huán)境、社會(huì)實(shí)踐、群體交互等密切相關(guān)的，要建立人

8、類認(rèn)知的成長(zhǎng)機(jī)制。倒逼什么？倒逼什么？二、大數(shù)據(jù)時(shí)代的自然語言處理 技術(shù)正在改變我們的生活 語言是思想的直接現(xiàn)實(shí)，是人類思維的載體，是認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知計(jì)算要應(yīng)對(duì)的首要問題。語言和文字在人類走向文明的四個(gè)重大里程碑中，語在人類走向文明的四個(gè)重大里程碑中，語言和文字占了兩個(gè)位置言和文字占了兩個(gè)位置語言是外部對(duì)象的語言是外部對(duì)象的“聲音符號(hào)聲音符號(hào)”，傳達(dá)的，傳達(dá)的是是信息信息文字是信息的文字是信息的編碼編碼，有文字才有傳承，有文字才有傳承人類運(yùn)用自然語言進(jìn)行交流獲得的效果中：l 講話內(nèi)容 7%l 強(qiáng)度和語調(diào) 38%l 面部表情和肢體動(dòng)作 55%認(rèn)知心理學(xué)告訴我們認(rèn)知心理學(xué)告訴我們?cè)诎雮€(gè)世紀(jì)的自然語言

9、理解的研究中，我們對(duì)在半個(gè)世紀(jì)的自然語言理解的研究中，我們對(duì)此關(guān)注了多少？此關(guān)注了多少？自然語言在人類思維中具有不可替代性人們?cè)诒磉_(dá)、思考和解決任何問題時(shí)，人們?cè)诒磉_(dá)、思考和解決任何問題時(shí)，通常是定性的，對(duì)量的規(guī)定性往往是非通常是定性的，對(duì)量的規(guī)定性往往是非數(shù)值的數(shù)值的科學(xué)研究中，即使人們用對(duì)象語言（如：科學(xué)研究中，即使人們用對(duì)象語言（如：物理、數(shù)學(xué)、物理、數(shù)學(xué)、C C語言等）來表述一個(gè)特定語言等）來表述一個(gè)特定的精確學(xué)科，解釋對(duì)象語言的的精確學(xué)科，解釋對(duì)象語言的元語言元語言仍仍然是自然語言然是自然語言自然語言是不可以計(jì)算的！自然語言可以計(jì)算嗎？自然語言可以計(jì)算嗎？在特定語境和語用場(chǎng)合，自然語

10、言理解是可以被形式化表達(dá)并進(jìn)行計(jì)算的！腦科學(xué)認(rèn)為：腦科學(xué)認(rèn)為：計(jì)算語言學(xué)認(rèn)為：計(jì)算語言學(xué)認(rèn)為：如果一個(gè)問題不能夠全部形式化，那么，其中的局部問題可不可以形式化？如何讓這個(gè)局部問題盡可能地普遍一些？自然語言可以在什么程度上被形式化，取決于能否把不確定性形式化。緊緊抓住自然語言中的概念，研究不確定性。25清華大學(xué) 電子工程系 ，吳及9:52:15v以中國移動(dòng)一個(gè)中等規(guī)模省級(jí)客服中心客服坐席500個(gè)平均日通話30萬平均通話時(shí)間100秒平均坐席日通話時(shí)間16.7小時(shí)日通話累計(jì)時(shí)長(zhǎng)約為8333小時(shí)月客服數(shù)據(jù)總量：25萬小時(shí)年客服數(shù)據(jù)總量：300萬小時(shí)4kbps壓縮存儲(chǔ)：5.4TB一個(gè)人不停說話說上1年如

11、采用人工測(cè)聽需1000人引自科大迅飛公司數(shù)據(jù)引自科大迅飛公司數(shù)據(jù)是雇用500位客服人員，還是啟用一臺(tái)話音機(jī)器人？人類如何理解自然語音的？ 您好親情話務(wù)員，很高興為您服務(wù)。我問一下我那個(gè)包月的上網(wǎng)套餐現(xiàn)在還能恢復(fù)嗎？先生您好您這個(gè)套餐是您目前使用的就是一個(gè)神州行。免費(fèi)的，那是贈(zèng)送流量嗎？免費(fèi)贈(zèng)送您三十兆流量的，怎么了您說。我不是把那個(gè)GPRS關(guān)了嘛。您是說您的功能關(guān)閉了是嗎？嗯，開通還要不要扣費(fèi)啊。需要扣費(fèi)，有密碼嗎？有密碼，我能開通那個(gè)GPRS嗎？是的，您稍后聽到語音提示后輸入一下您的密碼請(qǐng)稍等。噢行。先生您好您的密碼。在半個(gè)世紀(jì)的自然語言理解的研究中，我們對(duì)在半個(gè)世紀(jì)的自然語言理解的研究中，

