上海腦科學與類腦研究中心
張江實驗室腦與智慧科技研究院
千舉萬變，其道一也。
——《荀子·儒效》
• 國際機器人足球比賽是經過訓練的機器人場上競技的賽事，包括2D/3D、小型、類人等不同分組。
• 1997年，科學家預期：50年後，機器人可以和人類在綠茵場上一較高下。然而，時間過去了20多年，我們離這個目標尚存在不少距離。
• 研究者看人工智慧，如同旅行者看大山，橫看成嶺側成峰。從不同基礎學科的角度看待人工智慧，會得到很不一樣的解讀。不同歷史時期，人工智慧的主流解讀也有所不同。
• 人工智慧看似雜亂無章，然其背後有規律可循。正本溯源，一切要回溯到人工智慧的定義。
在談人工智慧如何破題之前，我們先談談讓全世界數十億人瘋狂又讓全中國數億人沮喪的運動——足球。
作為當之無愧的全世界最有影響力的運動，足球無疑備受關注。據德勤統計，2017/18年度歐洲足球產值高達284億歐元,同比增長11.4%。足球號稱“世界第17大經濟體”，超過了瑞士、比利時等國家和地區的GDP。四年一度的足球世界盃和奧運會是全球體壇的兩大賽事，屆時萬人空巷。據統計，中國有1.87億球迷，而且呈穩步上升趨勢。然而，中國國家男子足球隊卻總是讓這些球迷和那些非球迷們心碎。
雖然男足屢戰屢敗，屢敗屢戰，但是中國女足還是相當爭氣，1999年曾獲得過世界盃亞軍。除了女足，中國還在另外一項足球國際賽事中有更為搶眼的表現。這就是國際機器人足球比賽。
機器人 足球
早在1992年，加拿大哥倫比亞大學教授麥克沃思就提出了訓練機器人進行足球比賽的設想。這個設想剛面世就引起了國際人工智慧研究者的興趣。在接下來的幾年裡，研究者們陸續舉辦了一些小型的國際機器人足球比賽。1997年，兩個最主要的國際機器人足球比賽聯盟正式成立。它們分別是機器人足球世界盃聯盟Robocup和國際機器人足球聯盟FIRA。此後，這兩個聯盟每年舉辦國際機器人足球比賽。比賽的型別豐富多樣，包括2D/3D模擬組——虛擬機器人足球模擬模擬平臺比賽，小型組——小型真實機器人足球比賽，中型組——中型真實機器人足球比賽，類人組——人型機器人足球比賽，標準平臺組——索尼愛寶機器狗/NAO機器人足球比賽，以及之後擴充的機器人救援組和家庭服務機器人組，等等。
國際機器人足球比賽聯盟
不同類別的機器人足球
中國在國際機器人足球比賽中取得了驕人戰績。中國科學技術大學、清華大學、北京資訊科技大學等都曾獲得不同分組比賽的冠軍。
國際機器人足球比賽是人工智慧界的一項重要賽事。它極大地促進了人工智慧和機器人學的發展。每年的活動都吸引了大量的科技工作者和對機器人感興趣的人群參加。同時，FIRA為了促進教育與科技的結合，推動了機器人足球青少年專案，在很多國家都已成功舉辦。這一方面為青少年提供了一個非常好的展示自己的舞臺，另一方面也吸引不少青少年將來從事人工智慧和機器人方向的研究。
在1997年，科學家們預期，50年後，機器人可以真正和人類在綠茵場上一較高下。然而，20多年過去了，可以看到，我們離這個目標還有不少距離。
為什麼機器人足球會如此困難？為了訓練機器人踢足球，我們需要做一些什麼樣的事情？我們該從何處得到啟發？而我們又該怎麼做？除了機器人足球，人工智慧還能做些什麼？
由於機器人足球涉及人工智慧諸多方面，因此，在之後的內容中，我們會以它作為案例，展開討論人工智慧如何破題。
橫看成嶺側成峰
“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中。”東坡先生這首詩，寥寥數筆，形象地描述了遊客從不同角度參觀廬山，會感受到不一樣的面貌。山還是那座山，為什麼不同的人會看到不同的風景呢？其原因在人不在山。不同的人從不同的角度出發，即使看待同一座山，也會得到不一樣的結果。不僅廬山，人們對所有客觀事物的認知莫不如是。而對於人工智慧，則更是如此。
人工智慧是一門很特殊的學科。人工智慧的種種特性造成了它在諸多方面存在相互矛盾的表現。作為一門牽涉很廣的交叉學科，研究者們可以從很多不同基礎學科的角度來翻越“人工智慧”這座大山。而且，人工智慧既接地氣又容易淺嘗，不同角度的破題都能在初始階段取得一定的階段性成果，這無疑大大增添了研究者們的信心。
