讓AI像人一樣理解世界
——記中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室副研究員葉佩軍

杜月嬌

葉佩軍

人工智能技術(shù)的完善與發(fā)展建立在對人類思維模式和行為模式學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，而人本身很復(fù)雜，這就決定了充分認(rèn)識人的困難性和計算機(jī)精準(zhǔn)學(xué)習(xí)的困難性。盡管如此，仍有許多人為實現(xiàn)這些目標(biāo)進(jìn)行著樂此不疲的探索，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室副研究員葉佩軍就是其中一位。長期致力于多智能體系統(tǒng)、認(rèn)知計算、復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能等領(lǐng)域的基礎(chǔ)及應(yīng)用研究，他的目標(biāo)是用計算機(jī)模型將人在不同情況下的行為方式及思考決策過程盡可能全面、準(zhǔn)確地模擬、復(fù)現(xiàn)出來，讓人工智能像人一樣理解世界。

工程歷練后的回歸

可能因為是出走后的再次回歸，葉佩軍現(xiàn)在對走科研這條路已非常篤定。

2008年他順利考入中國科學(xué)院自動化研究所并完成了碩博連讀。博士畢業(yè)后，他首先選擇到軍工企業(yè)、到實際工程項目中積累經(jīng)驗。在中國電子科技集團(tuán)有限公司3年的歷練和沉淀，他經(jīng)歷了多個預(yù)研、型號項目的系統(tǒng)總體設(shè)計和工程研發(fā)，同時也越來越清楚自己內(nèi)心對科研的那份熱愛。

回到中國科學(xué)院自動化研究所繼續(xù)從事基礎(chǔ)核心技術(shù)研究后，也許是滌蕩之后的執(zhí)著與熱愛，讓葉佩軍在科研的道路上成長迅速。他先后主持了國家自然科學(xué)基金青年基金項目、國家自然基金面上項目、國家留學(xué)基金赴美訪問項目等，以研究骨干身份參與了國家自然基金重大項目和聯(lián)合基金項目、科技部重點研發(fā)項目、廣州亞運會公共交通管理輔助決策系統(tǒng)等多個科學(xué)研究項目及一系列工程應(yīng)用項目；以第一作者身份在中國科學(xué)院一區(qū)期刊發(fā)表論文十余篇，其他SCI/EI檢索論文等十余篇；以第一作者身份出版人工智能專著1部，取得7項發(fā)明專利授權(quán)；作為團(tuán)隊骨干獲得2017年中國公路學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎、2020年中國智能交通協(xié)會科學(xué)技術(shù)獎二等獎、2020年中國自動化學(xué)會自然科學(xué)獎一等獎等多項獎勵。

能取得這些成績，葉佩軍真心感激團(tuán)隊對他的支持與幫助?！叭松鷽]有回頭路。能夠繼續(xù)從事自己喜歡的科研工作，我覺得非常不容易，當(dāng)時是團(tuán)隊給了我這樣一個機(jī)會。”他說。

導(dǎo)師王飛躍教授，更是給了葉佩軍堅持下去的信心。他說：“王教授對我影響很大，他對我的幫助是點點滴滴的，每次我快要支持不下去的時候，他總是及時地給予我鼓勵。我是一個極普通的人，科研做得不是很出色，成果也不是特別突出，他卻一直在支持我，我覺得如果不堅持做下去把事情做好，就對不住他?！?/p>

帶著團(tuán)隊、恩師的支持與鼓勵，堅持做自己喜歡的事情，葉佩軍朝著自己的科研理想奮力邁進(jìn)。

模擬每一位個體的人

葉佩軍最早的研究與智能交通出行相關(guān)，主要工作是用計算機(jī)仿真來測試各種出行方案。當(dāng)時他所在的科研團(tuán)隊承擔(dān)著青島產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院與青島市共同建設(shè)的平行交通項目。通過攻關(guān)，在青島市平行交通系統(tǒng)項目中，葉佩軍和同事們通過綜合青島市人口、交通、社交媒體等大數(shù)據(jù)，預(yù)測出了交通出行狀況和熱點交通事件相互影響的情況。

做平行交通系統(tǒng)項目時，葉佩軍還未將認(rèn)知計算用到項目的攻關(guān)中，但隨著研究的深入，他越來越感覺到認(rèn)知科學(xué)對所做研究的重要性。他認(rèn)為人工智能最核心的部分是與認(rèn)知科學(xué)的交叉結(jié)合?！叭斯ぶ悄軕?yīng)該研究人是怎么做決策的，而這在認(rèn)知科學(xué)上或許能找到答案。所以我后來做了很多認(rèn)知科學(xué)和人工智能交叉的研究和學(xué)習(xí)。”葉佩軍說。

