亮点

1、认知图谱有了一个全新概念，它包含三个核心要素：常识图谱、逻辑生成以及认知推理。

2、GPT-3参数规模已经接近人类神经元的数量，这说明它的表示能力已经接近人类了。但是它有个阿喀琉斯之踵——没有常识。

3、数据+知识双重驱动，也许是解决未来认知AI的一个关键。

4、用计算模型来解决认知是不够的，未来需要构建一个真正能够超越原来的，超越已有模型的一个认知模型。

5、通用人工智能还有多远？我们希望它有持续学习的能力，能从已有的事实，从反馈中学到新的东西，能处理一些更复杂的任务。

为什么是认知图谱

我给今天的分享起了一个新名字： “认知图谱：人工智能的下一个瑰宝”。

为什么叫认知图谱？首先看一下人工智能发展的脉络。

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……

最左边是分类模型、序列模型、概率图模型，往右一点是最大化边界，深度学习，循环智能，随后是强化学习、深度强化学习，以及最近常提及的无监督学习。

机器思考VS人类思考

机器学习发展到现在，离认知到底还有多远？

于是，我整理了很多诺贝尔奖和图灵奖得主的研究，对比了人的认知与机器认知之间的发展模式。

在探究人类思考的历程里，1900年初才有了神经系统结构的第一次解析，随后在1932年左右，诞生了一个诺奖级的研究：神经元功能 “突触”。

然后就是神经末梢传递机制、视觉系统机理、嗅觉系统机理……直到几年前，科学家们才探索出人的大脑是如何实现定位导航、以及机理是怎么回事，这也是一个诺奖的研究。

我们来看下机器是如何思考的。

1950年左右，学者创立了人工智能系统，但是1970年左右大家开始拼命去模仿人脑，我们要做一个计算机，让他跟人脑特别相同。

1990年左右，科学家突然发现其实没有必要模仿，更多的应该是去参考人脑，参考脑系统，做一个有更多机器思考、机器思维的计算机。

所以在当前这个时代，我们应该用更多的计算机思维，来做计算机的思考，而非人的思考。

因此在这之后，就出现了概率图模型、概率与因果模型以及深度学习。当然，有人会说，到最后你还在讲机器学习，在讲一个模型，这个离我们真正的认知智能是不是太远了？

用计算的方式打造通用人工智能

过去几年连我自己都不信，我们可以建造一个 通用人工智能，让计算机系统甚至能够超越人。

举一个例子， OpenAI。

两年前，OpenAI做了**GPT，所有人都觉得只是一个很简单的语言模型，并不会有什么水花；

去年，GPT升级成 GPT-2，15亿的参数规模。很多人都可能玩过它的Demo，叫talk to transformer。你可以输入任何文本，transformer帮你把文本补齐。

但在今年6月份的时候，OpenAI发布了一个GPT-3，参数规模一下子达到了1750亿，数量级接近人类的神经元的数量。

这个时候给我们带来了极大的震撼，至少说明GPT-3的表示能力已经接近人类了。

意味着理论上，如果我们能让计算机参数达到最好，GPT-3可能跟人这种智商表现差不多。

这时候给我们另外一个启示：

我们到底是不是可以直接通过计算机的结果，也就是计算的方法得到一个超越人类的通用人工智能？

我们到底是不是可以直接通过计算机的结果，也就是计算的方法得到一个超越人类的通用人工智能？

我们来看一下整个模型过去几年发展的结果，几乎每年参数规模是10倍左右的增长，右边的图给出了自然语言处理中最近几年的快速变化，几乎是一个指数级的变化。

可以看到，前几年变化相对比较小，今年出了GPT-3，谷歌到了6000亿的产出规模，明年ds可能还会到万亿级别。所以这是一个非常快速的增长。

现在，则给到我们另外一个问题，

我们到底能不能用这种大规模、大算力的方法，大计算的方法，来实现真正的人工智能呢？

我们到底能不能用这种大规模、大算力的方法，大计算的方法，来实现真正的人工智能呢？

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？

GPT-3有个阿喀琉斯之踵

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。

第一个是长颈鹿有几个眼睛？GPT3说有两个眼睛，没有问题。

第二个问题，我的脚有几个眼睛？结果是也有两个眼睛，这就错了。

第三个，蜘蛛有几个眼睛？8个眼睛。

第四个太阳有几个眼睛？一个眼睛。

最后一个问题，一根草有几个眼睛？一个眼睛。

可以看到，GPT3很聪明，可以 生成所有的结果，但它有个阿喀琉斯之踵——没有常识。

这时候就需要一个常识的知识图谱。

2012年，谷歌发出了一个Knowledge Graph，就是知识图谱。

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？

「数据+知识」驱动未来的认知AI

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。

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。

认知AI的九准则

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。

一个面向认知的AI架构

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例的逻辑，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！

— 完—

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