未來(lái)人工智能或?qū)⒋砣说某ＷR(shí)進(jìn)行推理

作為人類，當(dāng)我們解釋語(yǔ)言時(shí)，我們依靠一堆背景知識(shí)來(lái)解釋和推斷不僅關(guān)于語(yǔ)言，而且關(guān)于我們周圍的世界。許多來(lái)源已經(jīng)將常識(shí)推理定義為：“感知，理解和判斷幾乎所有人共享的事物的基本能力，幾乎所有人都可以合理地預(yù)期，而不需要辯論?！?/p>

沒(méi)有這種能力，人類將無(wú)法在現(xiàn)代世界中生存，因?yàn)樗麄儠?huì)做一些對(duì)他們的生存有害的事情?，F(xiàn)代人工智能技術(shù)缺乏常識(shí)。目前正在研究共識(shí)推理領(lǐng)域的研究人員正在解決這一差距。

常識(shí)推理是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人，然而，自然語(yǔ)言處理（NLP）已經(jīng)看到了大量的活動(dòng)，最近通過(guò)推出DARPA競(jìng)賽加強(qiáng)，這是美國(guó)軍事研究的一個(gè)分支。該競(jìng)賽的目標(biāo)是：“創(chuàng)建從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并模仿發(fā)展心理學(xué)定義的認(rèn)知核心領(lǐng)域的計(jì)算模型”和“構(gòu)建能夠回答關(guān)于常識(shí)現(xiàn)象的自然語(yǔ)言和基于圖像的查詢的常識(shí)知識(shí)庫(kù)”通過(guò)網(wǎng)絡(luò)閱讀?！叭斯ぶ悄艽淼南敕ū话瑐愌芯克麨?u>AI2 。

艾倫研究所由微軟的保羅·艾倫創(chuàng)立，正在馬賽克項(xiàng)目下進(jìn)行常識(shí)推理。Mosaic項(xiàng)目涵蓋了Darpa競(jìng)賽的所有目標(biāo)，包括：Visual Commonsense推理，常識(shí)知識(shí)圖 和具有對(duì)抗性生成的情境。視覺(jué)常識(shí)推理是一種挑戰(zhàn)，其中AI技術(shù)試圖理解諸如“為什么一個(gè)人在笑？”這樣的場(chǎng)景。挑戰(zhàn)問(wèn)題通常是視覺(jué)場(chǎng)景，問(wèn)題和許多答案。候選技術(shù)不僅需要了解場(chǎng)景，還需要了解問(wèn)題和答案以及它們與場(chǎng)景的關(guān)系。

常識(shí)知識(shí)圖是眾所周知的社會(huì)，出現(xiàn)了許多嘗試常識(shí)性知識(shí)編碼成的本體或相關(guān)結(jié)構(gòu)。最著名的是Cyc，自1984年以來(lái)一直在開發(fā)中。它試圖捕捉“關(guān)于世界如何運(yùn)作”的陳述，人類用它來(lái)推理日常情況。

對(duì)抗性世代的情況是艾倫研究所發(fā)明的一項(xiàng)新任務(wù)，該研究所評(píng)估自然語(yǔ)言推理，從中可以推斷出技術(shù)可以推斷出日常情況的邏輯結(jié)果。艾倫研究所發(fā)起的數(shù)據(jù)集中的一個(gè)典型問(wèn)題是：“該人使用鼓風(fēng)機(jī)從草地上吹葉子。鼓風(fēng)機(jī)……“然后該技術(shù)可以選擇四種答案供選擇。

DARPA競(jìng)賽和艾倫研究所不是這一領(lǐng)域的唯一挑戰(zhàn)。許多這些挑戰(zhàn)是基于NLP的任務(wù)，其中候選技術(shù)推斷出單詞或句子的上下文。該威諾格拉德挑戰(zhàn)，例如，是一款主流的挑戰(zhàn)就是圖靈測(cè)試，其中機(jī)試圖從一個(gè)句子解釋一個(gè)單詞的含義的延伸。例如，“市議員拒絕了示威者的許可，因?yàn)樗麄僛害怕/主張]暴力?！币粋€(gè)人會(huì)本能地知道答案會(huì)令人擔(dān)憂。這個(gè)答案需要背景知識(shí)來(lái)理解候選答案的背景和含義。這個(gè)簡(jiǎn)單的例子很難讓機(jī)器響應(yīng)，因?yàn)榇鸢敢蕾囉诒尘靶畔ⅰ?/p>

使用常識(shí)推理對(duì)AI的許多領(lǐng)域都有影響。例如，機(jī)器人導(dǎo)航和操作。在這種情況下，具有常識(shí)能力的機(jī)器人不必明確編程或從先前的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，以了解不做某些活動(dòng)以及預(yù)測(cè)情況。人類對(duì)未來(lái)的看法能力有限，因?yàn)槲覀兊母泄偬瑹o(wú)法將信息傳遞到我們的大腦，因此我們的大腦必須根據(jù)當(dāng)前信息估計(jì)近期。

常識(shí)推理將使機(jī)器人機(jī)器也能做同樣的事情。常識(shí)推理不僅限于AI的典型科幻刻板印象，而且它可以應(yīng)用于世俗但同樣重要的情況。例如，要擁有透明的AI，策略需要能夠解釋他們的決策和結(jié)論。這被稱為可解釋的人工智能，可以說(shuō)是社會(huì)接受人工智能的關(guān)鍵一步。普通話推理的應(yīng)用和需求幾乎是無(wú)限的。

現(xiàn)有技術(shù)處于嬰兒階段，然而，常識(shí)推理是人工智能超越其目前有限能力的必要步驟。賦予機(jī)器最大限度品質(zhì)的能力并非易事，而且進(jìn)展有限。然而，隨著DARPA的競(jìng)爭(zhēng)，這可能會(huì)發(fā)生變化，正如DARPA的大挑戰(zhàn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的影響所表明的那樣，這種汽車從利基活動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杀姸啻笮徒M織支持的主流產(chǎn)品。常識(shí)是人工智能的未來(lái)，因?yàn)樽非筮@個(gè)研究領(lǐng)域只是“常識(shí)”。