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1、不确定性人工智能的基础科学问题不确定性人工智能的基础科学问题李李 德德 毅毅 Sept.10 2004Sept.10 20041一、一、人工智能人工智能50年年二、二、21世纪人工智能研究的一个新方世纪人工智能研究的一个新方 向：不确定性人工智能向：不确定性人工智能三、不确定性人工智能的基础科学问题三、不确定性人工智能的基础科学问题四、不确定性的计算机模拟四、不确定性的计算机模拟2人工智能从一开始就是交叉学科的产物“达特茅斯会议”与会者：l l数学家和逻辑学家；数学家和逻辑学家；l l认知学家和心理学家；认知学家和心理学家；l l神经生理学家；神经生理学家；l l计算机科学家计算机科学家350
2、50年人工智能主流研究年人工智能主流研究l l符号主义方法逻辑学派l l联结主义方法仿生学派l l行为主义方法控制论学派 4在人类认知面前，人工智能显得过于在人类认知面前，人工智能显得过于单薄：单薄：认知科学认知科学知觉 记忆 意识言语 情感 想象思考 学习 创造联想 直觉 顿悟5至少五位认知科学家获得至少五位认知科学家获得诺贝尔奖诺贝尔奖：19621962年：年：Francis H.C.Crick Francis H.C.Crick Consciousness and Neuroscience,in Physiology or Consciousness and Neuroscience,i
3、n Physiology or MedicineMedicine19631963年：年：Sir John Eccles Sir John EcclesThe Self and Its Brain,The Self and Its Brain,in Physiology or Biochemistry,in Physiology or Biochemistry,19781978年：年：Herbert A.SimonHerbert A.Simon in Economics,in Economics,19811981年：年：罗杰斯佩尔罗杰斯佩尔 生理心理学家，对左右脑功能作了解释生理心理学家，对左右
4、脑功能作了解释,20022002年：年：Daniel KahnemanDaniel Kahneman uncertainty uncertainty in Economics,in Economics,6丹尼尔的主要贡献：丹尼尔的主要贡献：关于不确定情形下的决策。人的判断会因为依照“倾向于观测小样本”形成的小数法则行事，因为对于容易接触到的信息的熟悉和对主观概率准确性的偏信，导致决策行为系统性地偏离了基本的概率论和标准经济理论所预测的结果。7脑科学脑科学l l认识脑(Understanding the brain)揭示脑功能的本质l l保护脑(Protecting the brain)预防和治
5、疗脑的疾病l l创造脑(Creating the brain)创造具备人恼特点的智能计算机8脑科学研究的切入点 从从脑脑的的生生物物化化学学层层次次和和神神经经构构造造层层次次研研究究。认认知知活活动动可可能能对对应应着着一一定定的的生生理理上上的的化化学学、电电学学的的变变化化。但但是是目目前前生生命命科科学学还还不不能能在在思思维维活活动动与与亚亚细细胞胞的的化化学学、电电学学层层次次的的活活动动建建立立确确切切的的关关系系。如如：一一个个概概念念如如何何以以生生物物学学形形式式存存储储，它它与与其其它它概概念念发发生生联联系系的的生生物物学学过过程程是是什什么么。也也不不能能决决定定什什
6、么么样样的的神神经经构构造造可可以以决决定定着着哪哪些些认知模式的发生。认知模式的发生。9脑科学研究趋势脑科学研究趋势l l把对神经活动的认识推向细胞和分子水平l l强调从多层次来研究脑的整合功能,包括:恼如何感知、如何思维、如何理解语言、如何产生情感等。脑的复杂性体现在它是由太个数量级的神经元和千太个数量级的突接触联结的信息处理和决策系统。10对还原论的质疑 如如同同我我们们不不能能从从最最基基础础的的硅硅芯芯片片的的活活动动来来推推测测计计算算机机网网络络上上电电子子邮邮件件的的行行为为一一样样，我我们们不不可可能能从从分分析析单单个个离离子子、神神经经元元、突突触触的的性性质质去去理理解
