钟宁——人车合一实现整个智能化

　　首先感谢王老师热情邀请，我觉得今天听了报告，收获特别大，我主要来学习。因为我不是做车联网、物联网特别的专家。但是我想这个领域，我觉得确实需要不同领域人的一个集合，有不同的背景，有的是搞网络的，通讯的。有的人是搞交通工程的，或者是搞汽车的，或者是搞信息技术，人工智能，然后有搞认知心里。刚才杨校长，跟我的观点特别有一致的地方，最后人车合一。整个实现智能化，所以这个问题，我们现在讲这个，实际上就是说讲车联网或者讲物联网，你只研究车，只研究物，这恐怕是有是有一些探讨，比如说死路，还存在很多问题。就是我们讲智慧物联网这个智慧这个东西。实际上就是说用现有这些东西，我们强调上层的。最后所有东西来，全都是数据。然后数据完了以后，我们怎么来做，怎么能到数据到信息，到智慧然后到服务，这服务还是要透明的，主动的。然后正确的时间，正确的地点，提供正确的服务。如果没有人的因素，恐怕就是说，这个问题永远实现不了。所以智慧，智慧就是智能嘛。这方面我们有一些想法，我们提出外部智能这个研究领域，可能我有一点跑题，因为我没有特意准备。

　　为什么我现在准备，实际上不是专为今天沙龙准备。我们2011，我们一个国际会议和智能IB技术国际会议呢，今年正好是10周年。我们提出智能概念，十周年纪念在法国里昂召开。下一个礼拜就要参加这个会，那么就是说这个十周年，我们第一届就是在日本召开，然后经过北美三次，欧洲三次，亚洲三次，然后悉尼澳大利亚一次，今年基本上在法国里昂召开十周年。实际上我们邀请讨论会，十年主要的最核心的成员都请到这里讨论。一个是回顾我们前十年我们做的工作，同时下一个十年我们到底要做什么，大家一起讨论这个问题。但是可能这个就比较学术一点，但是最后学术问题，最后还是要面向人需要，最后要产生生产力，产生应用。实际上这方面，这个概念提出了一个概念。然后在法国里昂讨论研究国际研究项目，当然中国国内也可以和大家合作的，我也非常高兴。包括应用到物联网和车联网。

　　2000年开始，第一次提出这个概念。经过十年左右呢，第一个代表性计算机学会，会刊2002年出了我们这专辑。是第一个专辑，就是说这个领域，得到了学会广泛的认可，这是一个标志性的。然后我们提出来十个问题。但同我们刚才讲的，从数据到信息到知识这样一个观点来看，研究的目标，实际上原来叫网格，现在最新发展云。所以在这个平台上，我们实施应用，我们所谓东西就是产生数据，产生数据把它搜集好，然后管理好，分析好，利用好。实际上最后面向数据。这个上面怎么从数据产生信息，产生知识。现在现在把这个概念重新整理，我们争做叫Web Service。现在到了云计算这样的平台，一个环境下。那么就是说面向的问题，实际上就是数据爆炸、连接爆炸和服务爆炸。这么爆炸我们怎么对应？怎么来对景这个问题。实际上另外一组人原来搞通讯的，现在干嘛呢？把这两个东西怎么给它连上。实际上就是说，我们假想再往下走，所有的东西全都是连接一块，这都是连接爆炸，数据爆炸，然后服务爆炸。这样情况下以后，这个东西应该怎么来做，实际上物联网有两种做法。那么在这种环境下，我们的应用，实际上给我们提供新的应用一个机会。这种机会就是说，实际上我们现在做一个方面做什么呢。里边核心是智能交通，那智能交通一部分又是跟车联网有关，今天文字比较一般一点。另外来讲，我们也在做一些疾病管理诊断，健康管理这些东西。那么这些东西怎么来用呢？现在按我们新的思路，实际上三个世界，就是人是一个世界，然后信息是一个世界，然后物是一个世界，整个通过所有全都连在一起。那么就是说可以形成一个世界，一个超世界。很多Web2.0实际上都是双向，然后你带什么东西，最后还是服务于人，物也要跟连，然后你人和人之间也要连。