12、我們對(duì)此關(guān)注了多少？此關(guān)注了多少？人類如何理解自然語言的？ 研表究明，漢字的序順并不定一能影響閱讀，比如當(dāng)你看完這句話后，才發(fā)這現(xiàn)里的字全是都亂的！再回頭仔看細(xì)看，真這是樣的。在半個(gè)世紀(jì)的自然語言理解的研究中，我們對(duì)在半個(gè)世紀(jì)的自然語言理解的研究中，我們對(duì)此關(guān)注了多少？此關(guān)注了多少？區(qū)分計(jì)算機(jī)和人的全自動(dòng)公共圖靈測(cè)試（CAPTCHA）還能維持多久？在半個(gè)世紀(jì)的語言文本理解的研究中，我們對(duì)在半個(gè)世紀(jì)的語言文本理解的研究中，我們對(duì)此關(guān)注了多少？此關(guān)注了多少？全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的圖靈測(cè)試Completely Automated Public Turing test to tell Compute

13、rs and Humans Apart （CAPTCHA）reCAPTCHA，利用大眾對(duì)驗(yàn)證碼的識(shí)別，完成掃描儀、OCR軟件，甚至古籍整理者都難以辨識(shí)的古老文獻(xiàn)中的字符，精度可以超過99%！群體智能：社會(huì)計(jì)算的精髓！群體智能：社會(huì)計(jì)算的精髓！網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用通訊平臺(tái)通訊平臺(tái)數(shù)字媒體數(shù)字媒體機(jī)器人能聽會(huì)說正在改變我們的生活！在線服務(wù)機(jī)器人 智能耳機(jī)？在線翻譯：文字在線翻譯：文字 文字文字語音合成：文字語音合成：文字 語音語音話者識(shí)別：話者識(shí)別：語音語音 說話人說話人語音識(shí)別：語音語音識(shí)別：語音 文字文字不知天高地厚的豪言壯語？“先干掉短信，下一個(gè)目標(biāo)是語音通話！先干掉短信，下一個(gè)目標(biāo)是語音通話！

14、”高級(jí)認(rèn)知活動(dòng)：創(chuàng)作對(duì)聯(lián)l唐詩宋詞三百首唐詩宋詞三百首41850首，8萬句，近35萬字l微軟對(duì)聯(lián)微軟對(duì)聯(lián)微軟亞洲研究院自然語言計(jì)算組研發(fā)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)對(duì)聯(lián)系統(tǒng)。利用從唐詩宋詞大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的概率利用從唐詩宋詞大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的概率模型模型，當(dāng)用戶給定上聯(lián)，能自動(dòng)提供若干下聯(lián)； 當(dāng)用戶確定一副對(duì)聯(lián)，能生成若干四字橫批。http:/ 李白一生寫詩1010首，把他所有詩句進(jìn)行“機(jī)械切割”，在“悲情”意境下，分別按照平仄規(guī)律 仄仄 仄平平仄平平 平平平平 仄仄平平 平平 平仄仄平仄仄 仄仄 仄平平仄平平 把這些切割后的字串構(gòu)成數(shù)據(jù)集，并要求仄平平 、仄平 、仄平平 這3類串的韻相同 。表表1 1：（仄起）