7、解人人们们欣欣赏赏落落日日美美景景的的感感受受。因因此此，我我们们怎怎么么能能够够设设想想从从分分析析单单个个器器官官、细细胞胞、基基因因、蛋蛋白白质质分分子子的的性性质质和和神神经经传传导导就就能能够够推推断断人人脑脑的的认认知知和和思思维维活活动动呢呢？系系统统论论关关于于系系统统整整体体特特征征不不是是由由低低层层元元素素加加和和而而成成的的原原理理对对还还原原论论提提出出质质疑。疑。11脑科学与人工智能 尽管“脑科学十年计划”对意识的本质仍然是一个未解之谜，尽管正在执行的“行为科学十年计划”仍然想通过生命科学研究发明出“读心机”、“记忆丸”、“聪明丸”等，但这不能阻止我们用机器去模拟人
8、的智能的努力。12人工智能研究中的人工智能研究中的3 3个追求个追求l 计算机下棋l 倒立摆控制l 机器人足球赛13下棋程序和人工智能研究同步深入14黑黑白白世世界界，棋棋子子无无功功能能之之分分，目目数数多多者者胜胜和和和和计计计计算算算算机机机机下下下下围围围围棋棋棋棋15和计算机下围棋，会如何？和计算机下围棋，会如何？l l象棋有明确的最终目标状态；围棋没有。象棋有明确的最终目标状态；围棋没有。l l电脑象棋可以从一个目标状态不断搜索最合理电脑象棋可以从一个目标状态不断搜索最合理的走法（推理）达到下一个目标状态；围棋没的走法（推理）达到下一个目标状态；围棋没有。有。l l电脑象棋可以有目
9、的地向着某一目标状态不断电脑象棋可以有目的地向着某一目标状态不断搜索最合理的走法（推理）；围棋没有。搜索最合理的走法（推理）；围棋没有。l l围棋想围住对方，在某个状态下应对的步骤比围棋想围住对方，在某个状态下应对的步骤比象棋要多得多，更注重形象思维，更大局观。象棋要多得多，更注重形象思维，更大局观。16主要区别围 棋国际象棋逻辑思维和形象思维都重要；从官子到中盘到布局倒推困难；或者说，从布局到中盘到官子，收敛慢逻辑推理强；可以从残局向中局向开局倒推；或者说，从开局到中局到残局，收敛较快过程中，双方棋势矛盾焦点隐晦过程中，双方棋势矛盾焦点突出对方下一手棋后，本方可选择的下法多对方下一手棋后，本
10、方可选择的下法较少棋子无大小，多个子通过合适的布局形成优势或吃掉对方的子，侧重布势棋子能力有大小，各子之间关系较简单自己的地方还可对方再吃掉，有反复棋子被吃掉后就不会再出现17没有哪门学科比人工智能和哲学的联系更紧密l l人工智能的基础理论和本体论都归结到一个基本人工智能的基础理论和本体论都归结到一个基本问题：概念化、常识、知识的知识。问题：概念化、常识、知识的知识。l l这个世界到底是确定的？还是不确定的？这个世界到底是确定的？还是不确定的？爱因斯坦：在宇宙中，上帝不会和我们掷色子。爱因斯坦：在宇宙中，上帝不会和我们掷色子。玻尔：我们不能决定上帝该做什么玻尔：我们不能决定上帝该做什么 我们问
11、：上帝在哪里我们问：上帝在哪里l l人的模式识别能力从整体特征开始？是还原论还人的模式识别能力从整体特征开始？是还原论还是整体论？是整体论？18二、二、21世纪人工智能研究的一个新方世纪人工智能研究的一个新方 向：不确定性人工智能向：不确定性人工智能19Artificial Intelligence with Uncertainty Uncertainty in Artificial Intelligence20不确定性：不确定性：l l随机性随机性l l模糊性模糊性l l不完全性不完全性l l不稳定性不稳定性l l不一致性不一致性不确定性的魅力！不确定性的魅力！随机性和模糊性的关联性随机性和
12、模糊性的关联性21确定性和不确定性确定性和不确定性l l精确数学是描述确定性规律的；精确数学是描述确定性规律的；l l概率论是揭示随机现象的统计规律性，是对精确数概率论是揭示随机现象的统计规律性，是对精确数学的突破，但不排斥概率统计模型可能转化为精确学的突破，但不排斥概率统计模型可能转化为精确数学模型去处理；数学模型去处理；l l模糊集和粗糙集是揭示模糊现象的亦此亦彼的规律模糊集和粗糙集是揭示模糊现象的亦此亦彼的规律性，是对精确数学的突破，但不排斥模糊学模型可性，是对精确数学的突破，但不排斥模糊学模型可能转化为概率统计模型甚至精确数学模型去处理；能转化为概率统计模型甚至精确数学模型去处理；l
