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| 本文作者： 叢末 | 2019-06-21 15:19 | 專題：IJCAI：國際人工智能聯(lián)合會議 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：今年，IJCAI（國際人工智能聯(lián)合會議，International Joint Conferences on Artificial Intelligence）將于 8 月 10 日至 16 日在中國澳門隆重召開。作為國際人工智能領(lǐng)域最頂級的學(xué)術(shù)會議之一，IJCAI 始終都是該領(lǐng)域研究者關(guān)注的焦點(diǎn)會議之一。
在迎來 50 歲生日的今年，IJCAI 2019 所承載的意義非凡，而隨著會議臨近，我們開啟了 IJCAI 50 周年兩大系列報(bào)道：對話 IJCAI「卓越研究獎」獲得者和對話 IJCAI「中國學(xué)者第一人」。在此前，我們已經(jīng)先后與 2007 年「卓越研究獎」得主 Alan Bundy、IJCAI「中國參會第一人」林堯瑞、IJCAI「首位發(fā)表論文的中國學(xué)者」張鈸進(jìn)行了對話，在深入了解他們的職業(yè)生涯、研究成果的同時(shí)，也從這些見證了 IJCAI 不同階段歷史的學(xué)者們口中聽到了不少 IJCAI 背后的故事。
Robert Kowalski 作為 2011 年 IJCAI「卓越研究獎」的獲得者，同樣也是人工智能領(lǐng)域中最杰出的科學(xué)家之一。他因在「自動定理證明」、「邏輯編程」等領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)而聞名于學(xué)術(shù)界，取得了包括 SL 分辨率（SL-resolution）、溯因邏輯程序（Abductive Logic Programming）在內(nèi)的一系列學(xué)術(shù)成果，對人工智能領(lǐng)域的發(fā)展都帶來了非常重要的影響。
Robert Kowalski（生于 1941 年 5 月 15 日），邏輯學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，任職于倫敦帝國理工學(xué)院。他在定理機(jī)器證明（Automated theorem proving）內(nèi)取得了一系列成果，包括開發(fā)出 SL 分辨率、連接圖證明程序、霍恩子句過程解釋以及霍恩子句最小模型和不動點(diǎn)語義等，此外，他還是溯因邏輯程序（Abductive Logic Programming）的開發(fā)者之一。他曾擔(dān)任 AAAI Fellow、ECCAI Fellow 和 ACM Fellow，并獲得了 2011 年 IJCAI 「卓越研究獎」以及日本科學(xué)促進(jìn)會「杰出科學(xué)家獎」。
在 AI 科技評論與 Robert Kowalski 的對話中，這位已是 78 歲高齡的卓越科學(xué)家在回顧自己的研究生涯中，感慨頗多的便是曾經(jīng)那段個(gè)人目標(biāo)與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)生沖突的艱難時(shí)光，隨著個(gè)人目標(biāo)與現(xiàn)實(shí)達(dá)成和解，Robert Kowalski 最終也得償所愿地去專注地追逐自己最初的個(gè)人目標(biāo)：應(yīng)用邏輯來解決人類的現(xiàn)實(shí)問題。
時(shí)至今日，Robert Kowalski 依舊活躍在人工智能領(lǐng)域研究的最前線，而作為一位傳統(tǒng) AI 研究者的他，也緊密關(guān)注著研究動態(tài)，對于深度學(xué)習(xí)等熱門的 AI 研究也有著自己的思考，他將認(rèn)為傳統(tǒng) AI 與當(dāng)前的熱門 AI 實(shí)際上更像是人類的兩種不同的思維方式——慢思維和快思維，而二者的關(guān)系則應(yīng)該是相輔相成、共同為 AI 帶來開創(chuàng)性發(fā)展局面的。
對于今年適逢 50 周年的 IJCAI 2019，Robert Kowalski 也表達(dá)了對它的祝愿，并向 IJCAI 組委會以及支持者表達(dá)了自己最衷心的感謝。
以下是雷鋒網(wǎng) AI 科技評論與 Robert Kowalski 的對話實(shí)錄。
AI 科技評論：您因在「自動定理證明」、「邏輯編程」等領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)而聞名于學(xué)術(shù)界，您最初選擇這些主要的研究方向是基于怎樣的契機(jī)？