15、五絕（首韻）：（仄起）五絕（首韻）第一句第一句第二句第二句第三句第三句第四句第四句X1X1X2X2X3X3X4X4X5X5X6X6X7X7X8X81羞玉 2流淚 3窈窕 4雪滿 5月色 6愁空 7浮云 8傷別 9哀苦 0回首1未曾看2斬樓蘭3寄燕然4水生煙5鳳樓酣6暗無邊7繞林間8竟不還9貴鄉(xiāng)還0淚遙傳1燕然2芙蓉3鴛鴦4梅花5江南6春風(fēng)7佳人8斜陽9西湖0微霜1水月牽2尋岳仙3哀苦寒4覺夜寒5嬉笑牽6獨(dú)去閑7上酒船8流淚泉9不可攀0走百川1鳳樓2故情3染香4霧花5水晶6雪恨7落花8卷珠9相思0當(dāng)年1人不見 2留不住 3追往事 4空悵望 5誰念我 6腸斷處 7多少恨 8空相憶 9凝望久 0都莫

16、問1白玉2夜郎3多苦4一笑5憔悴6無限7寂寞8惟有9疑是0遠(yuǎn)憶1晚妝殘 2莫留連 3憩言歡 4望長(zhǎng)安 5老紅顏 6醉不眠 7見蒼山 8蔽青天 9涕衣沾 0齒開難仄仄平平平平仄平平平仄仄（非韻）仄仄平平第一句第二句第三句第四句X1X2X3X4X5X6X7X81羞玉 2流淚 3窈窕 4雪滿 5月色 6愁空 7浮云 8傷別 9哀苦 0回首1未曾看2斬樓蘭3寄燕然4水生煙5鳳樓酣6暗無邊7繞林間8竟不還9貴鄉(xiāng)還0淚遙傳1燕然2芙蓉3鴛鴦4梅花5江南6春風(fēng)7佳人8斜陽9西湖0微霜1水月牽2尋岳仙3哀苦寒4覺夜寒5嬉笑牽6獨(dú)去閑7上酒船8流淚泉9不可攀0走百川1鳳樓2故情3染香4霧花5水晶6雪恨7落花8卷

17、珠9相思0當(dāng)年1人不見 2留不住 3追往事 4空悵望 5誰念我 6腸斷處 7多少恨 8空相憶 9凝望久 0都莫問1白玉2夜郎3多苦4一笑5憔悴6無限7寂寞8惟有9疑是0遠(yuǎn)憶1晚妝殘 2莫留連 3憩言歡 4望長(zhǎng)安 5老紅顏 6醉不眠 7見蒼山 8蔽青天 9涕衣沾 0齒開難仄仄平平平平仄平平平仄仄（非韻）仄仄平平第一句第一句X1X21 1羞玉羞玉 2流淚 3窈窕 4雪滿 5月色 6愁空 7浮云 8傷別 9哀苦 0回首1未曾看2斬樓蘭3寄燕然4水生煙5鳳樓酣6暗無邊7繞林間8 8竟不還竟不還9貴鄉(xiāng)還0淚遙傳仄仄平平第二句第二句X3X41燕然2芙蓉3鴛鴦4梅花5江南6春風(fēng)7佳人8斜陽9 9西湖西湖0微

18、霜1水月牽2尋岳仙3 3哀苦寒哀苦寒4覺夜寒5嬉笑牽6獨(dú)去閑7上酒船8流淚泉9不可攀0走百川平平仄平第三句第三句X5X61 1鳳樓鳳樓2故情3染香4霧花5水晶6雪恨7落花8卷珠9相思0當(dāng)年1人不見 2 2留不住留不住 3追往事 4空悵望 5誰念我 6腸斷處 7多少恨 8空相憶 9凝望久 0都莫問平平仄仄（非韻）第四句第四句X7X81白玉2 2夜郎夜郎3多苦4一笑5憔悴6無限7寂寞8惟有9疑是0遠(yuǎn)憶1晚妝殘 2莫留連 3憩言歡 4望長(zhǎng)安 5老紅顏 6 6醉不醉不眠眠 7見蒼山 8蔽青天 9涕衣沾 0齒開難仄仄平平秀玉竟不還，秀玉竟不還， 西湖哀苦寒。西湖哀苦寒。鳳樓留不住，鳳樓留不住，夜郎醉不眠

