人工智能未來十年會怎樣發展

唐杰教授從人工智能發展的歷史開始，深入分析人工智能近十年的發展，闡述了人工智能在感知方面取得的重要成果，尤其提到算法是這個感知時代最重要、最具代表性的內容。

重點講解了?BERT、ALBERT、MoCo2?等取得快速進展的算法。最后說到下一波人工智能浪潮的興起，就是實現具有推理、可解釋性、認知的人工智能。

人工智能對社會和經濟影響的日益凸顯，各國政府也先后出臺了對人工智能發展的政策，并將其上升到國家戰略的高度。截至目前，包括美國、中國和歐盟在內的多國和地區頒布了國家層面的人工智能發展政策。 ?

? 在這個時代背景下，我們需要考慮人工智能未來十年會怎樣發展。首先，我們需要從人工智能的發展歷史中找到靈感。 ?

? 我們再深入分析 AI 近十年的發展，會看到一個重要的標志：人工智能在感知方面取得重要成果。人工智能在語音識別、文本識別、視頻識別等方面已經超越了人類，我們可以說 AI 在感知方面已經逐漸接近人類的水平。從未來的趨勢來看，人工智能將會有一個從感知到認知逐步發展的基本趨勢，如下圖所示： ?

? 首先，我們來看看 AI 在感知方面做了哪些事情。在感知方面，AlphaGo、無人駕駛、文本和圖片之間的跨媒體計算等取得了快速發展。從宏觀來看，算法是這個感知時代最重要、最具代表性的內容。如果把最近十年的重要算法進行歸類，以深度學習為例進行展示的話，我們可以得到下圖所示的發展脈絡。 ?

? 這里，我想引用張鈸院士提出來的第三代人工智能的理論體系。 ? 2015 年，張鈸院士提出第三代人工智能體系的雛形。 ? 2017 年，DARPA 發起 XAI 項目，核心思想是從可解釋的機器學習系統、人機交互技術以及可解釋的心理學理論三個方面，全面開展可解釋性 AI 系統的研究。 ? 2018 年底，正式公開提出第三代人工智能的理論框架體系，核心思想為： ? 建立可解釋、魯棒性的人工智能理論和方法。發展安全、可靠、可信及可擴展的人工智能技術。推動人工智能創新應用。其中具體實施的路線圖如下： ? 與腦科學融合，發展腦啟發的人工智能理論。數據與知識融合的人工智能理論與方法。在這個思想框架下，我們做了一定的深入研究，我們稱之為認知圖譜。其核心概念是知識圖譜+認知推理+邏輯表達。 ?

? 當我們用傳統算法（如 BIDAF, BERT, XLNet）進行解決的時候，計算機可能只會找到局部的片段，仍然缺乏一個在知識層面上的推理能力，這是計算機很欠缺的。人在這方面具有優勢，而計算機缺乏類似的能力。 ? 人在解決上述問題的過程中存在推理路徑、推理節點，并且能理解整個過程，而 AI 系統，特別是在當下的 AI 系統中，深度學習算法將大部分這類問題都看作是一個黑盒子，如下圖所示： ?

? 這個基本的思想是結合認知科學中的雙通道理論。在人腦的認知系統中存在兩個系統：System 1 和 System 2，如下圖所示。System 1 是一個直覺系統，它可以通過人對相關信息的一個直覺匹配尋找答案，它是非?？焖?、簡單的；而 System 2 是一個分析系統，它通過一定的推理、邏輯找到答案。 ?

? 在去年的 NIPS 上，圖靈獎獲得者 Bengio 在大會主旨報告的 Keynote 也提到，System 1 到 System 2 的認知是深度學習未來發展的重要的方向，如下圖所示： ?

? 因此，我們大概用這個思路構建了這個新的、我們稱為認知圖譜的這樣一個方法。在 System 1 中我們主要做知識的擴展，在 System 2 中我們做邏輯推理和決策，如下圖所示： ?

? 可以看到，我們在 System 1 中做知識的擴展，比如說針對前面的問題，我們首先找到相關的影片，然后用 System 2 來做決策。如果是標準答案，就結束整個推理的過程。如果不是標準答案，而相應的信息又有用，我們就把它作為一個有用信息提供給 System 1，System 1 繼續做知識的擴展，System 2 再來做決策，直到最終找到答案。