[转]从人工智能到统计机器学习

今天一天收获颇丰，我在微软亚洲研究院访问时的老板，机器学习领域的大牛，李航研究员来工大讲学了，错过了上次与其直接交流的机会（上次他来时，我恰好去韩国开会），这次可坚决不能放过。于是，一大早我就去了教室，结果还记错了时间，早到了半小时，呵呵

不过我认为绝对不虚此行，大牛就是大牛，谈古论今，旁征博引，整个上午的讲座充满了趣味性，将人工智能进行了系统的回顾和展望，并focus到统计机器学习，这个目前人工智能领域最热门的话题上来。

他首先根据自己的经验，给AI一个工程化的定义，就是机器能够类似于人的能力和行动，在给定输入的条件下，输出一个结果。最典型的例子就是TuringTest。因此说AI更偏向于工程，而非科学（数学化的自然）。

另外，他提到的KarlPopper's的Refutability（反证不可能）哲学思想很有意思，大概意思是说，如果一个命题没法证反，比如社会学，历史学等，就没有研究的意义了。此人在西方很出名，但是由于他批判马克思主义反证不可能，所以被共产党封杀也很正常了，呵呵

三种AI实现的方法：

1）CognitiveScience，通过自省的方法实现AI，这个基本上很难，因为人毕竟很渺小，大多数的东西，只知其然，不知其所以然，也就是说必要条件可知，但是充分条件很难知道了。

2）PhysicalScience，通过研究人脑的物理现象，如脑电流等实现AI，这就更困难了，就像我们如果想要弄清楚CPU的工作机理，只通过测量CPU的电流，电压等参数一样，基本不可实现。

3）Simulation方法，以目前人们的认识来看，就剩下这样一种相对可能的方法了，说其相对可能，是因为和上面两种方法比较起来，这种方法更容易实现，效果也更好。但是模拟的方法很难抓住本质，因为多数事物都是横看成岭侧成峰，只从一个片面的角度对其模拟，往往是一叶障目，不见泰山。

为什么说AI比较难呢？

1）ConceptHierachy很难获得和定义。Wittgenstein's"game"例子，也就是对于各种“game”，很难找到共性。

2）Inference过程难。人往往能够进行快速，模糊的推理，而机器没有这个能力。

3）智能也会受到Language的影响。Dani人对颜色的认识就三种，他们的智力和其他种族的会有差异。

4）人类Generalization的能力很强，可以举一反三。

5）人类Discovery的能力很强。Hanson's"PatternofDiscovery"，讲述了人类进行科学发现的时候，往往是心中有一种模式了，然后才来证明。联想的自己的研究经历，确实也是这样。比如做实验，往往是证明自己方法的有效性，而不会去证明其无效。

说道AI的趋势，大概有以下几个（面向应用）：

1）统计机器学习；

2）Datadriven；

3）Task-oriented；

4）HighPerformanceComputers

后半部分讲的是统计机器学习，由于以前听过，这里就不详述，简单说说其中的一些闪光点吧：

统计机器学习的三要素：

1）模型(Model)：假设(Hypothesis)

2）策略(Strategy)：损失函数优化(OptimizationofLossfunction)

3）算法(Algorithm)：寻找最优模型(Findingoptimalmodel)

下午重点实验室的老师和博士生与李航研究员座谈，主要就是关于MSRA新成立的STC的介绍以及李航博士的研究课题。还讨论了NLP4IR方面的东西。其中一个启发，就是我们为什么不做一个简单的校园网搜索引擎，然后进行QA等方面的试验，进一步迭代提高系统的性能呢