凡是與人或智慧行為相關的學科某種程度上都與人工智慧相關，包括神經科學、生物學、邏輯學、心理學、哲學、統計學、經濟學、社會學等等。因此，人工智慧的研究正如東坡先生這首詩一樣——“橫看成嶺側成峰”。例如，從神經科學角度解讀，得到了人工智慧的連線流派；從邏輯學角度解讀，得到了人工智慧的符號流派；從行為主義心理學角度解讀，得到了人工智慧的行為流派；而這樣的流派還有很多很多。這些不同的解讀產生了人工智慧很多不同的技術，包括深度學習、專家系統、邏輯推理、搜尋、知識圖譜、邏輯程式、人工智慧規劃、產生式系統、貝葉斯網路、蒙特卡洛方法、馬爾科夫決策過程、機制設計、支援向量機、模糊邏輯、演化計算等等。
不僅僅是不同的研究者對人工智慧的解讀判若雲泥，甚至不同歷史時期，人工智慧主流對它的解讀也大相徑庭。連線流派與符號流派之爭貫穿了人工智慧的整個發展歷史。目前，以深度學習為主的技術隱然有一統江湖的味道。然而，在15年前，深度學習乃至整個神經網路幾乎無人問津。即使是在機器學習領域，當時也是支援向量機的天下。30年前，人工智慧正處在第二波低谷，被很多人指責為騙子。這也許是35年前大紅大紫的專家系統遭遇瓶頸後的一波反彈。可以預見，10年後，100年後，大家對人工智慧的看法和理解也會跟現在很不一樣。人工智慧還是個新生兒，還沒有達到其牛頓時代。隨著時間推移，相信人們對人工智慧的理解將逐步深入，真理會越辯越明。
雖然上述各種方向和技術都從某些橫側面看到了人工智慧的某些嶺和峰，但是它們的假設是如此之不同，以至於彼此很難相容。這種不相容性導致人工智慧這些子領域形成了相對獨立的社群，相互溝通很少，也導致很難看清人工智慧的全貌，因為全貌需要將這些不同的領域和技術有機地統一在一起。
這一定程度上造成了一種人工智慧領域有點雜亂無章的感覺。而且，這種雜亂無章在時間的作用下，更加撲朔迷離。例如，搜尋是人工智慧最重要的技術之一，但由於其發展已經相對成熟，所以現今學術界對它的研究相對較少，以至於看上去它的重要性相對變弱。之前提到過的專家系統和支援向量機莫不如此，幾經起伏。雖然人工智慧還是新生兒，但是已經歷了數次波峰波谷。有些紅極一時的方向和技術，已經不那麼受到關注，甚至湮沒在歷史中。
那麼，在這麼多看似雜亂無章的領域和技術後面，有沒有一定的規律可循呢？本系列試圖回答這個問題。不僅僅只是列出這些流派、領域和技術，更重要的是，將它們安放到一個統一的框架之內，分析它們的來龍去脈和優缺點。
雜亂無章 與 有規律可循
萬變不離其宗，一切可以從人工智慧的定義出發正本溯源。
人工智慧是一門研究如何使用機器復現智慧的學科。
由於現階段電子計算機是“機器”毫無爭議的代表，所以我們對“機器”的爭議並不大。雖然也有一些方向在研究如何製造更加強大的機器，將來或許可以作為人工智慧的新載體，例如量子計算機和生物計算機等。但這些方向往往自成一體，暫時和人工智慧的結合還不是那麼緊密。
因此，關鍵在於“復現”和“智慧”這兩個詞上。總體來說， “智慧”指出了人工智慧的眾多方向和子領域，“復現”啟發了人工智慧的各種流派，而將“復現”作用到“智慧”之上，產生了人工智慧諸多技術和工作。
Annual Review of Football Finance 2019, Deloitte, 2019.
World Football Report, Nielsen Sports, 2018.
Alan K. Mackworth. On Seeing Robots. In A. Basu and X. Li, editors, Computer Vision: Systems, Theory and Applications, pp. 1–13, World Scientific Press, Singapore, 1993.
https://www.robocup.org/
http://www.firaworldcup.org/
作者介紹
周熠 ，現任張江實驗室腦與智慧科技研究院/上海腦科學與類腦研究中心認知智慧研究組課題組長，研究員，中國科學技術大學兼職教授。研究方向為認知人工智慧，主要的研究興趣為如何受腦啟發，深度融合基於邏輯的符號流派和基於神經網路的連線流派，及其在認知人工智慧領域中的應用，包括AI 教育、自動智商測試、智慧語言處理等。
關於“墨子沙龍”
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