19、。夜郎醉不眠。 如，毛澤東的生日18931226 所作的詩是：自然語言理解50年變遷從五筆字型輸入到搜狗拼音輸入從五筆字型輸入到搜狗拼音輸入從千人一面的搜索引擎到個(gè)性化搜索從千人一面的搜索引擎到個(gè)性化搜索從規(guī)則學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)從規(guī)則學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)從智能計(jì)算到情感計(jì)算從智能計(jì)算到情感計(jì)算從形式語言學(xué)到野蠻翻譯從形式語言學(xué)到野蠻翻譯從確定性認(rèn)知到不確定性認(rèn)知從確定性認(rèn)知到不確定性認(rèn)知自然語言理解：期待中的舞臺(tái)機(jī)器人文本、歌曲劇本等 以大數(shù)據(jù)形態(tài)反映的語言、交互和理解，是帶毛的、鮮活的、有情感的原生態(tài)數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了認(rèn)知過程中在語境、語構(gòu)、語用和語義方面的不確定性，這正是大數(shù)據(jù)的魅力所在。三、視聽覺認(rèn)知中

20、的大數(shù)據(jù)：智能駕駛初步實(shí)踐 智能駕駛為什么會(huì)火起來？ 云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和智慧城市建設(shè)背景下，人們迫切需要提高移動(dòng)生活的品質(zhì)。智能車成為眾目睽睽下的交集！視聽覺認(rèn)知計(jì)算視聽覺認(rèn)知計(jì)算國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃視聽覺認(rèn)知計(jì)算視聽覺認(rèn)知計(jì)算的科學(xué)任務(wù)的科學(xué)任務(wù) 在正常的環(huán)境下，標(biāo)準(zhǔn)的城市和城際公路上，從北京到天津/深圳，智能車混跡在正常交通流中，表現(xiàn)出駕駛員的駕駛智能駕駛員的視聽覺認(rèn)知計(jì)算能力。國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃視聽覺認(rèn)知計(jì)算視聽覺認(rèn)知計(jì)算（2008 20152008

21、 2015） 耗資1.9億元，歷時(shí)8年，資助近百個(gè)培育項(xiàng)目、重點(diǎn)項(xiàng)目、集成項(xiàng)目，在原始創(chuàng)新和任務(wù)載體（輪式機(jī)器人）上取得重大成果。國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃國家自然科學(xué)基金委員會(huì)十一五重大研究計(jì)劃人類的視聽覺人類的視聽覺認(rèn)知是不可以認(rèn)知是不可以計(jì)算的！計(jì)算的！人類的視聽覺認(rèn)知可以計(jì)算嗎？人類的視聽覺認(rèn)知可以計(jì)算嗎？特定情境下，人類的視聽覺認(rèn)知導(dǎo)致特定的行為，是可以被形式化表達(dá)并進(jìn)行計(jì)算的！腦科學(xué)認(rèn)為：機(jī)器人學(xué)認(rèn)為：智能駕駛試驗(yàn)三步走策略智能駕駛試驗(yàn)三步走策略第一步：第一步：城際道路低智商試驗(yàn)（城際道路低智商試驗(yàn)（ 2015年）年）第二步：第二步：市區(qū)道路中智商試驗(yàn)（市區(qū)道路中智商

22、試驗(yàn)（ 2020年）年）第三步：第三步：特殊道路高智商試驗(yàn)（特殊道路高智商試驗(yàn)（ 2030年）年）自主駕駛！自主駕駛！360o旋轉(zhuǎn)的傳旋轉(zhuǎn)的傳感器掃描百米感器掃描百米范圍高精度立范圍高精度立體景象體景象左后輪上方左后輪上方的傳感器檢的傳感器檢測(cè)小位移測(cè)小位移安裝在后視鏡部位的攝像頭檢測(cè)交通燈，幫安裝在后視鏡部位的攝像頭檢測(cè)交通燈，幫助機(jī)載計(jì)算機(jī)識(shí)別自行車和行人助機(jī)載計(jì)算機(jī)識(shí)別自行車和行人4個(gè)測(cè)距雷達(dá)，個(gè)測(cè)距雷達(dá)，3個(gè)在前，一個(gè)在后，個(gè)在前，一個(gè)在后，確定障礙物的位置與距離確定障礙物的位置與距離輪式機(jī)器人傳感器大數(shù)據(jù)輪式機(jī)器人傳感器大數(shù)據(jù)l車載陀螺：車載陀螺：感知車輛自身姿態(tài)和位置感知車輛自身姿

