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现在很多手机有聊天功能,不少人很喜欢玩这个游戏。你连续三次问手机:“今天吃的是什么?”第一次回答:蛋炒饭。第二次回答:嗯,蛋炒饭。第三次回答:这是我最喜欢吃的,我每天都吃,今天也不例外。 这就是一个简单的交互认知的例子。聊天总是在特定聊天语境下发生的,有独特的语义或结构,对同一个问题的回答是不确定的。人类是通过交互、记忆和计算获得认知的。我们可以对交互认知和计算认知给出一个简单的定义:计算认知是认知主体自身进行的,而交互认知则在两个或更多认知主体之间进行。计算认知利用数值计算、符号计算和多媒体数字化的处理变换演绎、推断和挖掘,是概念、判断、决策的形成过程,是对多感知的觉悟加深理解、发现价值,以获得新认知的过程。而交互认知的本质是协商和学习,如何听、说、看、感觉等等,这些行为之间有联系,它们都是交互认知的外在表现。或许可以这样认为,语言可以理解为是交互认知的语义标注,图像可以理解为对交互认知的情感标注,体感可称之为肢体语言,交互认知的度量可用情商或智商表示。 记忆认知和计算认知是无法取代交互认知的。但我们在人工智能发展的过程中,可能更多地关注了计算认知,忽略了交互认知。我建议进行人工智能研究的同仁,能够更多地关注交互认知领域。 那么交互认知研究的突破口在哪里呢?我认为,对话是最直接最便捷的交互形式,我们或许可以此为突破口进行创新。对话智能是几乎所有服务型机器人必备的功能,聊天所带来的亲和感不可或缺,是社会交流的“刚需”。 因此,交互认知可以从研发“互联网+对话机器人”开始。首先,不要太多的关注语义和语法,比如主、谓、宾、定、状、补之类,但要更多关注语境或语用。例如,我们要优先考虑交互的环境,强调沉浸感、交互感和构想感。其次,我们对话开头的语境往往具有不确定性,要利用缺省知识填补语境和语用知识,减少语境不确定性。同时,要关注交互认知环境中的选择性注意,要研究不确定性交互认知中的客观性、普遍性和积极意义,在不确定性中寻找基本确定性。再次,可以利用大数据,让机器人学习和挖掘聊天对象的身份、性格、兴趣话题、语用习惯等,让“生人”变“熟人”,提高机器人的智商和情感。 如果连浅层次的对话机器人的交互认知都做不好,自主研发的机器人不具备基本的语音交互、图像交互和体感交互功能,那服务机器人产业就跳不出同质化、玩具化、低端化的怪圈。 (李德毅,此文为中国工程院院士李德毅在2016年中国人工智能大会的演讲整理,编辑有删节。) (责任编辑：admin) |