人工智能的下一个十年
日期:2020-12-18 10:52:45  发布人:小编  浏览量:

 人工智能对社会和经济的影响日益突出,各国政府相继颁布了有关人工智能发展的政策,并将其提升到国家战略的高度。 到目前为止,包括美国,中国和欧盟在内的许多国家和地区已经颁布了国家级人工智能发展政策。

 在这个时代的背景下,我们需要考虑未来十年人工智能将如何发展。 首先,我们需要从人工智能的历史中寻找灵感。1950计算机象棋博弈→1954图灵测试→1956达特茅斯会议→1959一般问题解决器→1964理解自然语言输入→1966人机对话→1968世界首个专家系统→1976大规模知识库构建与维护→1980非单调逻辑→1980计算机战胜双陆棋世界冠军→1987基于行为的机器人学→1987自我学习双陆棋程序→1998语义互联网路线图→2004 OWL语言→2006深度学习→2009谷歌自动驾驶汽车→2011高层抽象特征构建→2011沃森获得jeopardy冠军→2011自然语言问答。如果我们进一步分析人工智能在过去十年中的发展,我们将看到一个重要信号:人工智能在感知方面取得了重要成果。 人工智能在语音识别,文本识别和视频识别方面已经超越了人类。 可以说,人工智能已经逐渐接近人类的感知水平。 从未来趋势的角度来看,人工智能将具有从感知到认知逐渐发展的基本趋势。

 首先,让我们看一下人工智能在感知方面的作用。 在感知方面,AlphaGo,无人驾驶以及文本和图片之间的跨媒体计算已得到快速发展。 从宏观的角度来看,算法是该感知时代最重要和最具代表性的内容。 如果我们对过去十年中最重要的算法进行分类,并以深度学习为例,则可以得到下图所示的开发环境。

人工智能的下一个十年(图1)


 在这里,我想引用张波院士提出的第三代人工智能理论体系。

人工智能的下一个十年(图2)

 这个基本思想与认知科学中的双通道理论相结合。 人脑的认知系统中有两个系统:系统1和系统2,如下图所示。 系统1是一种直觉系统,可以通过人们对相关信息的直观匹配来找到答案。 它非常快速简单。 而系统2是一个分析系统,可以通过某些推理和逻辑来找到答案。

人工智能的下一个十年(图3)


 在去年的NIPS上,图灵奖获得者Bengio在会议主题演讲中也提到,将系统1识别为系统2是深度学习未来发展的重要方向。 因此,我们可能会用这个想法来构造这种新方法,我们称之为认知图。 在系统1中,我们主要进行知识扩展。 在系统2中,我们进行逻辑推理和决策。 可以看出,我们正在系统1中进行知识扩展。例如,对于前面的问题,我们首先找到相关的视频,然后使用系统2进行决策。 如果这是标准答案,则整个推理过程结束。 如果不是标准答案,并且相应的信息有用,我们会将其作为有用信息提供给系统1。 系统1将继续扩展知识,而系统2将做出决定,直到最终找到答案。 现在,在这两个系统中,系统1是一个直观的系统。 我们使用BERT来实现它。 实施后,我们可以匹配相关信息; 系统2用图卷积网络实现。 某些推理和决策可以在卷积网络中完成。 通过这个想法,我们可以实现一定的推理决策。 这是一个总的想法。 要真正实现知识和推理,它实际上需要一个万亿级知识库的支持,如下图所示。 换句话说,费根鲍姆(Feigenbaum)在40或50年前所做的事情,也许我们现在必须再做一次,但是我们需要构建一个较大规模的常识知识图,并使用此方法和该常识知识。图支持计算 上面的深度学习,从而真正实现AI的未来。 因此,这一代人工智能浪潮可能最终没有推理或解释的能力。 下一波人工智能的兴起是通过推理,可解释性和认知来实现人工智能。 我们相信这是AI发展的重要方向,并将在未来10年内发展。




核发:小编 点击数: 收藏本页