　　那么我们提出"Wisdom"，什么叫知会？实际实际上我们要正确的时间，正确地点。然后怎么能提供正确的服务，面向正确的对象，提供正确的服务。所以你要做这个的话，你不考虑人的因素，只是车就是车，物就是物的话，人的模型不在信息系统里边是不行的。所以这样的研究就是说，比较来讲W2T这个概念，功能也是比较不同。我们收集数据和提供服务，我们和传统这种做法有什么不同，也是我们有一个比较。实际上一个核心的，实际上物联网没有真正达到那么理想，很多数据还是收集不来。做不同层次人，不断把这些全都建好了，那数据能收集来了。那么我们现在实际上人机物合一，一个超世界的环境下，这个超世界的环境下，在这种环境下，我们来开发真正的智能信息技术。那么这样实际上，背后还是以往来讲，以数据的为中心。另外再往上走，数据信息服务，实际上还是有一个职能化的问题。就是传统的人工智能，只研究机。研究人，研究机不研究人。为什么人工智能研究这么多年？很多问题它解决不了，面临很大的困难。人工智能研究了五十多年，这个在美国很多国家，包括日本，以失败为主的。成功的案例比较少。那这里边碰到了很多一些关键问题，这四个核心的要给它合一。

　　那么现在核心呢，实际上就是在人机物合一的，这么一个环境下，实现一个超世界。就是人机物合一的前提下，我们应该怎么做。这就是3E的问题。这个定义实际上，刚才讲实际上整个合一。那么我们提出四个基本的问题需要一一得到很好的解决。就是在人机物合一，我们怎么实现和谐共生的问题。第二个提出数据循环的问题。另外就是这样研究，要有一个未来研究。然后另外一个你甭管所有的人也好，数据也好，所有都是一个基本的环境，基本表达都是抽象。实际上有一个概念层的问题，不同的数据怎么到信息到知识，实际上概念层次的变化，提炼有一个层次。除了网那就是一个层次的问题，然后所有东西人机物合一，要强调人在这里边，是一个非常关键的因素，我们要研究人。所有研究车联网、物联网最后我要智能化，提供个性化服务，实际上都是要研究人。这样就是说这个问题，人机物合一，我们可以从这个角度可以从一个层次角度来看。

　　第二个就是数据循环。数据循环就是说，我们到物。数据关键是从数据提炼到出有用的信息，然后到有用知识。然后提供到人，人的信息化，实际上又产生了数据，所以这是一个循环的过程，这个循环怎么来实现这样数据循环。当然我们说服务可以在不同的级，你可以在数据级、信息级、知识级。所以数据循环系统怎么来开发？这是一个关键的问题，怎么实现转换。这方面我们有一些具体的技术，我们现在做这些。实际上核心还是一个概念化的问题，建概念模型。我们从数据信息到知识，是根据不同的应用的需要，根据不同应用需要，不同用户的模型，不同的需要。我们可以来进行概念化，概念化实际上是一个建概念模型的过程。就是说要提出合一的，我们就是说因特耐特时代的人工智能技术。但是从它的重要性角度，现在物联网角度来看，它是提出一个核心问题，就是它要分出来，分出来做一个关键的一个问题。不再研究人的共同的模型，也要研究人不同。在计算机里边，信息系统怎么建立一个人的模型提出这么一个。这个研究应该讲传统的人工智能，一个代表性的人物就是西蒙，计算机双奖获得，也是认知心理学顶尖的。他研究应该说在研究人也好，研究机也好。但是现在我们跟他不同是在哪儿呢？我们一个时代变了，我们因特耐特时代，还有一个传统的，他们研究人、研究机，他们实际上基本做得非常好的。但是当时有条件的限制，就是说研究人的你怎么思维，很多只从行为。现在我们现在技术，以核磁共振这样代表的新的信息技术，我们就可以进一步打开人脑黑壳，来研究信息加工过程和神经机制。包括我们感知，也可以通过这样的方式进行研究。用最新的手段配合起来做了研究，这是我们提出脑信息学的，一个核心的基本思考，就是脑信息学。从这方面讲，就是说核心我们用新的手段，以核磁共振和EEG为代表，包括其他的一些手段。

