来源 | 2017年11月02日 刊登于《视觉求索》微信公众号
转自 | 德先生
加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授、视觉、认知、学习与自主机器人中心主任 朱松纯
接下来欣赏朱松纯老师关于浅谈人工智能下半部分......
第六节 认知推理：走进内心世界
上一节讲到的智能的暗物质，已经属于感知与认知的结合了。再往里面走一步，就进入人与动物的内心世界Mind，内心世界反映外部世界，同时受到动机任务的影响和扭曲。研究内涵包括：
- Ta看到什么了？知道什么了？什么时候知道的？这其实是对视觉的历史时间求积分。
- Ta现在在关注什么？这是当前的正在执行的任务。
- Ta的意图是什么？后面想干什么？预判未来的目的和动机。
- Ta喜欢什么？有什么价值函数？这在第九节会谈到具体例子。
自从人工智能一开始，研究者就提出这些问题，代表人物是Minsky：society of minds，心理学研究叫做Theory of minds。到2006年的时候，MIT认知科学系的Saxe与Kanwisher（她是我一个项目合作者）发现人的大脑皮层有一个专门的区，用于感受、推理到别人的想法：我知道你在想什么、干什么。这是人工智能的重要部分。
说个通俗的例子，你可能听到过这样的社会新闻：某男能够同时与几个女朋友维持关系，而且不被对方发现，就是他那几个女朋友互相不知情。这其实很难做到，因为你一不小心就要暴露了。他需要记住跟谁说过什么谎话、做过或者答应过什么事。
这种人的这个脑皮层区一定是特别发达，而他的那些女朋友的这个区可能不那么发达。电影中的间谍需要特别训练这方面的“反侦察”能力，就是你尽量不让对方发现你的内心。这是极端状况。现实生活中，一般非隐私性的活动中，我们是不设防的，也就是“君子坦荡荡”。
不光是人有这个侦察与反侦察的能力，动物也有（见上图）。比如说这个鸟（图左），它藏果子的时候，会查看周围是否有其它鸟或者动物在那里看到它；如果有，它就不藏，它非要找到没人看它的时候和地方藏。这就是它在观察你，知道你知道什么。
图中是一个狐狸和水獭对峙的视频。水獭抓到鱼了以后，发现这个狐狸在岸上盯着它呢，它知道这个狐狸想抢它嘴里叼着的鱼。水獭就想办法把鱼藏起来，它把这个鱼藏到水底下，然后这个狐狸去找。这说明了动物之间互相知道对方在想什么。
小孩从一岁多的时候开始就有了这个意识。一个关键反应证据是：他会指东西给你看，你看到了、还是没看到的，他会知道。Felix Warneken现在在哈佛大学当心理学系的助理教授。他当博士生的时候做过一系列心理实验。一般一岁多的小孩能知道给你开门，小孩很乐意、主动去帮忙。
小孩很早就知道跟人进行配合，这就是人机交互。你把这个小孩看成一个机器人的话，你要设计一个机器人，就是希望它知道看你想干什么，这是人工智能的一个核心表现。
尽管人工智能和认知科学，以及最近机器人领域的人都对这个问题感兴趣，但是，大家以前还都是嘴上、纸上谈兵，用的是一些toy examples作为例子来分析。要做真实世界的研究，就需要从计算机视觉入手。计算机视觉里面的人呢，又大部分都在忙着刷榜，一时半会还没意思到这是个问题。我的实验室就捷足先登，做了一些初步的探索，目前还在积极推进之中。
我们首先做一个简单的试验，如上图。这个人在厨房里，当前正在用微波炉。有一个摄像头在看着他，就跟监控一样，也可以是机器人的眼睛（图左）。首先能够看到他目前在看什么（图中），然后，转换视角，推算他目前看到了什么（图右）。
上面这个图是实验的视频的截图。假设机器人事先已经熟悉某个三维房间（图e），它在观察一个人在房间里面做事（图a）。为了方便理解，咱们就想象这是一个养老院或者医院病房，机器人需要知道这个人现在在干什么，看什么（图c）。它的输入仅仅是一个二维的视频（图a）。
它开始跟踪这个人的运动轨迹和眼睛注视的地方，显示在图e的那些轨迹和图f的行为分类。然后，图d（右上角）是它估算出来的，这个人应该在看什么的图片。也就是，它把它附体到这个人身上，来感知。这个结果与图b对比，非常吻合。图b是这个人带一个眼镜，眼镜有一个小摄像头记录下来的，他确实在看的东西。这个实验结果是魏平博士提供的，他是西交大前校长郑南宁老师那里的一个青年教师，博士期间在我实验室访问，后来又回来进修。
这里面需要推测动作与物体的时空交互，动作随时间的转换，手眼协调。然后，进一步猜他下面干什么，意图等等。这个细节我不多讲了。
对这个人内心的状态，也可以用一个STC-AOG和STC-PG来表达的，见下图，大致包含四部分。
一、时空因果的概率“与或图”，STC-AOG。它是这个人的一个总的知识，包含了所有的可能性，我待会儿会进一步阐述这个问题。 剩下的是他对当前时空的一个表达，是一个STC-PG解译图。此解译图包含三部分，图中表达为三个三角形，每个三角形也是一个STC-PG解译图。
二、当前的情景situation，由上图的蓝色三角形表示。当前的情况是什么，这也是一个解，表示视觉在0-t时间段之间对这个场景的理解的一个解译图。
三、意向与动作规划图，由上图的绿色三角形表示。这也是一个层次化的解译图，预判他下面还会做什么事情。
四、当前的注意力，由上图的红色三角形表示。描述他正在关注什么。
把这整个解译图放在一块，基本上代表着我们脑袋的过去、现在、未来的短暂时间内的状态。用一个统一的STC-PG和STC-AOG来解释。 这是一个层次的分解。 因为是Composition，它需要的样本就很少。
有人要说了，我的深度神经网络也有层次，还一百多层呢。我要说的是，你那一百多层其实就只有一层，对不对？因为你从特征做这个识别，中间的东西是什么你不知道，他不能去解释中间那些过程，只有最后一层输出物体类别。
上面说的这个表达，是机器人对某个人内心状态的一个估计，这个估计有一个后验概率，这个估计不是唯一的，存在不确定性。而且，它肯定不是真相。不同的人观察某个人，可能估计都不一样。
那么在一个机器与人共生共存的环境中，假设这个场景里有N个机器人或者人，这里面有很多N个“自我”minds。然后，每个人有对别人有一个估计，这就有N x（N-1）个minds表达。我知道你在想什么，你知道我在想什么，这至少是平方级的。你有一百个朋友的话，哪个朋友他脑袋里想什么你心里都有数。关系越近，理解也就越深，越准确。