13、l随机性和模糊性是不确定性的两个方面，确定值可随机性和模糊性是不确定性的两个方面，确定值可以被看作是不确定性的特例。以被看作是不确定性的特例。22自然界中的不确定现象自然界中的不确定现象l l随机随机l l模糊模糊l l混沌混沌l l分形分形l l复杂网络复杂网络23对不确定性现象的研究，并不一定非要分别从随机性对不确定性现象的研究，并不一定非要分别从随机性和模糊性入手去认识，也不一定非要去区分随机体现和模糊性入手去认识，也不一定非要去区分随机体现在那里，模糊在哪里。在那里，模糊在哪里。24混沌混沌 混混沌沌是是一一种种确确定定性性系系统统中中出出现现的的类类似似随随机机的的过过程程。因因为为
14、很很难难对对初初值值确确定定得得非非常常精精确确，近近似似相相同同的的初初值值产产生生很很不不相相同同的的貌貌似似随随机机的的结结果果。初初值值敏敏感感性性导导致致过过程的不确定性和不可预测性。程的不确定性和不可预测性。25混沌混沌 蝴蝶效应：亚马逊河热带雨林中的一只蝴蝶效应：亚马逊河热带雨林中的一只蝴蝶扇动了两下翅膀，可能两周之后会蝴蝶扇动了两下翅膀，可能两周之后会引发美国德克萨斯州的一场龙卷风。引发美国德克萨斯州的一场龙卷风。“失之毫厘，差之千里失之毫厘，差之千里”。初始条件的微。初始条件的微小的差别能引起结果的巨大的差异。小的差别能引起结果的巨大的差异。26英国海岸线有多长？27认知的尺
15、度认知的尺度28复杂网络复杂网络:Internet Internet29视觉的不视觉的不确定性：确定性：30视觉的错觉：视觉的错觉：31认知的不确定性：认知的不确定性：32思维的不确定性思维的不确定性 思维有精确的一面，更有不 确定的一面。人类习惯于用自然语言进行思维，思维的结果往往是可能如何、大概如何等定性的结论。人类还擅长通过联想的、直觉的、创造的形象思维来思考，很少象计算机一样做精确的数学运算或者逻辑推理，但是这并不妨碍人类具有发达的、灵活的智能，并不妨碍人类具有发达的、灵活的模式识别能力。33模式识别（人脸识别）的不确定性模式识别（人脸识别）的不确定性l l身份识别l l表情识别l l
16、性别识别l l年龄识别l l性格识别l l人种识别l l.34文字识别：文字识别：l l内容识别l l写字人身份识别l l性别识别l l年龄识别l l风格（性格）识别l l字体识别l l.35手语手语(Sign language)识别：识别：l l内容识别l l图形识别l l身份识别l l年龄识别l l风格识别l l.36声音识别：声音识别：l l内容识别l l说话人身份识别l l性别识别l l年龄识别l l性格识别l l字体识别l l.l l语调（情感）识别l l音乐识别l l方言识别l l语种识别l l.37纹理识别：纹理识别：静态纹理静态纹理l l指纹指纹l l脸纹脸纹l l声纹声纹l
17、l皮、石、木、布纹皮、石、木、布纹l l草地、森林、海滩草地、森林、海滩l l .动态纹理l l海浪l l喷泉l l烟雾l l云彩l l瀑布l l.38三、不确定性人工智能的基础科学问题三、不确定性人工智能的基础科学问题39不确定性人工智能的基础科学问题：不确定性人工智能的基础科学问题：不确定性知识的形式化表达问题，即不不确定性知识的形式化表达问题，即不确定性知识的表示问题。确定性知识的表示问题。不确定性知识的最好表示，就是使用不确定性知识的最好表示，就是使用自然语言表示！要研究自然语言基元自然语言表示！要研究自然语言基元的定性定量转换模型，给出不确定性的定性定量转换模型，给出不确定性转换模型
18、的形式化方法。转换模型的形式化方法。40 研究人类认知活动的切入层次人脑亚细胞的化学、电学层次人脑的神经构造层次自然语言层次数学语言层次符号语言层次脑科学神经科学不确定性不确定性人工智能人工智能数学传统人工智能41基本理念：基本理念：l l人脑的思维基本上不是纯数学的；人脑的思维基本上不是纯数学的；l l自然语言具有不可替代性；自然语言具有不可替代性；l l自然语言中的基元是语言值，它对应的概念，自然语言中的基元是语言值，它对应的概念，是人类思维的基本细胞。是人类思维的基本细胞。l l数据和概念之间的转换数据和概念之间的转换是不确定性人工智能研是不确定性人工智能研究的基石。究的基石。42不确定
