（要闻）从“傻白甜”到“杠精” AI有了认知智能萌芽

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每个人的身体里都有一个“杠精”:“这个不一定”“我不这么认为”“我不能这么说”……这些“杠”字要么默默的背在心里，要么碎在嘴里，要么大声的说出来。无论表达与否，“杠”意识的出现是人类独立思考的表现，是以人类综合分析能力为基础的。

现在人工智能(ai)已经开始有组织，有逻辑，有思想。日前，在百分位举行的无界智能大会上，ibm大中华区全球信息技术服务部总经理谢介绍了人工智能的辩论赛项目。“Barjing”的口头禅出现在ibm人工智能系统“项目辩手”的口中，背后是机器学习、自然语言处理、海量数据搜索处理、情感识别等大量人工智能技术的应用。

越来越多的人工智能研究人员发明了新技术，使人工智能能够从人类那里“偷走老师”，并在一定程度上获得类比独立思考的能力。从“傻甜”到“精致”，ai离真正的“人”更近了一步，从“感性智能”慢慢走向“认知智能”。ai需要哪些技术？还有什么需要解决的？

从理解语义到“读心术”，认知智能正在兴起

“你告诉ai你有减肥计划。如果ai建议你每天吃沙拉，你会说沙拉不好，不符合你的意愿；如果它让你天天吃蛋糕，你也会说它不好，不符合减肥的需要。”上海纽约大学商学院院长陈雨欣教授给出了一个即使是真正的人类也无法把握的困境，这充分说明理解语义可能并不能真正把握其本质。

“虽然主人说这是我想要的，但是ai做了之后，主人还是会说这不是他想要的……”未来具有“认知智能”的ai会充分理解这个绕口令的本质，陈雨欣相信，当数据足够多，算法足够强，模型足够优秀的时候，ai会从理解语义到有“读心术”的分析和推测，当人们心中有矛盾的时候，

把这个“减肥吃什么”的难题放大，就是用身体指征、爱好、时间等一系列多维数据综合分析正反“两难”。，然后运用人类学、心理学、社会学的大量内容和方法，通过一系列探索性的问答获取数据并给出结果。

这种探索性的分析将使人工智能得到发展，并有更广泛的“职业”选择。据报道，美国一家公司让罗斯成为第一位人工智能律师。美国的一位律师曾经花费数十万小时做一个案件的分析和调查。现在，罗斯习惯与人合作，时间减少到28分钟。罗斯可以为律师做出决定提供积极和消极的意见。

“正反意见的博弈也可以帮助高层决策。它可以通过一个机器人提供正反意见的辩论，帮助高层综合分析做出更好的决策。”谢认为，这方面的研究才刚刚开始。进化人工智能将用于更多需要信息分析或决策的领域，如高级销售、经济分析师和企业高级经理。

数据动态整合，ai进入认知智能的“基石”

人工智能的第一步是具备综合分析能力，从海量数据中“提取”出与当前任务相关的数据。百分位董事长兼首席执行官苏萌表示，人工智能进入认知智能首先是基于数据融合。

以辩论赛项目为例，沃森所化身的“女”辩手，在与另一位人类辩手就“体育博彩是否应该合法化”的问题进行辩论时，可以用4分钟的时间了解人类的快速陈述(700-900字)，然后快速回应，收集数据，选择角度，对引用内容进行反驳；也可以在短时间的肉搏战对抗中，了解对方的观点，组织陈述，进行有针对性的讨论。

苏萌说，数据仍然是人工智能的基石。不久前，德国商业软件巨头sap以80亿美元收购了全球最大的在线研究公司qualtrics，这说明了数据融合的重要性。2017年，百分位还收购了国内最大的在线研究服务提供商Speedy Insight，使百分位同时拥有国内最大的用户样本数据库高达380万，整合了双方的行为数据和态度数据。

数据融合包括拥有海量数据和实现高效融合。

苏萌说，数据融合是指打破业务系统的烟囱，融合海量异构数据。它不仅是企业内外数据的融合，也是大小数据的融合，更是历史数据和实时数据的融合。数据融合后才能洞察真相，避免偏见，才能做出明智的决策，避免武断。

“知识地图是我们让机器理解和认识人类世界的核心。它将我们的知识构建成网络知识结构，然后通过人机交互直接输出。”苏萌进一步解释说，数据融合意味着知识需要不断更新，但在更新一个知识点时，往往需要更新整个知识体系，操作起来非常繁琐。

“出版业或媒体，甚至公安行业所涉及的知识，都需要实时动态地了解。某个知识不是固定的，所以知识地图未来的发展方向是动态知识地图。”苏萌解释说，世界是由很多东西组成的，比如人、事、地，可以理解为本体论。在本体发生变化或本体之间的关系发生变化后，可以快速自动地重构动态知识地图，高效地构建行业知识地图。

在旅途中，来自小数据的挑战

新领域没有海量样本，训练速度不够。是不是每次遇到特殊场景都要重新建模，输入大量样本让机器重新学习？条件不允许。

“许多客户的实际应用场景是数据量不足甚至相对较少。在这种情况下，我们结合迁移学习技术解决了小样本的模型训练问题，标注量仅为前一种的10%。”首席算法学家苏海波说。

小数据学习能力也是人工智能走向认知智能的重要组成部分。人工智能专家经常以猫为例:孩子只需要给他们看一两次就能认出猫，而ai需要上百张图片才能掌握猫的特征。

因此，人工智能科学家试图开发一系列结合迁移学习的算法，可以节省手动标记样本的时间，并使模型在少量标记数据上取得良好的结果，这可以理解为赋予ai举一反三的能力。“例如，像电子商务评论情感分类这样的任务，需要数万个数据才能达到传统深度学习模型的85%左右的结果，但如果采用深度迁移学习技术，数百个数据就可以达到同样的效果。”苏海波说，我们判断未来认知智能将迎来黄金十年的发展，为此成立了认知智能实验室。除了深度迁移学习技术，实验室还将重点开发多语言自然语言处理技术，帮助认知智能实现跨种族和国际化。

“未来，我们将与大学和研究机构合作，建立联合实验室，共同探索更前沿的认知智能技术，包括重点行业知识图谱的构建、自动问答等。实验室将以这些技术为基础，为行业开发更多的应用产品，为客户创造价值，用认知智能推动社会进步。”苏海波说。(记者张家星)