如何能让“冷血”的机器更“懂你”？人工智能技术仍处于初级阶段

市面上形形色色的智能语音助手日渐风靡，而距它们真正“懂你”尚需一段时间，因为人类能够轻松理解“很”和“一般”的概念，计算机却很难分辨。换句话说，受制于认知和表达的模糊性，计算机还不具备直接使用自然语言进行人机交互的“思考”能力，当前的人工智能技术仍处于初级阶段。

如何能让“冷血”的机器更“懂你”，让计算机的信息处理更加符合人类思维或高效解决复杂问题，满足人们对数据切分的需求?西安电子科技大学机电工程学院博士生朱修彬和他的团队“苦研魔法”，潜心攻关，两年多时间在“粒计算、模糊计算”领域发表了一区核心期刊论文6篇。

现实世界中，存在着许多亦此亦彼的模糊现象。人的思维中有很多比较泛化模糊的概念，比如“很热”“年轻”“很快”等，用这些概念描述的对象属性在计算机中没有一个很明确的值。

为了研究这些非精确现象，美国学者扎德在1965年提出的模糊集合论成为一种新的概念和计算框架：通过承认某个元素对于给定“信息粒”的部分隶属关系，我们就能使得所建立的模型更好地符合现实世界。

“我们做的工作主要是围绕信息粒的编码和解码、信息粒的构造、信息粒度的最优分配等‘粒计算’的一些基本问题，这些前沿问题具有较好的原创性。”朱修彬介绍说，近年来，在计算智能和以人为中心的系统中，“粒计算”已经引起了很多研究者的关注。当人们希望通过自然语言同人工智能系统进行交互，或处理信息的时候，“粒计算”就成为一个独佳的选择。

所谓“粒计算”，即通过把大量具有不精确性、不完整性、不确定性信息按其各自特征和性能划分为若干简单的块，每个被分出来的块看成是一个粒，好比快递中心里繁杂的包裹。“粒计算”就是通过不同的划分方式将其区别处理的过程，就像一位“投递员”，能够将复杂问题划分为一系列更小更容易管理的子问题，从而降低全局代价。

朱修彬这样的数据信息处理领域的科研工作者，就如同操控这些“数据投递员”的“魔法师”，致力于运用结构化的信息处理策略，让计算机变得更快更准更聪明。

科研的道路上鲜有一帆风顺的，朱修彬同样会遇见很多常见的学术性困难。他说:“有时候实验做到一半，发现自己开始的时候忽略了某些前提条件，导致下一步很难进行。”

对此，他认真反思，提出了有效的解决方案:“我基本会并行找两三个点进行研究，当一个点卡壳的时候，就继续做另一个;有时候把遇到的难题放在一边，静下来的时候想一想，就会想出补救的方案或其他的替代方案。”他正是在不断完善和吸取经验中找到打开下一扇门的“金钥匙”。

“有时生活中的挫折是上帝发放给你的礼物，抱着良好的心态去发现它的美，进而蜕变成更好的自己。”朱博士将他的人生经验娓娓道来。

对于很多学生困惑的学术研究方法，朱博士也毫无保留地将自己的见解吐露出来：“搞研究首先要有热爱科研的激情，并且有正确的思维方法。科研是一个积累的过程，灵感一瞬间的迸发离不开平日里的‘捕捉’，要善于在与困难和问题朝朝暮暮的相处过程中总结和思考，形成对所研究问题系统和全局的认识;要多关注自己研究领域的研究现状，开阔视野，同时避免眼高手低，只有具备很强的编程动手能力，才能很快地实施实验获取数据;此外，还要多和导师以及其他专家交流，避免走弯路。正是我的两位指导老师耐心细致的指导，才成就了我如今的学术成果。”

谈及平台的重要性，朱博士对学校和学院提供的资源与环境十分感恩，“导师对学术研究的热情和一丝不苟的工作精神给我树立了榜样，还有团队中志同道合的伙伴在前行的道路上一起奋斗……伯牙绝弦，知音难觅，得此良师益友，学术研究也就更加欢欣鼓舞、生趣盎然。”

关键词： 人工智能技术