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      MEET2021 | 清華唐杰:GPT-3表示能力已經(jīng)接近人類了,但它有一個阿喀琉斯之踵

      現(xiàn)在應(yīng)該到認(rèn)知智能階段了

      編輯部 整理自 MEET 2021
      量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

      人工智能,現(xiàn)在發(fā)展到什么階段了?

      從發(fā)展脈絡(luò)上看,從符號智能、感知智能,現(xiàn)在應(yīng)該到認(rèn)知智能階段了。

      或者說,我們正走在認(rèn)知智能的路上。

      今年大火的GPT-3,其參數(shù)量已然達(dá)到了千億級別,規(guī)模已經(jīng)接近人類神經(jīng)元的數(shù)量了。

      這說明,GPT-3的表示能力已經(jīng)接近人類了,但它仍有一些認(rèn)知局限——沒有常識。

      那我們何時、又將如何走向認(rèn)知智能?

      未來計算機(jī)的認(rèn)知能力,能否超過人類?

      什么樣的模型可以驅(qū)動未來的認(rèn)知AI?

      認(rèn)知智能的概念是否又該重新定義?

      ……

      在MEET 2021 智能未來大會現(xiàn)場,清華大學(xué)計算機(jī)系教授、系副主任唐杰用簡單、通俗的例子為我們一一解答。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      當(dāng)時聽完演講的觀眾直呼:求唐杰老師的PPT!

      (在不改變原意的基礎(chǔ)上,量子位對唐杰的演講進(jìn)行了編輯整理)

      關(guān)于MEET 智能未來大會:MEET大會是由量子位主辦的智能科技領(lǐng)域頂級商業(yè)峰會,致力于探討前沿科技技術(shù)的落地與行業(yè)應(yīng)用。本次大會現(xiàn)場有李開復(fù)等20余位行業(yè)頂級大咖分享,500余名行業(yè)觀眾參與,超過150萬網(wǎng)友在線收看直播。包括新華社、搜狐科技、澎湃新聞、封面新聞等數(shù)十家主流媒體在內(nèi)紛紛報道,線上總曝光量累計超過2000萬。

      亮點

      1、認(rèn)知圖譜有了一個全新概念,它包含三個核心要素:常識圖譜、邏輯生成以及認(rèn)知推理。

      2、GPT-3參數(shù)規(guī)模已經(jīng)接近人類神經(jīng)元的數(shù)量,這說明它的表示能力已經(jīng)接近人類了。但是它有個阿喀琉斯之踵——沒有常識。

      3、數(shù)據(jù)+知識雙重驅(qū)動,也許是解決未來認(rèn)知AI的一個關(guān)鍵。

      4、用計算模型來解決認(rèn)知是不夠的,未來需要構(gòu)建一個真正能夠超越原來的,超越已有模型的一個認(rèn)知模型。

      5、通用人工智能還有多遠(yuǎn)?我們希望它有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力,能從已有的事實,從反饋中學(xué)到新的東西,能處理一些更復(fù)雜的任務(wù)。

      為什么是認(rèn)知圖譜

      我給今天的分享起了一個新名字:“認(rèn)知圖譜:人工智能的下一個瑰寶”。

      為什么叫認(rèn)知圖譜?首先看一下人工智能發(fā)展的脈絡(luò)。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      從最早的符號智能,再到后面的感知智能。最近,所有人都在談?wù)撜J(rèn)知智能。

      我們現(xiàn)在需要探討“計算機(jī)有沒有認(rèn)知”、“計算機(jī)能不能做認(rèn)知、推理”“計算機(jī)到未來有沒有意識,能夠超過人類”這些問題。

      人工智能發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)有三個浪潮,我們把人工智能叫做三個時代分別是符號 AI、感知 AI 和認(rèn)知 AI,現(xiàn)在正處在實現(xiàn)認(rèn)知AI的路上。

      具體如何實現(xiàn)呢?

      我認(rèn)為需要一些基礎(chǔ)性的東西,比如里面的認(rèn)知圖譜怎么構(gòu)建,里面認(rèn)知的一些邏輯,包括認(rèn)知的基礎(chǔ)設(shè)施怎么建,這也是我們特別想做的一件事情。

      回顧機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程,首先想到的就是很多分類模型,比如決策樹,貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      最左邊是分類模型、序列模型、概率圖模型,往右一點是最大化邊界,深度學(xué)習(xí),循環(huán)智能,隨后是強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),以及最近常提及的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

      機(jī)器思考VS人類思考

      機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在,離認(rèn)知到底還有多遠(yuǎn)?

