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钟宁——人车合一实现整个智能化


作者:中国物流产品网 来源:RFID世界网 2011-12-07 08:06:04

摘要: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。

关键词:物联网[136篇]  车联网[4篇]  钟宁[0篇]  

  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!
 

 



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