当然，我们这里只是做一阶推理，在复杂、对抗的环境中，人们不得不用多阶的表达。当年司马懿和诸葛亮在祁山对峙时，诸葛亮比司马懿总是要多算一阶。所谓兵不厌诈，就是有时候我故意把一个错误信息传给你，《三国演义》中很多此类的精彩故事，比如周瑜打黄盖、蒋干盗书。
我用下面这个图来大致总结一下。两个人A与B或者一个人一个机器人，他们脑袋里面的表达模式。图中是一个嵌套的递归结构,每一个椭圆代表一个大脑的内心mind。
每个mind除了上面谈到的知识STC-AOG 和状态STC-PG，还包含了价值函数，就是价值观，和决策函数。价值观驱动动作，然后根据感知、行动去改变世界，这样因果就出来了。我后面再细谈这个问题。
最底下中间的那个椭圆代表真实世界（“上帝”的mind，真相只有TA知道，我们都不知道），上面中间的那个椭圆是共识。多个人的话就是社会共识。在感知基础上，大家形成一个统一的东西，共同理解，我们达成共识。
比如，大家一起吃饭，菜上来了，大家都看到这个菜是什么菜，如果没有共识那没法弄。比如，“指鹿为马”或者“皇帝的新装”，就是在这些minds之间出现了不一致的东西。这是所谓“认识论”里面的问题。以前，在大学学习认识论，老师讲得比较空泛，很难理解；现在你把表达写出来，一切都清楚了。这也是人工智能必须解决的问题。
我们要达成共识，共同的知识，然后在一个小的团体、大致社会达成共同的价值观。当有了共同价值观的时候，就有社会道德和伦理规范，这都可以推导出来了。俗话说，入乡随俗。当你加入一个新的团体或者社交群体，你可能先观察看看大家都是怎么做事说话的。机器人要与人共生共存 必须理解人的团体的社会道德和伦理规范。所以说，这个认识论是机器人发展的必经之道。乌鸦知道人类在干什么，它才能够利用这个在社会里生存。
那么如何达成共识呢？语言就是必要的形成共识的工具了。
第七节 语言通讯：沟通的认知基础
我要介绍的人工智能的第三个领域是语言、对话。最近我两次在视觉与语言结合的研讨会上做了报告，从我自己观察的角度来谈，视觉与语言是密不可分的。
人类的语言中枢是独特的，有趣的是它在运动规划区的附近。我们为什么要对话呢？语言的起源就是要把一个人脑袋（mind）的一个信息表达传给你一个人，这就包括上一节讲的知识、注意、意向计划，归纳为图中那三个三角形的表达。
希望通过对话形成共识，形成共同的任务规划，就是我们一致行动。所以，语言产生的基础是人要寻求合作。
动物之间就已经有丰富的交流的方式，很多借助于肢体语言。人的对话不一定用语言，手语、哑剧（pantomine）同样可以传递很多信息。
所以，在语言产生之前，人类就已经有了十分丰富的认知基础，也就是上一节谈的那些表达。没有这样的认知基础，语言是空洞的符号，对话也不可能发生。
发育心理学实验表明，12个月的小孩就可以知道去指东西，更小年龄就不会，但是很多动物永远达不到这个水平。举个例子，有人做了个实验。一群大猩猩坐在动物园里，一个猩猩妈妈带一个小猩猩，玩着玩着小猩猩跑不见了，然后这个妈妈去找。
周围一大堆闲着的猩猩坐在那里晒太阳，它们明明知道那个小猩猩去哪了。如果是人的话，我们就会热心地指那个小孩的方向，人天生是合作的，去帮助别人的，助人为乐，所以这是为什么我们人进化出来了。猩猩不会，猩猩不指，它们没有这个动机，它们脑袋与人相比一定是缺了一块。
人和动物相比，我们之所以能够比他们更高级，因为脑袋里有很多通信的认知构架（就像多层网络通讯协议）在大脑皮层里面，没有这些认知构架就没法通信。研究语言的人不去研究底下的认知构架，那是不会有很大出息的。下面这个图来源于人类学的研究的一个领军人物Michael Tomasello。
除了需要这个认知基础，语言的研究不能脱离了视觉对外部世界的感知、机器人运动的因果推理，否则语言就是无源之水、无本之木。这也就是为什么当前一些聊天机器人都在“扯白”。
我们先来看一个最基本的的过程：信息的一次发送。当某甲（sender）要发送一条消息给某乙（receiver），这是一个简单的通讯communication。这个通讯的数学模型是当年贝尔实验室香农Shannon1948年提出来的信息论。首先把它编码，因为这样送起来比较短，比较快；针对噪声通道，加些冗余码防错；然后解码，某乙就拿到了这个信息。见下图。
在这个通讯过程之中他有两个基本的假设。第一、这两边共享一个码本，否则你没法解码，这是一个基本假设。第二、就是我们有个共享的外部世界的知识在里面，我们都知道世界上正在发生什么什么事件，比如哪个股票明天要涨了，哪个地方要发生什么战争了等等。
我给你传过去的这个信息其实是一个解译图的片段（PG：parse graph）。这个解译图的片段对于我们物理世界的一个状态或者可能发生的状态的描述。这个状态也有可能就是我脑袋Mind里面的一个想法、感觉、流态（fluents）。比如，很多女人拿起电话，叫做“煲粥”，就在交流内心的一些经历和感受。
如果没有这个共同的外部世界，那我根本就不知道你在说什么。比如外国人聚在一起讲一个笑话，我们可能听不懂。我们中国人说“林黛玉”，那是非常丰富的一个文化符号，我们都明白谁是林黛玉，她的身世、情感、性格和价值观，就轮到外国人听不懂了。
Shannon的通讯理论只关心码本的建立（比如视频编解码）和通讯带宽（3G，4G，5G）。1948年提出信息论后，尽管有很多聪明人、数学根底很强的人进到这个领域，这个领域一直没有什么大的突破。为什么？因为他们忽视了几个更重大的认识论的问题，避而不谈：
- 甲应该要想一下：乙脑袋里面是否与甲有一个共同的世界模型？否则，解码之后，乙也不能领会里面的内容？或者会误解。那么我发这个信息的时候，措辞要尽量减少这样的误解。
- 甲还应该要想一下：为什么要发这个信息？乙是不是已经知道了，乙关不关注这个信息呢？乙爱不爱听呢？听后有什么反应？这一句话说出去有什么后果呢？
- 乙要想一下：我为什么要收这个信息呢？你发给我是什么意图？
这是在认知层面的，递归循环的认知，在编码之外。所以，通讯理论就只管发送，就像以前电报大楼的发报员，收钱发报，他们不管你发报的动机、内容和后果。
