来自 科技 2021-04-20 09:21 的文章

百分点科技认知智能实验室李生教授:感知有所突破 认知还在路上

百分点科技认知智能尝试室李生传授:感知有所打破 认知还在路上

  今朝人工智能正在从感知智能走向认知智能,将带来新一轮的技能厘革和社会经济厘革。

  4月7日,百分点科技出格邀请百分点认知智能尝试室名望主任、自然语言处理惩罚(NLP)规模的国际著名学者、ACL终身成绩奖得主、中国中文信息学会名望理事长李生传授,以“人工智能正在由感知走向认知”为主题举办了讲座分享。

  |感知有所打破 认知还在路上

  李生传授认为,人工智能经验了法则推理、呆板进修和深度进修三个阶段,基于多层人工神经网络的深度进修是今朝人工智能最有效的进修算法。深度进修在识别(感知智能)上已有打破,但在领略(认知智能)上尚有范围性,即将遇到天花板。

  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、更靠得住地反应事物的原来脸孔,从而引导人们按纪律服务,有效地改革世界。

  人工智能是对人类智能的模仿,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(领略)。

百分点科技认知智能尝试室李生传授:感知有所打破 认知还在路上

  今朝,深度进修在人工智能两大应用技能——呆板视觉和语言语音处理惩罚方面都取得了“识别”上的打破,同时也碰着一些“领略”上的挑战:

  在图像识别方面,深度进修甚至高出人类。有了深度进修之后,呆板自动提取特征,办理了人工提取难度大、效率低的问题,图像支解、方针检测、方针跟踪、图像检索、图像加强和图像滤波降维等都有了极大希望。但它自适应性及泛化本领还不强,光泽以及遮拦都大概低落其不变性。

  同时,计较机视觉尚有一个更重要偏向——三维重建,它要求对图像举办语义领略,凡是用于与情况的有效交互。好比CT等医学影像的三维重建,尚有自动驾驶及VR、AR等方面,需要走重建与识别融合的阶梯。

  在语音处理惩罚方面,语音处理惩罚(识别)属于感知的领域,而语言处理惩罚出格是文本语言的处理惩罚则需要更多对语义的领略。语言领略的实质是语义领略(措辞人的意图),今朝还十分坚苦,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常识,除上下文内容之外,尚有语言常识(语法布局)、专业常识、配景常识、知识性常识和先验常识等。

  语义领略是自然语言处理惩罚(出格是呆板翻译)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符合的对应,是语义领略的焦点问题。

百分点科技认知智能尝试室李生传授:感知有所打破 认知还在路上

  也因此,无论是计较机视觉照旧语音识别,都需要“领略”本领。但由于当前人工智能缺乏领略,导致“认知还在路上”。李生传授认为,人工智能进一步的成长必需超越人类大脑思维本领鸿沟,办理不了推理问题呆板就难以实现真正的认知。

  详细来说,深度进修今朝照旧引领人工智能成长的焦点技能,作为多层神经网络,受脑神经科学的开导而成长起来。深度进修是联络主义代表,基于概率统计的算法,回收监视进修方法,并需要用大量标注数据去练习模子,再用练习好的模子去测试未知数据。

  可是,基于统计的数据驱动要领大概精确率很高,但其鲁棒性差,经不起滋扰,机能坎坷主要取决于练习数据的质量。

  而标记主义是研究并模仿人的思维要领,利用标记、法则和逻辑来表征常识,举办逻辑推理。因此,将来的呆板领略也应该像人一样,走归纳与演绎融合的阶梯,将联络主义与切合主义相团结,将统计与推理相团结。

  |从学术界出发 在财富界落地

  总体来说,当前人工智能仍然依赖算法,所用的深度进修算法还存在着不具备小样本进修成果、泛化本领和抗滋扰本领不强、不具备思考和常识推理本领等一系列范围性,人工智能的研究任重道远。

  连年来,深度进修不绝在网络深度和网络布局上做文章,但不管奈何,它照旧受脑开导而不是类脑,人工智能与人类智能较量起来还存在着没有意识、不能思维、不能推理等一些根天性的差别。

  因此,李生传授认为,不具有完全推理本领的人工智能不能算作真正的人工智能。人工智能的将来应该是逐渐迫近人类智能,大概会有人脑思维和电脑思维两种途径,因此要从二者的差别入手,找出人工智能将来成长的出路。