Robert Kowalski：我希望能夠應(yīng)用邏輯來解決人類的現(xiàn)實(shí)問題。那時(shí)，編程語言的發(fā)展水平遠(yuǎn)不如現(xiàn)在，我當(dāng)時(shí)對計(jì)算機(jī)和編程并不感興趣。
我本碩分別畢業(yè)于斯坦福大學(xué)和華沙大學(xué)，專業(yè)都是數(shù)理邏輯，而這個(gè)專業(yè)實(shí)際上是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，而不是解決人類問題的一種工具。然而當(dāng)時(shí)，我同樣想攻讀博士學(xué)位，因?yàn)樗悄軌蜃屛业难芯抗ぷ魇艿綄W(xué)術(shù)界重視的一紙重要證書。
在當(dāng)時(shí)那個(gè)節(jié)點(diǎn)上，這兩個(gè)目標(biāo)（用邏輯解決人類問題和攻讀博士學(xué)位）只能二者選一，因此我不得不聚焦第二個(gè)目標(biāo)，而暫時(shí)擱置了第一個(gè)目標(biāo)。之后，因?yàn)閻鄱”ご髮W(xué)能夠給予我經(jīng)濟(jì)資助，所以我選擇到這所大學(xué)讀博士。當(dāng)時(shí)我的研究課題便是自動定理證明（automated theorem-proving），通過計(jì)算機(jī)使用符號邏輯來證明數(shù)理證明。
我當(dāng)時(shí)期望博士畢業(yè)后能夠得到一個(gè)學(xué)術(shù)職位，讓我可以專注于實(shí)現(xiàn)我們第一個(gè)重要的學(xué)術(shù)目標(biāo)——應(yīng)用邏輯去解決人類現(xiàn)實(shí)問題。然而現(xiàn)實(shí)情況并沒有如我所愿。愛丁堡大學(xué)給了我博士后獎學(xué)金，因此最終我繼續(xù)留在愛丁堡大學(xué)研究自動定理證明。但是，博士后獎學(xué)金也給了我機(jī)會去學(xué)習(xí)與我真正的興趣緊密相關(guān)的其他學(xué)術(shù)課題。
雖然在那個(gè)年代，自動定理證明主要是用以證明數(shù)學(xué)定理，但是斯坦福大學(xué)的研究者在一些研究中開始將自動定理證明應(yīng)用到了 AI 領(lǐng)域，例如規(guī)劃和問答。這些 AI 應(yīng)用更加接近于我希望用其解決人類現(xiàn)實(shí)問題的目標(biāo)，也成為了我后來從事邏輯編程研究，并在該領(lǐng)域做出具有影響力成果的指向標(biāo)。
AI 科技評論：您在這些領(lǐng)域都做出了影響世界的杰出成果，例如 SL 分辨率（SL-resolution）、溯因邏輯程序（Abductive Logic Programming）等等，其中您認(rèn)為哪項(xiàng)成果最具有代表性？
Robert Kowalski：我在邏輯編程領(lǐng)域的成果構(gòu)成了我之后所有研究的基礎(chǔ)。在我看來，我在邏輯編程這項(xiàng)研究中最重要的工作就是將邏輯編程應(yīng)用到了法律文件的聲明和執(zhí)行中，其中就包括我們在上世紀(jì) 80 年代針對《英國國籍法》所做的一些工作。這項(xiàng)應(yīng)用也展示了如何在使用或不使用計(jì)算機(jī)的情況下，將邏輯應(yīng)用到人類現(xiàn)實(shí)問題中。
AI 科技評論：您最近在從事哪些方面的研究工作？目前有哪些研究成果是您比較看重的？
Robert Kowalski：最近，我正在跟我的同事 Fariba Sadri 開發(fā)一個(gè)邏輯和計(jì)算機(jī)語言系統(tǒng)——邏輯生成系統(tǒng)（Logical Production System，LPS），以期能夠架起如今還在互相比較的說明式和命令式計(jì)算機(jī)語言之間的橋梁。
LPS 能夠以一階邏輯（First Order Logic）表示目標(biāo)，延展了邏輯編程。它使用一種邏輯編程的形式將目標(biāo)降為包括行為在內(nèi)的子目標(biāo)，而執(zhí)行這些行為會生成一系列的狀態(tài)，同時(shí)嘗試去讓最初的目標(biāo)正確。在 Miguel Calejo 的幫助下，我們將 LPS 以區(qū)塊鏈的實(shí)現(xiàn)形式應(yīng)用到法律合約的聲明和自我執(zhí)行上。同時(shí)，我們還在為 LPS 開發(fā)一個(gè)可控的自然語言句法，它能夠讓用戶無需進(jìn)行計(jì)算機(jī)培訓(xùn)就能閱讀和理解用 LPS 編寫的文本。
AI 科技評論：您最為一位資深的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，可以分享下您過去幾十年的研究經(jīng)歷嗎？例如說您曾遇到了哪些挑戰(zhàn)，是怎樣克服的？