　　那么就是说IT技术和未知科学和信息科学研究脑，然后另外一方面，用信息技术支撑脑科研究，这是形成脑信息学的研究特色。那么现在我们的观点就是说，把互联网时代这种信息系统和人脑都看成信息系统，所以从信息系统角度讲，他们可以研究的。就是说我们研究计算机怎么做，去做决策，做推理，做学习。这东西你反过来看人怎么做，我们可以通过这些手段，对人怎么进行决策，怎么进行学习。然后我们给它进一步加深理解以后，我们可以开发新的。合一就是说，我们要在信息系统里面，不是人是信息系统之外的。我是用信息系统，我互联网也好，我人用它这个，这个系统里边，一定要有人的模型，人的模型也很重要，一个什么呢？人实际上就是说和机器一个很大的不同，机器现在我们目前问题解决推理计算，怎么合理的融合起来。我们可以从人机交互，人机接口，往脑机交互，脑机接口来活动。自动驾驶这问题，可能跟这个也一定有关联。

　　另外一个方面，从人脑来看也好，所有是一个复杂网。所以你所谓研究，都要从复杂网角度来研究。我们下面物联网、车联网所有数据表达形式，你是以什么样的，关于数据库的表达。但是是不是指一层面的？肯定不是指一层面。那么我们参加欧盟的一个项目，就是一千万欧元，耗时三年半，13个单位咱们。那里边核心就是要解决大规模的数据处理，数据分析、数据椎理。这方面我们参加和德国研究院，我们两个单位重点就是研究人的因素，研究人的推理。然后我们把它怎么产生新的模型，把新的思想应用到领域。物联网应用防范非常广，Google检索，现在应用范围就非常广了。复杂网研究呢，我们研究脑也是一个复杂网。实现新的系统。产生新的系统。那我们用脑信息的方法学系统研究，现在在HBE知识数据工程学报上，提出数据脑这么一个概念模型。我想对智能交通也好，对抑郁症脑相关疾病也好，对人高级认知揭秘也好。凡是复杂问题，你不可能一个数据，一个方法就能理解透，我需要多个方法，多种数据的综合，那么就是要脑信息方法学这样一个思想来研究。我们通过系统化，把智能可能有一些新的模型进行发现。那么这方面就是说，实际上建立人的印象，人的模型。实际上个性化服务，个性化服务一直都没有解决好。这个问题的话，实际上也是一个死结。我们开始进行信息组织，信息收集，信息分析以后，就要考虑到个性化。那么这两个问题，实际上人脑中大量数据的信息，实际上很合理解决了个性化，这个我不展开讲这个问题。那么这里边，跟马建华教授建立人的印象，人的印象一方面是思维相关的，还有一个延长人的感知。现在物联网延长人的感知，感知完数据，你还要进行思维。基于这方面的应用，这个东西结合怎么来应用这个，这个东西怎么实现个性化的服务，提出一些基本的模型。一个核心我们就是今年9月、10月的职能系统杂志，应该是一个顶尖杂志，其中有马建华老师他们的一篇文章，专门来介绍现在的一个情况。最后当然就是说人、网、力合一研究。从信息、收集、分析、管理，都要考虑到这个，同时考虑这个。那么这个核心，我们怎么来实现这个？实际上就是考虑到合理性，还有个性化，人信息加工的一些特点，我们理解得深了，把这个东西包括进去了，很自然的就可以实现一种新的，很自然的一种推理，和问题解决这样一个系统。实际上提出一个框架，时间关系不讲了。最后就是我Web智能，最近在高教出版支持下，建Web智能与科学丛书系列，然后我们第一本书，把我们这几年除了脑信息以外工作的总结吧，同时建立图书系列，我跟香港经济大学刘际明教授是主编。这方面希望能和大家共同交流，有朋友有兴趣，我可以送给你们，你们到书店买也可以。有反馈意见，然后有项目可以共同合作。另外一个9月初我们在兰州大学，脑信息学这样的国际会议。好谢谢大家！