今天在2016人工智能大会上，听了李德毅院士的演讲《交互认知：从图灵测试的漏洞谈开去的演讲》，这是第三次听李院士演讲，也是第三次听李院士讲掌声响起来的案例。
第一次听李院士讲掌声响起来的案例，是在网络大会上，李院士讲的是网络的相互影响，用的例子是掌声响起来；第二次是在云计算大会上，李院士仍然通过介绍掌声响起来介绍网络相互影响的效果。这次是第三次听李院士演讲：这次掌声响起来介绍的是交互认知的案例。
人们有过这样不常有的生活经历，音乐厅里在一个精彩的节目结束后，观众会爆发出雷鸣般的掌声，在很短的时间内这种嘈杂的掌声会突然转变成有节奏的掌声，似乎有一股神秘的力量驱使观众一致的鼓掌，这是一个典型的复杂系统交互认知导致的自组织同步现象。
从第一次听李院士讲掌声响起来的案例，我想起来的名词是共振，人们按照相同的振动频率鼓掌，与共振有相似之处。
就如同掌声响起来是李院士最得力的武器；共振是我自己的武器。曾经从事过的行业中：供应链管理、软件、咨询、媒体，我都是用共振做为自己研究的工具。
一队人正步走，因为共振原理可以毁坏一座桥；荡秋千，利用共振原理可以荡很高；通讯利用共振原理可以远距离传送消息；激光因为共振原理，非常小的功率就可以具备非常强的杀伤力。
在供应链案例中，牛鞭效应，就是典型的消费与供给频率发生共振，形成了巨大的库存效应。
我分析小米的案例中，用振动的原理分析，小米的需求与供给体系也是共振的，因而不稳定。
在自己创办的媒体之后，我给员工讲的第一个原理就是共振原理，而在媒体的传播中，用的就是共振原理，促发新媒体的传播。我还在那个媒体的时候，我天天观察公众号的阅读数、朋友圈的转发，在有意识的形成文章传播的正反馈，也就是共振。效果是在我离开这个媒体之后，公众号的阅读量大概下降了三分之一。
共振原理应用很广，其实很多传销也是利用了这个原理。
非常巧，在今天第二场演讲，蒲慕明的演讲《神经科学能为人工智能带来什么？》中，介绍赫伯学习法则中，同步的突触前与突触后神经元电活动可造成突触加强或稳固。同步是另外一种共振形式。
回到人工智能大会的主题：李院士通过掌声响起来的案例，是为了证明交互的重要性，李院士的观点是：人类通过交互、记忆和计算获得认知，在过去的半个世纪里，我们太多地关注了计算智能、忽视了交互智能和记忆智能。
李院士的核心观点，回答了昨天人工智能论坛下午讨论环节的一个问题：什么是人工智能的关键？李院士认为人工智能的关键在于交互，而交互认知的本质是协商、学习：通过协商达成共识，或者协商达成一定程度的共识，或者没有共识，但知晓了对方的认知，利于下一次交互；一方可以从另一方获得新的认知，学习是可以相互的。
李院士最近在自动驾驶做了很多研究，驾驶过程存在很多的交互：
1、驾驶过程中的人车交互：人对方向盘、油门和制动的长期交互，可以舒适的、凭感觉性操作，人能够自如、熟练、定性的让车完成各种精巧的运动。
2、驾驶员对周边环境和车流的交互：车辆行驶过程中，驾驶员对道路环境变化和周边流量不停的进行交互，用车的运动行为让周边车辆感知自身的存在，通过灯语、笛语、手势灯和附近车辆、行人沟通，认知的结果转为对自身车辆的控制，交互认知的差异，反应个人智力和运动协调能力的差异。
3、未来自动驾驶汽车和人的多种交互：
自动驾驶汽车：自主驾驶，拥有临时处置权。
驾驶位上的驾驶员：双驾双控。
程序调试，试验和维护人员：在线干预机器人的认知能力。
乘客：目的表达。
互联网远端车主：责任人，拥有指挥权。
互联网远端请求：预约目的地表达。
互联网远端的黑客：抵抗黑客攻击。
从自动驾驶汽车看，未来发展的关键还是在于交互认知。
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