葉佩軍現(xiàn)在的研究主要傾向于采用“黑盒模型”模擬人的行為，以簡單的規(guī)則或效用值來近似處理動作的選擇過程?！袄?，對于給定的出發(fā)地和目的地，智能體的出行路徑被建模為最短或出行費用最低路徑。此方式的主要不足在于：對于相同的環(huán)境參數(shù)，智能體的行為規(guī)則或期望效用是采用相同的效用函數(shù)（距離或出行費用）來計算，其結(jié)果往往缺少異質(zhì)性，無法反映實際中人與人對于相同感知環(huán)境的不同行為選擇?！比~佩軍解釋，“就如同兩個人往往會有不同的開車風(fēng)格和習(xí)慣，之前的研究卻忽略了這種差異。”

究其原因，主要是建模方法對人的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、決策等過程中的知識差異考慮不足，模型粒度較粗，動態(tài)自適應(yīng)性不強(qiáng)。針對此問題，葉佩軍開展了異質(zhì)智能體的認(rèn)知行為學(xué)習(xí)研究，在實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的環(huán)境下，動態(tài)學(xué)習(xí)人類個體的認(rèn)知決策知識和行為選擇。

“這個世界上沒有完全相同的兩個人，把人與人的差異通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)的辦法模擬出來，其意義在于，不是模擬某一類人，而是模擬了每一位個體的人，與之前的近似情況比這又向接近實際邁進(jìn)了一步?！比~佩軍說。

“該課題的研究意義遠(yuǎn)不止于此。例如，對于航空、高鐵等復(fù)雜人機(jī)系統(tǒng)，操作員的生理狀態(tài)、思維習(xí)慣、認(rèn)知水平、風(fēng)險偏好、協(xié)作風(fēng)格等都存在差異。這在特定的任務(wù)中常常導(dǎo)致人機(jī)交互不當(dāng)，進(jìn)而帶來重大安全事故。通過認(rèn)知行為學(xué)習(xí)和人工智能相結(jié)合的辦法，我們可以在事故早期進(jìn)行安全提示，并根據(jù)隱患的發(fā)展和演化態(tài)勢采取不同等級的實時風(fēng)險預(yù)警，從而最大限度避免事故的發(fā)生。而對于城市交通等復(fù)雜社會系統(tǒng)，其運行安全和效率更是受到大量出行者和管理者個體的決策影響。依托大數(shù)據(jù)、邊緣計算等技術(shù)，對不同交通場景下的交通行為進(jìn)行分析、學(xué)習(xí)、誘導(dǎo)，就能夠為異質(zhì)出行個體提供個性化、差異化、訂制化的服務(wù)，從而引導(dǎo)交通系統(tǒng)運行在安全風(fēng)險低、整體效率高的狀態(tài)?！闭劦窖芯看祟愓n題的意義時，葉佩軍說。

“通過認(rèn)知行為學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地完成不同個體的思維差異建模，再結(jié)合其他人工智能技術(shù)，可提前‘預(yù)演’各種系統(tǒng)現(xiàn)象的產(chǎn)生、發(fā)展、演化、結(jié)果等全過程，識別潛在的系統(tǒng)安全隱患和效率瓶頸，并據(jù)此制定事故規(guī)避策略和優(yōu)化改進(jìn)措施，從而提升復(fù)雜系統(tǒng)的安全性和運行效率?！比~佩軍介紹。相關(guān)的研究成果未來有望被應(yīng)用于電力、交通、高鐵等大型工程項目中。

在美國尼亞加拉瀑布留影

枯燥卻樂在其中

與不同的機(jī)構(gòu)合作，葉佩軍有不同的體驗和收獲?？蒲性核?、高校的研究性質(zhì)更強(qiáng)一些，所以在合作中會獲得一些跨學(xué)科交叉的啟發(fā)。與企業(yè)合作，則讓他對成果如何落地有了更深的認(rèn)識。

將這些收獲帶到科研中，葉佩軍的科研找到了突破口。將這些收獲帶到教學(xué)中，他對學(xué)生的培養(yǎng)有了新感悟。他注重學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)，更強(qiáng)調(diào)要有全局觀，鼓勵學(xué)生站在一定的高度看問題。在這樣的熏陶下，學(xué)生無論去企業(yè)實習(xí)，還是走上工作崗位，表現(xiàn)都很出色?？吹綄W(xué)生的成長，葉佩軍很欣慰。

談到未來的工作，葉佩軍為自己定了3個目標(biāo)：把正在進(jìn)行的項目做好，出一些高質(zhì)量的成果；把學(xué)生教好，讓他們無論今后是否從事科研，都能有獨當(dāng)一面的能力；第三個是把自己的小團(tuán)隊建設(shè)好，將來能承擔(dān)一些更重要的工作。

為實現(xiàn)這些目標(biāo)，葉佩軍鉚足了勁。很多個假期，葉佩軍都忙于查閱文獻(xiàn)、尋找思路、改進(jìn)算法。對他來說，加班是常態(tài)。“對于科研工作者來說，如果能真正做出一點兒東西回饋社會，能得到大家的認(rèn)可，還是蠻有成就感的。”

雖然每天和枯燥的數(shù)據(jù)、程序打交道，但葉佩軍卻依然樂在其中。