目前人工智能正在从感知智能走向认知智能,将带来新一轮的技术变革和社会经济变革。
4月7日,百分点科技特别邀请百分点认知智能实验室名誉主任、自然语言处理(NLP)领域的国际著名学者、ACL终身成就奖得主、中国中文信息学会名誉理事长李生教授,以“人工智能正在由感知走向认知”为主题进行了讲座分享。
|感知有所突破 认知还在路上
李生教授认为,人工智能经历了规则推理、机器学习和 学习三个阶段,基于多层人工神经网络的 学习是目前人工智能最有效的学习算法。 学习在识别(感知智能)上已有突破,但在理解(认知智能)上还有局限性,即将碰到天花板。
这是因为,人类对世界的认识可分为感性认识和理性认识两种,感性认识只能看到事物的表象,理性认识能察觉到事物的本质,能更深刻、更全面、更可靠地反映事物的本来面目,从而引导人们按规律办事,有效地改造世界。
人工智能是对人类智能的模拟,也因此,感知智能对应着感性认识(识别),认知智能则对应着理性认识(理解)。
目前, 学习在人工智能两大应用技术——机器视觉和语言语音处理方面都取得了“识别”上的突破,同时也遇到一些“理解”上的挑战:
在图像识别方面, 学习甚至超过人类。有了 学习之后,机器自动提取特征,解决了人工提取难度大、效率低的问题,图像分割、目标检测、目标跟踪、图像检索、图像增强和图像滤波降维等都有了极大进展。但它自适应性及泛化能力还不强,光线以及遮拦都可能降低其稳定性。
同时,计算机视觉还有一个更重要方向——三维重建,它要求对图像进行语义理解,通常用于与环境的有效交互。比如CT等医学影像的三维重建,还有自动驾驶及VR、AR等方面,需要走重建与识别融合的道路。
在语音处理方面,语音处理(识别)属于感知的范畴,而语言处理特别是文本语言的处理则需要更多对语义的理解。语言理解的实质是语义理解(说话人的意图),目前还十分困难,一方面是由于语言的歧义性(一词多义)和多样性(一义多词);另一方面是高度依赖知识,除上下文内容之外,还有语言知识(语法结构)、专业知识、背景知识、常识性知识和先验知识等。
语义理解是自然语言处理(特别是机器翻译)的重点也是难点,如何从形式与意义的多对多映射中,依据当前的语境找出一种最为合适的对应,是语义理解的核心问题。
也因此,无论是计算机视觉还是语音识别,都需要“理解”能力。但由于当前人工智能缺乏理解,导致“认知还在路上”。李生教授认为,人工智能进一步的发展必须逾越人类大脑思维能力鸿沟,解决不了推理问题机器就难以实现真正的认知。
具体来说, 学习目前还是引领人工智能发展的核心技术,作为多层神经网络,受脑神经科学的启发而发展起来。 学习是联结主义代表,基于概率统计的算法,采用监督学习方式,并需要用大量标注数据去训练模型,再用训练好的模型去测试未知数据。
但是,基于统计的数据驱动方法可能准确率很高,但其鲁棒性差,经不起干扰,性能高低主要取决于训练数据的质量。
而符号主义是研究并模拟人的思维方法,使用符号、规则和逻辑来表征知识,进行逻辑推理。因此,未来的机器理解也应该像人一样,走归纳与演绎融合的道路,将联结主义与符合主义相结合,将统计与推理相结合。
|从学术界出发 在产业界落地
总体来说,当前人工智能仍然依赖算法,所用的 学习算法还存在着不具备小样本学习功能、泛化能力和抗干扰能力不强、不具备思考和知识推理能力等一系列局限性,人工智能的研究任重道远。
近年来, 学习不断在网络 和网络结构上做文章,但不管怎样,它还是受脑启发而不是类脑,人工智能与人类智能比较起来还存在着没有意识、不能思维、不能推理等一些根本性的差异。
因此,李生教授认为,不具有完全推理能力的人工智能不能算作真正的人工智能。人工智能的未来应该是逐渐逼近人类智能,可能会有人脑思维和电脑思维两种途径,因此要从二者的差异入手,找出人工智能未来发展的出路。
未来需要研究与应用并进,从学术界出发、在产业界落地,用产业落地来推动学术的进一步突破。研究与应用并进,技术与产业需求结合,变成可以落地的应用系统。
在互动交流中,被问及人工智能未来的发展方向时,李生教授表示,近年来人工智能主要是归纳综合,还不是演绎推理,比如GPT-3等训练模型体量大,能处理TB级的数据容量,但都属于蛮力操作。
李生教授介绍,人工智能是个多学科交叉的技术领域,大家要不断学习,启发自己的思维,从现有的多学科研究成果中不断获取经验,从而实现创新实践。生物需要智能,市场也需要智能,做一个学术界和商业界兼得的优秀智能人才。
由于机器善于计算数据,人类善于处理知识;机器对于解决静态的,确定性的问题是强项,而人类经常遇到的是动态的不确定性的问题。因此,要想突破人工智能的局限性,需要用脑科学牵头,带动计算机科学和数学等学科的深入研究。
未来要进行“两个加强三个结合”,一方面要加强基础理论研究,包括脑科学和认知科学、数学(微积分,线性代数,概率统计,逻辑推理)和计算机科学(算法,结构);另一方面加强基础设施建设,包括芯片、传感器、算法和平台。
同时,在基础理论上进行学科交叉,用脑科学带动数学和计算机科学,其算法是核心,学习一点复杂性和不确定性理论,研究一下复杂性和不确定性算法。
具体来说,要将软件算法与硬件芯片结合、知识推理与数据统计结合、机器计算与人类认知结合。 单纯的经验论和单纯唯理论都会束缚人工智能的手脚,只有在理论基础上取得根本性突破,才能避免走进死胡同。
李生教授表示,人工智能的发展在于对人脑智能机理的逼近程度,是让机器理解、掌握并运用人类知识。 机器永远是人类的助手和工具,面对它、掌握它、用好它,人机融合才是发展的出路。
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