19、性的度量不确定性的度量熵熵l l热力学熵热力学熵热力学熵热力学熵 dS=dQ/T dS=dQ/T 熵增加原理熵增加原理熵增加原理熵增加原理l l玻尔兹曼熵玻尔兹曼熵玻尔兹曼熵玻尔兹曼熵 分子运动的无序程度和混乱程度分子运动的无序程度和混乱程度分子运动的无序程度和混乱程度分子运动的无序程度和混乱程度l l仙农熵仙农熵仙农熵仙农熵 H=-k H=-k Pi log Pi Pi log Pil l拓扑熵拓扑熵拓扑熵拓扑熵l ll l云模型中的熵和超熵云模型中的熵和超熵云模型中的熵和超熵云模型中的熵和超熵43云发生器和逆向云发生器44正态云模型的数学解释正态云模型的数学解释45 正态分布和正态隶属函数
20、是正态云正态分布和正态隶属函数是正态云的特例。的特例。46云滴的概率密度分布函数：云滴的概率密度分布函数：云滴分布的期望：云滴分布的期望：Ex47云滴的方差：云滴的方差：48云滴的隶属度的不确定性云滴的隶属度的不确定性根据算法产生的确定度根据算法产生的确定度根据算法产生的确定度根据算法产生的确定度Y Y有的概率密度为有的概率密度为有的概率密度为有的概率密度为与云模型的三个特征参数无关！与云模型的三个特征参数无关！与云模型的三个特征参数无关！与云模型的三个特征参数无关！49“云滴的确定度和数字特征无关云滴的确定度和数字特征无关”的含义的含义l l任何定性概念，尽管它们各自有不同的实际含任何定性概
21、念，尽管它们各自有不同的实际含义，即概念的量化值义，即概念的量化值云滴在数域的分布有云滴在数域的分布有不同的物理量纲，也尽管所有云滴表现出不同不同的物理量纲，也尽管所有云滴表现出不同的确定度，不同的人会有不同的认识，不同的的确定度，不同的人会有不同的认识，不同的时期也会有不同的认识，但是确定度的统计分时期也会有不同的认识，但是确定度的统计分布，总体上是同一个形态。布，总体上是同一个形态。l l语言值表示的概念，抛弃它们具体的物理含义，语言值表示的概念，抛弃它们具体的物理含义，反映在人们脑海中的认知规律是一致的。认知反映在人们脑海中的认知规律是一致的。认知的不确定性中仍然有着确定的规律性，即认识
22、的不确定性中仍然有着确定的规律性，即认识上的共同性。上的共同性。50正态分布的前提：正态分布的前提：中心极限定理从理论上阐述了正态中心极限定理从理论上阐述了正态分布的条件，中心极限定理的简单直观分布的条件，中心极限定理的简单直观说明：说明：如果决定某一随机事件结果的是大如果决定某一随机事件结果的是大量量微小、独立的微小、独立的随机因素之和，并且每随机因素之和，并且每一因素的单独作用一因素的单独作用相对均匀的小相对均匀的小，没有，没有一种因素起到主导作用，那么这个随机一种因素起到主导作用，那么这个随机变量服从正态分布。变量服从正态分布。51正态云模型弱化了正态分布的前提条件正态云模型弱化了正态分
23、布的前提条件 决定不确定现象的随机因素单独作用不是决定不确定现象的随机因素单独作用不是 非常均匀地小；非常均匀地小；各因素相互之间不完全独立；各因素相互之间不完全独立；用超熵衡量偏离正态分布的程度，将用超熵衡量偏离正态分布的程度，将 正态分布扩展为正态分布扩展为“泛正态泛正态”。52论正态云模型的普适性论正态云模型的普适性 中国工程科学中国工程科学中国工程科学中国工程科学20042004年第年第年第年第6 6卷第卷第卷第卷第8 8期期期期 P28-34 P28-3453概念的粒度和粒度计算：概念的粒度和粒度计算：用熵作为概念的粒度，进行粒度计算；在不同尺用熵作为概念的粒度，进行粒度计算；在不同
24、尺用熵作为概念的粒度，进行粒度计算；在不同尺用熵作为概念的粒度，进行粒度计算；在不同尺度上的概念，反映了确定性和不确定性之间的转度上的概念，反映了确定性和不确定性之间的转度上的概念，反映了确定性和不确定性之间的转度上的概念，反映了确定性和不确定性之间的转换。换。换。换。54四、不确定性的计算机模拟四、不确定性的计算机模拟55 数据场方法实现从感知到记忆到印象数据场方法实现从感知到记忆到印象感知感知视觉视觉记忆记忆记忆随时间而淡忘形成的印象记忆随时间而淡忘形成的印象=0.1=0.8=1.2=1.5=0.556随着时间的推移，印象中的爱因斯坦只剩下一双深邃的眼睛，而印象中萨达姆也只剩下那浓密的胡子
