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东方的林语清华大学张钹院士：融合倍增的第三代人工智能三空间融合模型解读


人工智能现在发展到哪个阶段了？存在哪些问题与局限性？如何突破？
东方的林语清华大学张钹院士：融合倍增的第三代人工智能三空间融合模型解读
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近日 ， 清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹（bó）教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表了联合署名文章——《迈向第三代人工智能》 。
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什么是第三代人工智能？
通过这篇文章 ， 首次全面阐述了第三代人工智能的理念与发展方向 。
文章认为 ， 第三代人工智能的发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能 。
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1956年8月 ， 在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中 ， 约翰·麦卡锡、克劳德·香农、赫伯特·西蒙等一众大牛科学家们聚在一起 ， 主要讨论一个影响人类甚至是地球未来的议题：如何用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 。
因为时代背景的限制 ， 会议开了两个月的时间 ， 也没有达成普遍共识 ， 但是这次会议讨论的内容 ， 是有一个明确的讨论主题：人工智能 。
人工智能元年是1956年 ， 也是由此而来的 。
在人工智能60多年的发展历史中 ， 一直存在两个相互竞争的范式：
第一是符号主义 ， 也就是第一代人工智能 。 到上个世纪八十年代之前一直主导着AI的发展 。 作为第一代知识驱动的人工智能 ， 主要是利用知识、算法与算力三个要素来构造AI 。
第二是连接主义(或称亚符号主义) ， 也就是第二代人工智能 。 从上个世纪九十年代逐步发展 ， 到本世纪初进入高潮 ， 大有替代符号主义之势 。 第二代数据驱动的人工智能 ， 利用数据、算法与算力三个要素构造AI 。
由于第一代与第二代人工智能都有明显的局限性 ， 都是分别从一个侧面来模拟人类的智能行为 ， 因此 ， 都还是弱人工智能 。
因为以今天的科技研究与视角来分析 ， 这两种范式只是从不同的侧面模拟人类的心智 (或大脑) ， 具有各自的片面性 ， 不可能触及人类真正的智能 。
同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素 ，建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法 ， 发展安全 ， 可信 ， 可靠和可扩展的AI技术 ， 这是发展AI的必经之路 。
正是在这样的背景之下 ， 提出了第三代人工智能的概念 ， 通过发展安全、可信、可靠与可扩展的AI技术 ， 建立一个全面反映人类智能的AI ， 需要建立鲁棒与可解释的AI理论与方法 。
其发展思路是 ， 把第一代知识驱动和第二代的数据驱动结合起来 ， 从原来的三要素升级到同时利用知识、数据、算法与算力四个要素 ， 来构建比前代更强大的人工智能 。
第三代人工智能 ， 存在双空间模型与单一空间模型两个方案 。
第一、双空间模型 。
该模型是一种类脑模型 ， 符号空间模拟大脑的认知行为 ， 亚符号（向量）空间模拟大脑的感知行为 ， 人类大脑中的认知行为与感知行为其实是无缝融合的 。
如果第三代人工智能能够实现这种融合 ， AI就很有希望达到与我们人类相似的智能 。
目前 ， 双模型空间 ， 需要重点攻克三个问题：
1、知识与推理；
知识与推理 ， 是理性智能的基础 ， 这里面 ， 涉及NLP、知识图谱技术 ， 尤其是各领域相对成熟的“语料库”建设 ， 是非常重要的环节 。
2、感知；
目前的深度学习只能做到 “感觉 (sensation)”, 达不到“感知 (perception)” 。
一字之差 ， 天壤之别 。
机器识别的是外部标注的 “寄生语义 (parasitic semantics)” ， 为了达到感知的水平 ， 需要从局部到全局 ， 能够识别出物体的“内在语义(intrinsic semantics)” ， 这一点上 ， 目前的深度学习技术 ， 还有很长的路要走 。


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