23、態(tài)和位置l雷達(dá)（激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲雷達(dá)（激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲雷達(dá)、紅外雷達(dá)等）和攝像頭雷達(dá)、紅外雷達(dá)等）和攝像頭：感知：感知周邊環(huán)境周邊環(huán)境l傳感器數(shù)據(jù)常常是海量流數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)常常是海量流數(shù)據(jù)工作工作1小時(shí)，一部小時(shí)，一部64線激光雷達(dá)可產(chǎn)生線激光雷達(dá)可產(chǎn)生137GB數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)量，一個(gè)高清攝像頭可產(chǎn)生一個(gè)高清攝像頭可產(chǎn)生50GB數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)量。駕駛環(huán)境地理信息大數(shù)據(jù)駕駛環(huán)境地理信息大數(shù)據(jù)l數(shù)字地圖數(shù)據(jù)數(shù)字地圖數(shù)據(jù)l定位和導(dǎo)航數(shù)據(jù)定位和導(dǎo)航數(shù)據(jù)l云計(jì)算：基于位置的服務(wù)云計(jì)算：基于位置的服務(wù)l圍繞位置服務(wù)的大量衍生信息圍繞位置服務(wù)的大量衍生信息駕駛?cè)诵袨榇髷?shù)據(jù)駕駛?cè)诵袨榇髷?shù)據(jù)l飆

24、車手飆車手l菜鳥菜鳥l正常駕駛員正常駕駛員l駕駛行為人人都不同駕駛行為人人都不同 需不需要研制人造的生需不需要研制人造的生物眼（仿生眼）？物眼（仿生眼）？ 重要抉擇：重要抉擇： 需不需要在車上安裝三需不需要在車上安裝三維高精度激光成像雷達(dá)維高精度激光成像雷達(dá)再現(xiàn)周邊立體場(chǎng)景？再現(xiàn)周邊立體場(chǎng)景？ 重要抉擇：重要抉擇：路邊的美女看不看？路邊的美女看不看？ 智能駕駛難點(diǎn)：智能駕駛難點(diǎn)： 當(dāng)汽車在高速行駛時(shí)當(dāng)汽車在高速行駛時(shí)需不需要理解所有周邊需不需要理解所有周邊的地理位置信息和交通的地理位置信息和交通指示牌信息？指示牌信息？ 智能駕駛難點(diǎn)：智能駕駛難點(diǎn)： 輪式機(jī)器人能不能模擬車主輪式機(jī)器人能不能模擬

25、車主的駕駛行為，具有個(gè)性，具有自的駕駛行為，具有個(gè)性，具有自學(xué)習(xí)功能？學(xué)習(xí)功能？ 智能駕駛難點(diǎn)：智能駕駛難點(diǎn)：l 駕駛員必須在車輛導(dǎo)航、危險(xiǎn)檢測(cè)、速度駕駛員必須在車輛導(dǎo)航、危險(xiǎn)檢測(cè)、速度 控制和車道保持之間分配注意力控制和車道保持之間分配注意力l 當(dāng)駕駛員沒有將注意力在正確的時(shí)間分配當(dāng)駕駛員沒有將注意力在正確的時(shí)間分配給正確的對(duì)象時(shí)，安全受到影響。統(tǒng)計(jì)表明，給正確的對(duì)象時(shí)，安全受到影響。統(tǒng)計(jì)表明，注意力疲勞、分散和粗心導(dǎo)致撞車事故注意力疲勞、分散和粗心導(dǎo)致撞車事故l 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將使駕駛員的移動(dòng)生活更豐富移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將使駕駛員的移動(dòng)生活更豐富多彩，也更可能分散注意力多彩，也更可能分散注意力 選擇性

26、注意和注意分配選擇性注意和注意分配認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題：認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題：遺忘：選擇性記憶遺忘：選擇性記憶l選擇性注意的后續(xù)認(rèn)知是殘留，即記憶。選擇性注意的后續(xù)認(rèn)知是殘留，即記憶。l沒有遺忘，就沒有選擇性記憶。沒有遺忘，就沒有選擇性記憶。l在駕駛員的認(rèn)知過程中，對(duì)已經(jīng)成為過去的在駕駛員的認(rèn)知過程中，對(duì)已經(jīng)成為過去的駕駛活動(dòng)，時(shí)間越長(zhǎng)，遺忘越快；對(duì)刻骨銘駕駛活動(dòng)，時(shí)間越長(zhǎng)，遺忘越快；對(duì)刻骨銘心的瞬間，長(zhǎng)期積累為先驗(yàn)知識(shí)。心的瞬間，長(zhǎng)期積累為先驗(yàn)知識(shí)。l對(duì)剛剛過去的周邊態(tài)勢(shì)的記憶，如何表現(xiàn)？對(duì)剛剛過去的周邊態(tài)勢(shì)的記憶，如何表現(xiàn)？認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題注意的調(diào)節(jié)

