编辑部 整理自 MEET 2021 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

人工智能，现在发展到什么阶段了？

从发展脉络上看，从符号智能、感知智能，现在应该到认知智能阶段了。

或者说，我们正走在认知智能的路上。

今年大火的GPT-3，其参数量已然达到了千亿级别，规模已经接近人类神经元的数量了。

这说明，GPT-3的表示能力已经接近人类了，但它仍有一些认知局限——没有常识。

那我们何时、又将如何走向认知智能？

未来计算机的认知能力，能否超过人类？

什么样的模型可以驱动未来的认知AI？

认知智能的概念是否又该重新定义？

……

在MEET 2021 智能未来大会现场，清华大学计算机系教授、系副主任唐杰用简单、通俗的例子为我们一一解答。

从最早的符号智能，再到后面的感知智能。最近，所有人都在谈论认知智能。

我们现在需要探讨“计算机有没有认知”、“计算机能不能做认知、推理”、“计算机到未来有没有意识，能够超过人类”这些问题。

人工智能发展到现在已经有三个浪潮，我们把人工智能叫做三个时代分别是符号 AI、感知 AI 和认知 AI，现在正处在实现认知AI的路上。

具体如何实现呢？

我认为需要一些基础性的东西，比如里面的认知图谱怎么构建，里面认知的一些逻辑，包括认知的基础设施怎么建，这也是我们特别想做的一件事情。

回顾机器学习的发展历程，首先想到的就是很多分类模型，比如决策树，贝叶斯、神经网络……

与此同时，也暴露出另一个痛点——成本问题。

GPT-3，如果用单卡的训练需要355年，整个训练成本将达到几亿人民币，一般的公司是做不起来的。

但就算是有互联网巨头愿意去做，大家是不是都可以用了？

不着急。先来看看这样一个例子，左边是GPT-3模型，右边是结果。

当时的概念是，我们利用大量的数据能不能建一个图谱？于是在未来的搜索中，可以自动把搜索结果结构化，自动的结构化的数据反馈出来。

知识图谱不仅可以应用到搜索引擎，还可以给计算机带来一些常识性的知识。

因此，我们是否可以通过这一方法来帮助未来的计算呢？

其实，知识图谱在很多年前就已经发展起来。

从第一代人工智能——符号AI的时候，就已经开始在做，当时将知识图谱定义为“符号 AI 的逻辑表示”。

但到现在也还没有大规模的发展起来，主要有几个方面的原因。

第一，构建的成本非常的高。

CYC，最早的知识图谱之一，负责定义知识断言。

简单来说就是，一个ABC三元组，A 就是主体，B 就是关系，C是受体。

比如，人有手，人就是主体，有就是关系，手就是受体。

这么一个简单的问题，成本就在5.7 美元。

第二，自动构建精度很低。

另一个典型的知识图谱NELL，互联网完全自动方法的生成出来，但错误率一下子提高到10倍。

这两个项目目前基本上都处于半停滞状态。

于是，我们现在就在思考，若是将上述两种方式结合在一起，是否能够驱动认知AI？

第一，从大数据的角度，做数据驱动。用深度学习举十反一的方法，把所有的数据进行建模，并且学习数据之间的关联关系，学习数据的记忆模型。

第二，我们要用知识驱动，构建一个知识图谱，用知识驱动整个事情。

我们把两者结合起来，这也许是解决未来认知 AI 的一个关键。

当然这些也还不够。我们的未来是需要构建一个真正能够超越原来的、已有模型的一个认知模型。

我们需要一个全新的架构框架，也需要一个全新的目标函数，这时候才有可能超过这样的预训练模型，否则就是在跟随 GPT-3。

而放在眼下要做的，就是让机器有一定的创造能力，光文本还不够，我们希望创造出真正的图片，它是创造，不是查询。

比如，机器可以通过文字，将原有的图片生成新的图片。

当然，光创造还不够，我们离真正通用的人工智能还有多远？

我们希望真正的通用人工智能有持续学习的能力，能够从已有的事实，从反馈中学习到新的东西，能够完成一些更加复杂的任务。

这时候，再回到起初最基本的问题：什么叫认知？

只要有可持续学习的能力就是认知吗？

