miss,探究可解释的人工智能推理,yi

文 | 原刊于我国人工智能学会通讯丨2019年 第9卷 第01期

导言

推理是人类智能活动的重要组成部分,一直以来是人工智能研讨的中心内容。人工智能进入了以深度学习技能为主导的新时代, 无论是核算机视觉、语音辨认、言语了解、机杨代瑞器翻译、对话体系等,好像无处不是数据驱动下深度学习的“劳绩”。从推理的视角来看,从已知的现实(有标示的数据),得出不知道的定论纯情少女火辣辣,便是推理。但对智能体系做出的推理成果,需求有一个行为的解说机制。

深度学习是一个黑箱,最大的坏处是缺少对炎黄传奇官网其成果的解说才能。回想在常识工程时代,根据规矩的专家体系技能,其成果却具有很好的解说性。受此启示,咱们提出这样一个问题:在处理“可解说”的推理上,传统的常识工程技能是否能够持续发挥作用?可解说的人工智能未来的发展方向是什么?

根据常识工程的可解说推理

让咱们回忆一下人工智能推理的前期阶段——常识工程时代。常识工程包含常识的获取、表达和推理,其实质是将数据转换为易于机器处理的结构化常识。一个典型的专家体系由常识库与推理机组成,前者需求专家人工构建miss,探求可解说的人工智能推理,yi(见图1)。常识工程的代表——专家体系,能够顺着推理机使用到的规矩, 表现出很好的解说才能。从20 世纪90 时代后期开端,常识工程因以下一些困扰而进入了低落。

图1:传统常识工程的组成

1. 常识获取困难。常识库构建进程中依托专家人工构建的办法。如Cyc[1] 在2000 年,积累了160 万条常识性知霍小媛识,在耗费了350 人/ 年的本钱后终究失miss,探求可解说的人工智能推理,yi败。

2. 构建专家体系需求齐备的范畴常识(包含常识),关于大部分问题自身具有的不确定性,要从专家的经历中构建推理引擎十分困难,这约束了专家体系的使用。

虽然常识工miss,探求可解说的人工智能推理,yi程这个名词已不再盛行,但常识工程将数据转换为易于机器处理的结构化常识的实质,其自顶向下的演绎推理办法可能是解开现在可解说性缺失困扰的途径之一。现在现已呈现的一系列研讨正在补偿传统常识工程的缺点,并尽力将常识引导与数据驱动这两种常识获取与推理办法进行交融,其间一个典型的代表便是CMU 的永不暂停言语学习者NELL[2]。NELL 经过机器学习、NLP 等数据驱动手法并结合人工介入,来从互联网网页中析取断语式常识(beliefs),构成海量的通用常识图谱,这从必定程度上处理了解说性中常识来历的问题,改进了传统常识工程常识获取困难的问题。在根据常识的推理方面,IBM 的Watson 体系[3] 在Jeopardy 挑miss,探求可解说的人工智能推理,yi战中战胜了两位人类冠军,其间心算法Deep QA 经过生成问题答案的候选(假定),在非结构化数据中搜集依据,并用机器学习模型对依据进行评分,最终使用聚合算法完成对假定的排序。这种办法学习了专家体系中推理引擎的推理流程,完成了数于戈柔韧瑜伽据驱动算法与推理流程的有机交融。图神经网络[4] 等研讨也正测验将传统的贝叶斯网络和常识图谱,与深度学习相交融,来探求深度学习的可解说机制。

未来与展望

可解闵海是哪里释性的问题正在引起各界的重视。2017 年7 月美国国防部高档研讨方案署启动了7 000 万美元的可解说性人工智能方案(XAI)[5] 旨在对军事范畴智能算法的认知进行了解。欧盟在2018 年收效的通用数据保护法中引进解说的权利[6],旨在处理算法不行解说带来的问题。学术界也正从多个不同的视点下手展开研讨,呈现了反现实勘探[7]、可视化[8]、搬运学习[9] 等一系列根据过后解析的办法。在实时剖析方面,则呈现了多跳注意力[10]、推导进程生成[11],以及可解说性网络[12] 等一系列研讨。其间常识核算连续了常识工程的方针,是一种交融实时与过后可解说性剖析的核算结构,是传统常识工程与大数据蒋传锟、算法与集体才智交融后的产品。常识的获取已不单纯依托从专家的经历中总结出来, 而是miss,探求可解说的人工智能推理,yi概括使用多种“核算”手法而取得的(见图2)。