27、注意的調(diào)節(jié)認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題認(rèn)知計(jì)算中的基礎(chǔ)科學(xué)問題l 先驗(yàn)知識(shí)優(yōu)先先驗(yàn)知識(shí)優(yōu)先l 動(dòng)目標(biāo)優(yōu)先動(dòng)目標(biāo)優(yōu)先l 全局（大尺度）優(yōu)先全局（大尺度）優(yōu)先l 差異優(yōu)先差異優(yōu)先l 前景優(yōu)先前景優(yōu)先l 注意跟蹤和聚焦注意跟蹤和聚焦京津高速公路試驗(yàn)輪式機(jī)器人：雙工雙控智能車 駕駛是快樂的享受，只要車內(nèi)有人，就不存在絕對(duì)的無人駕駛。自動(dòng)駕駛和人工駕駛可以商量，相互學(xué)習(xí)，自然轉(zhuǎn)換，長(zhǎng)期并存。 車內(nèi)乘員和輪式機(jī)器人之間的視覺、語音、觸摸、踩踏等多種自然交互形態(tài)、以及交互界面的設(shè)計(jì)，甚至是智能車成功與否的關(guān)鍵！自動(dòng)駕駛和人工駕駛不是簡(jiǎn)單的非此即彼！要考慮自自動(dòng)駕駛和人工駕駛不是簡(jiǎn)單的非此即彼！要考慮自動(dòng)駕駛過程

28、中人工如何自然干預(yù)？人工駕駛過程中自動(dòng)駕駛過程中人工如何自然干預(yù)？人工駕駛過程中自動(dòng)監(jiān)視如何悄悄地工作？動(dòng)監(jiān)視如何悄悄地工作？ 人人 工工 駕駕 駛駛 自自 動(dòng)動(dòng) 駕駕 駛駛 如何切換？雙如何切換？雙控？控？雙工：人工駕駛和自動(dòng)駕駛兩種工作方式長(zhǎng)期并存雙工：人工駕駛和自動(dòng)駕駛兩種工作方式長(zhǎng)期并存2022-7-671人和輪式機(jī)器人雙工：雙工：互為熱備份，不是冷切換雙控：雙控：時(shí)刻準(zhǔn)備著，實(shí)時(shí)彌補(bǔ)對(duì)方認(rèn)知中的不智 如果有一天，北京城區(qū)出現(xiàn)了如果有一天，北京城區(qū)出現(xiàn)了飆車機(jī)器人，那靈動(dòng)的身影、敏捷飆車機(jī)器人，那靈動(dòng)的身影、敏捷的姿態(tài)、盡興的奔跑，跑出了自己的姿態(tài)、盡興的奔跑，跑出了自己的風(fēng)格和智能，

29、你還要問：認(rèn)知可的風(fēng)格和智能，你還要問：認(rèn)知可以計(jì)算嗎？以計(jì)算嗎？四、不確定性認(rèn)知的物理學(xué)方法： 云模型和數(shù)據(jù)場(chǎng)云 模 型人類思維的載體是自然語言，認(rèn)知計(jì)算人類思維的載體是自然語言，認(rèn)知計(jì)算最基本的任務(wù)是自然語言的形式化最基本的任務(wù)是自然語言的形式化自然語言的形式化首先是概念的形式化自然語言的形式化首先是概念的形式化概念的形式化要解決不確定性：軟計(jì)算概念的形式化要解決不確定性：軟計(jì)算和詞計(jì)算和詞計(jì)算認(rèn)知計(jì)算要解決概念的形式化概念處理單元2011年度圖靈獎(jiǎng)得主Judea Pearl教授 加州大學(xué)洛杉磯分校的計(jì)算機(jī)加州大學(xué)洛杉磯分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，將科學(xué)家，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和概率方法貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和概率方