纵观人类语言，中国的象形文字实在了不起。所谓象形文字就完全是“明码通讯”。每个字就是外部世界的一个图片、你一看就明白了，不需要编解码。我觉得研究自然语言的人和研究视觉统计建模的人，都要好好看看中国的甲骨文，然后，所有的事情都清楚了。每个甲骨文字就是一张图，图是什么？代表的就是一个解译图的片段（fragment of parse graph）。
上面这个图是一个汉字的演变和关系图，从一本书叫做《汉字树》得来的。几年前，我到台湾访问，发现这本丛书，很有意思。这个图是从眼睛开始的一系列文字。
首先从具象的东西开始，这中间是一个眼睛，“目”字，把手搭在眼睛上面，孙悟空经常有这个动作，就是“看”（look）。
然后是会意，比如“省”，就是细看，明察秋毫，画一个很小的叶子在眼睛上面，指示说你看叶子里面的东西，表示你要细看。
然后开始表达抽象的概念，属性attribute、时空怎么表达，就是我们甲骨文里面，表示出发、终止，表示人的关系，人的脑袋状态，甚至表现伦理道德。就这样，一直推演开。
所以，搞视觉认知的，要理解物体功能就要追溯到石器时代去，搞语言的要追溯到语言起源。
下图是另一个例子：日、月、山、水、木；鸟、鸡、鱼、象、羊。下面彩色的图是我们实验室现在用计算机视觉技术从图像中得到的一些物体的表达图模型，其实就重新发明一些更具像的甲骨文。这项技术是由YiHong，司长长等博士做的无监督学习。他们的算法发现了代表鸟的有头、身子和脚、水波和水草等“类甲骨文”名词符号。这种视觉的表达模型是可解释explainable、直观的。
所以，从生成式模型的角度来看，语言就是视觉，视觉就是语言。
再来看看动词。考考你们，这是啥意思？第一个字，两只手，一根绳子，在拖地上一个东西，拿根绳子拽。第二个很简单，洗手。第三是关门。第四是援助的援字，一只手把另外一个人的手往上拉。第五也是两个手，一个手朝下一个手朝上，啥意思？我给你东西，你接受。第六是争夺的争，两个手往相反的方向抢。第七两个人在聊天。基本上，字已经表示了人和人之间的动作细节。
现在我的实验室里，计算机也能自动学出“类甲骨文”的动词的表达，见下图。我们学出来的这些两个人交互的动作包括：坐、玩手机、握手、人拉人等等。我们把这些动作模型分别叫做4DHOI（4D Human-Object Interaction）、4Dhoi（4D hand-object interaction）、4DHHI（4D Human-Human Interaction）。
我刚才说了名词和动词，还有很多其他的东西，我建议你们去研究一下，要建模型的话我们古代的甲骨文其实就是一个模型，他能够把我们世界上所有需要表达的东西都给你表达了，是一个完备了的语言模型。
我再举个复杂和抽象的例子，咱们古代人怎么定义伦理道德，非常的漂亮！
引言中谈到，大家担心机器人进入社会以后，是不是会危害人类生存，所以引发了很多讨论。有一次我参加一个DARPA内部会议，会议邀请了各界教授们讨论这个问题，他们来自社会伦理学、认知科学、人工智能等学科。大家莫衷一是。轮到我做报告，我就说，其实这个问题，中国古代人的智慧就已经想清楚了。
伦理道德的“德”字怎么定义的？什么叫道德？
道德规范是什么，它是个相对的定义，随着时间和人群而变化。我刚来美国的时候，美国社会不许堕胎、不许同性恋，现在都可以了。中国以前妇女都不许改嫁。甚至到几十年前，我在家乡都听说这样的规矩：如果一个妇女在路上，她的影子投到一个长老身上，那是大不敬，所以走路必须绕开，这就是一种社会规范。
中文这个“德”字你看左边是双人旁，双人旁其实不是两个人，双人旁在甲骨文画的是十字路口（见最右边那个图），十字路口就是说你是要做个选择，是个决策。你怎么选择？比如说一个老人倒在地上，你是扶他还是不扶他？这就是一个选择。贪不贪污、受不受贿这都是内心的一个选择。这个选择是你心里面做出的，所以下面有个心字。
那怎么判断你内心的选择符不符合道德呢？社会不可能把大量规则逐条列出来，一个汉字也没法表达那么多的内容吧。“德”字上面是一个十字，十字下面一个四，其实不是四，而是眼睛，十个眼睛看着你。就是由群众来评判的。这就相当于西方的陪审团，陪审团都是普通民众中挑选出来的（那是更进一层的法律规范了）。
他们如果觉得你做的事情能够接受就是道德，如果不接受那就是不道德。所以，你在做选择的时候，必须考虑周围人的看法，人家脑袋里会怎么想，才决定这个东西做不做。
所以，如果没有上一节讲的认知基础，也就是你如果不能推断别人的思想，那就无法知道道德伦理。研究机器人的一个很重要的一个问题是：机器要去做的事情它不知道该不该做。那么它首先想一下（就相当于棋盘推演simulation）：我如何做这个事情，人会有什么反应，如果反应好就做，如果反应不好就不做，就这么一个规则。以不变应万变。
那它怎么知道你怎么想的呢？它必须先了解你，你喜欢什么、厌恶什么。每个人都不一样，你在不同的群体里面，哪些话该说，哪些话不该说，大家心里都知道，这才是交互，你没有这方面知识你怎么交互呢？
所以我还是觉得我们古代的人很有智慧，比我们现在的人想的深刻的多，一个字就把一个问题说得很精辟。咱们现在大部分人不想问题，因为你不需要想问题了，大量媒体、广告到处都是，时时刻刻吸引你的眼球，你光看都看不过来，还想个什么呢！只要娱乐就好了。
现在，我们回到语言通讯、人与机器人对话的问题。下图就是我提出的一个认知模型。
两个人之间至少要表达五个脑袋minds：我知道的东西、你知道的东西、我知道你知道的东西、你知道我知道的东西、我们共同知道的东西。还有，对话的时候你的意图是什么等等诸多问题。具体我不讲那么多了。
最后，我想谈一点，语言与视觉更深层的联系、与数学中代数拓扑的联系。拓扑学是什么意思？就是说图象空间，语言空间，就是一个大集合，全集。我们的每个概念往往是它的一个子集，比如说，所有的图象是一个集合，一百万个象素就是一百万维空间，每张图像就是这百万维空间的一个点。
人脸是个概念，所有的人脸就是在这一百万维空间的一个子集，但是这个子集和其它个子集要发生关系，这个关系叫拓扑关系。计算机的人把它叫做语法，对应于代数拓扑。比如，头和脖子在肩膀上是合规的，概率很高。这个图像空间的结构其实就是语法，这个语法就是STC-AOG，时空因果的与或图。语法可导出“语言”，语言就是一个符合语法的句子的总的集合。
