第一节 现状评估：正视现实
人工智能的研究，简单来说，就是要通过智能的机器，延伸和增强（augment）人类在改造自然、治理社会的各项任务中的能力和效率，最终实现一个人与机器和谐共生共存的社会。这里说的智能机器，可以是一个虚拟的或者物理的机器人。与人类几千年来创造出来的各种工具和机器不同的是，智能机器有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力，符合人类情感、伦理与道德观念。
抛开科幻的空想，谈几个近期具体的应用。无人驾驶大家听了很多，先说说军用。军队里的一个班或者行动组，现在比如要七个人，将来可以减到五个人，另外两个用机器来替换。其次，机器人可以用在救灾和一些危险的场景，如核泄露现场，人不能进去，必须靠机器人。医用的例子很多：智能的假肢或外骨架（exoskeleton）与人脑和身体信号对接，增强人的行动控制能力，帮助残疾人更好生活。此外，还有就是家庭养老等服务机器人等。
但是，这方面的进展很不尽人意。以前日本常常炫耀他们机器人能跳舞，中国有一次春节晚会也拿来表演了。那都是事先编写的程序，结果一个福岛核辐射事故一下子把所有问题都暴露了，发现他们的机器人一点招都没有。美国也派了机器人过去，同样出了很多问题。比如一个简单的技术问题，机器人进到灾难现场，背后拖一根长长的电缆，要供电和传数据，结果电缆就被缠住了，动弹不得。有一次，一位同事在餐桌上半开玩笑说，以现在的技术，要让一个机器人长时间像人一样处理问题，可能要自带两个微型的核电站，一个发电驱动机械和计算设备，另一个发电驱动冷却系统。顺便说一个，人脑的功耗大约是10-25瓦。
看到这里，有人要问了，教授说得不对，我们明明在网上看到美国机器人让人叹为观止的表现。比如，这一家波士顿动力学公司（Boston Dynamics）的演示，它们的机器人，怎么踢都踢不倒呢，或者踢倒了可以自己爬起来，而且在野外丛林箭步如飞呢，还有几个负重的电驴、大狗也很酷。这家公司本来是由美国国防部支持开发出机器人来的，被谷歌收购之后、就不再承接国防项目。可是，谷歌发现除了烧钱，目前还找不到商业出路，最近一直待售之中。您会问，那谷歌不是很牛吗？DeepMind下围棋不是也一次次刺激中国人的神经吗？有一个逆天的机器人身体、一个逆天的机器人大脑，它们都在同一个公司内部，那为什么没有做出一个人工智能的产品呢？他们何尝不在夜以继日的奋战之中啊。
人工智能炒作了这么长时间，您看看周围环境，您看到机器人走到大街上了？没有。您看到人工智能进入家庭了吗？其实还没有。您可能唯一直接领教过的是基于大数据和深度学习训练出来的聊天机器人，你可能跟Ta聊过。用我老家湖北人的话，这就叫做“扯白”--- 东扯西拉、说白话。如果你没有被Ta气得背过气的话，要么您真的是闲得慌，要么是您真的有耐性。
为了测试技术现状，美国国防部高级研究署2015年在洛杉矶郊区Pomona做了一个DARPA Robot Challenge（DRC），悬赏了两百万美金奖给竞赛的第一名。有很多队伍参加了这个竞赛，上图是韩国科技大学队赢了第一名，右边是他们的机器人在现场开门进去“救灾”。整个比赛场景设置的跟好莱坞片场一样，复制了三个赛场，全是冒烟的救灾场面。机器人自己开着一个车子过来，自己下车，开门，去拿工具，关阀门，在墙上开洞，最后过一个砖头做的障碍区，上楼梯等一系列动作。我当时带着学生在现场看，因为我们刚好有一个大的DARPA项目，项目主管是里面的裁判员。当时，我第一感觉还是很震撼的，感觉不错。后来发现内情，原来机器人所有的动作基本上是人在遥控的。每一步、每一个场景分别有一个界面，每个学生控制一个模块。感知、认知、动作都是人在指挥。就是说这个机器人其实并没有自己的感知、认知、思维推理、规划的能力。造成的结果是，你就可以看到一些不可思议的事情。比如说这个机器人去抓门把手的时候，因为它靠后台人的感知，误差一厘米，就没抓着；或者脚踩楼梯的时候差了一点点，它重心就失去了平衡，可是在后面控制的学生没有重力感知信号，一看失去平衡，他来不及反应了。你想想看，我们人踩滑了一下子能保持平衡，因为你整个人都在一起反应，可是那个学生只是远远地看着，他反应不过来，所以机器人就东倒西歪。
这还是一个简单的场景。其一、整个场景都是事先设定的，各个团队也都反复操练过的。如果是没有遇见的场景，需要灵机决断呢？其二、整个场景还没有人出现，如果有其他人出现，需要社会活动（如语言交流、分工协作）的话，那复杂度就又要上两个数量级了。
其实，要是完全由人手动控制，现在的机器人都可以做手术了，而且手术机器人已经在普及之中。上图是我实验室与一家公司合作的项目，机器人可以开拉链、检查包裹、用钳子撤除炸弹等，都是可以实现的。现在的机器人，机械控制这一块已经很不错了，但这也不是完全管用。比如上面提到的波士顿动力学公司的机器人电驴走山路很稳定，但是它马达噪音大，轰隆隆的噪音，到战场上去把目标都给暴露了。特别是晚上执勤、侦察，你搞那么大动静，怎么行呢？
2015年的这次DRC竞赛，暂时就断送了美国机器人研究的重大项目的立项。外行（包含国会议员）从表面看，以为这个问题已经解决了，应该留给公司去开发；内行看到里面的困难，觉得一时半会没有大量经费解决不了。这个认识上的落差在某种程度上就是“科研的冬天”到来的前题条件。
小结一下，现在的人工智能和机器人，关键问题是缺乏物理的常识和社会的常识“Common sense”。 这是人工智能研究最大的障碍。那么什么是常识？常识就是我们在这个世界和社会生存的最基本的知识：（1）它使用频率最高；（2）它可以举一反三，推导出并且帮助获取其它知识。这是解决人工智能研究的一个核心课题。我自2010年来，一直在带领一个跨学科团队，攻关视觉常识的获取与推理问题。我在自动化所做了另外一个关于视觉常识报告，也被转录成中文了，不久会发表出来。
那么是不是说，我们离真正的人工智能还很遥远呢？其实也不然。关键是研究的思路要找对问题和方向。自然界已经为我们提供了很好的案例。
下面，我就来看一下，自然界给我们展示的解答。