如果这样的话，GPT-3也有持续学习的能力，知识图谱也有学习的能力，因为它在不停的更新。

如果能完成一些复杂任务就是认知吗？

也不是，我们已经有些系统已经可以完成非常复杂的问题。

那什么是认知呢？

最近，通过我们的一些思考，定义了认知 AI 的九准则。这九个准则是我从人的认知和意识中抽象出来的九个准则。

第一个，叫适应与学习能力。

比如说今天MEET 大会，机器人自动学习，可以知道在这个特定的场景下应该做什么事情。

第二个，叫定义与语境能力。

模型能够在特定语境下感知上下文，对环境有一定的感知能力。

第三个，叫自我系统的准入能力。

机器能够自定义什么是我，什么是非我，这叫人设。如果这个机器能知道自己的人设是什么，那么我们认为它有一定的认知能力。

第四个，优先级与访问控制能力。

在一定的特定场景下它有选择的能力。我们人都可以在双十一选择购物，如果机器在双十一的时候能选择我今天想买点东西，明天后悔了，不应该买。

这时候机器有一定的优先级和访问控制。

第五个，召集与控制能力。这个机器应该有统计和决策的能力。

第六个，决策与执行能力，机器人在感知到所有的数据以后可以做决策。

第七个，错误探测与编辑能力。

这个非常重要，人类的很多知识都在试错中发现的。比如现在学的很多知识，我们并不知道什么知识是最好的。

我们需要不停的试错，也许我们今天学到了1 1=2 是很好，但是你尝试1 1=3，1 1=0，是不是也可以呢？你尝试完了发现都不对，这叫做错误探测与编辑，让机器具有这个能力，非常地重要。

第八个，反思与自我控制、自我监控。

如果这个机器人在跟你聊天的过程中，聊了很久，说“不好意思我昨天跟你说的一句话说错了，我今天纠正了。”这时候机器具有反思能力。

最后，这个机器一定要有条理和理性。

在九个准则的基础上，我们提出了一个全新的认知图谱的概念。

主要有三个核心要素。

第一个，常识图谱，这与知识图谱的几个要素非常相关。比如说高精度知识图谱的构建、领域知识图谱的应用系统、超大规模知识图谱的构建，还有基于知识图谱的搜索和推荐，这是传统的一些东西。

第二个，逻辑生成。这需要超大规模的预训练模型，并且能够自动进行内容生成。同时我们在未来可以构建一个数字人的系统，它能够自动的在系统中，能够生成相关的东西，能够做得像人一样的数字人。

第三个，认知推理。让计算机有推理、有逻辑的能力。

这时候说起来比较虚，用人的认知来通俗理解一下。

人的认知有两个系统，一个叫系统1，一个叫系统2。

系统1就是计算机做的匹配。

你说，清华大学在哪？它便立刻匹配出来北京。

但如果你要是问，清华大学在全球计算机里到底排第几？以及为什么是这个名次？

这时候计算机就回答不了，这就需要一定的逻辑推理，也就是系统2所做的事情。

当前所有的深度学习都是做系统1，解决了系统1问题——直觉认知，而不是逻辑认知。

因此在未来，我们要做更多关于系统2的事情。

从脑科学来看，相对现在做的事情有两个最大的不同，第一，就是记忆，第二就是认知推理。

记忆是通过海马体实现，认知是前额叶来实现。这两个系统非常关键，如何实现呢？

我们看记忆模型，巴德利记忆模型分三层，短期记忆就是一个超级大的大数据模型。

在大数据模型中，我们怎么把大数据模型中有些信息变成一个长期记忆变成我们知识，这就是记忆模型要做的事情。

那认知模型呢？我们构建了一个面向认知的AI架构。

这个框架左边是一个查询接口，这是输入，也可以说成是用户端。

中间是一个超大规模的预训练模型，然后是一个记忆模型。

记忆模型通过试错、蒸馏，把一些信息变成一个长期记忆存在长期记忆模型中。

长期记忆模型中会做无意识的探测，也会做很多自我定义和条理的逻辑，并且做一些认知的推理。

在这样的基础上我们构建一个平台。最终目标是打造一个知识和认知推理双轮驱动的一个框架。底层是分布式的存储和管理，中间是推理、决策、预测，再上面是提供各式各样的API。

好，我今天大概就把我们的理念和想法给大家介绍一下，如果大家有兴趣的话，可以查阅我们更多的信息。

谢谢大家！