深度學習雖火但不適合協作機器人

8月26日至27日，在中國科學技術協會、中國科學院的指導下，由中國人工智能學會發起主辦、中科院自動化研究所與CSDN共同承辦的2016中國人工智能大會（CCAI 2016）在北京遼寧大廈盛大召開，這也是本年度國內人工智能領域規模最大、規格最高的學術和技術盛會，對于我國人工智能領域的研究及應用發展有著極大的推進作用。大會由CSDN網站進行專題直播，并由百度開放云提供獨家視頻直播技術支持。
　　國際人工智能促進會（AAAI）主席、美國亞利桑那大學教授Rao Kambhapati參加了本次大會，在會上做了主題為《Planning Challenges in Human-Machine Collaboration》的演講，并接受CSDN記者專訪，分享了他從事人工智能研究的故事，討論了研究協作機器人的技術路線，并就中國學者在全球人工智能領域應當如何能夠有所作為給出了自己的建議。
　　
　　國際人工智能促進會（AAAI）主席、美國亞利桑那大學教授Rao Kambhapati
　　從事人工智能研究的兩個原因
　　之所以會從事人工智能技術的研究，Rao Kambhapati表示，主要基于如下兩個原因：
　　人類有三個比較終極的問題：人從哪里來？生命從哪里來？智慧從那里來？現在是在創造社會，也是需要去理解的一種方法，明白了創造它是從一定程度上理解它從哪里來，這是非常有意思的。
　　最開始接觸AI的時候是在研究認知技術、認知科學問題的時候，慢慢就轉到AI算法上，到現在又開始發散，算法只是解決其中一部分問題，后來需要解決其他，比如說交互情感的東西，覺得好像又回到大問題，應該是這樣一個最有趣的東西。
　　人機共存本質是協調而非替代
　　人類與機器人的關系，這是Rao Kambhapati在本次大會上的演講主題。他表示，人機共存的本質是協調而非替代，當下一提及機器人，人們馬上會想到替代人類的工作，其實機器人不可能替代像Uber或滴滴司機，應該是與人類協作，絕非替代人類。
　　人們可以將一些簡單、繁復的工作來交給協作機器人，而把自己從那些工作中解脫出來，去做更有意義的事情。機器人不可能替代我們的社會，但是我們會有一個新的模式，比如剛人類需要很好的家庭主婦。但機器人不是自動協作，還是需要挺懂人類的需要才知道自己該做什么，或是去照顧老人、孩子等，這是整個社會都需要共同完成的一件事情。
　　如何實現與AI互動是當下需要解決的難題
　　人機互動非常復雜，尤其是大量的人機互動。機器人應該可以理解人類意圖從而更好地為人類服務，這涉及到機器是否可以理解人類的情感發展，利用人類情感模式干預協調活動。傳統規劃要理解想要的結果，指定行動的模式、得到的目標、描述最初所處的狀態，會做出一些假設，設計行動的模式。
　　但是現在人機共存需要基于一些不完整人機模型進行規劃，其中就包括了一些決策，現在面臨的信息是不完整的，有時候會帶來一定的副作用，所以在這樣的一個規劃當中，不能預計人們會喜歡所開發出來的模型，就需要通過這樣不完整的模型進行學習。通常在一個規劃過程當中的模型，要學習起來實在太困難了，即便有很多的數據，所以必須要進行簡化，然后才能使用。
　　深度學習雖然很火，但并不適合協作機器人
　　現在深度學習非?；?，但Rao kambhapati表示，深度學習并不適合協作機器人。因為機器人最開始比較差，就像小孩一直會問很多的為什么，協作機器人也要問為什么，如果用深度學習來做協作機器人，就需要模型學出一個知識出來并告訴你，但沒有解釋為什么。我們人類，即使是小孩，學習的過程也不止是告訴這個結果，深度學習沒有能夠完全模擬這個人類學習過程，這是一個比較大的問題。我們兩在一起工作，你不能只告訴我結果是什么，還要告訴我原因，不然我不會信任你，在這個人和機器人協作的場合，這種信任很重要?，F在的不信任，是由于只出結果不給過程，應該是比較大的問題。
　　中國學者的研究領域有點窄
　　在談到中國目前處于全球AI領域的水平時，Rao kambhapati說，他目前擔任AAAI主席和IJCAI 2016的程序主席，非常重視中國的研究學者，也比較認可中國學者的研究成果。但他同時認為，中國學者的研究領域有點窄——基本都在研究機器學習。
　　作為一個研究者，Rao kambhapati更希望看到中國這個大國能夠聚集更多的力量在更廣泛的、有價值的研究領域研究領域，如認知科學、推理等方面。他提醒說，現在不少企業忙于利用深度學習的東西，希望中國的學者可以把目光放長遠一些。因為企業把深度學習的潛力榨干之后，還是需要使用更多的其他方法，所以下一步該做什么，是需要提前考慮的。
　　Rao kambhapati還補充說，自己之所以會參加CCAI大會，很大一部分原因就是想了解中國學者正在研究的東西，因為他在此前參加的活動中很少看到有中國學者參與。他表示，希望中國學者更多地參與到AI的活動當中——不止是寫一些學術論文，而是相互交流、分享。
　　對于那些希望從事AI領域的研究的中國年輕人，Rao kambhapati深化了自己的建議：
　　從事AI領域的研究并非僅通過寫文章來實現自身價值，更多的是要如何去實現自己的想法，也就是實際地動起來。你可能并沒有發表過什么論文，但你有獨特的想法，一樣可以融入到很高的圈子當中。
　　在寫論文前，你也需要有很好的想法，擁有一些獨特的東西同樣可以讓你的文章進入到第一梯隊中。
　　Rao kambhapati表示，他給學生的建議就是要學會平衡個人想法與寫論文，他自己也很少花時間去寫文章，更多的是通過一些獨特的東西讓大家熟知