第二节 未来目标： 一只乌鸦给我们的启示
同属自然界的鸟类，我们对比一下体型大小都差不多的乌鸦和鹦鹉。鹦鹉有很强的语言模仿能力，你说一个短句，多说几遍，它能重复，这就类似于当前的由数据驱动的聊天机器人。二者都可以说话，但鹦鹉和聊天机器人都不明白说话的语境和语义，也就是它们不能把说的话对应到物理世界和社会的物体、场景、人物，不符合因果与逻辑。
可是，乌鸦就远比鹦鹉聪明，它们能够制造工具，懂得各种物理的常识和人的活动的社会常识。
下面，我就介绍一只乌鸦，它生活在复杂的城市环境中，与人类交互和共存。YouTube网上有不少这方面的视频，大家可以找来看看。我个人认为，人工智能研究该搞一个“乌鸦图腾”， 因为我们必须认真向它们学习。
上图a是一只乌鸦，被研究人员在日本发现和跟踪拍摄的。乌鸦是野生的，也就是说，没人管，没人教。它必须靠自己的观察、感知、认知、学习、推理、执行，完全自主生活。假如把它看成机器人的话，它就在我们现实生活中活下来。如果这是一个自主的流浪汉进城了，他要在城里活下去，包括与城管周旋。
首先，乌鸦面临一个任务，就是寻找食物。它找到了坚果（至于如何发现坚果里面有果肉，那是另外一个例子了），需要砸碎，可是这个任务超出它的物理动作的能力。其它动物，如大猩猩会使用工具，找几块石头，一块大的垫在底下，一块中等的拿在手上来砸。乌鸦怎么试都不行，它把坚果从天上往下抛，发现解决不了这个任务。在这个过程中，它就发现一个诀窍，把果子放到路上让车轧过去（图b），这就是“鸟机交互”了。后来进一步发现，虽然坚果被轧碎了，但它到路中间去吃是一件很危险的事。因为在一个车水马龙的路面上，随时它就牺牲了。我这里要强调一点，这个过程是没有大数据训练的，也没有所谓监督学习，乌鸦的生命没有第二次机会。这是与当前很多机器学习，特别是深度学习完全不同的机制。
然后，它又开始观察了，见图c。它发现在靠近红绿路灯的路口，车子和人有时候停下了。这时，它必须进一步领悟出红绿灯、斑马线、行人指示灯、车子停、人流停这之间复杂的因果链。甚至，哪个灯在哪个方向管用、对什么对象管用。搞清楚之后，乌鸦就选择了一根正好在斑马线上方的一根电线，蹲下来了（图d）。这里我要强调另一点，也许它观察和学习的是别的地点，那个点没有这些蹲点的条件。它必须相信，同样的因果关系，可以搬到当前的地点来用。这一点，当前很多机器学习方法是做不到的。比如，一些增强学习方法，让机器人抓取一些固定物体，如积木玩具，换一换位置都不行；打游戏的人工智能算法，换一换画面，又得重新开始学习。
它把坚果抛到斑马线上，等车子轧过去，然后等到行人灯亮了（图e）。这个时候，车子都停在斑马线外面，它终于可以从容不迫地走过去，吃到了地上的果肉。你说这个乌鸦有多聪明，这是我期望的真正的智能。
这个乌鸦给我们的启示，至少有三点：
其一、它是一个完全自主的智能。感知、认知、推理、学习、和执行，它都有。我们前面说的， 世界上一批顶级的科学家都解决不了的问题，乌鸦向我们证明了，这个解存在。
其二、你说它有大数据学习吗？这个乌鸦有几百万人工标注好的训练数据给它学习吗？没有，它自己把这个事通过少量数据想清楚了，没人教它。
其三、乌鸦头有多大？不到人脑的1%大小。 人脑功耗大约是10-25瓦，它就只有0.1-0.2瓦，就实现功能了，根本不需要前面谈到的核动力发电。 这给硬件芯片设计者也提出了挑战和思路。十几年前我到中科院计算所讲座，就说要做视觉芯片VPU，应该比后来的GPU更超前。我最近参与了一个计算机体系结构的大项目，也有这个目标。
在座的年轻人想想看，你们有很大的机会在这里面，这个解存在，但是我们不知道怎么用一个科学的手段去实现这个解。
讲通俗一点，我们要寻找“乌鸦”模式的智能，而不要“鹦鹉”模式的智能。当然，我们必须也要看到，“鹦鹉”模式的智能在商业上，针对某些垂直应用或许有效。
我这里不是说要把所有智能问题都解决了，才能做商业应用。单项技术如果成熟落地，也可以有巨大商业价值。我这里谈的是科学研究的目标。