STC-AOG就是知识的总体表达，而我们看到的眼前每一个例子是由STC-AOG导出来的时空因果解译图STC-PG。计算机视觉用它，语言肯定用它，认知是它，机器人任务规划也是它。这就是一个统一的表达。
第八节 博弈伦理：获取、共享人类的价值观
机器人要与人交流，它必须懂得人类价值观。哲学和经济学里面有一个基本假设，认为一个理性的人（rational agent），他的行为和决策都由利益和价值驱动，总在追求自己的利益最大化。与此对应的是非理性的人。对于理性的人，你通过观察他的行为和选择，就可以反向推理、学习、估算他的价值观。我们暂时排除他有可能故意假装、迷惑我们的情况。
这个价值观我们把它表达为一个利益函数Utility function，用一个符号U表示。它通常包含两部分：
（1）Loss损失函数，或者Reward奖励函数；
（2）Cost消费函数。
就是说，你做一件事得到多少利益，花费多少成本。我们可以把这个利益函数定义在流态的（fluents）空间里面。我们每次行动，改变某些流态，从而在U定义的空间中向上走，也就是“升值”。由函数U对流态向量F求微分的话，就得到一个“场”。
复习一下高等数学，我们假设一个人在某个时期，他的价值取向不是矛盾的。比如，如果他认为A比B好，B比C好，然后C比A好，那就循环了，价值观就不自恰。这在场论中就是一个“漩涡”。一个处处“无旋”的场，就叫做一个保守场。其对于的价值观U就是一个势能函数。
所谓“人往高处走、水往低处流”说的是社会和物理的两个不同现象，本质完全一致。就是人和水都在按照各自的势能函数在运动！那么驱动人的势能函数是什么呢？
人与人的价值不同，就算同一个人，价值观也在改变。本文不讨论这些社会层面的价值观，我们指的是一些最基本的、常识性的、人类共同的价值观。比如说把房间收拾干净了，这是我们的共识。
上图是我做的一个简单的实验。我把几种不同的椅子、凳子放在我办公室（左图）和实验室（右图）。然后，我统计一下学生进来以后，他喜欢坐哪个椅子，实在不行可以坐地上。这样我就可以得到这些椅子的排序。A、B、C、D、E、F、G排个序，见上面的统计图。我观察了这些人的选择，就问：为什么这个椅子比那个椅子好？是什么好？这其实就反映了人的脑袋里面一个基本的价值函数。又说一遍：很普通的日常现象，蕴含深刻的道路。苹果落地不是这样吗?大家司空见惯了，就不去问这个问题了。
为了解答问题，我的两个博士生朱毅鑫和搞物理和图形学的蒋凡夫（他刚刚去Upenn宾州大学当助理教授），用图形学的物理人体模型模拟人的各种的姿势，然后计算出这些坐姿在这些椅子上的时候，身体几大部件的受力分布图。见下图，比如背部、臀部、头部受多少力。
下图中蓝色的直方图显示了六个身体部位的受力分别图。由此我们就可以推算出每个维度的价值函数。下面图中六条红色的曲线是负的价值函数，当人的坐姿使得各部位受力处于红线较低的值，就有较高的“价值”，也就是坐得“舒服”。当然每个人可能不一样，有的人腰疼必须坐硬板凳子有的人喜欢坐软沙发。这也是为什么，如果你观察到有些异样，可以推导这个人某地方可能受伤了。
读到这里，你不禁要问：这不是与物理的势能函数，如重力场，一样吗？对，就是一个道理。这也是在最后一节我将要说的：达尔文与牛顿的理论体系要统一。
这对我们是常识，但是机器人必须计算出很多这样的常识，TA需要设身处地为人着想，这个就不容易了。
叠衣服也是我们做的另外一个例子。如果我们把这个保守的势能函数可视化为一个地形图，那么你叠一个衣服的过程，就像走一条登山的路径。这个衣服我们原来搞乱了，它对应的状态在谷底，最后叠好了就等于上到山顶了。
每一步动作就有一个奖励reward。我根据你叠衣服的过程，把这山形状基本画出来，机器就知道叠衣服这个任务的本质是什么。你给它新的衣服，它也会叠了。机器人可以判断你的价值观。
最近大家谈论较多的是机器人下棋，特别是下围棋，的确刺激了国人的神经。下棋程序里面一个关键就是学习价值函数，就是每一个可能的棋局，它要有一个正确的价值判断。最近，各种游戏、和增强学习也比较火热。但这些研究都是在简单的符号空间里面玩。我实验室做的这两个例子是在真实世界，学习人的价值函数。
有了价值函数，在一个多人环境中，就有了竞争与合作，形成我们上一节谈到的社会规范、伦理道德。这些伦理、社会规范就是人群在竞争合作之中，受到外部物理环境与因果限制下，达成的暂时的准平衡态。每种平衡态不见得是一个固定的规则，要求大家做同样的规定动作，而是一种概率的“行为的语法”。规则其实就是语法。说到底，这还是一种概率的时空因果与或图STC-AOG的表达。
在社会进化过程中，由于某些边界条件的改变（如新的技术发明，像互联网、人工智能）或者是政策改变（如改革开放），打破了旧的平衡，社会急剧变化；然后，达成新的准平衡态。那么社会规范对应的是另一个时空因果与或图STC-AOG。你拿着一个准平衡态的STC-AOG模型去到另一个准平衡态生活，就出现所谓的“水土不服”现象。
谈到这里，我想顺便对比两大类学习方法。
一、归纳学习Inductive learning。我们通过观察大量数据样本，这些样本就是对某个时期、某个地域、某个人群达成的准平衡态的观察。也是我前面谈过的千年文化的形成与传承。归纳学习的结果就是一个时空因果的概率模型，我把它表达为STC-AOG。每个时空的动作是一个STC-PG，解译图。
二、演绎学习Deductive learning。这个东西文献中很少，也就是从价值函数（还有物理因果）出发，直接推导出这些准平衡态，在我看来，这也是一个STC-AOG。这就要求对研究的对象有深刻的、生成式的模型和理解。比如，诸葛亮到了祁山，先查看地形，知道自己的队伍、粮草情况，摸清楚对手司马懿的情况（包括性格）。然后，他脑袋里面推演，就知道怎么布局了。
人的学习往往是两者的结合。年轻的时候，归纳学习用得多一些，演绎学习往往是一种不成熟冲动，交点学费，但也可能发现了新天地。到了“五十而不惑”的时候，价值观成型了，价值观覆盖的空间也基本齐全了，那么基本上就用演绎学习。
