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莫斯科不相信眼泪

 
 
 

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探索“认知计算机”  

2007-03-10 15:55:21|  分类: 装备科技C |  标签: |举报 |字号 订阅

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  计算机,这个我们创造出来的怪物,从它一出现,就让我们又喜又忧。生活中,我们所做的几乎每件事都离不开它。从打手机到从自动取款机取款,再到使用自动防抱死刹车系统,更不用说实际使用你的个人计算机。在军事方面也同样如此,看一看美国“网络中心战”的未来构想,你就会深刻了解这一点。

  但是,计算机在给我们带来方便的同时,也给我们制造了许多麻烦。想象一下你自己的个人计算机吧,它崩溃了,一连串的错误信息提示简直让你发狂。更要命的是,你刚刚费了很大力气修复的计算机,今天同一故障再次导致它崩溃,你不知道明天这一故障是不是还会导致你的机器崩溃。

  今天的计算机是个无知的家伙,它不仅没法运用自己过去的经验或者根据你的需要来调整自己,它甚至不知道你的存在。不仅如此,计算机还非常的复杂,需要用深奥的专业技术来调试排错,花费在维持这些机器运转的人力和物力简直让人无法忍受。

为了解决上述问题,现在的计算机专家们正在为我们研制具有学习功能的计算机——认知计算机。

界定能力


  我们的计算机系统必须更能自己维护自己,使我们不必动用许多人去调试和维护它们的运行。它们要能够随着时间的积累了解它们的环境,以便在经历攻击或者发生故障而恢复过来之后,在遇到同样的攻击或故障时具有免疫能力。它们要能够适应自己的用户,对用户的任务和优先次序反应敏锐。而且未来计算机必须能做一些推理,在遇到没有明确编程的新情况时能自行处理而不是停下来。

  为此,我们必须使计算机具有我们通常称为的“认知”能力(认知一般定义为获得知识和运用知识作判断,并且一般指进行推理的能力)。不仅如此,一个认知计算系统还需要有记忆其经验并在需要的时候准确地回忆起来的丰富语义途径。它需要其数据输入设备远远不只是输入原始的数据流,相反,这些输入设备必须更像人类那样具有主动性的知觉系统。此外,一个认知系统还需要能够交流,接受别人自然表达的引导。当然,无论其推理如何巧妙,如果不能学习,这样的系统至少说是愚蠢的系统,甚至根本就不能生存下来。

  推理、学习、感知、记忆以及利用经验和自然交流,这些将是未来计算机所要具备的基本要素。当然这些要素需要综合为一个协调的整体,因为只有当它们有机地融合在一起时我们才能够得到一个真正的智能系统。

  那么,你可以想象一下,一个真正了解自己在做什么的认知网络,能够根据以往的经验和网络管理员的高级建议发现攻击(这种攻击行动使网站服务器充斥大量要求回复的信息,消耗网络带宽或系统资源)的预兆,从而预先建立防护措施以避免网络出现故障。同样,一个智能型的无线电台,能够运用过去在弱信号接收区的经验,在你的车辆进入可能失去信号的区域之前发出警告,并建议你在失去连接之前完成信号发送。或者,一个设计周全的指挥控制系统,能够了解上一班操作者所做的工作,从而确保新的操作者不必浪费时间重新开始和不必作任何不可靠的假设,从而避免可能发生的严重错误。

  这些新型的能力使人想起人类熟练的助手所具有的能力。人类助手适应于他们主人的风格和偏好,他们能理解任务并积极运行,能可靠地接受指导,并运用经验常识来即时规划和再规划。

实现途径


  2003年,美国国防部国防先期研究计划局信息处理技术办公室(IPTO)就开始致力于称之为“持久人格化认知助手”的计划,以应对认知计算机这一重大挑战。这里叙述一下IPTO办公室是如何计划以及将采取的具体实际步骤。

  IPTO办公室首先将制定一系列核心技术计划。比如说,开发所谓“现实世界”学习的技术,即建立模拟人类实际学习方法的学习算法。IPTO办公室拟采用的其他核心技术构想还有很多,这些技术构想包括很多方面,比如说,基于现实世界推理、自然语言和多种方式交流以及情景记忆(对个人亲身经历的记忆)的建立和应用等,以便计算机能够记住并参照过去的经验进行自我意识反映以及感知和认知的综合等等。

