现在我们组有同事正在做这方面的尝试和努力，我们希望把深度学习、知识图谱、逻辑推理、符号学习等等结合起来，希望能够进一步推动人工智能的发展，使人工智能更接近人的智能。

今年的人工智能国际顶级会议AAAI 2017的最佳论文奖，颁给了一个利用物理或者是一些领域的专业知识来帮助深度神经网络做无标注数据学习的项目。论文里的具体例子是上面这张图里面一个人扔枕头的过程，论文想解决的问题是从视频里检测这个枕头，并且跟踪这个枕头的运动轨迹。如果我们没有一些领域的知识，就需要大量的人工标注的数据，比如说把枕头标注出来，每帧图像的哪块区域是枕头，它的轨迹是什么样子的。实际上因为我们知道，枕头的运动轨迹应该是抛物线，二次型，结合这种物理知识，我们就不需要标注的数据，能够把这个枕头给检测出来，并且把它的轨迹准确的预测出来。这篇论文之所以获得了最佳论文奖，也是因为它把知识和数据结合起来，实现了从无标注数据进行学习的可能。

挑战5：如何从认知性的任务扩展到决策性任务？

前沿5：博弈机器学习

人的智能包含了很多方面，最基本的阶段是认知性智能，也就是对整个世界的认知。我们看到一幅图能知道里面有什么，我们听到一句话知道在说文字。现在对于图象识别、语音识别，AI已经差不多能达到人类的水平，当然可能是在某些特定的约束条件下，能够达到人类的水平。但是其实这种认知性的任务，对人类而言都是非常简单的，比如说一个三五岁的小孩子已经能做得很好了，现在AI所能做的这种事情或者能达到的水平，人其实也很容易做到，只是AI可能在速度上更快，并且规模上去之后成本更低，并且24小时都不需要休息。更有挑战的问题是，人工智能能不能做一些人类做不了或者是很难做好的事情。

像图象识别、语音识别这类认知性的任务，AI之所以做得好，是因为这些任务是静态的，所谓静态就是给定输入，预测结果不会随着时间改变。但是决策性问题，往往和环境有很复杂的交互，在某些场景里面，如何做最优决策，这些最优决策往往是动态的，会随着时间改变。

现在有人尝试把AI用到金融市场，例如如何用AI技术来分析股票，预测股票涨跌，对股票交易给出建议，甚至是代替人来进行股票交易，这类问题就是动态决策性问题。同样一支股票同样的价格，在一周前可能是值得买入，但是一周之后可能就要卖出了，开奖，同样一个事件或者是政治新闻比如说是在总统大选之前发生还是之后发生，对股票市场的影响也完全不一样。所以决策问题的一个难点就在于时变性。

决策性问题的第二个难点在于各种因素相互影响，牵一发而动全身。一支股票的涨跌会对其他股票产生影响，一个人的投资决策，特别是大的机构的投资决策，可能会对整个市场产生影响，这就和静态的认知性任务不一样的。在静态认知性任务我们的预测结果不会对问题（例如其他的图像或者语音）产生任何影响，但是在股票市场，任何一个决定，特别是大的机构的投资策略会对整个市场产生影响，对别的投资者产生影响，对将来会产生影响。无人驾驶某种程度上也是比较类似的，一辆无人车在路上怎么行驶，是由环境和很多车辆共同决定的，当我们通过AI来控制一辆车的时候，我们需要关注周围的车辆，因为我们要考虑到周围的车辆对于当前这个无人车的影响，以及我们无人车（如左转右转或者并线）对周围车辆的影响。

当前深度学习已经在静态任务里面取得了很大的成功，如何把这种成功延续和扩展到这种复杂的动态决策问题中，也是当前一个深度学习的挑战之一。我们认为，一个可能的思路是博弈机器学习。在博弈机器学习里，通过观察环境和其他个体的行为，对每个个体构建不同的个性化行为模型，AI就可以三思而后行，选择一个最优策略，该策略会自适应环境的变化和其他个体的行为的改变。

以上是我今天的分享。最后，我们微软亚洲研究院机器学习组正在招聘，大家如果对机器学习的任何一个方向感兴趣，欢迎加入我们。

（本文独家首发钛媒体，根据微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士在钛坦白上的分享整理）

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