      于是,我整理了很多諾貝爾獎和圖靈獎得主的研究,對比了人的認(rèn)知與機(jī)器認(rèn)知之間的發(fā)展模式。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      在探究人類思考的歷程里,1900年初才有了神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的第一次解析,隨后在1932年左右,誕生了一個諾獎級的研究:神經(jīng)元功能“突觸”。

      然后就是神經(jīng)末梢傳遞機(jī)制、視覺系統(tǒng)機(jī)理、嗅覺系統(tǒng)機(jī)理……直到幾年前,科學(xué)家們才探索出人的大腦是如何實現(xiàn)定位導(dǎo)航、以及機(jī)理是怎么回事,這也是一個諾獎的研究。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      我們來看下機(jī)器是如何思考的。

      1950年左右,學(xué)者創(chuàng)立了人工智能系統(tǒng),但是1970年左右大家開始拼命去模仿人腦,我們要做一個計算機(jī),讓他跟人腦特別相同。

      1990年左右,科學(xué)家突然發(fā)現(xiàn)其實沒有必要模仿,更多的應(yīng)該是去參考人腦,參考腦系統(tǒng),做一個有更多機(jī)器思考、機(jī)器思維的計算機(jī)。

      所以在當(dāng)前這個時代,我們應(yīng)該用更多的計算機(jī)思維,來做計算機(jī)的思考,而非人的思考。

      因此在這之后,就出現(xiàn)了概率圖模型、概率與因果模型以及深度學(xué)習(xí)。當(dāng)然,有人會說,到最后你還在講機(jī)器學(xué)習(xí),在講一個模型,這個離我們真正的認(rèn)知智能是不是太遠(yuǎn)了?

      用計算的方式打造通用人工智能

      過去幾年連我自己都不信,我們可以建造一個通用人工智能,讓計算機(jī)系統(tǒng)甚至能夠超越人。

      舉一個例子,OpenAI

      兩年前,OpenAI做了**GPT,所有人都覺得只是一個很簡單的語言模型,并不會有什么水花;

      去年,GPT升級成GPT-2,15億的參數(shù)規(guī)模。很多人都可能玩過它的Demo,叫talk to transformer。你可以輸入任何文本,transformer幫你把文本補(bǔ)齊。

      但在今年6月份的時候,OpenAI發(fā)布了一個GPT-3,參數(shù)規(guī)模一下子達(dá)到了1750億,數(shù)量級接近人類的神經(jīng)元的數(shù)量。

      這個時候給我們帶來了極大的震撼,至少說明GPT-3的表示能力已經(jīng)接近人類了。

      意味著理論上,如果我們能讓計算機(jī)參數(shù)達(dá)到最好,GPT-3可能跟人這種智商表現(xiàn)差不多。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      這時候給我們另外一個啟示:

      我們到底是不是可以直接通過計算機(jī)的結(jié)果,也就是計算的方法得到一個超越人類的通用人工智能?

      我們來看一下整個模型過去幾年發(fā)展的結(jié)果,幾乎每年參數(shù)規(guī)模是10倍左右的增長,右邊的圖給出了自然語言處理中最近幾年的快速變化,幾乎是一個指數(shù)級的變化。

      可以看到,前幾年變化相對比較小,今年出了GPT-3,谷歌到了6000億的產(chǎn)出規(guī)模,明年ds可能還會到萬億級別。所以這是一個非??焖俚脑鲩L。

      現(xiàn)在,則給到我們另外一個問題,

      我們到底能不能用這種大規(guī)模、大算力的方法,大計算的方法,來實現(xiàn)真正的人工智能呢?

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      與此同時,也暴露出另一個痛點——成本問題。

      GPT-3,如果用單卡的訓(xùn)練需要355年,整個訓(xùn)練成本將達(dá)到幾億人民幣,一般的公司是做不起來的。

      但就算是有互聯(lián)網(wǎng)巨頭愿意去做,大家是不是都可以用了?

      GPT-3有個阿喀琉斯之踵

      不著急。先來看看這樣一個例子,左邊是GPT-3模型,右邊是結(jié)果。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      第一個是長頸鹿有幾個眼睛?GPT3說有兩個眼睛,沒有問題。

      第二個問題,我的腳有幾個眼睛?結(jié)果是也有兩個眼睛,這就錯了。

      第三個,蜘蛛有幾個眼睛?8個眼睛。

      第四個太陽有幾個眼睛?一個眼睛。

      最后一個問題,一根草有幾個眼睛?一個眼睛。

      可以看到,GPT3很聰明,可以生成所有的結(jié)果,但它有個阿喀琉斯之踵——沒有常識。

      這時候就需要一個常識的知識圖譜。

      2012年,谷歌發(fā)出了一個Knowledge Graph,就是知識圖譜。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      當(dāng)時的概念是,我們利用大量的數(shù)據(jù)能不能建一個圖譜?于是在未來的搜索中,可以自動把搜索結(jié)果結(jié)構(gòu)化,自動的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)反饋出來。

      知識圖譜不僅可以應(yīng)用到搜索引擎,還可以給計算機(jī)帶來一些常識性的知識。

      因此,我們是否可以通過這一方法來幫助未來的計算呢?