图2:常识核算结构

常识核算人在回路的架构,为可解说的人工智能的完成供给了结构,是大数据下的新式常识工程。未来在探求可解说的人工智能推理的研讨中,咱们仍需在此根底穿越abo上树立常识、数据和反应于一体的人工智能理论和模型,有机和谐“常识指导下的演绎”、“数据驱动中的概括”与“行为强化内的规划”。 常识工程从提出至今,作为前期的常识推理手法对后续的一系列研讨产生了深远的影响,从这个意义上讲,常识工程并没有过期,在未来将持续在人工智能研讨中扮演重要的人物。

参考文献

[1] Lenat, D.B., M. Prakash, and M. Shepherd, CYC: Using common sense knowledge to overcome brittleness and knowledge acquisition bottlenecks. AI magazine, 1985. 6(4): 65.

[2] Carlson, A., et al. Toward an arcmiss,探求可解说的人工智能推理,yihitecture for never-ending language learning. imiss,探求可解说的人工智能推理,yin AAAI. 2010. Atlanta.

[3] Ferrucci, D.A., Introduction to “this is watson”. IBM Journal of Research and Development, 2012. 56(3.4): 1: 1-1: 15.

[4] Battaglia, P.W., et al. Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. arXiv preprint arXiv:1806.01261, 2018.

[5] Gunning, D., Explainable artificial intelligence (xai). Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), nd Web, 2017.

[6] Goodman, B. and S.R. F萝莉txtl镇魂达达兔axman, European Union regulations on algorithmic decision-making and a.沈沛琴 2017.

[7] R刮脂藻ibeiro, M.T., S. Singh, and C. Guestrin. Why should i trust you?: Explaining the predictions of 王瓷萱any classifier. in Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016. ACM.

[8] Zeiler, M.D. and R. Fergus. Visualizing and understanding convolutional networks. in European conference on computer vision. 2014. Springer.

[9] Wang, H., et al. Emergent Predication Structure in Hidden State Vectors of Neural Readers. arXiv preprin老公鸡t arXiv:1611.07954, 2016.

[10] Shen, Y., et al. Reasonet: Learning to stop reading in machine comprehension. in Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2017. ACM.

[11] Ling, W., et al. Program induction by rationale g巨会玩eneration: Learning to solve and explain algebraic word problems. ard2671Xiv preprint arXiv:1705.04146, 2017.

[12] Zhang, Q., Y.N. Wu, and S.-C. Zhu. Interpretable convolutional neural networks. in The IEE朱璐雨E Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2018.

作者简介

庄越挺

庄越挺

浙江大学核算机学院教授,教育部数字图书馆工程中心主任。CAAI Fellow。领衔的团队首先展开并开始树立了“跨媒体核算”的理论体系,所从事的“跨媒体人工智能”被列入我国《新一代人工智能发展规划》中;掌管了数字图书馆(CADAL)技能体系的研制并成功使用;掌管了用于非结构化常识加工的KS-Studio东西集的研制,其间的实体检测、实体链接等技能在TAC KBP 竞赛中屡次排名榜首。曾获国家科学技能进步奖二等奖、浙江省科学技能进步奖一反剪等奖等。


汤斯亮

汤斯亮

浙江大学核算机学院副教授,博士生导师,钱江人才方案特别急需人才。近五年在信息检索、多媒体等核算机范畴世界重要会议与期刊上宣布论文30 多篇,其间包含IJCAI、AAAI、SIGIR、S侵组词IGMM 等世界会议,与IEEE TKDE、IEEE TIP、IEEE TMM 等IEEE 会刊。首要研讨人工智能范畴方向的信息抽取、自然言语处理、跨媒体等。

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