圖靈獎(jiǎng)獲得者價(jià)值不菲的演講,一文了解AI最前沿研究

機(jī)器接近人腦推理和認(rèn)知的進(jìn)程仍然遙遙無期,但是計(jì)算機(jī)科學(xué)家與腦科學(xué)家們?nèi)栽谶@條路上不斷探索,希望找到更多更好的算法、發(fā)明新的AI方法論,構(gòu)建更接近于人類認(rèn)知與推理的智能系統(tǒng)。

由工業(yè)和信息化部、江西省人民政府共同主辦的2020世界VR產(chǎn)業(yè)大會(huì)云峰會(huì)于10月19—20日在南昌舉行。本次大會(huì)采取線上線下同步辦會(huì)、國(guó)際國(guó)內(nèi)同時(shí)設(shè)置會(huì)場(chǎng)的形式召開。會(huì)上,2018年圖靈獎(jiǎng)獲得者、蒙特利爾大學(xué)教授Yoshua Bengio(約書亞·本吉奧)以視頻演講的形式發(fā)表了題為“機(jī)器學(xué)習(xí)與訓(xùn)練框架,加速計(jì)算機(jī)仿真人類認(rèn)知”的主旨演講。某種意義上可以說 ,這一輪AI的浪潮是由深度學(xué)習(xí)算法的成熟帶來的,作為全球深度學(xué)習(xí)的先驅(qū),約書亞·本吉奧在演講中表示:“深度學(xué)習(xí)仍存局限,今天我們?nèi)蕴幱贏I發(fā)展的嬰兒期。”

并非所有事實(shí)都能被“語言化”

約書亞·本吉奧在會(huì)上公布了他與幾個(gè)合作團(tuán)隊(duì)一年多研究出來的最新研究成果,這些成果是關(guān)于“知識(shí)表示”系統(tǒng)。

我們都說知識(shí)就是力量,但是我們?cè)撊绾斡谜Z言描述“知識(shí)”這個(gè)概念?“知識(shí)是一種形式和抽象的概念,不具有實(shí)體性,它需要通過一定的載體來表現(xiàn)出來。” 約書亞·本吉奧說。通過載體表現(xiàn)知識(shí)的過程是知識(shí)表示的步驟之一,而知識(shí)表示則是完成知識(shí)抽取、知識(shí)構(gòu)建、知識(shí)融合后的重要一環(huán)。

世界上存在著很多可以用語言表達(dá)的“事實(shí)”,或者說“現(xiàn)象”,這些表達(dá)方法讓我們用自己的大腦去內(nèi)化,即推理和解釋。但是有的時(shí)候,并非所有的事實(shí)都能被“語言化”。換句話說,語言并不能完全準(zhǔn)確地描述所有的事實(shí)與現(xiàn)象,這就是“知識(shí)表示”的復(fù)雜性。

“知識(shí)表示”是指把知識(shí)客體中的知識(shí)因子與知識(shí)關(guān)聯(lián)起來,便于人們識(shí)別和理解知識(shí)。知識(shí)表示是知識(shí)組織的前提和基礎(chǔ),任何知識(shí)組織方法都是要建立在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上。

研究知識(shí)表示這一具備高度復(fù)雜性的概念,到底具備何種實(shí)際意義?事實(shí)上,知識(shí)表示是人工智能研究的一個(gè)重要課題,目前人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有了很多知識(shí)表示的方法,并且也在很多方面取得了廣泛應(yīng)用。但是與大腦接收,并內(nèi)化知識(shí)的方式明顯不同,目前人工智能領(lǐng)域使用的“知識(shí)表示”方法尚無法完全仿真人類大腦進(jìn)行知識(shí)抽取的過程。約書亞·本吉奧的觀點(diǎn)以及他正在進(jìn)行的研究,或許能夠給人們帶來更多啟示。

約書亞·本吉奧所舉的其中兩個(gè)例子能夠讓知識(shí)表示這一復(fù)雜的概念變得相對(duì)具體。

“如果我說:‘如果扔一個(gè)球,這個(gè)球就會(huì)掉到地上’。在這句話里,‘如果扔一個(gè)球’這句話表示條件,‘就會(huì)掉到地上’則表示結(jié)論。這句話有著很高的置信度。” 約書亞·本吉奧說。這句話的整個(gè)部分就形成了一個(gè)規(guī)則,表示的是這一類因果知識(shí),即如果我們拋擲一個(gè)球,這個(gè)球有可能會(huì)掉到地上、桌子上,或者人們能想到的任何地方,而掉到地上的概率會(huì)更高。

為什么這句話有很高的置信度?因?yàn)槿f有引力定律人盡皆知,受地球吸引力影響,球一定會(huì)掉到最低的地方。但如果編程人員在設(shè)計(jì)程序時(shí),沒有引入萬有引力定律這個(gè)概念,那么計(jì)算機(jī)在理解和分析這個(gè)場(chǎng)景時(shí)并不知道需要加入這個(gè)維度。