25、。记忆的不确定性：记忆的不确定性：记忆的不确定性：记忆的不确定性：记忆随时间而淡忘形成的印象记忆随时间而淡忘形成的印象57厌恶 愤怒 快乐 轻蔑 悲伤 恐惧 惊讶 标准像 对一个人不同表情的记忆形成标准像58哭脸笑脸哭笑不得3分笑7分哭7分笑3分哭势场图混合势场图逆变换后的像素图像素图59用场运算急剧降维提取主特征用场运算急剧降维提取主特征(a)人脸128*128个象素特征 (b)48个重要特征点 128*128 48！60影响因子对特征点提取的作用影响因子对特征点提取的作用(a)250个特征点，=0.02 (b)70个特征点，=0.04 (c)28个特征点，=0.09 61一幅一幅128*1
26、28*256128*128*256灰度级的黑白图象，可以灰度级的黑白图象，可以认为是认为是128*128128*128个象素点上的灰度形成的场个象素点上的灰度形成的场 (a)标准人脸图像 (b)数据场等势线分布 c）二维势场分布的三维视图 =0.05=0.0562非线性扩张非线性扩张:原始图像数据场图数据场平方图数据场立方图63表情聚类：表情聚类：AB CD E F64CEA B DIF G H J6515岁20岁25岁45岁形象思维？70岁衰老函数 f(t)共性老人和婴儿66形象思维自动化：虚拟电视主持人形象思维自动化：虚拟电视主持人文本、歌曲文本、歌曲剧本等剧本等l l形象l l表情l l
27、动作l l语音l l语调l l风格l l.67 正态云模型不简单区分随机性和模糊正态云模型不简单区分随机性和模糊性，但可以分别给出随机性和模糊性的性，但可以分别给出随机性和模糊性的解释；利用三个数字特征表示概念的不解释；利用三个数字特征表示概念的不确定性；通过计算机算法实现定性概念确定性；通过计算机算法实现定性概念和定量表示之间的不确定性转换。和定量表示之间的不确定性转换。云模型中的云滴可以为一个数值，也可云模型中的云滴可以为一个数值，也可以扩展为一个数据表、一个图形、一幅以扩展为一个数据表、一个图形、一幅图象、一个签名、一段声音等等。图象、一个签名、一段声音等等。68云分形的计算机模拟云分形
28、的计算机模拟分形=规则+参数云分形：用云变换参数数据；用云变换规则数据；规则与参数同时变换69期望云滴1云滴2云滴3云滴5云滴4分形的计算机模拟：变换分形参数集分形的计算机模拟：变换分形参数集7071期望期望云滴1云滴2云滴3云滴5云滴4分形的计算机模拟：变换规则参数集分形的计算机模拟：变换规则参数集7273网络拓扑不确定性的计算机模拟网络拓扑不确定性的计算机模拟随机变换网络连接及流量随机变换网络连接及流量74云方法生成网络节点间不确定的连接云方法生成网络节点间不确定的连接75云方法生成网络节点间不确定的流量云方法生成网络节点间不确定的流量76自然语言中的自然语言中的ZipfZipf定律定律:
29、l l 在一定领域范围内,如果将语言中的词汇按照出现的概率由高到低排序,那么某个词汇出现的概率p(r)与该词汇对应的序号r之间的关系服从幂率分布。l l 字母、词组、短语、短句等也大致如此。l l Zipf定律是许多汉字输入方法的数学基础。77ZIPF云发生器云发生器幂律云发生器幂律云发生器纹理发生器纹理发生器78纹理发生器79不确定性的魅力不确定性的魅力 逻辑思维和形象思维的很多内容是基于确定和不确定的相互影响和作用。客观世界和主观世界不是完全确定的？具有完全确定的东西更完美，还是具有部分不确定性的东西更完美？不确定性中有没有规律性？如何表达这种规律性？80结论：结论：l l在模拟人类的确定性智能方面已经取得诸多成就，但是对人类的不确定智能的研究，仍然处于探索阶段；l l不确定性人工智能是未来可能取得重大突破的研究方向；l l使机器完全具备人类的不确定性智能还有很长的路要走，还期待脑科学、认知科学的突破。81共勉：共勉：追求普遍性、深刻性和富有意义，追求真和美，是基础研究和交叉研究的魅力所在。领略不同学科交汇乃至科学和艺术的交汇所产生的奇妙景观是人生的一大享受。82谢谢 谢！谢！2004年9月10日83