30、法引入人工智能，引入人工智能，為為 iPhone 的的Siri 語音識(shí)別和語音識(shí)別和 Google無人駕駛汽車無人駕駛汽車奠定了基礎(chǔ)。奠定了基礎(chǔ)。 著作著作 Causality: Models, Reasoning,and Inference創(chuàng)立了因果推理演算法，奠定了處理不確定性信息的計(jì)算基創(chuàng)立了因果推理演算法，奠定了處理不確定性信息的計(jì)算基礎(chǔ)。礎(chǔ)。Judea Pearl (1936 )美國工程院院士美國工程院院士Lotfi Zadeh1921.2 波蘭科學(xué)院院士波蘭科學(xué)院院士Zdzislaw Pawlak1926.11.10 2006.4.7模糊集合模糊集合粗糙集合粗糙集合二型模糊集合二型

31、模糊集合美國南加州大學(xué)教授美國南加州大學(xué)教授Jerry M. Mendel1938.5 l模糊集合模糊集合l模糊邏輯模糊邏輯l模糊規(guī)則模糊規(guī)則l模糊推理模糊推理l模糊控制模糊控制l模糊信息處理模糊信息處理l模糊問題求解模糊問題求解經(jīng)典論文：經(jīng)典論文：Zadeh L A. Fuzzy sets J. Information and Control, 1965,(8):338-353?；土６攘？臻g粒邏輯粒推理粒分析粒處理粒問題求解概率圖模型（PGM）以圖的方式表達(dá)變量間不確定因果關(guān)系的模型，從動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、不確定的信息中提取結(jié)構(gòu)化知識(shí)，并進(jìn)行推理計(jì)算。常見的概率圖模型包括：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)

32、場(chǎng)、高斯圖模型、動(dòng)態(tài)不確定因果圖、隱樹模型等。“年輕人年輕人”隸屬區(qū)間函數(shù)隸屬區(qū)間函數(shù)“年輕人年輕人”的云模型的云模型一型模糊集合一型模糊集合用用一個(gè)精確的一個(gè)精確的隸屬函數(shù)隸屬函數(shù)表達(dá)表達(dá)變量與定性概變量與定性概念之間的隸屬念之間的隸屬關(guān)系的模糊性關(guān)系的模糊性“年輕人年輕人”的隸屬函數(shù)的隸屬函數(shù)二型模糊集合二型模糊集合利用利用上、下隸上、下隸屬函數(shù)曲線屬函數(shù)曲線限限定模糊范圍，定模糊范圍，表示隸屬度的表示隸屬度的不確定性不確定性云模型云模型利用利用正正向云發(fā)生器算向云發(fā)生器算法，基于概率法，基于概率測(cè)度空間自動(dòng)測(cè)度空間自動(dòng)生成隸屬度生成隸屬度 22)(2)(EnExxeyFCG(Ex, En

33、, He, n)FCGFCG(20; 3; 0.1; 1,000)在論域U上定義均值為En、標(biāo)準(zhǔn)差為He的高斯隨機(jī)變量 , 即的概率密度函數(shù)為l在在= 的條件下，定義在論域的條件下，定義在論域U上的隨機(jī)變上的隨機(jī)變量量X的條件概率密度函數(shù)為：的條件概率密度函數(shù)為： 隨機(jī)變量X的概率密度為稱稱X的概率分布為高斯云分布的概率分布為高斯云分布 。期望l方差（二階中心距）方差（二階中心距）三階中心距l(xiāng)四階中心距四階中心距四階中心矩具有峰度（kurtosis）的含義，峰度是統(tǒng)計(jì)中描述分布狀態(tài)的一個(gè)重要特征值，用以判斷分布曲線相比于正態(tài)分布的尖平程度。如果將正態(tài)分布視為常峰態(tài)，分布曲線的形狀比正態(tài)分布更高