AlphaGo先是通过归纳学习，学习人类大量棋局；然后，最近它就完全是演绎学习了。AlphaGo的棋局空间与人类生存的空间复杂度还是没法比的。而且，它不用考虑因果关系，一步棋下下去，那是确定的。人的每个动作的结果都有很多不确定因素，所以要困难得多。
第九节 机器人学：构建大任务平台
我在第四节谈到人工智能研究的认知构架，应该是小数据、大任务范式。机器人就是这么一个大任务的科研平台。它不仅要调度视觉识别、语言交流、认知推理等任务，还要执行大量的行动去改变环境。我就不介绍机械控制这些问题了，就用市面上提供的通用机器人平台。
前面介绍过，人和机器人要执行任务，把任务分解成一连串的动作，而每个动作都是要改变环境中的流态。
我把流态分作两大类：
- 物理流态（Physical Fluents）：如下图左边，刷漆、烧开水、拖地板、切菜。
- 社会流态（Social Fluents）：如下图右边，吃、喝、 追逐、搀扶，是改变自己内部生物状态、或者是与别人的关系。
当机器人重建了三维场景后（在谈视觉的时候提到了，这其实是一个与任务、功能推理的迭代生成的过程），它就带着功利和任务的眼光来看这个场景。如下图所示，哪个地方可以站，哪个地方可以坐，哪个地方可以倒水等等。下面图中亮的地方表示可以执行某个动作。这些图在机器人规划中又叫做Affordance Map。意思是：这个场景可以给你提供什么？
有了这些单个基本任务的地图，机器人就可以做任务的规划。这个规划本身就是一个层次化的表达。文献中有多种方法，我还是把它统一称作一种STC-PG。这个过程，其实相当复杂，因为它一边做，一边还要不断看和更新场景的模型。因为我前面介绍过，对环境三维形状的计算精度是根据任务需要来决定的，也就是Task-Centered视觉表达。
这个动作计划的过程还要考虑因果、考虑到场景中别人的反应。考虑的东西越多，它就越成熟，做事就得体、不莽莽撞撞。
我一开始讲到的那个机器人竞赛，这些感知和规划的任务其实都交给了一群在后台遥控的人。
下面，我就简单介绍几个我实验室得到的初步演示结果，后台没有遥控的人。我实验室用的是一个通用的Baxter机器人，配上一个万向移动的底座和两个抓手（grippers），还有一些传感器、摄像头等。两个抓手是不同的，左手力道大，右手灵活。很有意思的是，如果你观察过龙虾等动物，它的两个钳子也是不同的，一个用来夹碎、一个是锯齿状的。
下图是一个博士生舒天民教会了机器人几种社交动作，比如握手。握手看似平常，其实非常微妙。但你走过去跟一个人握手的过程中，你其实需要多次判断对方的意图；否则，会出现尴尬局面。舒的论文在美国这边媒体都报道过。
下面这个组图是机器人完成一个综合的任务。首先它听到有人去敲门，推断有人要进来，它就去开门。其次，它看到这个人手上拿个蛋糕盒子，双手被占了，所以需要帮助。通过对话，它知道对方要把蛋糕放到冰箱里面，所以它就去帮人开冰箱的门（上右图）。这个人坐下来后，他有一个动作是抓可乐罐，摇了摇，放下来。它必须推断这个人要喝水，而可乐罐是空的（不可见的流态）。假设它知道有可乐在冰箱，它后面就开冰箱门拿可乐，然后递给人。
当然，这个是受限环境，要能够把样的功能做成任意一个场景的话，那就基本能接近我们前面提到的可敬的乌鸦了。我们还在努力中！
第十节 机器学习：学习的极限和“停机问题”
前面谈的五个领域，属于各个层面上的“问题领域”，叫Domains。我们努力把这些问题放在一个框架中来思考，寻求一个统一的表达与算法。而最后要介绍的机器学习，是研究解决“方法领域”（Methods），研究如何去拟合、获取上面的那些知识。
打个比方，那五个领域就像是五种钉子，机器学习是研究锤子，希望去把那些钉子锤进去。深度学习就像一把比较好用的锤子。当然，五大领域里面的人也发明了很多锤子。只不过最近这几年深度学习这把锤子比较流行。
网上关于机器学习的讨论很多，我这里就提出一个基本问题，与大家探讨：学习的极限与“停机问题”。
大家都知道，计算机科学里面有一个著名的图灵停机Halting问题，就是判断图灵机在计算过程中是否会停下了。我提出一个学习的停机问题：学习应该是一个连续交流与通讯的过程，这个交流过程是基于我们的认知构架的。那么，在什么条件下，学习过程会终止呢？当学习过程终止了，系统也就达到了极限。比如，有的人早早就决定不学习了。
首先，到底什么是学习？
当前大家做的机器学习，其实是一个很狭义的定义，不代表整个的学习过程。见下图。 它就包含三步：
（1）你定义一个损失函数loss function 记作u，代表一个小任务，比如人脸识别，对了就奖励1，错了就是-1。
（2）你选择一个模型，比如一个10-层的神经网络，它带有几亿个参数theta，需要通过数据来拟合。
（3）你拿到大量数据，这里假设有人给你准备了标注的数据，然后就开始拟合参数了。
这个过程没有因果，没有机器人行动，是纯粹的、被动的统计学习。目前那些做视觉识别和语音识别都是这一类。
其实真正的学习是一个交互的过程。 就像孔子与学生的对话，我们教学生也是这样一个过程。 学生可以问老师，老师问学生，共同思考，是一种平等交流，而不是通过大量题海、填鸭式的训练。坦白说，我虽然是教授，现在就常常从我的博士生那里学到新知识。
这个学习过程是建立在认知构架之上的（第六节讲过的构架）。我把这种广义的学习称作通讯学习Communicative Learning，见下图。
这个图里面是两个人A与B的交流，一个是老师，一个是学生，完全是对等的结构，体现了教与学是一个平等的互动过程。每个椭圆代表一个脑袋mind，它包含了三大块：知识theta、决策函数pi、价值函数mu。最底下的那个椭圆代表物理世界，也就是“上帝”脑袋里面知道的东西。上面中间的那个椭圆代表双方达成的共识。
这个通讯学习的构架里面，就包含了大量的学习模式，包括以下七种学习模式（每种学习模式其实对应与图中的某个或者几个箭头），这里面还有很多模式可以开发出来。
- 被动统计学习passive statistical learning：上面刚刚谈到的、当前最流行的学习模式，用大数据拟合模型。
- 主动学习active learning：学生可以问老师主动要数据，这个在机器学习里面也流行过。
- 算法教学algorithmic teaching：老师主动跟踪学生的进展和能力，然后，设计例子来帮你学。这是成本比较高的、理想的优秀教师的教学方式。
