人工智能发展到今天大概经历了三个主要的阶段:符号推理与感知机、概率学习与知识库、深度学习与知识图谱。目前的智能系统在感知方面已经达到甚至超越人类水平,但在可解释性、安全可靠等方面还存在很多不足。
反观人的认知系统则不同,认知理论认为人的认知系统包含两个子系统:System 1即直觉系统,主要负责快速、无意识、非语言的认知,比如当人被问到一个问题的时候,可能下意识的或者说习惯性的回答,这就属于System1的范畴。System 2是逻辑分析系统,是有意识的、带逻辑、规划、推理以及可以语言表达的系统。人在通过System 2处理问题的时候,往往要收集相关数据、进行逻辑分析和推理,最终做出决策。
今年在NeurIPS 2019大会上图灵奖得主Yoshua Bengio指出当前的深度学习主要就在做System 1的事情,而缺少System 2所需要的推理和逻辑处理能力。发展具有认知能力的人工智能系统是人工智能发展的未来。这不仅是未来深度学习需要着重考虑的,更可能是下一代人工智能兴起的基础。一个可行的思路是认知图谱=知识图谱+认知推理+逻辑生成,但如何实现认知智能亟须学术界和工业界的进一步深入研究。
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