      「數(shù)據(jù)+知識」驅(qū)動未來的認(rèn)知AI

      其實,知識圖譜在很多年前就已經(jīng)發(fā)展起來。

      從第一代人工智能——符號AI的時候,就已經(jīng)開始在做,當(dāng)時將知識圖譜定義為“符號 AI 的邏輯表示”。

      但到現(xiàn)在也還沒有大規(guī)模的發(fā)展起來,主要有幾個方面的原因。

      第一,構(gòu)建的成本非常的高。

      CYC,最早的知識圖譜之一,負(fù)責(zé)定義知識斷言

      簡單來說就是,一個ABC三元組,A 就是主體,B 就是關(guān)系,C是受體。

      比如,人有手,人就是主體,有就是關(guān)系,手就是受體。

      這么一個簡單的問題,成本就在5.7 美元。

      第二,自動構(gòu)建精度很低。

      另一個典型的知識圖譜NELL,互聯(lián)網(wǎng)完全自動方法的生成出來,但錯誤率一下子提高到10倍。

      這兩個項目目前基本上都處于半停滯狀態(tài)。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      于是,我們現(xiàn)在就在思考,若是將上述兩種方式結(jié)合在一起,是否能夠驅(qū)動認(rèn)知AI?

      第一,從大數(shù)據(jù)的角度,做數(shù)據(jù)驅(qū)動。用深度學(xué)習(xí)舉十反一的方法,把所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并且學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的記憶模型。

      第二,我們要用知識驅(qū)動,構(gòu)建一個知識圖譜,用知識驅(qū)動整個事情。

      我們把兩者結(jié)合起來,這也許是解決未來認(rèn)知 AI 的一個關(guān)鍵。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      當(dāng)然這些也還不夠。我們的未來是需要構(gòu)建一個真正能夠超越原來的、已有模型的一個認(rèn)知模型。

      我們需要一個全新的架構(gòu)框架,也需要一個全新的目標(biāo)函數(shù),這時候才有可能超過這樣的預(yù)訓(xùn)練模型,否則就是在跟隨 GPT-3。

      而放在眼下要做的,就是讓機(jī)器有一定的創(chuàng)造能力,光文本還不夠,我們希望創(chuàng)造出真正的圖片,它是創(chuàng)造,不是查詢。

      比如,機(jī)器可以通過文字,將原有的圖片生成新的圖片。

      當(dāng)然,光創(chuàng)造還不夠,我們離真正通用的人工智能還有多遠(yuǎn)?

      我們希望真正的通用人工智能有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力,能夠從已有的事實,從反饋中學(xué)習(xí)到新的東西,能夠完成一些更加復(fù)雜的任務(wù)。

      認(rèn)知AI的九準(zhǔn)則

      這時候,再回到起初最基本的問題:什么叫認(rèn)知?

      只要有可持續(xù)學(xué)習(xí)的能力就是認(rèn)知嗎?

      如果這樣的話,GPT-3也有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力,知識圖譜也有學(xué)習(xí)的能力,因為它在不停的更新。

      如果能完成一些復(fù)雜任務(wù)就是認(rèn)知嗎?

      也不是,我們已經(jīng)有些系統(tǒng)已經(jīng)可以完成非常復(fù)雜的問題。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      那什么是認(rèn)知呢?

      最近,通過我們的一些思考,定義了認(rèn)知 AI 的九準(zhǔn)則。這九個準(zhǔn)則是我從人的認(rèn)知和意識中抽象出來的九個準(zhǔn)則。

      第一個,叫適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力。

      比如說今天MEET 大會,機(jī)器人自動學(xué)習(xí),可以知道在這個特定的場景下應(yīng)該做什么事情。

      第二個,叫定義與語境能力。

      模型能夠在特定語境下感知上下文,對環(huán)境有一定的感知能力。

      第三個,叫自我系統(tǒng)的準(zhǔn)入能力。

      機(jī)器能夠自定義什么是我,什么是非我,這叫人設(shè)。如果這個機(jī)器能知道自己的人設(shè)是什么,那么我們認(rèn)為它有一定的認(rèn)知能力。

      第四個,優(yōu)先級與訪問控制能力。

      在一定的特定場景下它有選擇的能力。我們?nèi)硕伎梢栽陔p十一選擇購物,如果機(jī)器在雙十一的時候能選擇我今天想買點東西,明天后悔了,不應(yīng)該買。