- 演示学习learning from demonstration：这是机器人学科里面常用的，就是手把手叫机器人做动作。一个变种是模仿学习immitation learning。
- 感知因果学习perceptual causality：这是我发明的一种，就是通过观察别人行为的因果，而不需要去做实验验证，学习出来的因果模型，这在人类认知中十分普遍。
- 因果学习causal learning：通过动手实验， 控制其它变量， 而得到更可靠的因果模型， 科学实验往往属于这一类。
- 增强学习reinforcement learning：就是去学习决策函数与价值函数的一种方法。
我在第一节谈到过，深度学习只是这个广义学习构架里面很小的一部分，而学习又是人工智能里面一个领域。所以，把深度学习等同于人工智能，真的是坐井观天、以管窥豹。
其次，学习的极限是什么？停机条件是什么？
对于被动的统计学习，文献中有很多关于样本数量或者错误率的上限。这里我所说的学习的极限就远远超越了那些定义。我是指这个广义的学习过程能否收敛？收敛到哪？学习的停机问题，就是这个学习过程怎么终止的问题。就这些问题，我和吴英年正在写一个综述文章。
我们学习、谈话的过程，其实就是某种信息在这些椭圆之间流动的过程。那么影响这个流动的因素就很多，我列举几条如下。
（1）教与学的动机：老师要去交学生一个知识、决策、价值，首先他必须确认自己知道、而学生不知道这个事。同理，学生去问老师，他也必须意识到自己不知道，而这个老师知道。那么，一个关键是，双方对自己和对方有一个准确的估计。
（2）教与学的方法：如果老师准确知道学生的进度，就可以准确地提供新知识，而非重复。这在algorithmic learning和perceptual causality里面很明显。
（3）智商问题：如何去测量一个机器的智商？很多动物，有些概念你怎么教都教不会。
（4）价值函数：如果你对某些知识不感兴趣，那肯定不想学。价值观相左的人，那根本都无法交流，更别谈相互倾听、学习了。比如微信群里面有的人就待不了，退群了，因为他跟你不一样，收敛不到一起去，最后同一个群的人收敛到一起去了，互相增强。这在某种程度上造成了社会的分裂。
这个学习条件的设定条件不同，人们学习肯定不会收敛到同一个地方。中国14亿人，有14亿个不同的脑模型，这14亿人中间，局部又有一些共识，也就是共享的模型。
我说的停机问题，就是这个动态过程中所达成的各种平衡态。
第十一节 总结：智能科学 --- 牛顿与达尔文理论体系的统一
到此，我摘要介绍了人工智能这六大领域的一些前沿问题，希望帮助大家看到一个大致的轮廓与脉络，在我眼中，它们在一个共同的认知构架下正在走向统一。其中有很多激动人心的前沿课题，等待年轻人去探索。
那么人工智能这六大领域、或者叫“战国六雄”，如何从当前闹哄哄的工程实践，成为一门成熟的科学体系呢？从人工智能Artificial Intelligence变成智能科学Science of Intelligence，或者叫Intelligence Science，这个统一的科学体系应该是什么？
什么叫科学？物理学是迄今为止发展最为完善的一门科学，我们可以借鉴物理学发展的历史。我自己特别喜欢物理学，1986年报考中科大的时候，我填写的志愿就是近代物理（4系）。填完志愿以后，我就回乡下去了。我哥哥当时是市里的干部，他去高中查看我的志愿，一看报的是物理，只怕将来不好找工作，他就给我改报计算机。当时我们都没见过计算机，他也没跟我商量，所以我是误打误撞进了这个新兴的专业，但心里总是念念不忘物理学之美。
等到开学，上《力学概论》的课，教材是当时常务副校长夫妇写的，我这里就不提名字了，大家都知道，这是科大那一代人心中永恒的记忆。翻开书的第一页，我就被绪论的文字震撼了。下面是一个截图，划了重点两句话，讨论如下。
（1）物理学的发展就是一部追求物理世界的统一的历史。第一次大的统一就是牛顿的经典力学， 通过万有引力把天界星体运动与世俗的看似复杂的物体运动做了一个统一的解释。形成一个科学的体系，从此也坚定了大家的信念：“物理世界存在着完整的因果链条”。
物理学的责任就是寻找支配自然各种现象的统一的力。
这完全是一个信念，你相信了，就为此努力！自牛顿以来，300多年了，物理学家还在奋斗，逐步发现了一个美妙的宇宙模型。
相比于物理学，可叹的是，人工智能的研究，到目前为止，极少关注这个科学的问题。顶级的工程学院也不教这个事情，大家忙着教一些技能。解决一些小问题，日子就能过得红红火火。80年代有些知名教授公开讲智能现象那么复杂，根本不可能有统一的解释，更可能是“a bag of tricks”一麻袋的诡计。有一些“兵来将挡、水来土掩”的工程法则就行了。这当然是肤浅和短视的。
我的博士导师Mumford1980年代从纯数学转来学习、研究人工智能，他的理想是为智能构建一个数学体系（mathematics of intelligence）。以他的身份做这种转变是极其不容易的（他有很多吓人的头衔，包括菲尔兹奖、麦克阿瑟天才奖、国际数学家协会主席、美国国家科学勋章）， 而我到目前还没有见过第二个这么转型的大家。
1991年我读完大学，申请研究生院的个人陈述（Statement of Purpose）中就懵懵懂懂地提出要探索这样一种统一框架。当时也没有互联网，我也没有听说过Mumford。记得当时科大计算机系刚刚有了第一台激光打印机，替代针式打印。我买了两包“佛子岭”香烟给管机房的师兄，让他一定要帮我把这三页纸的个人陈述好好排版、打印出来！结果，大部分学校都拒绝了我的申请，而我导师把我录取到哈佛读博士。同一年， 科大计算机系一个师弟吴英年被录取到哈佛统计学读博，我们就成了室友。他对物理和统计的理解十分深刻，过去25年我们一直在一起合作。现在回头看，人生何其幸哉！
（2）物理学把生物的意志排除在研究之外，而这正好是智能科学要研究的对象。智能科学要研究的是一个物理与生物混合的复杂系统。智能作为一种现象，就表现在个体与自然、社会群体的相互作用和行为过程中。我个人相信这些行为和现象必然有统一的力、相互作用、基本元素来描述。其实这些概念对我们搞计算机视觉的人来说一点也不陌生。我们的模型与物理模型是完全相通的，当你有一个概率分布，你就有了“势能函数”，就有了各种“相互作用”， 然后就有了各种“场”与“力”。