Robert Kowalski：正如我在上面所提到的，我職業(yè)生涯中最核心的問題就是讓我的個(gè)人目標(biāo)和現(xiàn)實(shí)實(shí)現(xiàn)平衡和達(dá)到和解。現(xiàn)實(shí)點(diǎn)來說，在生存的壓力下，我們不得不工作，并且我們也需要為社會做出力所能及的貢獻(xiàn)。但同時(shí)我們也需要堅(jiān)守我們自己的目標(biāo)，并盡最大努力去朝著實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)前進(jìn)。
AI 科技評論：對于 AI 領(lǐng)域的后輩研究者以及學(xué)生，您有哪些建議？
Robert Kowalski：對于一些年青研究者，進(jìn)入到現(xiàn)有的研究機(jī)構(gòu)中工作可能是一個(gè)比較合適的選擇，不過這樣的話研究工作就需要以該機(jī)構(gòu)的目標(biāo)為重，并以其自身的方式去朝著實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)前進(jìn)。而對于自身有著不同目標(biāo)的研究者而言，自身的目標(biāo)可能無法與研究機(jī)構(gòu)的整體目標(biāo)匹配，這時(shí)，他們就要平衡好自身目標(biāo)與研究機(jī)構(gòu)目標(biāo)之間的關(guān)系。理想情況下，他們會找到法讓這兩個(gè)目標(biāo)求同存異、相輔相成的方法，最終既能追尋自己的目標(biāo)，又能與團(tuán)隊(duì)一同實(shí)現(xiàn)研究機(jī)構(gòu)的整體目標(biāo)。
AI 科技評論：實(shí)際上，您個(gè)人的研究方向偏傳統(tǒng) AI，這跟深度學(xué)習(xí)等當(dāng)前熱門的 AI 研究領(lǐng)域大為不同，您怎樣看待兩者各自在 AI 發(fā)展中發(fā)揮的作用？
Robert Kowalski：我認(rèn)為這實(shí)際上是兩種不同的人類思維。傳統(tǒng) AI 是循序漸進(jìn)、深思熟慮的，更像是 AI 領(lǐng)域中的一種符號化思維，而深度學(xué)習(xí)等當(dāng)下的熱門 AI 則是快速化、自動化以及潛意識化的，這種思維方式就與 AI 深度學(xué)習(xí)給該領(lǐng)域所帶來的爆發(fā)式影響類似。
對于人類而言，這兩種思維方式其實(shí)是相輔相成的。有時(shí)候，如果在實(shí)施決策前有時(shí)間再度思考的話，可以事先使用慢思維驗(yàn)證下使用快思維的方式做出的決策，如果判斷正確的話，這樣就能增強(qiáng)對決策的信心；而一旦判斷錯(cuò)誤的話，就能夠及時(shí)止損。
要想真正達(dá)到人類智能, AI 就必須要如人類一樣，擁有分別具備這兩種思維方式的 AI 系統(tǒng)。從短期來看，AI 需要克服的挑戰(zhàn)會非常大，過程也可能會比較漫長，基于符號和邏輯的 AI 則能夠非常穩(wěn)定地推進(jìn)這一進(jìn)度。這樣的 AI 系統(tǒng)即便需要它自主工作，也許效果并不會那么好，但同樣有潛能對人類做出同等重要的貢獻(xiàn)，因?yàn)檫@種思維能夠?yàn)槿祟悜?yīng)用 AI 提供工具和技術(shù)，無論在有沒有計(jì)算機(jī)輔助的情況下，都能夠提高它們自主解決人類現(xiàn)實(shí)問題的能力。
AI 科技評論：深度學(xué)習(xí)給 AI 領(lǐng)域帶來的影響是變革性的，現(xiàn)在也有很多傳統(tǒng) AI 的研究者也轉(zhuǎn)向這一研究領(lǐng)域或者將其應(yīng)用到他們的研究工作中。您有考慮過將這些新發(fā)方法應(yīng)用到您此前的研究工作中嗎？
Robert Kowalski：目前，許多研究者和研究機(jī)構(gòu)都在研究邏輯編程和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)聯(lián)性。我認(rèn)為這項(xiàng)研究是非常具有前景的。人類時(shí)而將慢思維轉(zhuǎn)換為快思維，時(shí)而由快思維轉(zhuǎn)為慢思維，而這項(xiàng)研究則很好地模擬了這兩種思維之間的轉(zhuǎn)換。不過，這項(xiàng)工作對于我個(gè)人的研究目標(biāo)而言影響甚微，我目前最關(guān)心的依舊還是努力幫助人類更加高效地自主思考。
AI 科技評論：實(shí)際上，現(xiàn)在研究界已經(jīng)有人提出深度學(xué)習(xí)過熱的問題，您如何看待關(guān)于深度學(xué)習(xí)方面的擔(dān)憂?
