讲座题目：自然与艺术启发下的智能技术
主 讲 人：丁宁，博士，研究员
讲座时间：2023-12-02
讲座地点：深圳大学城图书馆四楼413报告厅

        2023年12月2日下午，香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副院长丁宁做客大学城新论·名家讲座，为听众们讲解智能技术的发展路线。丁宁博士目前还担任深圳市人工智能与机器人研究院常务副院长，研究方向为特种机器人与计算机视觉，主持科技部、国家自然科学基金、广东省和深圳市多个重点科技项目。丁院长发表国际会议与期刊论文60余篇，授权发明专利60余项及国际专利2项，参与编制并发布特种机器人领域国家标准5项，获深圳市海外高层次人才与孔雀特聘岗位认定。

        近年来，人工智能与机器人技术发展迅猛，人们期待技术带来生产生活方式的巨大变革，也有人开始对未来的不确定性表示担忧。人工智能和机器人技术的本质是什么？智能技术与人的关系是什么样的？讲座从自然和艺术两个维度介绍智能技术的发展路线，让听众快速理解智能技术的数理本质和基本原理，也了解技术存在的风险和社会伦理问题，从而建立客观理性的未来技术观。

从宏观视角看智能

        AI+R两种能力配合，帮助人类实现需求驱动下物质/属性重组。通过操控信息载体构建信息网络，驱动能量载体构建能源网络，人类可实现物质重组并将其进一步细化为材料和工具。材料端，AI将实现感知预测优化以应对变化，进而解耦数理问题群；工具端，机器人将实现运载装配组合以精准执行，进而分解计算与操作。两种能力的结合，帮助实现人的需求，摆脱时间与空间的束缚。

        从原始社会、农业社会到工业社会与信息社会，文明的进程在创造工具与驾驭更高量级的能量之间交替前行。在我们正在构建的信息物理系统CPS中，信息是摆脱物理约束的方法，进而实现系统表达-推演-预测-重构的闭环。在不同的尺度上，物质运载工具对应着不同的智能算法，包括自主避障导航、大规模规划调度、微尺度导航与操作、磁驱集群控制等。

        因此，从微观来看，智能是一种应变的能力；从宏观来看，智能是加速熵增的方法。通过AI（感知、建模、预测）+Robitics（执行），应对变化，提高系统容错，智能的价值体现在用尽量低的代价获得全局能量效率的提升。AI与Robotics的结合，可以做到知行合一，算法与机构融合为更完善的智能技术。

        AI对应信息世界中的思考能力，是基于动态环境/物/事的感知、建模、识别、理解、预测等适应能力，正从自动化、智能化向自主意识和群体意识发展，难题在于“抽象”和“常识”的机理。目前，GPT正在跨越从弱人工智能到强人工智能的红线，开始具备常识能力。Robotics对应物理世界中的执行能力，包括物资移动/操作、速度/精度、信息传输交互、能量转换与输出等，正从植物型、动物型向类人型、超人型发展，难题在于“生命繁衍”的机理。软件算法是信息世界里的机构，机械结构是物理世界里的算法。

自然启发下的智能技术

        丁院长认为，每种生命形态都是精妙的数学模型，因为它们在恶劣环境和有限能量的约束下，能够迭代优化、极限生存，努力地活着。在自然启发下的机器人技术路线，将从“仿生”到“超生”，历经形似、神似、群智和生态四个阶段。

        在形似的第一阶段，机器人主要模仿生物体的身体结构、运动操控和材料特性。通过观察生物特性，将生物特征迁移至机器人结构中。典型研究问题包括：为什么人的上臂比小臂长一点，手指关节却相对很短，人类手臂如何再改进？为什么昆虫、螃蟹的骨骼在外面，而动物的骨骼在里面，外骨骼带来什么新问题？手指柔软，作业精度低，为什么能制造出高精密的物品，如何让机器人具备这种能力？

        在神似的第二阶段，机器人模仿生物体的视觉感知、学习机理、认知抽象，进而形成意识。其典型研究问题包括：视觉听觉和触觉有什么关系，视觉感知能力让我们失去了什么，多模态感知的机理是否可统一？在大脑结构逆向工程的联结主义视角下，充分连接的大规模可计算单元是不是智能的物理基础或唯一形式？物理载体的复杂性和规模化与智能涌现的关系是什么，如何量化评价？

        在群智的第三阶段，机器人模仿激励涌现、交互协作、博弈对抗，将单体智能扩展至多主体群体智能。其典型研究问题包括：为什么相互独立的个体是提高群体智能水平的关键因素，异构群智还是同构群智？个体之间交互与协作的驱动力是什么？对立双方的对抗推演预测对结果有何影响？

        在生态的第四阶段，将进一步模仿物质与能量循环、共融与共生机制。典型研究问题包括：机器人如何自我构建、自主修复，从而实现适应任何环境？进化、演变与适应的节奏怎么掌控？遗忘、死亡是否是一种空值节奏、降低系统风险的机制？

艺术启发下的人工智能

        艺术的探索千变万化，没有重复。打破常规、拒绝平庸、跳出惯性是艺术的本质之一。因此，在丁院长看来，每件艺术作品都是对真理的追问，它们利用各种方式，思考与表达，挣脱思维禁锢，追寻美和自由精神。

        从信息的角度理解艺术，可以认为基于相对的信息背景下，艺术品的信息熵显著较高，且物理代价较低。面向高维复杂巨系统内在的共性，艺术利用最少的信息输入，触发符合人脑结构和思维特性的最丰富的信息量，投入产出比极佳。艺术拥有与科学一样的目标，挑战人类智慧上限，是拓展认知边界的一种方法论，跨越数理约束使艺术在跳出惯性时的效率更高。

        远古神话、现代科幻、当代艺术、未来主义等不同的艺术形式，通过影响想象、表现、质疑、共识、行动与实现影响机器人的发展路线。科幻作品形式涵盖童话、语言、游戏、影视，内容探讨从娱乐到严肃；当代艺术改变人群思维模式的物理意义同样值得研究。面向未来，人类的身体和精神可达到的极限在哪里，如何保持对未知未来的信心和勇气，艺术也已为我们进行了探讨。融合自然、科学、技术、制度、艺术和文化，人类才能更高效率地探寻未知。

        在最后的提问环节，丁院长根据相关技术知识、行业现状与自身理解，与听众们讨论了有关智能繁衍、面对强人工智能的人类挑战与基于等问题。本次讲座就此落下帷幕。（特约通讯员：王雨润）