人工智能|暗物智能CEO林倞：五层认知架构，重塑多模态人机互动产业化｜CCF-GAIR 2020( 三 )
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图6. 可解释可信赖的人工智能系统
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图7. 暗物智能科技公司团队成员
这里顺便介绍一下我们团队 ， 由朱松纯教授领衔创立的暗物智能科技DMAI ，2017年底在美国洛杉矶成立 ， 2018年搬迁至广州 ， 目前在中国广州和美国洛杉矶都有研发中心 。 公司致力于推进“小数据、大任务”的研究范式 ， 探索人工智能在认知层面的新突破 ， 实现真正的高自然度的人机交互和协同 。
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图8. DMAI陪伴机器人原型系统
图8是我们公司研发的第一个陪伴机器人原型系统 ， 这个样机于2017年底研发出第一个版本 ， 可以通过丰富的方式跟人交互 ， 能看到、能听懂、能回复、甚至能知道计算数学背后的因果逻辑 ， 并且跟用户进行多种方式的交互 。 目前这个产品已经通过多种形式和渠道在中国和美国市场逐步落地应用了 。
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图9. DMAI五层认知架构
在这样的人机交互协作的背后 ， 就是DMAI提出的五层认知架构 ， 如图9所示 。 最底层是IoT物联网层 ， 包括传感器和控制部件 ， 主要实现音视频信息获取以及交互指令输出和执行；往上第二层是感知层 ， 包括基于机器学习的音视频多模态分析 ， 可以分析包括人脸人体属性/行为、手势动作、物体类别、语音转录信息等；第三层是进一步的推理调度层 ， 包括场景和任务定义、任务调度和规划、以及逻辑推理等相关算法；第四层是知识和意图建模层 ， 为第三层的逻辑推理和任务调度提供额外的知识支撑；第五层则是更高的人类常识和社会价值层 。 基于这个架构 ， 我们打造了相应的人工智能操作系统及编程语言 ， 并且延展出在不同的应用场景中的产品和解决方案 。
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图10. DMAI新一代人工智能操作系统
首先 ， 从操作系统角度来说 ， 底层的Windows、Linux、Android ， 他们管理的是计算机的资源 ， 包括软件和硬件 ， 提供的是计算机的图形化服务 。 而对于人工智能操作系统来说 ， 其主要的目的是针对特定领域任务 ， 实现不同类型的AI能力的自动化调度 ， 例如集成调度视觉、语音、文字以及相关运动控制等AI能力(资源) ， 在特定的应用场景下实现多模态的人机协作与交互 ， 比如虚拟教师、个人助理方面的应用中都有很多这类场景 。
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图11. DMAI描述知识、任务、价值体系的AI编程语言
除了调度系统本身以外 ， 怎么去定义一个领域的任务以及实现一个任务的流程 ， 是另外一个难题 。 为此 ， 我们做了另外一件事情 ， 设计一个描述知识、任务、价值体系的AI编程语言DMPL 。 目前的人工智能系统一直在强调算法、算力、以及数据 ， 我们认为更重要的是场景以及面向场景的任务 ， 如果抛开场景和任务谈AI算法 ， 是不切实际的 。 假如我需要描述一个场景或者任务 ， 可以通过DMPL编程语言以及我们的开发平台 ， 把场景和任务相关的模型、场景、价值以及流程定义且描述出来 ， 最后部署集成到人工智能操作系统 ， 通过调度操作系统的调度和智能分析算法运行 。
综上所述 ， 为推进高自然度人机协作为导向的人工智能 ， 实现小数据、大任务的研究范式 ， 我们研发和设计了两个基础平台：第一个是具有调度能力的综合人工智能能力的平台；第二个是能定义场景、描述任务的编程语言 。 我们平台可以支持多平台的部署方式 ， 计算能力可以根据实际需要放在云上或者端上 ， 实现云端融合的计算 ， 以支撑不同的应用 。
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