这些问题放在以前是没有数据来做研究的，就像爱因斯坦讲的“…不过是一个大胆的奢望，一个哲学学派成问题的理想而已”。而现在可以了，我前面已经给出了一些例子： 砸核桃、坐椅子、叠衣服。我们可以从数据中推算各种相互作用的力，用于解释人的各种行为。最近，我有两个学生谢丹和舒天民就用“社会的力和场”来解释人的相互作用， 舒还拿了2017年国际认知学会的一个“计算建模奖”。 我们以后会写文章介绍这方面的工作。
智能科学的复杂之处在于：
（1）物理学面对的是一个客观的世界，当这个客观世界映射到每个人脑中， 形成一个主观与客观融合的世界，也就是每个人脑中的模型（这是统计中贝叶斯学派观点）。这个模型又被映射到别人脑袋之中。每个脑Mind里面包含了上百个他人的模型的估计。 由这些模型来驱动人的运动、行为。
（2）物理学可以把各种现象隔离出来研究，而我们一张图像就包含大量的模式， 人的一个简单动作后面包含了很复杂的心理活动，很难隔离开。况且，当前以大数据集为依据的“深度学习”学派、“刷榜派”非常流行，你要把一个小问题单独拿出来研究，那在他们复杂数据集里面是讨不到什么便宜的。文章送到他们手上，他们就“强烈拒绝”，要求你到他们数据集上跑结果。这批人缺乏科学的思维和素养。呜呼哀哉！
回到前面乌鸦的例子，我在第四节讨论到，我们研究的物理与生物系统有两个基本前提：
一、智能物种与生俱来的任务与价值链条。这是生物进化的“刚需”，动物的行为都是被各种任务驱动的，任务由价值函数决定，而后者是进化论中的phenotype landscape，通俗地说就是进化的适者生存。达尔文进化论中提出来进化这个概念，但没有给出数学描述。后来大家发现，基因突变其实就是物种在这个进化的、大时间尺度上的价值函数中的行动action。我前面那个叠衣服的价值函数地形图，就是从生物学借来的。
二、物理环境客观的现实与因果链条。这就是自然尺度下的物理世界与因果链条，也就是牛顿力学的东西。
说到底，人工智能要变成智能科学，它本质上必将是达尔文与牛顿这两个理论体系的统一。
2016年我到牛津大学开项目合作会，顺便参观了伦敦的Westminster Abbey大教堂。 让我惊讶的是：牛顿（1642-1727）与达尔文（1809-1882）两人的墓穴相距也就2-3米远。站在那个地点，我当时十分感慨。 这两个人可以说是彻底改变人类世界观的、最伟大的科学巨人，但是他们伟大的理论体系和思想的统一，还要等多久呢？
这篇长文的成稿正好是深秋，让我想起唐代诗人刘禹锡的《秋词》，很能说明科研的一种境界，与大家共赏：
“自古逢秋悲寂寥，我言秋日胜春朝。
晴空一鹤排云上，便引诗情到碧霄。”
附录
中科院自动化研究所举办的《人工智能前沿讲习班—人机交互》报告的互动记录（修改整理版）。
主持人： 王蕴红教授介绍辞（多谢溢美之词，在此省略）。
朱 开场白：
感谢谭铁牛老师多次关照和王蕴红老师的盛情邀请。今天是星期天，非常不好意思，耽误大家休息时间。我知道大家平时都很忙，你们坚持听到最后一讲，非常不容易。所以，我给你们带来一点干货，作为“精神补偿”。
今天的讲座是个命题作文，王老师要我谈人机交互。到底什么是人机交互，它要解决哪些问题？我就花了一周时间整理了一个比较长的讲座，给大家介绍人工智能的发展，和人机交互的体系结构。这个问题非常大，而且研究工作刚刚起步，大家需要把很多问题放在一起看、才能看出大致的轮廓。我给大家提一个思路，启发大家思考，我并不想直接给出一个解答方法。那样的话就剥夺了你们思考的空间和权利。
2017年初我发表过一篇谈“学术人生”的文章，讲到做学问的一个理想境界就是“清风明月”，也就是夜深人静的时候，你去科学前沿探索真理。今天的讲座，希望把大家带到这么一个空旷的地方，去领略一番。
报告后的提问互动：
提问一：朱老师，机器怎么通过学习让它产生自我意识。刚才您演示的那个机器人，门口有个人他要进来，Ta怎么知道自己后退把路给让出来？
朱：自我意识这个问题非常重要。我先简要介绍一下背景，再回答你的问题。
自我意识（self-awareness，consciousness）在心理学领域争议很大，以至于认知学会一度不鼓励大家去谈这个问题，这个方向的人多年拿不到研究经费。人工智能里面有少数人在谈，但是，还不落地。自我意识包括几点：
（1）感知体验。我们花钱去看电影、坐过山车、旅游，其实买的就是一种体验。这种体验是一种比较低层次的自我意识，形成一种表达（可以是我上面讲到的解译图）。 事后你也可以回味。
（2）运动体验。我们虽然有镜子，可是除了舞蹈人员，大家并没有看到自己的行为动作。但是， 我们对自己的体态和动作是有认知的。我们时刻知道我们的体态和三维动作。比如，心理学实验，把你和一群人（熟悉和不熟悉的都有）的动作步态用几个关节点做运动捕捉，记录下来，然后，就把这些点放给你看，你只看到点的运动，看不到其它信息。你认出哪个人是你自己的比率高于认出别人，而且对视角不那么敏感。所以，我们通过感知和运动在共同建立一个自我的三维模型。这两者是互通的，往往得益于镜像神经元（mirror neurons）。这是内部表达的一个关键转换机制。
机器人在这方面就比较容易实现，它有自己的三维模型，关节有传感器，又有Visualodometry， 可随时更新自己在场景中的三维位置和形态。这一点不难。
（3）自知之明。中国有个俗语叫做“人贵有自知之明”。换句话说，一般人很难有自知之明。对自己能力的认识，不要手高眼低、或者眼高手低。而且这种认识是要随时更新的。比如，喝酒后不能开车，灯光暗的时候我的物体识别能力就不那么强，就是你对自己能力变化有一个判断。我们每天能力可能都不一样其实，这个相当复杂了。
比如，机器人进到日本福岛救灾场景，核辐射随时就在损害机器人的各种能力。突然，哪一条线路不通了，一个关节运动受限了，一块内存被破坏了。它必须自己知道，而后重新调整自己的任务规划。目前人工智能要做到这一点，非常难。
刚才说的人进来、机器人知道往后退，那就是一个协调动作的规划。你规划动作、首先要知道对方是什么动作。比如，人与人握手就其实是非常复杂的互动过程。为了达成这个目标，你要在脑内做模拟simulate。