Robert Kowalski：我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)當(dāng)前的火熱現(xiàn)象是合乎情理的，而我也毫不懷疑深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域未來將可能取得更多其他令人興奮的成果。但是，如果因此而得出符號 AI 失敗的結(jié)論，或者僅僅支持用深度學(xué)習(xí)來發(fā)展 AI，則犯了一個(gè)巨大的錯(cuò)誤。
AI 科技評論：您認(rèn)為 AI 未來的發(fā)展方向是什么？它的終極目標(biāo)又是什么？
Robert Kowalski：我認(rèn)為在不久的將來，AI 系統(tǒng)完全有可能實(shí)現(xiàn)在那些人類無法做出可靠判斷的復(fù)雜場景中幫助人類做出更好的決策。但是這樣的 AI 系統(tǒng)一定是能夠明確地表達(dá)出它們的思想，并為人類所能理解和能與之爭辯的。
一般而言，許多 AI 研究者都認(rèn)為 AI 發(fā)展的終極目標(biāo)就是創(chuàng)造出在智力上能夠與人類媲美的人造人，但是我不認(rèn)為是這樣。我認(rèn)為現(xiàn)在繼續(xù)開發(fā)出專用的 AI 系統(tǒng)來幫助人類完成專門的任務(wù)，會更加有用。而這也有助于確保 AI 的終極目標(biāo)能夠真正地幫助人類，而不是與人類進(jìn)行競爭甚至讓人類臣服于機(jī)器。
AI 科技評論：您是 2011 年 IJCAI「卓越研究獎」的獲獎?wù)撸芊窒硐履?dāng)年的獲獎感言嗎？
Robert Kowalski：關(guān)于我 2011 年獲得 IJCAI「卓越研究獎」的獲獎感言，大家可觀看我當(dāng)年在 IJCAI 上的演講視頻：http://videolectures.net/ijcai2011_kowalski_artificial/
同時(shí)，就我的演講主題，我還寫了一篇論文發(fā)表在 IJCAI 上，大家可前往以下地址閱讀： http://www.doc.ic.ac.uk/~rak/papers/IJCA2011.pdf
AI 科技評論：您曾是 AAAI 、ECCAI、 ACM 等幾大會議的 Fellow，那您認(rèn)為 IJCAI 與這些會議之間的不同點(diǎn)是什么？
Robert Kowalski：我認(rèn)為 IJCAI 與 AAAI 、ECCAI、 ACM 等會議之間最重要的區(qū)別就在于，IJCAI 是一個(gè)國際性會議。IJCAI 因其國際性，能夠匯聚來自全世界的國家和研究者的力量來推動該領(lǐng)域的發(fā)展，同時(shí)也能夠反過來讓全世界的國家和研究者從中受益，而不在乎國家和研究者身處何地。
AI 科技評論：您認(rèn)為 IJCAI 應(yīng)該在 AI 的發(fā)展中扮演怎樣的角色？
Robert Kowalski： IJCAI 有助于確保 AI 不被用來作惡，這是與世界各國和整個(gè)人類的利益休戚相關(guān)的。
AI 科技評論：今年是 IJCAI 的 50 周年，您對于 IJCAI 2019 有哪些寄語？
Robert Kowalski：首先，我希望向 IJCAI 組委會以及支持者對 AI 研究給予的包容、開放和竭盡全力的支持表示最衷心的感謝。其次，今年適逢 IJCAI 50 周年，預(yù)祝這屆承載歷史性意義的 IJCAI 會議取得圓滿成功！
（完）
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論報(bào)道
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