      這時候機(jī)器有一定的優(yōu)先級和訪問控制。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      第五個,召集與控制能力。這個機(jī)器應(yīng)該有統(tǒng)計和決策的能力。

      第六個,決策與執(zhí)行能力,機(jī)器人在感知到所有的數(shù)據(jù)以后可以做決策。

      第七個,錯誤探測與編輯能力

      這個非常重要,人類的很多知識都在試錯中發(fā)現(xiàn)的。比如現(xiàn)在學(xué)的很多知識,我們并不知道什么知識是最好的。

      我們需要不停的試錯,也許我們今天學(xué)到了1+1=2 是很好,但是你嘗試1+1=3,1+1=0,是不是也可以呢?你嘗試完了發(fā)現(xiàn)都不對,這叫做錯誤探測與編輯,讓機(jī)器具有這個能力,非常地重要。

      第八個,反思與自我控制、自我監(jiān)控。

      如果這個機(jī)器人在跟你聊天的過程中,聊了很久,說“不好意思我昨天跟你說的一句話說錯了,我今天糾正了?!边@時候機(jī)器具有反思能力。

      最后,這個機(jī)器一定要有條理和理性。

      一個面向認(rèn)知的AI架構(gòu)

      在九個準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上,我們提出了一個全新的認(rèn)知圖譜的概念。

      主要有三個核心要素。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      第一個,常識圖譜,這與知識圖譜的幾個要素非常相關(guān)。比如說高精度知識圖譜的構(gòu)建、領(lǐng)域知識圖譜的應(yīng)用系統(tǒng)、超大規(guī)模知識圖譜的構(gòu)建,還有基于知識圖譜的搜索和推薦,這是傳統(tǒng)的一些東西。

      第二個,邏輯生成。這需要超大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型,并且能夠自動進(jìn)行內(nèi)容生成。同時我們在未來可以構(gòu)建一個數(shù)字人的系統(tǒng),它能夠自動的在系統(tǒng)中,能夠生成相關(guān)的東西,能夠做得像人一樣的數(shù)字人。

      第三個,認(rèn)知推理。讓計算機(jī)有推理、有邏輯的能力。

      這時候說起來比較虛,用人的認(rèn)知來通俗理解一下。

      人的認(rèn)知有兩個系統(tǒng),一個叫系統(tǒng)1,一個叫系統(tǒng)2。

      系統(tǒng)1就是計算機(jī)做的匹配。

      你說,清華大學(xué)在哪?它便立刻匹配出來北京。

      但如果你要是問,清華大學(xué)在全球計算機(jī)里到底排第幾?以及為什么是這個名次?

      這時候計算機(jī)就回答不了,這就需要一定的邏輯推理,也就是系統(tǒng)2所做的事情。

      當(dāng)前所有的深度學(xué)習(xí)都是做系統(tǒng)1,解決了系統(tǒng)1問題——直覺認(rèn)知,而不是邏輯認(rèn)知。

      因此在未來,我們要做更多關(guān)于系統(tǒng)2的事情。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      從腦科學(xué)來看,相對現(xiàn)在做的事情有兩個最大的不同,第一,就是記憶,第二就是認(rèn)知推理。

      記憶是通過海馬體實現(xiàn),認(rèn)知是前額葉來實現(xiàn)。這兩個系統(tǒng)非常關(guān)鍵,如何實現(xiàn)呢?

      我們看記憶模型,巴德利記憶模型分三層,短期記憶就是一個超級大的大數(shù)據(jù)模型。

      在大數(shù)據(jù)模型中,我們怎么把大數(shù)據(jù)模型中有些信息變成一個長期記憶變成我們知識,這就是記憶模型要做的事情。

      那認(rèn)知模型呢?我們構(gòu)建了一個面向認(rèn)知的AI架構(gòu)。

      清華唐杰:GPT-3表示能力已接近人類了,但它有阿喀琉斯之踵

      這個框架左邊是一個查詢接口,這是輸入,也可以說成是用戶端。

      中間是一個超大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型,然后是一個記憶模型。

      記憶模型通過試錯、蒸餾,把一些信息變成一個長期記憶存在長期記憶模型中。

      長期記憶模型中會做無意識的探測,也會做很多自我定義和條理的邏輯,并且做一些認(rèn)知的推理。

      在這樣的基礎(chǔ)上我們構(gòu)建一個平臺。最終目標(biāo)是打造一個知識和認(rèn)知推理雙輪驅(qū)動的一個框架。底層是分布式的存儲和管理,中間是推理、決策、預(yù)測,再上面是提供各式各樣的API。

      好,我今天大概就把我們的理念和想法給大家介紹一下,如果大家有興趣的話,可以查閱我們更多的信息。

      謝謝大家!

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