  其次,建立将这些能力紧密地综合为一个整体的具体计划。例如,在过去的15年中,IPTO办公室在机器学习的研究方面取得了很大的成功,但其主要成果都是在狭窄领域中的孤立学习,一点也不象我们人类每天进行的学习。人类的学习重视已知的东西、从有经验者那里得到的建议、富于思想的反映、有目的的实验及其他的输入信息。机器学习还需要与推理和感知紧密地联系起来,这是我们面临的更大挑战之一。

  研制认知系统必须在“系统”上下功夫。目前IPTO办公室正在寻求建立体系结构的有效办法,这种体系结构将为这些要素之间的高度综合并具有我们在自然系统中所看到的那种灵活性和实用性提供载体。一支成功的军队关键在于协同行动,多个认知系统的协同比单一认知系统的作用大。未来的联合协同将既包括机器人也包括人类,因此,认知系统必须能够由人类进行管理,而且必须负责地和值得信任地运行。IPTO办公室已计划研究这一领域的许多重要问题,并统称为“合作认知”。

  再者,设想一个由大量要素构成的系统,每个要素都非常简单,例如一大群蜜蜂,如果正确地组织起来的话,这个集体能显示出具有相当智能的行为。我们可以通过某种方式从局部有限的要素获得整体的智能。如果你熟悉美国著名科幻小说作家奥森•斯科特•卡特的“安德”(Ender)系列,你将对这里提及的智能有一个感性的认识。在那部科幻小说中,卡特探索了与人类竞争的一种外星智慧生物——虫族,一种以共同活动行为为特征的“蜂群智慧”。合作认知将是一个发展前景光明的新领域。

  最后,对于IPTO办公室的发展战略来说,一个非常关键的因素是:IPTO办公室新的认知工作日程需要与计算机科学更传统的工作相结合。尽管目前工作的重点在认知部分,但有些最重要的计划是关于较为常规形式的计算。真正成功的契机在于将认知与传统计算两方面联系起来。这里有两件事要做:第一,将某些核心技术开发的重点放在使认知算法最为有效的新型体系结构的硬件和软件上;第二,应用新开发的认知信息处理技术,改进较为常规的计算系统。这些将有助于提供更好的系统安全、更快速的系统配置、自诊断和维护,以及通过学习逐步增强的功能。

  这实际上就是IPTO办公室的终极目标。认知计算的重要进展使全新种类的计算机器能够自我维护并随着时间的积累逐步增强性能,能够自主管理可靠地运行,从而能够支持美国军方像“网络中心战”这样的未来构想。

技术挑战


  如上所述,一种认知系统必须具有推理的能力。毕竟,认知的核心离不开知识和知识的运用。长期以来,人们在探索进行各种推理的人工智能和能作某些非常复杂事情的推理系统方面,已做了相当的研究工作。但是,目前似乎仍然令人莫测高深的是人类基于个人经验和合理假设进行推理的能力,这似乎是我们大多数人大多数时间推理的方式。我们需要在主要以经验为基础的表达和推理方面探索一些新的方法。我们需要找到一些新的方法使认知系统即使不能达到定量推理的程度,也要接近于近似合理的定性推理的程度。

  从另一方面来说,如果我们要将认知计算机作为自己的助手,就需要重视它们在运行时的情绪和情感。如何培养认知计算机的情感是重要的有待研究的问题。

  学习是我们面对的最重要的问题之一。如上所述,不能学习的系统终究要被认为是愚蠢的系统。要取得成功,我们需要系统能够记住其所在位置和所见所闻,并随着时间的积累提高自己的能力。我们因此需要更好地了解如何使系统从阅读、试验、实践和观察中学习。

  最后,评估和度量对我们的认知活动来说至关重要。50多年前,爱伦•图灵首次提出测定机器是否具有人工智能的方法,他设想在一个封闭的小屋里有两间房,一间房中是人,一间是机器,屋外一个人向两房内的实体提出各种问题,根据回答,判断两间房中谁是机器谁是人,如果无法判断,则证明机器人具有人的智能。从某种意义上说,这仍然是对复杂、综合、多面性的认知系统设计评估方法的唯一半严肃的尝试。但这个测试现在看来过于简单化,完全不适合我们的需要。在今后几年间,IPTO办公室将提出测试认知系统的更好方法。

结束语


  认知信息处理技术将会引发一场计算革命,其影响不亚于机器自动化本身的影响。虽然在研究的道路上,我们会面临令人生畏的挑战,在许多关键性领域,我们甚至不知道从何开始。但如果我们成功了,我们将最终打败横在我们和未来世界之间的怪物——计算机。
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