由此可見,機(jī)器很難達(dá)到人類大腦一樣的精確識(shí)別和觸類旁通。計(jì)算機(jī)有時(shí)很難理解一些人們習(xí)以為常的隱性知識(shí)、默認(rèn)常識(shí)、經(jīng)驗(yàn),或者積累的知識(shí),就像約書亞·本吉奧在演講中所舉的例子一樣。因此,需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)與訓(xùn)練框架,讓計(jì)算機(jī)變得更加智能,越來越接近人類大腦的運(yùn)行和思維方式。

“假如我定一個(gè)規(guī)則,談?wù)?lsquo;狗’,他可以談?wù)撐业?lsquo;狗’,我也可以談?wù)撃愕?lsquo;狗’,還可以是他談?wù)撍?lsquo;狗’等,這其中就存在著很多變量。” 約書亞·本吉奧說。為什么會(huì)存在這么多變量,談?wù)摴肥遣蛔兊目蚣埽髡Z是變量,存在很多可能性,可以是我,可以是你,還可以是其他人。賓語也存在很多變量,如何把變量變成定量,就需要根據(jù)語境來進(jìn)行推理,對(duì)于人來說這個(gè)推理只需要經(jīng)歷幾步,很簡(jiǎn)單。但是對(duì)于機(jī)器來說,需要經(jīng)過很復(fù)雜的演繹和推導(dǎo)過程才能達(dá)到。

構(gòu)建“類人腦”認(rèn)知系統(tǒng)道阻且長(zhǎng)

目前深度學(xué)習(xí)仍有一定局限性。約書亞·本吉奧希望構(gòu)建真正理解對(duì)象所處環(huán)境,且能根據(jù)語言環(huán)境理解語義的系統(tǒng)。

尋找更多有關(guān)鍵意義的人類思維特征與肌理,將有助于計(jì)算機(jī)更接近人類的認(rèn)知。對(duì)此,約書亞·本吉奧談到了另外一個(gè)非常有意思的事情:“我們來看看人類是如何做推理的。人類的推理每一次都涉及一個(gè)思想,每一個(gè)思想又涉及到幾個(gè)變量。我們每次關(guān)注的焦點(diǎn)其實(shí)是從這幾個(gè)變量,轉(zhuǎn)到另外幾個(gè)變量中的。有的時(shí)候,這些變量是按順序來轉(zhuǎn)換的。當(dāng)多個(gè)變量有沖突和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的時(shí)候,我們是按照注意力機(jī)制來進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換和推理的。所以我們研究人類推理機(jī)制時(shí),可以將‘注意力機(jī)制’加入高級(jí)知識(shí)推理的維度。”

約書亞·本吉奧表示,研究機(jī)器學(xué)習(xí)與訓(xùn)練框架的目的在于提高機(jī)器推理演繹的準(zhǔn)確度與效率。他期待機(jī)器能夠早日更接近人腦的推理和認(rèn)知過程。

微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)劉鐵巖曾在接受《中國(guó)電子報(bào)》記者采訪時(shí)表示,在利用AI助力經(jīng)濟(jì)智能轉(zhuǎn)型的路上有三類人,第一類是“搬運(yùn)工”。他們善于運(yùn)用外面各種各樣的開源工具,熟悉運(yùn)用數(shù)據(jù),能夠利用工具去解決問題。第二類是數(shù)據(jù)科學(xué)家。他們對(duì)數(shù)據(jù)、對(duì)業(yè)務(wù)模式有理解,可以組合優(yōu)化甚至是稍稍改變已有的工具解決問題。第三類是AI科學(xué)家。搬運(yùn)工和數(shù)據(jù)科學(xué)家所使用的工具是AI科學(xué)家發(fā)明的。

約書亞·本吉奧是第三類人。他希望不斷探尋AI領(lǐng)域“蘋果掉到地上”的定律、新的方法論,加速人類利用AI實(shí)現(xiàn)智能化的進(jìn)程。目前人類對(duì)于人腦的認(rèn)知尚處于早期。有一個(gè)說法提到,目前人類對(duì)于人腦的開發(fā)程度僅為10%。機(jī)器接近人腦推理和認(rèn)知的進(jìn)程仍然遙遙無期,但是計(jì)算機(jī)科學(xué)家與腦科學(xué)家們?nèi)栽谶@條路上不斷探索,希望找到更多更好的算法、發(fā)明新的AI方法論,構(gòu)建更接近于人類認(rèn)知與推理的智能系統(tǒng)。

約書亞·本吉奧也非常謙虛,他在演講中表示希望他和團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行的研究,“能給人們帶來更多的火花,更多的啟迪。”而事實(shí)上,作為2018年圖靈獎(jiǎng)的獲得者,他被公認(rèn)為世界領(lǐng)先的AI專家和深度學(xué)習(xí)先驅(qū),在深度學(xué)習(xí)、復(fù)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率學(xué)習(xí)算法、自然語言處理和多元學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究被廣泛引用。

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