34、更瘦的稱為高峰態(tài)，否則稱為低峰態(tài)。 定義： 隨機(jī)變量X稱為是重尾的，如果 ，其中，分別為X的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。正態(tài)分布的峰度為3，因此該性質(zhì)被稱為超過或大于峰度。 高斯云是重尾分布，冪律分布也是重尾分布。 高斯云隨著熵的增大，或者階數(shù)的增加，云滴的分布更加趨向重尾分布。高階云模型可以在高斯分布和冪律分布之間游走。云模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是概率理論，刻畫的問題是人類認(rèn)知中概念與數(shù)據(jù)之間的雙向轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)的手段是計(jì)算機(jī)算法。云模型給出了定性概念的量的數(shù)學(xué)表述及其數(shù)學(xué)性質(zhì)，用概率和統(tǒng)計(jì)的方法解釋了曾經(jīng)用隸屬度表示的種種模糊概念和模糊理論，但不要求主觀不要求主觀給定確定的隸屬度值，并指出語義不同的概念的確定給定確定

35、的隸屬度值，并指出語義不同的概念的確定度分布，依然具有輪廓的一致性。度分布，依然具有輪廓的一致性。 l 傅里葉變換傅里葉變換l 高斯變換高斯變換l 高斯云變換高斯云變換：依據(jù)數(shù)據(jù)樣本的統(tǒng)計(jì)特性，通過高斯變換形成多個(gè)概念的期望，通過減少概念含混度確定各個(gè)概念的熵和超熵，形成多個(gè)不同粒度的概念。l 稀疏高斯云變換稀疏高斯云變換高斯云變換40506070809010000.010.020.030.040.050.060.07年 齡人數(shù)分布776名中國工程院院士年齡分布名中國工程院院士年齡分布(2012.4) 40506070809010000.010.020.030.040.050.060.07ag

36、efrequence分成分成5個(gè)概念？個(gè)概念？40506070809010000.010.020.030.040.050.060.07agefrequence分成分成3個(gè)概念？個(gè)概念？ 根據(jù)根據(jù)“類內(nèi)關(guān)系強(qiáng)、類間關(guān)系弱類內(nèi)關(guān)系強(qiáng)、類間關(guān)系弱”的聚的聚類原則，用高斯云變換實(shí)現(xiàn)聚類，可減少概類原則，用高斯云變換實(shí)現(xiàn)聚類，可減少概念之間的含混度，并念之間的含混度，并體現(xiàn)人類認(rèn)知中概念的層次和粒度的不確定性。 天空中大量云滴構(gòu)成的云，遠(yuǎn)觀天空中大量云滴構(gòu)成的云，遠(yuǎn)觀有形，近觀無邊，千姿百態(tài)，飄逸不有形，近觀無邊，千姿百態(tài)，飄逸不定，有時(shí)如朵朵棉花，有時(shí)一瀉千里，定，有時(shí)如朵朵棉花，有時(shí)一瀉千里，或淡或

37、濃，或卷或舒，自在灑脫，在或淡或濃，或卷或舒，自在灑脫，在長(zhǎng)空中漂浮著，聚散著，變幻著，引長(zhǎng)空中漂浮著，聚散著，變幻著，引發(fā)人類諸多遐想，造就多少不朽詩句。發(fā)人類諸多遐想，造就多少不朽詩句。數(shù) 據(jù) 場(chǎng)物理場(chǎng)和數(shù)據(jù)場(chǎng)數(shù)據(jù)場(chǎng)中的勢(shì) nixxiniiDiemxxx121)()( 空間空間 中的數(shù)據(jù)對(duì)象集中的數(shù)據(jù)對(duì)象集 及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)場(chǎng)，任一場(chǎng)點(diǎn)及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)場(chǎng)，任一場(chǎng)點(diǎn)x 處的勢(shì)值處的勢(shì)值可計(jì)算為：可計(jì)算為： 為影響因子。為影響因子。12,.,PniDxxxxR 人臉圖像數(shù)據(jù)場(chǎng) minjxxijijex112)(人臉圖像數(shù)據(jù)場(chǎng) 下圖為表情數(shù)據(jù)庫的一幅標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)勢(shì)場(chǎng)分布（=0.05），可以發(fā)現(xiàn)，人臉圖像數(shù)據(jù)場(chǎng)的高勢(shì)區(qū)位于臉頰、額頭和鼻梁等灰度值較大的面部區(qū)域。 a) 128 128像素像素人臉圖像人臉圖像 b) 數(shù)據(jù)場(chǎng)等勢(shì)線分布數(shù)據(jù)場(chǎng)等勢(shì)線分布 c) 勢(shì)場(chǎng)分布的勢(shì)場(chǎng)分布的三維視圖三維視圖 場(chǎng)的