提问二：谢谢朱教授，感觉今天听到的都是我以前从来没有听过的东西。我有一个问题就是像机器人这种自我认识都很难，像您说的交互他还要去理解对方那个人的想法，这种信息他怎么来获取呢？也是通过学习还是？
朱：靠观察与实践。你看别人做事你就观察到，你就能够学到每个人都不一样的价值函数，你就了解到你周围的同事，比如你们共享一个办公室，或者观察你家庭里面的人，你跟他生活的时间越长，你就越来越多的知道他怎么想问题、怎么做事，然后你跟他在交互的过程中越来越默契了。除了观察，还有实践，就是去试探、考验对方。夫妻之间，刚结婚会吵架，之后越吵越少了、和谐了，价值观融合大致收敛了、或者能够互相容忍了。实在无法收敛，那就分道扬镳，到民政局办手续。这两种情况都是我说的“学习的停机问题”。大家之间不要再相互交流、学习了，要么心领神会、心照不宣；要么充耳不闻、形同陌路。
提问三：他也是通过他自己观察到，它里面建立一个图吗？一个解译图（parse graph）吗？
朱：在我看来是这样的。就是我必须把你脑袋里面的很多结构尽量重构出来，表达层面就是解译图，至于人脑如何在神经元层面存储这个解译图，我们不清楚。人脑肯定有类似的表达，我脑袋里面有你的表达后，我就可以装或者演你的对各种情况的反应。
文学作家创作的时候，他脑袋里面同时要装下几十、上百号人的模型和知识表达，那些人知道什么、什么时候知道的。读文科的人一般观察比较敏锐。表演艺术家在这方面能力肯定也特别强。
提问四：像我们刚接触机器学习，你有没有什么推荐的，因为现在大家都在追踪训练深度网络，有没有一个推荐的，就是概率模型还是什么东西，一个数学理论或者一个数学工具。
朱：我的想法是这样的，首先让大家端正思想，就是你想学，探索真理和未知。就是说在夜深人静的时候你探索真理，等你心境沉静下来，你自然就看到一些别人忽略的东西。不要让我推荐某个工具、代码、秘籍，拿来就用。我今天讲的东西都不是来源于某一个理论、工具，是融会贯通后的结果。
我反复告诫学生们，做科学研究不是过去那种到北京天桥看把戏，哪里热闹就往哪里钻。我以前也谈到过一个“路灯的隐喻”，科学研究就像在一个漆黑的夜晚找钥匙，大家喜欢聚在路灯底下找，但是很可能钥匙不在那个灯底下。
提问五：朱老师好，非常庆幸来听这个报告，我最后一个问题很简单。您说那几个时期，我想问一下秦朝到底什么时候能到？到秦朝的时候，数学的哪一块你认为，可能会被用做秦朝的武器或者最厉害的那个武器是什么。
朱：问得很好。什么时候会达到统一？这个事情中国有两个说法，都有道理。
一种说法叫做“望山跑死马”。你远远望见前面那个山快到了，你策马前行，可是马跑死都到不了，中间可能还有几条河拦住去路。那是我们对这个事情估计不足。
第二个说法是“远在天边，近在眼前”。 能不能到达，决定于你这边的人的智慧和行动。什么时候统一、谁来统一，这决定于我们自己努力了。春秋和战国时期，思想家是最多的，诸子百家全部都出来了，那是一个思想激烈碰撞的时代。我今天讲的这些东西其实都在我脑袋里面激烈的碰撞，我还有些问题想不通。
我们现在谈这个事情和框架，你觉得世界上有多少人在做？我的观察是：极少，也许一只手就可以数得过来。
你的第二个问题，如果要统一，那最厉害的数学工具是什么？我们要建立统一的知识表达：概率和逻辑要融合，和深度学习也要融合。我们看看物理学是如何统一的，他们里面各种模型（四大类的力与相互作用）必须融洽，然后解释各种现象。简单说我们需要搞清楚两点：
一、什么地方用什么模型？ 对比经典力学、电磁学、光学、统计物理、粒子物理等都有自己的现象、规律和使用范围。我们这边也类似，各种模型有它们的范围和基础，比如我们常常听说的，吉布斯模型往往就在高熵区，稀疏模型在低熵区，与或图语法用在中熵区。这一块除了我的实验室，世界上没有其他人研究。
二、这些模型之间如何转化？前面我讲了一个例子，我写了一篇关于隐式（马尔科夫场）与显式（稀疏）模型的统一与过渡的信息尺度的论文，投到CVPR会议，结果，三个评分是“（5）强烈拒绝；（5）强烈拒绝；（4）拒绝”。大家根本就没想这个问题，眼睛都巴巴地看着数据集、性能提升了多少。刷榜成了CVPR科研的重要范式。在某些人眼中，刷榜成了唯一方式。我以前是批判这个风气，后来一想，其实应该多鼓励。我对那些把大众带到沟里去的学术领军人物，以前是批评，现在我特别感激Ta们。这样我自己的学生才有更多时间去实现我们的思路。你们都一起涌过来踩踏、乱开乱挖，我都躲不开。我做研究喜欢清静，不去赶热闹，不去追求文章引用率这些指标。
王蕴红教授总结（整理）：今天朱教授的报告，大家可以感觉到两点。
一、纵横捭阖、举重若轻。纵论、横论整个人工智能六大领域很多深刻的题目，在很多层面上纵横交叉的线，他理得非常清楚、举重若轻，收发自如。非常幸运能听到这样的报告。
二、授人以渔而不是鱼。他讲的是如何去思考问题，如何去看世界，如何研究一些真正本质的东西。近几年深度学习被过多强调之后，有很多博士生还有一些研究者过于依赖工具，思考的能力被损坏了。其实研究的世界那么大，你一定要抬起头来看看，仰望星空。
鸣谢
感谢微软研究院郭百宁、华刚、代季峰等博士2016年9月在北京组织的研讨会。2017年6月汤晓鸥、王晓刚、林倞等教授邀请我在香港中文大学所作的报告。沈向洋博士在2017年7月西雅图组织的碧慧论坛。2017年9月在谭铁牛教授关照下、王蕴红教授在中科院自动化所举办的人工智能人机交互讲习班、并指派速记员和北航博士生刘松涛同学整理出报告的中文初稿。假若没有他们的耐心、催促、鼓励和协助，这篇中文报告是不可能产生的。报告中的部分图片由VCLA@UCLA实验室朱毅鑫、魏平、舒天民等人协助整理。
感谢中科大阮耀钟教授、杨志宏同学帮我找到那本珍藏的《力学概论》电子扫描版。其绪论被摘录在文中。我的思想受到这本书的启蒙。
感谢《视觉求索》公众号编辑部周少华、华刚、吴郢、罗杰波等同仁的协助。
感谢美国多家机构对文中提及研究的长期支持。
声明：本文限于纯属学术观点的争鸣，不针对任何组织和个人，切勿对号入座。本文仅代表个人观点、不代表机构立场。
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